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response.text返回的unicode怎么转成json

时间: 2023-10-04 15:08:28 浏览: 349
可以使用Python内置的json模块,将unicode字符串转换为JSON格式。具体的做法是: 1. 导入json模块 ```python import json ``` 2. 将unicode字符串解码为Python对象 ```python json_obj = json.loads(response.text) ``` 3. 将Python对象编码为JSON格式字符串 ```python json_str = json.dumps(json_obj) ``` 这样就可以把response.text返回的unicode字符串转换成JSON格式了。
相关问题

text_data =response.text re = response.text.encode('utf-8').decode('unicode_escape')这里是不是将text格式转化为符合json格式的字符串

是的,这两行代码都是将response对象中的text属性转化为符合JSON格式的字符串。其中第一行代码直接将text属性转化为字符串,而第二行代码先将text属性编码为UTF-8格式的字节串,然后再解码为Unicode编码的字符串。这样做是为了处理一些可能会出现的转义字符,例如"\uXXXX"这样的Unicode编码字符,将其正确地解码为相应的Unicode字符。

SyntaxError: Unexpected token '绿', ..."16,"name":绿色春天 绿色邮政宣"... is not valid JSON at JSON.parse (<anonymous>)

<think>好的,我现在需要帮助用户解决JSON解析时遇到的SyntaxError: Unexpected token '绿'错误。首先,我要回忆一下常见的JSON解析错误的原因,并根据用户提供的引用内容来分析可能的问题。 根据用户提供的引用[1]、[2]、[3],常见的错误原因包括无效的JSON格式,比如前端接收到的数据不是合法的JSON,比如包含未转义的特殊字符,或者数据被截断,或者服务器返回了非JSON内容(比如HTML错误页面)。例如,引用[1]提到当JSON字符串以"<"开头时可能返回了HTML页面,引用[2]则提到当数据是undefined时会报Unexpected token 'u',而引用[3]提到了特殊插件可能修改响应数据导致解析失败。 现在用户的具体错误是遇到Unexpected token '绿'。这里的'绿'是一个中文字符,可能在JSON的某个位置出现了未正确格式化的部分。常见的情况可能包括: 1. **JSON字符串中的属性名或值未使用双引号包裹**:JSON标准要求属性名和字符串值必须使用双引号,而单引号或不加引号会导致解析错误。例如,如果存在类似`{ name: '绿' }`的结构,这里的单引号和未加引号的属性名都会导致错误。 2. **中文字符未正确转义或编码**:虽然JSON支持Unicode字符,但如果字符串中存在未正确处理的转义字符,或者响应内容的编码不正确(比如服务器返回的Content-Type不是UTF-8),可能导致解析器在特定位置遇到意外字符。比如,如果数据在传输过程中被损坏,或者在拼接字符串时部分中文字符被截断,导致结构破坏。 3. **响应数据非JSON格式**:可能服务器返回的数据实际上不是合法的JSON,比如在错误时返回了包含中文字符的文本信息,而没有正确设置JSON头。例如,返回了`错误:绿幕不存在`这样的文本,而不是结构化的JSON。 接下来,我需要根据这些可能性给出解决步骤。首先建议用户检查响应的原始数据,确认是否是有效的JSON。可以使用浏览器开发者工具的网络面板查看响应内容,或者用console.log输出数据。如果数据中存在语法错误,比如缺少引号、逗号,或者使用了单引号,需要修正这些结构问题。另外,确保服务器返回的Content-Type头部是application/json,否则某些解析库可能会不正确地处理数据。如果中文字符出现在不需要字符串的地方,比如键名未加双引号,或者数值、布尔值位置错误地用了中文字符,也需要修正数据结构。此外,还要检查是否有不可见字符或BOM头,这些也可能导致解析问题。最后,建议使用JSON验证工具或在线格式化工具来辅助检查,确保JSON格式正确。 总结起来,解决步骤可能包括:验证JSON结构、检查引号使用、确认编码和Content-Type、处理特殊字符等。需要用户逐步排查这些可能性,从而定位和修复错误。</think>要解决JSON解析时遇到的$SyntaxError: Unexpected token '绿'$错误,需从JSON格式合法性、编码、数据源三方面排查。以下是具体步骤: --- ### 一、验证JSON格式正确性 1. **检查引号使用** JSON标准要求所有**键名**和**字符串值**必须用**双引号**包裹,单引号或未加引号会导致解析失败。例如: ```json // 错误示例 ❌ { name: '绿幕', status: 正常 } // 正确示例 ✅ { "name": "绿幕", "status": "正常" } ``` 2. **校验数据结构** 使用在线工具(如[JSONLint](https://jsonlint.com))检查JSON语法,确保: - 无多余逗号(如`{"a":1,}`) - 无缺失括号(如`{"a":1`) - 特殊字符转义(如`"path": "C:\\文件夹"`) 3. **排查不可见字符** 中文字符后可能隐藏**BOM头**或**换行符**,用代码清洗数据: ```javascript const cleanedData = rawData.replace(/[\u200B-\u200D\uFEFF]/g, ''); // 移除零宽字符 ``` --- ### 二、确认数据编码与响应类型 1. **检查HTTP响应头** 确保服务器返回的`Content-Type`为`application/json; charset=utf-8`。