【解决】json.decoder.JSONDecodeError: Extra data error 当你尝试在 Python 中加载和解析包含多个 JSON 对象的 JSON 文件时,你如果收到一个错误:json.decoder.JSONDecodeError: Extra data error. 原因是json.load()方法只能处理单个 JSON 对象。 如果文件包含多个 JSON 对象,则该文件无效。当你尝试加载和解析具...
json.decoder.JSONDecodeError: extra data: line 1 column 2 (char 1)这个错误信息表明在尝试解析JSON数据时,遇到了额外的、未被预期的数据。这通常发生在尝试将一个包含多个JSON对象的字符串作为一个单独的JSON对象来解析时。 基础概念 JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据...
json.decoder.JSONDecodeError: extra data这个错误通常发生在尝试解码JSON数据时,如果输入的数据包含多个JSON对象或者数据格式不正确,就会触发这个错误。下面我将详细解释这个错误的基础概念、原因、解决方法以及相关的应用场景。 基础概念 JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,易于人阅读和编写,同时...
这个代码会概率出现报错:json.decoder.JSONDecodeError: Extra data: line。原因是因为在写入json的时候多了一个},导致json格式错误读取失败。 问题解决 修改后代码: importjson d = {'Demo': {'Total_Result':'Pass','info': {'test3':'Pass'}},'10.0.0.111': {'Total_Result':'Pass','info': {'...
进行反序列化时报错的:json.decoder.JSONDecodeError: Extra data 的解决方案 总体思想是分行进行读取 # 方案一#利用eval将字符型转化为原有的类型foriinopen('2020-08-04','r',encoding ='utf-8'):print(eval(i),type(eval(i))) 方案二#利用loads对每一行进行反序列化importjson ...
这里的“extra data”意味着JSON字符串可能不是有效的单一JSON对象或数组,或者在JSON数据之后还包含了其他非JSON格式的字符或数据。 2. 解释json.decoder.JSONDecodeError异常的原因 json.decoder.JSONDecodeError 异常是由Python的json模块抛出的,当该模块尝试将字符串解码为JSON格式时,如果字符串不符合JSON的语法规则(...
Python读取JSON报错:JSONDecodeError:Extra data:line 2 column 1 利用Python读取JSON数据时，会报错：JSONDecodeError: Extra data: line 2 column 1 (char 10)错误原因：JSON数据中数据存在多行，在读取数据时，不能够单单用open()，应利用for循环：json_data=[]for line in open('多列表.json', 'r', ...
json.decoder.JSONDecodeError: Extra data: line 2 column 1 (char 104) 可以逐行读取,然后再处理成列表 import json # 由于文件中有多行,直接读取会出现错误,因此一行一行读取 file = open("papers.json", 'r', encoding='utf-8') papers = [] ...
File "/usr/lib64/python2.7/json/decoder.py", line 369, in decode raise ValueError(errmsg("Extra data", s, end, len(s))) ValueError: Extra data: line 88 column 2 - line 50607 column 2 (char 3077 - 1868399) 这是new.json 中的数据示例,文件中还有大约 1500 个这样的字典 ...
来到一个陌生的领域,问题很小,焦虑很大。化解焦虑的方法,就是把问题记录下来,记在心里!!! 问题1.【Python】JSON读取大量数据错误:JSONDecodeError: Extra data: line 2 column 1。这是因为大量数据,里面有多行多列,出现类似标题报错,如图1所示 图1 报错代码 ...