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# 小型API调用示例：JSON数据解析与响应处理

背景介绍

随着数据量的不断增长，JSON数据的处理变得越来越重要。本项目实现了一个小型API调用功能，能够根据用户输入的JSON数据，自动解析并返回处理后的响应数据结构。通过验证数据的有效性，确保输出数据的合法性，本实现方案结合了数据解析和响应构建的核心逻辑，适用于本地环境中运行。该方案难度适中，适合中级开发者完成。

思路分析

  1. 数据解析：首先需要从用户输入中读取JSON数据，解析为Python字典形式。Python的json模块是自动处理JSON转换的，但为了保持可运行性，手动解析也是可行的。

  2. 数据验证：验证输入JSON的结构是否有效，包括关键字段是否存在、非空值是否满足要求。验证逻辑需覆盖常见错误，确保输出数据的完整性。

  3. 响应构建：根据验证结果构造最终响应数据。响应结构需包含原始数据和is_valid字段，该字段用于标识数据是否有效。

代码实现

import json

# 读取用户输入的JSON数据
def process_json(json_input):
    # 将 JSON 输入转换为 Python 字典
    json_data = json.loads(json_input)

    # 验证数据有效性
    try:
        # 检查键是否存在
        if not json_data:
            raise ValueError("JSON 数据为空，请提供有效数据")

        # 检查空值
        for key, value in json_data.items():
            if not value:
                raise ValueError(f"字段 {key} 的值为 null，请提供有效值")

        # 构建响应数据
        response_data = {
            "name": json_data["name"],
            "age": json_data["age"],
            "city": json_data["city"],
            "is_valid": True
        }

        return response_data

    except ValueError as e:
        print(f"解析失败: {e}")
        return None

# 示例调用
if __name__ == "__main__":
    json_input = '{"name": "Alice", "age": 25, "city": "New York"}'
    result = process_json(json_input)

    if result:
        print("响应数据:", result)
    else:
        print("处理失败，请重新提交有效数据")

总结

本实现方案通过验证JSON数据的有效性，确保输出数据的合法性。代码实现简洁明了，仅使用Python语言，无需依赖外部框架。该实现符合中级开发者的要求，具备良好的可运行性和可扩展性。通过验证逻辑的详细设计，确保输出数据的正确性，该方案适用于本地环境的开发和测试。

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