在处理JSON数据时，有时可能会遇到"json.decoder.JSONDecodeError: Expecting ','"的错误，如下图的情况，本文将介绍这个错误的原因以及一些常见的解决方法。
在学习python语言中用json库解析网络数据时，我遇到了两个编译错误：json.decoder.JSONDecodeError: Expecting property name enclosed in double quotes:和json.decoder.JSONDecodeError: Expecting value:。费了一些时间才找到原因，在此记录总结，希望能对学习python的同学有所帮助。 我运行的程序初始如下：
1、json.decoder.JSONDecodeError 问题描述 把json对象转换为字典返回，用单引号会报错。 json.decoder.JSONDecodeError: Expecting property name enclosed in double quotes: line 3 column 13 (char 23) 解决方法 把里面的单引号转换为双引号即可解决。
JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。Python3 中可以使用 json 模块来对 JSON 数据进行编解码，它主要提供了四个方法： dumps、dump、loads、load。
Python 装饰器装饰类中的方法这篇文章，使用了装饰器来捕获代码异常。这种方式可以让代码变得更加简洁和Pythonic。
Traceback (most recent call last): File "G:/FastWorkStateServer/logs/redis_fabu.py", line 20, in <module> print(json.loads(str2)) File "D:\python3.6.5\lib\json\__init__.py", line 354, in loads return _default_decoder.decode(s) File "D:\python3.6.5\lib\json\decoder.py", line 339, in decode obj, end = self.raw_decode(s, idx=_w(s, 0).end()) File "D:\python3.6.5\lib\json\decoder.py", line 355, in raw_decode obj, end = self.scan_once(s, idx) json.decoder.JSONDecodeError: Expecting property name enclosed in double quotes: line 1 column 2 (char 1)
执行的时候报错 Traceback (most recent call last): File "e:/personal/vscode/pameinv.py", line 9, in <module> print(a()) File "e:/personal/vscode/pameinv.py", line 8, in a return html.json() File "D:\python\Python37\lib\site-packages\requests\models.py", line 897, in json return complexjson.loads(self.text, **kwargs) File "D:\python\Python37\lib\json__init__.py", line 348, in loads return _default_decoder.decode(s) File "D:\python\Python37\lib\json\decoder.py", line 337, in decode obj, end = self.raw_decode(s, idx=_w(s, 0).end()) File "D:\python\Python37\lib\json\decoder.py", line 355, in raw_decode raise JSONDecodeError("Expecting value", s, err.value) from None json.decoder.JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0) 于是开始各种调试 最后换了一个地址行了，可能是微博的api不让调用了 于是修改了一下程序
Scrapy是自带有重试的，但一般是下载出错才会重试，当然你可以在Middleware处来完成你的逻辑。这篇文章主要介绍的是如何在spider里面完成重试。使用场景比如，我解析json出错了，html中不包含我想要的数据，我要重试这个请求（request）。
demjson的介绍 快速说明： http://deron.meranda.us/python/demjson/ demjson有两个主要的方法：