若响应类型为`text/html`,浏览器可能误解析HTML标签为JSON内容[^1]。 2. **处理编码不一致** 若响应头未指定编码,中文字符可能因编码解析错误产生乱码。尝试手动指定编码: ```javascript fetch(url) .then(response => response.text()) // 先获取原始文本 .then(text => { const decodedText = decodeURIComponent(escape(text)); // 处理非UTF-8编码 return JSON.parse(decodedText); }); ``` --- ### 三、检查数据源异常 1. **捕获并打印原始数据** 在解析前输出原始数据,确认其是否符合预期: ```javascript console.log('原始数据:', rawData); // 查看是否包含HTML标签或截断内容 ``` 2. **排查第三方干扰** 浏览器插件(如广告拦截器、迅雷插件[^3])可能篡改响应内容。尝试: - 开启无痕模式测试 - 禁用所有插件后重试 --- ### 四、错误处理最佳实践 1. **添加try-catch块** 在解析代码外包裹异常处理: ```javascript try { const data = JSON.parse(rawData); } catch (error) { console.error('解析失败:', error.message, '原始数据:', rawData); } ``` 2. **使用安全解析库** 引入第三方库(如`json5`)支持更宽松的语法: ```javascript import JSON5 from 'json5'; const data = JSON5.parse('{name: "绿幕"}'); // 允许未加引号的键名 ``` --- ### 典型错误场景示例 | 错误数据 | 原因 | 修复方案 | |---------------------------|----------------------|------------------------------| | `{'颜色': '绿'}` | 使用单引号包裹键和值 | 替换为双引号`"颜色"` | | `{ 状态: "正常" }` | 键名未加双引号 | 改为`{ "状态": "正常" }` | | `"备注": "绿⏎幕"` | 含换行符(`⏎`) | 转义为`"绿\n幕"` | ---
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# 定义爬取函数 import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from collections import Counter from wordcloud import WordCloud import jieba ,re import chardet plt.rcParams ['font.sans-serif'] ='SimHei' #显示中文 plt.rcParams ['axes.unicode_minus']=False #显示负号 def crawl_sina_finance_reports(pages=100): base_url = "https://stock.finance.sina.com.cn/stock/go.php/vReport_List/kind/lastest/index.phtml" reports = [] headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3' } for page in range(1, pages + 1): url = f"{base_url}?p={page}" response = requests.get(url, headers=headers) # # 使用chardet检测编码 detected_encoding = chardet.detect(response.content)['encoding'] if detected_encoding: # print(detected_encoding) response.encoding = detected_encoding else: response.encoding = 'GB2312' # 如果chardet无法检测到编码,则默认使用GB2312 soup = BeautifulSoup(response.content) # , 'html.parser' # 找到所有报道的列表项 report_items = soup.find_all('tr')[1:] # 跳过表头 for item in report_items: columns = item.find_all('td') if len(columns) >= 4: title = columns[1].text.strip() kind = columns[2].text.strip() date = columns[3].text.strip() organization = columns[4].text.strip() reports.append([title, kind, date, organization]) return reports # 爬取数据 reports_data = crawl_sina_finance_reports() # 创建DataFrame df_reports = pd.DataFrame(reports_data, columns=["标题", '报告类型', "发布日期", "机构"]) df_reports df_reports.to_csv('财经新闻.csv',index=False) #储存

