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。
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。
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:
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。
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
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)
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
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。
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。
demjson的介绍 快速说明: http://deron.meranda.us/python/demjson/ demjson有两个主要的方法:
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
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。
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!
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。
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…
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。
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)
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。
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
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。
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。
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
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。
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。
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。
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
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。
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
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
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。
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c++在进行实例化的时候通常需要使用构造函数,没有显示构造函数的时候,系统会默认一个所有参数为空的默认构造函数。
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
Apache JMeter 是 Apache 组织开发的基于 Java 的压力测试工具。用于对软件做压力测试,它最初被设计用于 Web 应用测试,但后来扩展到其他测试领域。 它可以用于测试静态和动态资源,例如静态文件、Java 小服务程序、CGI 脚本、Java 对象、数据库、FTP 服务器, 等等。JMeter 可以用于对服务器、网络或对象模拟巨大的负载,来自不同压力类别下测试它们的强度和分析整体性能。另外,JMeter 能够对应用程序做功能/回归测试,通过创建带有断言的脚本来验证你的程序返回了你期望的结果。为了最大限度的灵活性,JMeter 允许使用正则表达式创建断言。
总第65篇 往期相关推送: 零基础学习爬虫并实战 房天下数据爬取及简单数据分析 01|背景介绍: 前两篇推文里面涉及的目标爬取对象都比较简单,要么是普通的静态网页图片,要么是有规律的url参数,通过遍历参数就可以爬取不同的页面内容。还有一种目标爬取对象不属于上面任何一种。 我们要爬取每个图集里面的每张图片,就是下图这样子。 我们先想一下如果是人为的去保存每个图集里面的每张照片,我们会怎么做? 应该是先找到图集的合集,然后点进去每个图集,再然后对该图集里面的每张图片点击保存到本地,依次对每一个
以前,公众号分享了如何使用 PyQt5 制作猜数游戏和计时器,这一次,我们继续学习:如何使用 PyQt5 制作天气查询软件。
__len__ len(obj)的结果依赖于obj.__len__()的结果,计算对象的长度
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。
如果是测http接口,你需要至少需要调用一个发送http请求的库,例如httpclient来发送不同类型的请求给到待测的接口,如GET, POST, PUT, DELETE,带上你的请求头header和请求体body,然后通过xml库来解析感兴趣的返回值的字段,与期望值做比较,从而判断用例成功还是失败。
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
在一个无向图中,小Z以1为起点,每次以相等的概率选择当前顶点的某条边,沿着这条边走到下一个顶点,获得等于这条边的编号的分数。当小Z走到N(即终点),结束了这次游走,总得分为游走时经过的每一条边的编号之和。现在,请你对这M条边进行编号,使得小Z获得的总分的期望值最小。 输入保证: 1. 30%的数据满足N<=10100%的数据满足2<=N<=500
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:
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
以往:伙伴们通过人工登录多个账号手动触发功能,让账号得到期望值,期望排名来进行测试
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。
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