


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!

Die Flexibilität von Python spiegelt sich in Multi-Paradigm-Unterstützung und dynamischen Typsystemen wider, während eine einfache Syntax und eine reichhaltige Standardbibliothek stammt. 1. Flexibilität: Unterstützt objektorientierte, funktionale und prozedurale Programmierung und dynamische Typsysteme verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Benutzerfreundlichkeit: Die Grammatik liegt nahe an der natürlichen Sprache, die Standardbibliothek deckt eine breite Palette von Funktionen ab und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.

Ja, lernen Sie Python in zwei Stunden am Tag. 1. Entwickeln Sie einen angemessenen Studienplan, 2. Wählen Sie die richtigen Lernressourcen aus, 3. Konsolidieren Sie das durch die Praxis erlernte Wissen. Diese Schritte können Ihnen helfen, Python in kurzer Zeit zu meistern.

Python eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung, während C für hohe Leistung und zugrunde liegende Kontrolle geeignet ist. 1) Python ist einfach zu bedienen, mit prägnanter Syntax, und eignet sich für Datenwissenschaft und Webentwicklung. 2) C hat eine hohe Leistung und eine genaue Kontrolle und wird häufig bei der Programmierung von Spielen und Systemen verwendet.

Die Zeit, die zum Erlernen von Python erforderlich ist, variiert von Person zu Person, hauptsächlich von früheren Programmiererfahrungen, Lernmotivation, Lernressourcen und -methoden und Lernrhythmus. Setzen Sie realistische Lernziele und lernen Sie durch praktische Projekte am besten.

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.


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