import re import json import requests from json.decoder import JSONDecodeError def robust_json_parser(json_str): “”“鲁棒的JSON解析器,处理非标准格式”“” try: # 尝试标准解析 return json.loads(json_str) except JSONDecodeError as e: print(f"首次解析失败,位置{e.pos},尝试修复…") # 预处理步骤 json_str = (json_str .replace("'", '"') # 统一引号 .replace("\\", "\\\\") # 转义反斜杠 .replace('\t', '\\t') .replace('\n', '\\n') .replace('True', 'true') # 修正布尔值 .replace('False', 'false')) # 处理未闭合的字符串 json_str = re.sub(r'(?<!\\)"([^"]*?)(?=[:},\]])', r'"\1"', json_str) try: # 使用宽松解析 return json.loads(json_str, strict=False) except JSONDecodeError as e: print(f"二次解析失败,尝试逐段解析...") # 使用raw_decode处理头部有效数据 decoder = json.JSONDecoder() data, idx = decoder.raw_decode(json_str) return data def validate_response(response): “”“响应验证”“” if response.status_code != 200: raise ValueError(f"无效状态码: {response.status_code}") if ‘验证码’ in response.text: raise RuntimeError(“触发反爬验证码”) if len(response.content) < 1024: raise ValueError(“响应数据过短”) def extract_json(html): “”“改进的JSON提取”“” pattern = r’var\s+pageConfig\s*=\s*({(?:{}|(?:{{}}))})\s;’ match = re.search(pattern, html, re.DOTALL) if not match: raise ValueError(“未找到有效数据”) return match.group(1).strip() def parse_product(data): “”“商品数据解析模板”“” return { “商品ID”: data.get(“offerId”), “标题”: data.get(“subject”), “价格”: data.get(“price”), “销量”: data.get(“saleVolume”), “公司”: data.get(“company”), “链接”: data.get(“odUrl”), “图片”: data.get(“imgUrl”) } def main(): # 配置请求参数 url = ‘https://www.1688.com/zw/page.html?hpageId=old-sem-pc-list&scene=2&keywords=%E5%B7%A5%E4%B8%9A%E5%88%B6%E5%93%81’ headers = { ‘User-Agent’: ‘Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/134.0.0.0 Safari/537.36’, ‘Referer’: ‘https://www.1688.com/’, ‘Accept-Language’: ‘zh-CN,zh;q=0.9’ } try: # 发送请求 response = requests.get(url, headers=headers, timeout=15) response.encoding = 'utf-8' # 验证响应 validate_response(response) # 提取JSON数据 raw_json = extract_json(response.text) print(f"原始数据长度:{len(raw_json)} 字符") # 解析数据 page_config = robust_json_parser(raw_json) # 提取商品信息 products = [parse_product(item) for item in page_config.get("listOffer", [])] # 输出结果 print(f"成功解析 {len(products)} 个商品:") for idx, product in enumerate(products[:3], 1): # 示例显示前3个 print(f"商品#{idx}:") print(json.dumps(product, ensure_ascii=False, indent=2)) print("-" * 50) # 保存完整数据 with open('success_data.json', 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(products, f, ensure_ascii=False) print("数据已保存到 success_data.json") except Exception as e: print(f"执行失败:{str(e)}") if 'response' in locals(): with open('error_page.html', 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(response.text) print("已保存错误页面到 error_page.html") if name == “main”: main()可以打印一些爬取过程在控制台吗给出完整代码

// 加密混淆函数 function encryptData(data) { return btoa(unescape(encodeURIComponent(JSON.stringify(data)))).split('').reverse().join(''); } // 多介质存储(同时写入4种存储方式) function persistentSet(key, value) { const encrypted = encryptData(value); // LocalStorage localStorage.setItem(_cache_${key}, encrypted); // IndexedDB const dbReq = indexedDB.open('persistentStore', 1); dbReq.onsuccess = e => { const db = e.target.result; const tx = db.transaction('data', 'readwrite'); tx.objectStore('data').put(encrypted, key); }; // Cookie(设置1年过期) document.cookie = _c_${key}=${encrypted}; path=/; max-age=${31536000}; // Service Worker Cache if ('serviceWorker' in navigator) { navigator.serviceWorker.ready.then(reg => { caches.open('persistent-cache').then(cache => { cache.put(new Request(/cache/${key}), new Response(encrypted)); }); }); } } // 自动恢复机制 function checkAndRecover(key) { const sources = [ () => localStorage.getItem(_cache_${key}), () => { return new Promise(resolve => { const dbReq = indexedDB.open('persistentStore', 1); dbReq.onsuccess = e => { const db = e.target.result; db.transaction('data').objectStore('data').get(key).onsuccess = e => resolve(e.target.result); }; }); }, () => document.cookie.match(new RegExp(_c_${key}=([^;]+)))?.[1], () => caches.match(/cache/${key}).then(res => res?.text()) ]; // 检查所有存储源,自动修复缺失项 Promise.all(sources.map(fn => Promise.resolve(fn()))).then(results => { const validData = results.find(r => r && decryptData(r)); if (validData) { persistentSet(key, JSON.parse(decryptData(validData))); // 重新写入缺失源 } }); } // 定时检测(每小时执行) setInterval(() => checkAndRecover('criticalData'), 3600000);代码执行无反应

