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在数据处理中，面对复杂的 JSON 数据和文件夹结构，我们常常需要对数据进行清洗、文件夹重命名、数据提取与比对。这篇文章总结了一个实际场景的解决过程，涉及清洗数据、标准化文件夹名称，以及生成结构化的输出文件。
问题背景
- JSON 数据清洗：
- 复杂的接口返回数据（
6.json）需要清洗，提取关键信息，生成结构化的2cleaned.json。 - 本地文件系统数据（通过遍历
6cleaned文件夹生成的6cleaned_output.json）需要用于比对与校验。
- 文件夹名称清理：
- 文件夹名称包含冗余编号（如
001-1找春天），需要去除编号，保留课程名称。
- 数据比对：
- 比较
6cleaned.json和6cleaned_output.json，生成以下结构化数据：
第一步：清洗 JSON 数据
清洗接口返回的复杂数据，提取课程名称和词语列表。
第二步：重命名文件夹名称
将
6cleaned 文件夹下的课程名称去除编号，确保文件夹名称规范化。第三步：生成本地文件系统数据
通过遍历重命名后的文件夹结构，提取课程名称和文件列表，生成
2cleaned_output.json。第四步：比对 JSON 数据
将
6cleaned.json 和 6cleaned_output.json 进行比对，生成分类化的结果数据。总结
- 清洗 JSON 数据：
- 从复杂结构中提取关键字段，确保后续处理的基础数据标准化。
- 重命名文件夹名称：
- 去除冗余编号，使文件夹结构清晰且易于维护。
- 本地文件系统提取：
- 遍历文件夹生成准确的文件列表，与清洗后的数据进行对比。
- 数据比对：
- 分类处理数据差异，输出结构化结果，明确需要修改和新增的部分。
- 文档结构参考
- 作者:Orcatt
- 链接:https://orcatt.one/article/16de26e1-0cf3-80c2-8222-f8a52838a77f
- 声明:本文采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议，转载请注明出处。
