


Warum erhalte ich einen „ValueError: Extra Data', wenn ich json.loads in Python verwende?
Umgang mit „ValueError: Extra data“ bei der Verwendung von json.loads in Python
Problembeschreibung
Beim Lesen von Daten Wenn Sie mit json.load eine JSON-Datei importieren, kann es sein, dass der Fehler „ValueError: Extra data“ auftritt. Dies deutet darauf hin, dass die JSON-Datei über die gültigen JSON-Daten hinaus zusätzlichen nachgestellten Inhalt enthält.
Beispieldaten
Das Folgende ist ein Beispiel der Daten in der „neuen Datei“. .json“-Datei, die den Fehler verursacht:
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Lösung
Der Fehler tritt auf, weil json.load versucht, die gesamte Datei als einzelnes JSON-Objekt zu analysieren . Die Datei enthält jedoch mehrere Zeilen, die jeweils ein separates JSON-Objekt darstellen.
Um dieses Problem zu beheben, führen Sie die folgenden Schritte aus:
- Zeile für Zeile iterieren: Durchlaufen Sie die Datei Zeile für Zeile und laden Sie jede Zeile als JSON mit json.loads.
tweets = [] with open('new.json') as infile: for line in infile: tweets.append(json.loads(line))
- JSON-Objekte trennen: Auf diese Weise trennen Sie effektiv jedes JSON-Objekt in einzelne Elemente in einer Liste.
Durch die Vermeidung von Python-Zwischenobjekten und die Sicherstellung, dass nur vollständige Tweets angehängt werden, verhindert dieser Ansatz eine Überlastung des Speichers und ermöglicht Ihnen die effiziente Verarbeitung großer JSON-Dateien.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum erhalte ich einen „ValueError: Extra Data', wenn ich json.loads in Python verwende?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

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