前幾天學會了 API 與 JSON 的基礎概念，並完成了第一次呼叫 API。

今天要進一步學習，如何解析 JSON：把 API 回傳的資料轉成 Python 物件，並安全地取出特定欄位。

1. 為什麼要用 .json()？

當用 Python 的 requests 套件去向 API 拿資料時，伺服器回傳的資料通常是「JSON 格式」的文字。
不能直接用字串去方便地拿取裡面的資料，所以要用 .json() 把它轉成 Python 的資料結構，方便使用。

1.1 .json() 做了哪些事？

• 把伺服器回來的位元組（bytes），依照編碼（像是 utf-8）轉成文字。

• 再用 json 解析器把 JSON 格式的文字轉換成 Python 的資料類型：

  -JSON 的物件會變成 Python 字典（dict）

  -JSON 的陣列會變成 Python 清單（list）

  -JSON 裡的數字、布林、null會變成 Python 的 int/float、True/False、None。

1.2 .json() vs r.text：差在哪？

• r.text：是伺服器回來的「純文字」，還是純純的 JSON 字串。

• .json()：已經把 JSON 字串轉成 Python 物件，可以直接用 data.get(...) 取欄位。

什麼時候用哪個？

• 確定回應是 JSON ，想方便處理資料，用 .json() 最直接。

• 不確定回傳內容，或想看原始字串內容，就先用 r.text 看一看。

1.3 什麼叫「回應真的是 JSON」？

通常會看 HTTP 回應的 Content-Type 標頭，如果裡面有 application/json 或類似包含 json，代表它是 JSON。

也可以用程式檢查：

content_type = r.headers.get("Content-Type", "")
is_json_like = "json" in content_type.lower()

1.4 常見錯誤與排除方法

(1) JSONDecodeError：表示伺服器回的內容不是正確的 JSON，可能是錯誤頁面或空字串。
解決方法：先看 Content-Type，印 r.text 頭幾百字判斷，並加例外處理。

(2) 204 No Content：伺服器回成功但沒資料，這時 .json() 會出錯。可以先檢查 r.status_code 或 r.content 是否為空。

(3) 非標準 JSON：JSON 裡不允許 NaN、Infinity 等，若 API 錯誤傳回有這些資料會解析錯。這時需要先把資料清理或自訂解析行為。

(4) XSSI 防護字首：部分 API 為防止跨站攻擊可能在 JSON 前加多餘字元，需先去除再解析。

(5) 錯誤狀態碼（4xx/5xx）：有時錯誤回應不是 JSON，呼叫 .json() 會錯誤，要先檢查狀態碼或用 r.raise_for_status()。

2. 如何解析單筆 JSON？

以範例 API： https://jsonplaceholder.typicode.com/users/1為例，我們要從裡面取出name、email，還有巢狀的 address.city、company.name。

2.1 基本觀念

API 回傳的 JSON 格式資料，透過 Python 的 requests 套件轉成 Python 可以操作的資料型態（通常是 dict 字典 和 list 清單）。

例如：data = r.json() 把 API 回傳的 JSON 字串，轉成 Python dict。

2.2 範例

# 連到網站拿資料
import requests # 載入會「發送網路請求」的套件

url = "https://jsonplaceholder.typicode.com/users/1" # 要去拿的資料位置（第 1 號使用者）
r = requests.get(url, timeout=10) # 用 GET 把資料抓回來，最久等 10 秒
r.raise_for_status()        # 如果伺服器回應不是成功（非 200 系列），立刻丟錯誤，避免用到壞資料

# 把回應轉成 Python 能用的型態
user = r.json()             # 把回傳的 JSON 轉成 Python 的字典，之後就能像取字典一樣拿資料
# 直接取簡單欄位
name = user.get("name")             # 抓 "name"
email = user.get("email")           # 抓 "email"

address = user.get("address", {})   # 先拿 address，若沒這欄位就用空字典預設
city = address.get("city")          # 再從 address 拿 city

company = user.get("company", {})   # 同理，拿 company
company_name = company.get("name")  # 從 company 拿 name

print(name, email, city, company_name)

執行結果會是：

Leanne Graham Sincere@april.biz Gwenborough Romaguera-Crona

2.3 為什麼用 .get() 比 [] 安全？

• user["name"] 如果 key 不存在會報錯 (KeyError)，程式停止。

• user.get("name") 如果 key 不存在會回傳 None 或預設值，不會錯誤。

• 對巢狀資料更重要，像user["company"]["name"] 若 company 不存在就會直接錯誤崩潰。

• 安全寫法是 (user.get("company") or {}).get("name")，當 company 是 None 時會用空字典代替，避免報錯。

3. 如何解析多筆 JSON？

有些 API 會回傳多筆資料，格式是「陣列（list）裡裝著多個字典（dict）」。像這個範例 API：
https://jsonplaceholder.typicode.com/posts

