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:
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。
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。
出现"object is not subscriptable"错误的常见原因之一是,你尝试对一个非可迭代对象进行下标操作。以字典为例,当你使用字典的键来访问对应的值时,需要使用字典的下标操作符[]。而如果你尝试对一个非字典对象(如整数、字符串等)进行下标操作,就会出现该错误。 另一个可能的原因是,你尝试对一个可迭代对象的属性进行下标操作。例如,对一个自定义类的实例进行下标操作的时候,需要确保该类实现了__getitem__()方法来支持下标访问。
这两天在赶一个线上的程序,用python比较多,整理一点python异常相关的内容。好久没写代码,python功力又下降了,不得不说,啥技能都是要细细打磨的,不用了,忘得就很快。
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
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
Json在编程中是一种轻量级的文件格式,在本地开发或者web开发中使用较多。参考维基百科介绍如下:
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
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。
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)
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。
jmeter教程四,在默认情况下jmeter会以服务器返回的http status 200 作为正确交易的判断标志,但是在实际业务过程中无法以http status来判断业务正确,因此这里就需要使用断言了。
locustfile是个普通的Python模块,如果写作locustfile.py,那么路径切换到文件所在目录,直接执行命令就能运行:
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…
1 个月前和另外二位小伙伴一起参加了一个 AI 的比赛。虽然比赛结果不理想,至少我享受到了编程过程中的乐趣。从这次比赛中让我认识到 Go 除了写服务端,写游戏模拟器,写 AI 都是拿手好戏。最近微信跳一跳的辅助,冲顶大会的辅助基本也都是 Go 写的。于是我更坐不住了,也写一个来纪念我们那次比赛。
指示器随机变量是一种特殊的随机变量,它只有两个取值:0和1。通常用I来表示指示器随机变量,它的取值为1表示事件发生,取值为0表示事件未发生。在掷骰子的例子中,我们可以将指示器随机变量定义为:
软件测试是一个应用软件质量的保证。java开发者开发接口往往忽视接口单元测试。作为java开发如果会Mock单元测试,那么你的bug量将会大大降低。spring提供test测试模块,所以现在小胖哥带你来玩下springboot下的Mock单元测试,我们将对controller,service 的单元测试进行实战操作。
有不少人在写 Python 代码时,喜欢用 try...except Exception,更有甚者一层套一层,不管有没有用,先套了再说:
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!
我用了两天的时间来介绍的 XML,如果没看的话建议先去看看。就数据传递而言, XML 是一种选择,当然这里还有另一种选择 -- 「JSON」。它是一种轻量级的数据交换格式,如果各位想要做 Web 编程的话,则肯定会用到它。下面我们就开始今天的学习。
免责声明 本人对金融理财一窍不通,本文纯属个人自娱自乐,如造成投资误导概不负责 另欢迎理财达人批评指正 前两天发现支付宝里面多了个轻定投的功能,作为一名缺钱缺的慌的小小助理工程师,只看了一眼简介就被吸引住了。 因为口袋里没多少钱,我决定按最小额,也就是10块钱,先投几个月试试,基金选择是推荐的唯一一个低风险基金:天弘丰利债券(lof)164208。 既然单笔数额定了,那么下一步要决定的就是投资间隔时间了,每日投?每周投?两周投?每月投?这几种哪种收益大,哪种风险大,下面我们将用Python来模拟一下,
demjson的介绍 快速说明: http://deron.meranda.us/python/demjson/ demjson有两个主要的方法:
Supervisor的中文意思是监督人,主管的意思,那么在我们今天要说的这个supervisor也是同样的意思,只不过它监管的不是人,而是进程罢了。
Python的错误异常在大部分IDE编辑器中则可以直接显示出来,便于开发人员的调试及修改工作,对初学者也比较友好。
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)。
在开发过程中,我们经常会遇到各种各样的错误信息。其中之一是"END_OBJECT but found FIELD_NAME"错误。在本篇博客文章中,我将介绍如何解决这个问题。
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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。
存在问题:(1)需要修改main函数,如果程序正在运行,则需要停止程序;(2)需要测试多个函数时,步骤较为繁琐;
这个算法是由分布式系统大佬lamport提出的,用来解决多线程抢占资源的锁控制问题。在之前介绍数据库事务原则的时候,曾经介绍过隔离性。不仅在数据库当中,在并发系统当中,只要出现多个线程抢占一个资源的情况,就必然需要引入锁来实现隔离。保证一次只能有一个线程占有资源,防止线程之间的读写操作混乱,导致数据错误。今天讲的面包店算法,就是针对这个场景,实现线程之间隔离的。
在日常邮件、笔记、与上司的沟通等,一切都贯彻“先讲结论原则”,能够清晰明了的讲清楚问题,在短时间内讲信息传达给对方。
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。
断言的主要目的是验证应用程序在插入的检查点处以及整体上是否正常工作。这是告诉测试脚本“我期望此时应用程序状态/行为的值为 X”的一种方式。“我的期望与实际结果相符吗?告诉我是真是假。
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。
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。
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
简单介绍 可以对 JSON 格式的响应内容进行断言 JSON 断言 JSON 断言界面介绍 字段说明 Assert JSON Path exists:需要断言的 JSON 表达式 Additional
一个单身狗写下这个标题我是心虚!!! 很早就听说过决策树算法的威力,很早之前就做过决策树模型的分析和应用,这次就来看看决策树算法的操作和实际运用。 首先,要先理解什么是决策树呢? 根据我的理解,再加上
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本文描述了一个基于计划的、独立于任务的对话管理框架RavenClaw。该框架的一个关键特点是,它将对话控制逻辑的特定领域方面与独立于领域的对话技巧隔离开来,并在这个过程中促进了在复杂的、面向任务的领域中运行的混合主动系统的快速发展。系统开发人员可以专注于描述对话框任务控制逻辑,而RavenClaw对话框引擎则透明地支持和执行大量与领域无关的会话技能,如错误处理、计时和轮流。
本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42881419/article/details/86551249
贝叶斯决策(Bayesian Decision Theory)就是在不完全情报下,对部分未知的状态用主观概率估计,然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正,最后再利用期望值和修正概率做出最优决策。 贝叶斯决策属于风险型决策,决策者虽不能控制客观因素的变化,但却掌握其变化的可能状况及各状况的分布概率,并利用期望值即未来可能出现的平均状况作为决策准则。 贝叶斯决策理论方法是统计模型决策中的一个基本方法,其基本思想是: 1、已知类条件概率密度参数表达式和先验概率。 2、利用贝叶斯公式转换成后验概率。 3、根据后验概率大
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。
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
CAS即Compare And Swap的缩写,翻译成中文就是比较并交换,其作用是让CPU比较内存中某个值是否和预期的值相同,如果相同则将这个值更新为新值,不相同则不做更新,也就是CAS是原子性的操作(读和写两者同时具有原子性),其实现方式是通过借助C/C++调用CPU指令完成的,所以效率很高。CAS的原理很简单,这里使用一段Java代码来描述
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