"D:\Program Files\Python312\python.exe" C:\Users\lenovo\PycharmProjects\PythonProject\1111\淘宝.py 第1页抓取失败: 'latin-1' codec can't encode characters in position 9-10: ordinal not in range(256) 第2页抓取失败: 'latin-1' codec can't encode characters in position 9-10: ordinal not in range(256) === 总共获取到商品信息如下 === 进程已结束,退出代码为 0 import time import json import hashlib import requests # 淘宝 appKey 固定值 APPKEY = "12574478" # 替换为你自己的 Cookie,必须包含 _m_h5_tk 和 _m_h5_tk_enc COOKIE = "_m_h5_tk=你的token_时间戳; _m_h5_tk_enc=你的enc; cookie2=xxxx; t=xxxx; cna=xxxx; ..." # 从 _m_h5_tk 中提取 token TOKEN = COOKIE.split("_m_h5_tk=")[1].split("_")[0] # 请求头 HEADERS = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/123 Safari/537.36", "Referer": "https://main.m.taobao.com/", "Cookie": COOKIE } def get_sign(t, data_str): raw = f"{TOKEN}&{t}&{APPKEY}&{data_str}" return hashlib.md5(raw.encode()).hexdigest() def get_data(page): # 构造 data 参数 data = { "q": "手机", "search": "提交", "tab": "all", "n": 20, "sort": "default", "page": page, "bcoffset": 0, "js": "1", "s": str((page - 1) * 20) } data_str = json.dumps(data, separators=(',', ':')) # 当前时间戳(毫秒) t = str(int(time.time() * 1000)) sign = get_sign(t, data_str) # 构造 URL url = "https://h5api.m.taobao.com/h5/mtop.taobao.wsearch.appsearch/1.0/?" params = { "jsv": "2.7.2", "appKey": APPKEY, "t": t, "sign": sign, "api": "mtop.taobao.wsearch.appsearch", "v": "1.0", "type": "jsonp", "timeout": "20000", "dataType": "jsonp", "callback": "mtopjsonp1", "data": data_str } # 发起请求 resp = requests.get(url, headers=HEADERS, params=params) text = resp.text # 解析 JSONP json_str = text[text.find('(') + 1: text.rfind(')')] json_obj = json.loads(json_str) # 提取核心商品数据 items = json_obj['data']['listItem'] result = [] for item in items: name = item.get("title", "") price = item.get("priceShow", {}).get("price", "") sales = item.get("realSales", "") result.append({ "name": name, "price": price, "sales": sales }) return result if __name__ == "__main__": all_data = [] for page in range(1, 3): # 抓取第1页和第2页 try: data = get_data(page) all_data.extend(data) print(f"第{page}页获取成功,共 {len(data)} 条") time.sleep(1) # 避免请求太快被限 except Exception as e: print(f"第{page}页抓取失败: {e}") # 输出所有结果 print("\n=== 总共获取到商品信息如下 ===") for item in all_data: print(item) 帮我看下为什么

