为什么python不能解析这个json数据？


Why can't Python parse this JSON data?

我在一个文件中有这个JSON：

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{
   "maps": [
        {
           "id":"blabla",
           "iscategorical":"0"
        },
        {
           "id":"blabla",
           "iscategorical":"0"
        }
    ],
   "masks": [
       "id":"valore"
    ],
   "om_points":"value",
   "parameters": [
       "id":"valore"
    ]
}

我编写了这个脚本来打印所有的JSON数据：

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import json
from pprint import pprint

with open('data.json') as f:
    data = json.load(f)

pprint(data)

不过，此程序引发了一个异常：

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Traceback (most recent call last):
  File"<pyshell#1>", line 5, in <module>
    data = json.load(f)
  File"/usr/lib/python3.5/json/__init__.py", line 319, in loads
    return _default_decoder.decode(s)
  File"/usr/lib/python3.5/json/decoder.py", line 339, in decode
    obj, end = self.raw_decode(s, idx=_w(s, 0).end())
  File"/usr/lib/python3.5/json/decoder.py", line 355, in raw_decode
    obj, end = self.scan_once(s, idx)
json.decoder.JSONDecodeError: Expecting ',' delimiter: line 13 column 13 (char 213)

如何解析JSON并提取其值？

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您的数据不是有效的JSON格式。你有[]，而你应该有{}：

  • []用于json数组，在python中称为list。
  • {}用于json对象，在python中称为dict。

以下是JSON文件的外观：

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{
   "maps": [
        {
           "id":"blabla",
           "iscategorical":"0"
        },
        {
           "id":"blabla",
           "iscategorical":"0"
        }
    ],
   "masks": {
       "id":"valore"
    },
   "om_points":"value",
   "parameters": {
       "id":"valore"
    }
}

然后您可以使用您的代码：

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import json
from pprint import pprint

with open('data.json') as f:
    data = json.load(f)

pprint(data)

通过数据，您现在还可以找到这样的值：

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data["maps"][0]["id"]
data["masks"]["id"]
data["om_points"]

试一试，看看是否有意义。

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您的data.json应该如下所示：

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{
"maps":[
         {"id":"blabla","iscategorical":"0
<div class="suo-content">[collapse title=""]<ul><li>我对此投了反对票。也许还不清楚，为什么我认为需要另一个答案。添加了关于WITH语句兼容性的说明。</li><li>很抱歉回滚，但建议的代码将使<wyn>data_file</wyn><wyn>open</wyn>的运行时间比需要的时间长。</li><li>参考2.6文档(docs.python.org/2.6/library/io.html)，在"with"上下文中打开文件将自动关闭文件。</li><li>史蒂夫。是的，但不是在离开上下文之前。在<wyn>with</wyn>的上下文中，<wyn>pprint</wyn>ing使<wyn>data_file</wyn>打开的时间更长。</li><li>是否有访问方式，如data.om_points或data.masks.id？</li><li>这是有效的，除非当我尝试使用像<wyn>data["maps"][0]["id"]</wyn>这样的编号索引时，我看到错误：<wyn>KeyError: 0</wyn>。</li><li>@gayanpathirage您可以像访问<wyn>data["om_points"]</wyn>，<wyn>data["masks"]["id"]</wyn>一样访问它。其思想是，通过指定"键路径"，可以达到字典中的任何级别。如果您得到一个<wyn>KeyError</wyn>异常，这意味着路径中不存在密钥。注意打字错误或查字典的结构。</li></ul>[/collapse]</div><p><center>[wp_ad_camp_1]</center></p><hr><P>Justin Peel的答案非常有用，但是如果您使用的是python 3，那么应该这样做：</P>[cc lang="python"]with open('data.json', encoding='utf-8') as data_file:
    data = json.loads(data_file.read())

注：用json.loads代替json.load。在python 3中，json.loads接受一个字符串参数。json.load采用类似文件的对象参数。data_file.read()返回一个字符串对象。

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data = []
with codecs.open('d:\output.txt','rU','utf-8') as f:
    for line in f:
       data.append(json.loads(line))
相关讨论

"ultra-json"或简单的"ujson"可以处理json文件输入中的[]。如果您正在将JSON输入文件作为JSON元素列表读取到程序中，例如，[{[{}]}, {}, [], etc...]ujson可以处理任意顺序的字典列表、列表字典。

您可以在python包索引中找到ujson，该API几乎与python的内置json库相同。

如果加载更大的JSON文件，UJSON也更快。与提供的同一链接中的其他python json库相比，您可以看到性能详细信息。

如果使用python3，可以尝试将(connection.json文件)json更改为：

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{
 "connection1": {
   "DSN":"con1",
   "UID":"abc",
   "PWD":"1234",
   "connection_string_python":"test1"
  }
  ,
 "connection2": {
   "DSN":"con2",
   "UID":"def",
   "PWD":"1234"
  }
}

然后使用以下代码：

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connection_file = open('connection.json', 'r')
conn_string = json.load(connection_file)
conn_string['connection1']['connection_string_python'])
connection_file.close()
>>> test1
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这里是修改后的data.json文件：

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{
   "maps": [
        {
           "id":"blabla",
           "iscategorical":"0"
        },
        {
           "id":"blabla",
           "iscategorical":"0"
        }
    ],
   "masks": [{
       "id":"valore"
    }],
   "om_points":"value",
   "parameters": [{
       "id":"valore"
    }]
}

您可以使用以下行在控制台上调用或打印数据：

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import json
from pprint import pprint
with open('data.json') as data_file:
    data_item = json.load(data_file)
pprint(data_item)

print(data_item['parameters'][0]['id'])的预期产量：

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{'maps': [{'id': 'blabla', 'iscategorical': '0'},
          {'id': 'blabla', 'iscategorical': '0'}],
 'masks': [{'id': 'valore'}],
 'om_points': 'value',
 'parameters': [{'id': 'valore'}]}

print(data_item['parameters'][0]['id'])的预期产量：

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valore
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作为python3用户，

load和loads方法之间的区别非常重要，特别是当您从文件中读取JSON数据时。

如文件所述：

JSON.Load：

Deserialize fp (a .read()-supporting text file or binary
file containing a JSON document) to a Python object using this
conversion table.

负载：

json.loads: Deserialize s (a str, bytes or bytearray instance
containing a JSON document) to a Python object using this conversion
table.

加载方法可以直接读取打开的JSON文档，因为它可以读取二进制文件。

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with open('./recipes.json') as data:
  all_recipes = json.load(data)

因此，您的JSON数据以根据此转换表指定的格式提供：

https://docs.python.org/3.7/library/json.html json到py表

此分析中有两种类型。

  • 从系统路径分析文件中的数据
  • 从远程URL解析JSON。

    • 从文件中，可以使用以下内容

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    import json
    json = json.loads(open('/path/to/file.json').read())
    value = json['key']
    print json['value']

    这个Arcticle解释了使用两个场景进行完整的解析和获取值。