JSON 読み込みエラー: Python Json.loads の「余分なデータ」
json.loads を使用してファイルから JSON データを読み込もうとしたとき、「ValueError: Extra data」エラーが発生する可能性があります。この記事では、このエラーの原因を特定し、解決策を示します。
原因
このエラーは、JSON ファイル内に有効な JSON オブジェクトの後に追加情報がある場合に発生します。 。これは、無関係なデータ、以前の操作で残った文字、または不適切にフォーマットされたデータである可能性があります。
解決策
使用したメソッドは、JSON ファイルを反復的に解析し、ロードしようとしますすべての行を一度に実行すると、エラーが発生します。解決策は、ファイルを反復処理し、ループ内で各行を JSON としてロードすることです。
tweets = [] with open('tweets.json', 'r') as file: for line in file: tweets.append(json.loads(line))
ファイルを反復処理し、各行を個別の JSON オブジェクトとしてロードすることで、「余分なデータ」を回避できます。エラー。このメソッドは、各行が完全な JSON オブジェクトを表し、ファイルが適切にフォーマットされていることを前提としています。
例
{ "id": 1, "name": "Alice" } { "id": 2, "name": "Bob" } { "id": 3, "name": "Charlie" }
各 JSON オブジェクトは、次の別々の行にあります。この例。前述のループを使用すると、「余分なデータ」エラーが発生することなく 3 つのオブジェクトすべてを読み込むことができます。
提供された解決策に従うことで、JSON データを読み込む際の「ValueError: Extra data」エラーを回避でき、必要な情報を効率的に処理して抽出します。
以上がPython で JSON をロードすると「ValueError: Extra Data」が発生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。

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。

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

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の実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

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