Python の「json.loads」が「ValueError: Extra Data」エラーをスローするのはなぜですか?
Python json.loads で値エラーが表示される: 余分なデータ
「new.json」という名前の JSON ファイルからデータを抽出し、新しい JSON に保存しようとするとファイルを使用すると、ValueError: Extra data エラーが発生する可能性があります。 json.load().
エラーの理解
このエラーは、JSON ファイルに予想以上の追加データがあることを示しています。これは、JSON データが適切にフォーマットされていない場合、またはファイルの末尾に末尾文字がある場合に発生する可能性があります。
問題の解決
この問題を解決するには、JSON データが次の形式であることを確認してください。 「new.json」は整形式です。これは、引用符や中括弧の適切な使用など、JSON 構文ルールに準拠する必要があることを意味します。さらに、JSON オブジェクトの最後の右中括弧の後に末尾の文字がある場合は、それらを削除する必要があります。
代替アプローチ
JSON ファイル全体を一度にロードする代わりに、代替アプローチを使用します。ファイルを 1 行ずつ反復処理し、各行を個別の JSON オブジェクトとしてロードします。これにより、有効な JSON データを含む行のみをキャプチャできます。その方法は次のとおりです。
tweets = [] with open('new.json', 'r') as file: for line in file: # skip lines that don't contain JSON objects if not line.strip(): continue # try to load the line as JSON try: tweet = json.loads(line) except ValueError: # ignore lines that cannot be loaded as JSON continue # process the valid tweet data tweets.append(tweet)
この方法では、空の行や有効な JSON オブジェクトが含まれていない行がスキップされ、追加データ エラーが発生する可能性が低くなります。
以上がPython の「json.loads」が「ValueError: Extra Data」エラーをスローするのはなぜですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