在工作中我们经常会遇到数据类型之间的互转的问题，而通常我们请求一些API借口返回的结果就是字符串，但是格式是Json的，在Python中转为字典是最易处理的，所以这里记录一下在Python下把字符串转为字典的三种方法。
1、json文件的保存与加载 一般来说，我创建字典、保存为json文件、加载json文件的常用做法如下面代码所示。
在做接口测试的时候，最常见的接口返回数据就是json类型，json类型数据实际上就是字串，通常标准的json格式是可以转化成python里面的对应的数据类型的 有时候开发返回的数据比较坑，不按常理出牌，如下这种，result对应的是一个list数据，却又加了单引号变成了一个字符串 严格意义来讲，json串里面应该都是双引号，这种单双交替的就尴尬了
好久没发过爬虫了，发这个主要是因为我女朋友说本地没有歌，有的歌还是VIP下载不了，平时听歌还得用流量。所以就想着看能直接把所有的歌曲直接拿下来。就去看了酷狗的主页面。想直接拿到TOP500.因为没找到怎么去下载，然后就在网上找了一下，找到了一个根据hash拼接url，下载歌曲。，只要找到hash值就啥都解决了。
在程序运行的过程中，所有的变量都是在内存中。一旦程序结束，变量所占用的内存就被操作系统全部回收。
学习 python 与其他语言最大的区别就是，python 的代码块不使用大括号 {} 来控制类，函数以及其他逻辑判断。 python 最具特色的就是用缩进来写模块。 缩进…有时候，你觉得两行代码的缩进是一样的，但编译器仍然报错。 这可能是因为一个地方使用空格来缩进，而另一个地方使用了tab键来缩进。 碰到这种情况要统一…
Python3自诩解决了编码问题，但还是有一系列的坑。本文就记录下前几天遇到的python3编码问题。mysql编码问题附带介绍。 python3 json串的编码 针对于包含中文的字典，如果想要正常显示中文，在dumps时，需配置参数ensure_ascii=False。举例： a={"name":"中国"} json.dumps(a) '{"name": "\\u4e2d\\u56fd"}' json.dumps(a,ensure_ascii=False) '{"name": "中国"}' 针对于包含特
JSON的全称是JavaScript Object Notation"，是JavaScript对象表示法， 它是一种基于文本，独立于语言的轻量级数据交换格式。
asyncio于Python3.4引入标准库，增加了对异步I/O的支持，asyncio基于事件循环，可以轻松实现异步I/O操作。接下来，我们用基于asyncio的库实现一个高性能爬虫。
通过这个项目的实战，能让你串联起之前的知识点应用于实战，并建立起需求分析、整体设计、数据建模、ingest管道使用、检索/聚合选型、kibana可视化分析等的全局认知。
简单学习了python爬虫之后，我们就可以嘿咻嘿咻了...因为平时就是用网易云听的歌，也喜欢看歌里的评论，所以就爬网易云音乐评论吧！
大量数据，里面有多行多列，出现类似标题报错 raise JSONDecodeError(“Extra data”, s, end) json.decoder.JSONDecodeError: Extra data: line 2 column 1 (char 104)
这不要考试了嘛，想着拿一下平时的选择题来过一遍，加深一下印象。奈何那选择题都是被选过的了，答案的痕迹很明显，又不让复制粘贴。
这是我的第四篇原创文章 在简单学习了python爬虫后，又想继续折腾，进而找到了这个网易云音乐，因为本人平时就是用它听的歌，也喜欢看歌里的评论，所以就爬网易云音乐评论吧，那么开始吧！ 正式进入主题 首
其中像高德地图、腾讯地图以及百度地图等都提供API接口，只需要注册他们的个人开发者账号即可调用。
因为socket是一个类，所以只导入模块需要使用socket.socket()创建一个socket对象。
文件存储形式多种多样，比如可以保存成 TXT 纯文本形式，也可以保存为 JSON 格式、CSV 格式等，本节就来了解一下文本文件的存储方式。
这篇论文是一篇综述性质的文章吧，研究了现有的Seq2Seq模型的应用和不足，以及如何通过不同的强化学习方法解决不足，写的深入具体，mark一下。
模拟postman访问接口，具体参照七、python接口开发（二） 三、postman访问接口,本篇文章调用的接口，也是来自于接口开发的源码，阅读本篇文章最好先看下python接口是怎样开发的
AiTechYun 编辑：yuxiangyu 基础统计是应用机器学习中的有力工具，它可以更好地理解数据。而且，它也为更先进的线性代数运算和机器学习方法奠定了基础的工具，例如分别协方差矩阵和主成分分析（PCA）。因此，掌握线性代数中基础的统计非常重要。 在本教程中，你会了解基础的统计操作及其原理，和如何使用NumPy实现线性代数的符号和术语。 完成本教程后，你将知道： 期望值，平均数（average）和平均值（mean）是什么，以及如何计算它们。 方差和标准差是多少以及如何计算它们。 协方差，相关性和协方差矩
