如何使用Python提取接口JSON指定字段并导出为双列CSV文件

完全可以通过Python完成你的需求，你可以参考以下两种实现方案：

方案1：使用Python内置csv模块（无额外依赖） #

无需安装第三方库，直接使用Python标准库实现，适合轻量使用场景，完整代码如下：

import os
import requests
import csv

url='https://api.blockchair.com/litecoin/transactions?a=date,f(avg(output_total)/number(100000000))'
# 要提取的长字段名提前定义为常量，避免拼写错误
TARGET_FIELD = "f(avg(output_total)/number(100000000))"
# 导出的CSV文件名
EXPORT_FILE = "litecoin_data.csv"

proxies = {}
response = requests.get(url=url, proxies=proxies)
# 校验请求是否成功，失败会抛出异常
response.raise_for_status()
# 解析响应为JSON格式
res_json = response.json()
data_list = res_json.get("data", [])

# 写入CSV文件
with open(EXPORT_FILE, "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=["date", "value"])
    # 写入表头
    writer.writeheader()
    # 循环写入每行数据
    for item in data_list:
        writer.writerow({
            "date": item.get("date"),
            "value": item.get(TARGET_FIELD)
        })
print(f"数据已成功导出到{EXPORT_FILE}")

方案2：使用pandas实现（代码更简洁） #

如果后续需要对数据做进一步分析处理，推荐使用pandas，代码更简洁，需要先安装依赖：pip install pandas
实现代码如下：

import os
import requests
import pandas as pd

url='https://api.blockchair.com/litecoin/transactions?a=date,f(avg(output_total)/number(100000000))'
TARGET_FIELD = "f(avg(output_total)/number(100000000))"
EXPORT_FILE = "litecoin_data.csv"

proxies = {}
response = requests.get(url=url, proxies=proxies)
response.raise_for_status()
res_json = response.json()
data_list = res_json.get("data", [])

# 转DataFrame并重命名列
df = pd.DataFrame(data_list).rename(columns={TARGET_FIELD: "value"})
# 导出CSV，设置不导出行索引
df.to_csv(EXPORT_FILE, index=False, encoding="utf-8")
print(f"数据已成功导出到{EXPORT_FILE}")

注意事项 #

• 导出的CSV文件默认保存在当前代码运行的工作目录下，你可以修改EXPORT_FILE变量自定义保存路径
• 如果有代理需求，直接补充proxies字典的配置即可
• 你可以根据需求自行添加异常捕获逻辑，处理JSON解析失败、字段缺失等边缘情况

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user17087759