我們拿到的資料是多篇貼文，每篇資料是字典，裡面有 userId、id、title、body 等欄位。

3.1 遍歷並且只印出前 5 筆

import requests

r = requests.get("https://jsonplaceholder.typicode.com/posts", timeout=10) # 去網站把文章資料抓回來，最多等 10 秒
r.raise_for_status() # 如果不是成功回應（200 系列），馬上丟錯，避免用到壞資料
posts = r.json()  # 把回傳的 JSON 轉成 Python 的 list

# 用 for 迴圈遍歷，印出前 5 筆的 id 和 title
for p in posts[:5]:
    print(p.get("id"), p.get("title"))

3.2 加上條件篩選（只列出 userId 是 1 的貼文）

# 篩選 userId 是1的貼文
user1_posts = [p for p in posts if p.get("userId") == 1]
# 從 posts 裡一筆一筆拿出文章 p，如果 p 的 userId 等於 1，就把它放進新的列表 user1_posts。
用 .get("userId") 比 p["userId"] 安全：缺欄位時不會拋錯，只會回 None

# 只看前 5 筆並輸出想看的欄位
for p in user1_posts[:5]: # 把篩好的結果取前 5 筆，逐筆處理
    print(p.get("id"), p.get("title")) # 對每筆文章，安全地取出 id 跟 title 並印出來

3.3 常見實務技巧

• 先確認資料型態是 list，避免後面當成陣列操作時出錯：

if not isinstance(posts, list): #檢查 posts 是不是 list。
# isinstance(變數, 類型) 會回傳 True/False；這裡加上 not，代表「如果不是 list」
    raise TypeError("預期是 list，但拿到不是") # 如果型態不符合，就主動拋出 TypeError，並附上容易看懂的錯誤訊息

• 遍歷時用切片 [:5] 比用 for i in range(5) 更安全，避免索引超出範圍導致錯誤

4. 有哪些常見的 JSON 取值技巧？

4.1 用 .get("key", default) 安全取值

當想從字典拿某個欄位，但怕這個欄位沒資料，可以用 .get() 搭配預設值。

email = user.get("email", "（無 email）")  # 如果 user 沒 email，會回傳括號內字串，不會報錯

4.2 巢狀安全取值

JSON 常有巢狀結構（字典裡有字典），取值時要避免中間某層是 None 或沒資料而錯誤。
可以這樣寫：

city = (user.get("address") or {}).get("city")  # 若 address 不存在，先用空字典代替，避免錯誤
company_name = (user.get("company") or {}).get("name", "（無公司）")  # 若 company 無 name，回預設字串

4.3 用列表解析（List Comprehension）快速取欄位

當有一串多筆資料，可以用簡潔語法一次取出所有欄位：

titles = [p.get("title") for p in posts]               # 取得所有貼文的標題
pairs  = [(p.get("id"), p.get("title")) for p in posts] # 同時取得 id 和標題，成為 tuple 清單

4.4 條件過濾

篩選符合條件的資料，例如只取標題裡有 "qui" 的資料：

important = [p for p in posts if "qui" in (p.get("title") or "")]

• for p in posts if ...：列表生成式。從 posts 逐筆拿出 p，符合條件就收進新列表。
• p.get("title") or ""：先拿 title；如果沒有，就用空字串 "" 來代替，避免對 None 做字串查找而報錯。
• "qui" in (...)：檢查子字串是否存在；有就為 True 。

4.5 合併技巧：取值 + 預設 + 過濾

結合以上的技巧，先篩選，再取欄位，缺欄位用預設值填補：

rows = [
    {"id": p.get("id"), "title": p.get("title") or "(untitled)"}
    # 把每一篇文章變成一個小字典，只留下兩個欄位 # 安全取值 p.get("id")
    #先拿 title；如果是 None 或空字串，就用 "(untitled)" 當預設
    for p in posts
    if p.get("userId") == 1 # 從所有 posts 裡挑出 userId 等於 1 的文章
]

5. 如何將資料輸出成 JSON 檔案？

Python 有內建的 json 模組，可以把資料轉成 JSON 格式存到檔案中。

5.1 使用 json.dump() 的基本寫法

import json

data = [{"id": 1, "name": "Alice"}, {"id": 2, "name": "王小明"}]
# data = [...]：這是要輸出的資料，兩筆物件放在一個列表裡。
with open("data_out.json", "w", encoding="utf-8") as f:
# 開啟（或新建）一個叫 data_out.json 的檔案，用「寫入模式」w，編碼是 UTF-8。
# with ... as f:：用 with 來管理檔案，區塊結束會自動關檔。
    json.dump(data, f, indent=2, ensure_ascii=False) # 把 data 寫進檔案 f

這段程式是在「把一份 Python 資料（list of dict）存成漂亮可讀的 JSON 檔案」。

5.2 抓 API 資料，挑想要的欄位，存檔

利用這個方法，就能抓到網路上的資料，挑想用的欄位，存成好看的 JSON 檔案。

這個部分 Day03 有實作過了，這邊就先跳過。