simplejson.loads解析含"NaN"/"Infinity"的JSON需用object_hook预处理或正则清洗后配合parse_constant：前者递归转换字符串为float('nan')/float('inf')，后者通过正则替换再触发parse_constant，标准json不支持object_hook故必须预清洗。
simplejson.loads遇到NaN或Infinity直接报错
Python标准库json和simplejson默认都不允许解析包含NaN、Infinity或-Infinity的JSON字符串——这不是bug，而是严格遵循ECMA-404规范。一旦输入里有这些值，会抛出ValueError: Out of range float values are not JSON compliant。
常见场景是前端用JSON.stringify({x: NaN})发来数据，或某些数据库导出JSON时未清洗浮点异常值。
- 不能靠
try/except吞掉错误再手动替换字符串——容易误伤合法字段名或字符串内容中的"NaN" -
simplejson本身不提供开箱即用的“宽松模式”，必须显式配置解码器行为 - 别试图用
ast.literal_eval替代——它不处理JSON格式（如单引号、尾随逗号），且同样拒绝nan
用simplejson.JSONDecoder的object_hook绕过非法浮点检查
核心思路是：在解析过程中拦截每个原始值，把JSON文本中的"NaN"、"Infinity"等字符串提前转成Python对应对象（float('nan')、float('inf')），再交给默认解码器继续处理。
关键不是改parse_float参数（它只作用于数字字面量，对字符串无效），而是用object_hook预处理字典/列表里的所有值：
import simplejson as json
<p>def handle_nan_inf(obj):
if isinstance(obj, str):
if obj == "NaN":
return float("nan")
elif obj == "Infinity":
return float("inf")
elif obj == "-Infinity":
return float("-inf")
elif isinstance(obj, dict):
return {k: handle_nan_inf(v) for k, v in obj.items()}
elif isinstance(obj, list):
return [handle_nan_inf(v) for v in obj]
return obj</p><p>data = json.loads('{"x": "NaN", "y": "Infinity", "z": [1, "NaN"]}', object_hook=handle_nan_inf)</p><h1>→ {'x': nan, 'y': inf, 'z': [1, nan]}</h1><p></p><div class="aritcle_card flexRow artxards">
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src="https://img.php.cn/upload/skill/000/000/081/179102166033725.jpg" alt="Li Python Sec Check" onerror="this.onerror='';this.src='/static/lhimages/moren/morentu.png'" ></a>
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</div>
</div>
- 注意：这个
object_hook必须递归处理嵌套结构，否则只生效于顶层键值 - 字符串匹配区分大小写，JSON规范里只有
"NaN"，不是"nan"或"null" - 如果源数据混合了合法数字和非法字符串（如
"123"），不要在object_hook里尝试float(obj)——会把所有数字字符串转成float，破坏整数精度
更安全的做法：预清洗JSON字符串再解析
当输入来源可控（比如你确定所有NaN都出现在值位置且前后有引号），用正则预处理比递归object_hook更轻量、更可预测。
但必须严格锚定上下文，避免替换到字符串内容中：
import re import simplejson as json <p>def clean_json_for_nan_inf(s):</p><h1>只替换被冒号+空格/换行+双引号包围的NaN/Infinity</h1><pre class="brush:php;toolbar:false;">s = re.sub(r':\s*"NaN"', ': NaN', s) s = re.sub(r':\s*"Infinity"', ': Infinity', s) s = re.sub(r':\s*"-Infinity"', ': -Infinity', s) return s
raw = '{"score": "NaN", "msg": "user said NaN"}' cleaned = clean_json_for_nan_inf(raw) data = json.loads(cleaned, parse_constant=lambda x: float(x))
→ {'score': nan, 'msg': 'user said NaN'}
-
parse_constant参数专为处理NaN/Infinity设计，比parse_float更准确 - 正则替换后，
simplejson会把NaN识别为常量而非字符串，触发parse_constant - 如果JSON里有换行或复杂缩进，正则需增强（例如匹配任意空白
\s*），但过度宽松可能误伤
为什么不用json.loads + object_hook？
Python标准库json模块的object_hook在遇到NaN字符串时根本不会调用——因为解析器在进入object_hook前就已因非法值崩溃。这是simplejson和json的关键差异：simplejson允许你在object_hook里接管所有原始类型（包括字符串），而标准json只传入已成功解析的dict/list。
- 如果你已经用了
simplejson，优先选object_hook方案，逻辑清晰、不依赖字符串操作 - 如果项目强制用标准
json，只能走正则预清洗+parse_constant，且要确保simplejson没被意外导入覆盖 - 无论哪种方式，都得测试
float('nan') == float('nan')返回False——后续做相等判断时不能用==，得用math.isnan()
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