关于python如何筛选爬取到的信息

Question

我在gateio爬取了#查询支持的所有交易对，返回了上千条信息

返回的数据格式是：
{'id': 'ALICE3L_USDT', 'base': 'ALICE3L', 'quote': 'USDT', 'fee': '0.2', 'min_quote_amount': '1', 'amount_precision': 3, 'precision': 5, 'trade_status': 'tradable', 'sell_start': 0, 'buy_start': 0} 后面的几千条数据省略

#需求1：我只要包含‘quote':'USDT'且 'trade_status': 'tradable'的数据，该如何使用PYTHON快速筛选出？并且可以导出到excel文件
#需求2：进行第二次数据筛选，我只需要提取交易对的名称，即例如ALICE3L_USDT、BTC_USDT等等

#需求3：
相关代码如下：
query_param = 'currency_pair=BTC_USDT&interval=1h&limit=30'
我要将BTC_USDT这个请求参数改成变量，自动填入#需求2中获取的交易对名称，并且每填入一个名称跑一次代码

Answer 1

给个 pandas 处理需求1的例子 ，供参考.。 需求2 也可以通过 query 的方式。 挺方便的。

import pandas as pd
data = [{'id': 'ALICE3L_USDT', 'base': 'ALICE3L', 'quote': 'USDT', 'fee': '0.2', 'min_quote_amount': '1', 'amount_precision': 3, 'precision': 5, 'trade_status': 'tradable', 'sell_start': 0, 'buy_start': 0},
{'id': 'ALICE3L_USDT', 'base': 'ALICE3L', 'quote': 'USDT', 'fee': '0.2', 'min_quote_amount': '1', 'amount_precision': 13, 'precision': 15, 'trade_status': 'tradable', 'sell_start': 10, 'buy_start': 10},
{'id': 'ALICE3L_USDT', 'base': 'ALICE3L', 'quote': 'USDT', 'fee': '0.2', 'min_quote_amount': '1', 'amount_precision': 13, 'precision': 15, 'trade_status': 'tradable', 'sell_start': 10, 'buy_start': 10},
{'id': 'ALICE3L_USDT', 'base': 'ALICE3L', 'quote': 'USDT', 'fee': '0.2', 'min_quote_amount': '1', 'amount_precision': 13, 'precision': 15, 'trade_status': 'tradable2', 'sell_start': 10, 'buy_start': 10},
{'id': 'ALICE3L_USDT', 'base': 'ALICE3L', 'quote': 'USDT2', 'fee': '0.2', 'min_quote_amount': '1', 'amount_precision': 13, 'precision': 15, 'trade_status': 'tradable', 'sell_start': 10, 'buy_start': 10},
{'id': 'ALICE3L_USDT', 'base': 'ALICE3L', 'quote': 'USDT', 'fee': '0.2', 'min_quote_amount': '1', 'amount_precision': 13, 'precision': 15, 'trade_status': 'tradable', 'sell_start': 10, 'buy_start': 10}

 ]

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

df1= df.query("quote=='USDT' and trade_status=='tradable' ")
print(df1)
df1.to_excel("df1.xlsx")