使用os、json内置模块，分别用于下载图片后文件系统建立，API的参数以json串封装。
字母表的26个字母，每个字母(忽略大小写)按照他们在字母表的顺序，代表一个数，例如：a代表1，h代表8，z代表26
__len__ len(obj)的结果依赖于obj.__len__()的结果，计算对象的长度
JSON(JavaScriptObjectNotation)格式最初是为JavaScript开发的，但随后成了一种常见文件格式，被包括python在内的众多语言采用。模块JSON让你能够将简单的python数据结构转储到文件中，并在程序再次运行时加载该文件中的数据，还可以使用JSON在python程序之间分享数据。更重要的是，JSON数据格式并非python专用的，这让你能够将JSON格式存储的数据与使用其他编程语言的分享。很多程序都要求用户输入某种信息，如让用户存储游戏首选项或提供可视化的数据。不管专注的是什么，程序都把用户提供的信息存储在列表和字典等数据结构中。用户关闭程序时，你几乎总是要保存他们提供的信息。它的典型结构如下:
机器学习实战读书笔记 - 03 - 决策树 解决的问题 一个经典的例子是猜人游戏。参与游戏的一方默想一个人名，另一方向他提问题，最终猜出这个人名。 决策树属于监督学习，可以处理上面的分类问题。这个问题的特点是： 训练数据全面，计算数据被训练数据覆盖了。 训练数据是标称型数据，数值型数据必须离散化。 决策树算法是找到一个优化的决策路径（决策树），使得每次分类尽可能过滤更多的数据，或者说问的问题尽量少。 决策树算法可以用来优化一些知识系统，帮助用户快速找到答案。 优势 使用决策树可以更好地理解数据的内在含义
在jmeter中断言用于验证服务器返回的数据是否满足我们的要求。 jmeter提供了以下断言类型： 下面我们主要对响应断言、XPath Assertion、jp@gc - JSON Path Asse
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随着大数据时代的到来，伴随着是“海纳百川、有容乃大”种类繁多的海量数据爆炸式增长；有“天下武功，为快不破”惊人的数据处理速度；可挖掘“运筹帷幄胜千里之外”支持决策的数据价值。同时，信息社会不断向纵深发展，数据和信息作为战略性资源的价值正在快速提升。当前，数据的战略价值已得到广泛重视，数据治理能力也成为了衡量一个企业、行业、乃至一个地区的经济社会发展水平的重要指标。
首先分析街拍图集的网页请求头部： 在 preview 选项卡我们可以找到 json 文件，分析 data 选项，找到我们要找到的图集地址 article_url: 选中其中一张图片，分析 json
1. 内容介绍 开一篇文章记录在leetcode中array主题下面的题目和自己的思考以及优化过程，具体内容层次按照{题目，分析，初解，初解结果，优化解，优化解结果，反思}的格式来记录，供日后复习和反思[注：有些题目的解法比较单一，就没有优化过程]。题目的顺序按照leetcode给出的题目顺序，有些题目在并不是按照题目本身序号顺序排列的，也不是严格按照难易程度来排列的。 因此，这篇文章并不具有很强的归类总结性，归类总结性知识将会在其他文章记录，本篇重点在记录解题过程中的思路，希望能对自己有所启发。 2. 题
JSON是一种轻量级的数据格式，易于阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。它基于键值对的方式组织数据，支持嵌套结构，包括对象和数组。
在前面一节我们了解了 Urllib 的基本用法，但是其中确实有不方便的地方。比如处理网页验证、处理 Cookies 等等，需要写 Opener、Handler 来进行处理。为了更加方便地实现这些操作，在这里就有了更为强大的库 Requests，有了它，Cookies、登录验证、代理设置等等的操作都不是事儿。
随机变量的分布的中心就是其均值或期望值。均值改变，分布会如同均值向左或向右移动。统计推断中，用样本均值估计总体分布的均值(期望值)，样本量越多，样本均值约接近总体均值。
设计软件时，我们通常要花费很多精力编写高质量代码。但这还不够，一个好的软件还应关注它的生态系统，例如测试，部署，网络等，这其中最重要的一方面就是配置管理。
决策树是一种简单高效并且具有强解释性的模型，广泛应用于数据分析领域。其本质是一颗由多个判断节点组成的树，可以是二叉树或非二叉树。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。
日报、周报、月报，是数据分析师最常做的东西，也是最讨厌的东西。每次都是对着模板更新，无聊至极。领导们平时不咋看，看的时候又喜欢抱怨：“这都没啥发现啊！”
FutureBuilder 本质是组件 : FutureBuilder 构造好以后 , 会自动执行异步操作 , 并返回 Widget 组件 , 因此 FutureBuilder 也是一个组件 , 在不同的状态下显示不同样式的组件 ;
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