🐍 如何使用 Python 将 JSON 转换为 CSV：完整教程与代码示例

在日常数据处理中，我们经常会遇到需要把 JSON 格式数据转换为 CSV 表格 的场景，比如导出接口数据、分析日志文件、或导入 Excel 进行可视化。

本文将介绍如何使用 Python 高效地完成 JSON → CSV 的转换，并给出几种常见的实现方式。

📘 一、JSON 与 CSV 的区别

当你想在电子表格中查看或分析接口返回的 JSON 数据时，就需要将其转换为 CSV。

⚙️ 二、使用 Python 的标准库实现 JSON 转 CSV

Python 自带了强大的 json 和 csv 标准库，可以直接完成转换，无需安装额外依赖。

示例 1：基础版（平面结构 JSON）

import json
import csv

# 读取 JSON 文件
with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = json.load(f)

# 打开 CSV 文件准备写入
with open('output.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile)

    # 写入表头（从第一个元素的 key 提取）
    header = data[0].keys()
    writer.writerow(header)

    # 写入每一行数据
    for row in data:
        writer.writerow(row.values())

print("✅ JSON 已成功转换为 CSV：output.csv")

[
  {"name": "Alice", "age": 25, "city": "Shanghai"},
  {"name": "Bob", "age": 30, "city": "Beijing"}
]

name,age,city
Alice,25,Shanghai
Bob,30,Beijing

🧩 三、处理嵌套（Nested）JSON

如果你的 JSON 含有嵌套对象或数组，就需要先"展开"结构。

示例 2：使用 pandas.json_normalize()

import pandas as pd
import json

# 读取嵌套 JSON
with open('nested.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = json.load(f)

# 将嵌套结构展开为平面表格
df = pd.json_normalize(data)

# 导出为 CSV
df.to_csv('output.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')

print("✅ 嵌套 JSON 已成功转换为 CSV：output.csv")

[
  {
    "user": {"name": "Alice", "id": 101},
    "stats": {"score": 98, "level": 3}
  },
  {
    "user": {"name": "Bob", "id": 102},
    "stats": {"score": 87, "level": 2}
  }
]

user.name,user.id,stats.score,stats.level
Alice,101,98,3
Bob,102,87,2

✅ 提示：pandas.json_normalize() 会自动将嵌套字段扁平化，非常适合复杂 JSON。

🚀 四、从 URL 读取 JSON 并导出为 CSV

你还可以直接从远程接口（如 API）加载 JSON 数据：

import requests
import pandas as pd

url = "https://jsonplaceholder.typicode.com/users"
data = requests.get(url).json()

df = pd.json_normalize(data)
df.to_csv('users.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')

print("✅ 已从 URL 读取 JSON 并导出 CSV")

🧠 五、常见问题（FAQ）

→ 使用 encoding='utf-8-sig' 保存 CSV，确保 Excel 打开正常显示中文。

→ 如果 JSON 是单对象（如 {}），可手动包一层数组，例如：

data = [data]

→ 在 Excel 中点击「数据」→「自文本/CSV」→ 选择输出文件即可。

🧰 六、完整项目示例

如果你需要一个命令行工具，可以写成：

# json2csv.py
import sys
import pandas as pd

def json_to_csv(input_file, output_file):
    df = pd.read_json(input_file)
    df.to_csv(output_file, index=False, encoding='utf-8-sig')
    print(f"✅ {input_file} 已转换为 {output_file}")

if __name__ == "__main__":
    if len(sys.argv) != 3:
        print("用法: python json2csv.py input.json output.csv")
    else:
        json_to_csv(sys.argv[1], sys.argv[2])

执行：

python json2csv.py data.json output.csv

🧭 七、总结

如果你只是偶尔转换，可以使用在线工具 👉 JsonWork.com/json-to-csv

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