CREATE TABLE demand_model ( id bigint NOT NULL COMMENT '主键', create_time datetime NOT NULL COMMENT '创建时间', create_user bigint DEFAULT NULL COMMENT '创建人', update_time datetime NOT NULL COMMENT '更新时间', update_user bigint DEFAULT NULL COMMENT '更新人', create_user_type varchar(64) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL COMMENT '创建用户类型', update_user_type varchar(64) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL COMMENT '更新用户类型', status int DEFAULT NULL COMMENT '状态', del_flag tinyint NOT NULL COMMENT '删除标志', demand_id bigint DEFAULT NULL COMMENT '需求id', generate_type int DEFAULT NULL COMMENT '模型生成类型(1_算法上传,2_文本生成,3_算法生成,4_部署生成)', generate_model_id bigint DEFAULT NULL COMMENT '生成本模型的模型的id(generate_type是3和4时才有)', version int DEFAULT NULL COMMENT '算法版本(前端显示时转成v0.xx,货架中显示v1.xx)', url varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL COMMENT '模型文件(要求onnx模型)', code_url varchar(255) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL COMMENT '代码包文件地址', report_json text COLLATE utf8mb4_unicode_ci COMMENT '测试报告json', report_url varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL COMMENT '测评报告文件', listing_status int DEFAULT NULL COMMENT '上架状态(1_上货架,2_等待中,3_已上架,4_上架失败)已上架的无法取消。', generate_status int DEFAULT NULL COMMENT '生成状态(1_待生成,2_生成中,3_生成完成,4_生成失败)', evaluation_status int DEFAULT NULL COMMENT '测评状态(1_待测评,2_测评中,3_测评完成,4_测评失败)', deploy_status int DEFAULT NULL COMMENT '部署状态(1_待部署,2_部署中,3_部署完成,4_部署失败)', PRIMARY KEY (id) USING BTREE, KEY idx_demand_id (demand_id) USING BTREE, KEY idx_generate_model_id (generate_model_id) USING BTREE ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci ROW_FORMAT=DYNAMIC COMMENT='算法模型表'; 根据这个改写接口(上架状态) CREATE TABLE demand_model ( id bigint NOT NULL COMMENT '主键', create_time datetime NOT NULL COMMENT '创建时间', create_user bigint DEFAULT NULL COMMENT '创建人', update_time datetime NOT NULL COMMENT '更新时间', update_user bigint DEFAULT NULL COMMENT '更新人', create_user_type varchar(64) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL COMMENT '创建用户类型', update_user_type varchar(64) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL COMMENT '更新用户类型', status int DEFAULT NULL COMMENT '状态', del_flag tinyint NOT NULL COMMENT '删除标志', demand_id bigint DEFAULT NULL COMMENT '需求 id', generate_type int DEFAULT NULL COMMENT '模型生成类型(1_算法上传,2_文本生成,3_算法生成,4_部署生成)', generate_model_id bigint DEFAULT NULL COMMENT '生成本模型的模型的 id(generate_type 是 3 和 4 时才有)', version int DEFAULT NULL COMMENT '算法版本(前端显示时转成 v0.xx,货架中显示 v1.xx)', url varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL COMMENT '模型文件(要求 onnx 模型)', code_url varchar(255) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL COMMENT '代码包文件地址', report_json text COLLATE utf8mb4_unicode_ci COMMENT '测试报告 json', report_url varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL COMMENT '测评报告文件', listing_status int DEFAULT NULL COMMENT '上架状态(1_上货架,2_等待中,3_已上架,4_上架失败)已上架的无法取消。', generate_status int DEFAULT NULL COMMENT '生成状态(1_待生成,2_生成中,3_生成完成,4_生成失败)', evaluation_status int DEFAULT NULL COMMENT '测评状态(1_待测评,2_测评中,3_测评完成,4_测评失败)', deploy_status int DEFAULT NULL COMMENT '部署状态(1_待部署,2_部署中,3_部署完成,4_部署失败)', PRIMARY KEY (id) USING BTREE, KEY idx_demand_id (demand_id) USING BTREE, KEY idx_generate_model_id (generate_model_id) USING BTREE ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci ROW_FORMAT=DYNAMIC COMMENT='算法模型表'; 根据这个改写接口(上架状态)跟前端返回

-- coding: utf-8 -- import requests import json import csv import random import re from datetime import datetime import time class TM_producs(object): def init(self, storename): self.storename = storename self.url = ‘https://{}.m.tmall.com’.format(storename) self.headers = { “user-agent”: "Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 9_1 like Mac OS X) AppleWebKit/601.1.46 " “(KHTML, like Gecko) Version/9.0 Mobile/13B143 Safari/601.1” } datenum = datetime.now().strftime(‘%Y%m%d%H%M’) self.filename = ‘{}_{}.csv’.format(self.storename, datenum) self.get_file() def get_file(self): '''创建一个含有标题的表格''' title = ['item_id', 'price', 'quantity', 'sold', 'title', 'totalSoldQuantity', 'url', 'img'] with open(self.filename, 'w', newline='') as f: writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=title) writer.writeheader() return def get_totalpage(self): '''提取总页码数''' num = random.randint(83739921, 87739530) endurl = '/shop/shop_auction_search.do?sort=s&p=1&page_size=12&from=h5&ajson=1&_tm_source=tmallsearch&callback=jsonp_{}' url = self.url + endurl.format(num) html = requests.get(url, headers=self.headers).text infos = re.findall('\(({.*})\)', html)[0] infos = json.loads(infos) totalpage = infos.get('total_page') return int(totalpage) def get_products(self, page): '''提取单页商品列表''' num = random.randint(83739921, 87739530) endurl = '/shop/shop_auction_search.do?sort=s&p={}&page_size=12&from=h5&ajson=1&_tm_source=tmallsearch&callback=jsonp_{}' url = self.url + endurl.format(page, num) html = requests.get(url, headers=self.headers).text infos = re.findall('\(({.*})\)', html)[0] infos = json.loads(infos) products = infos.get('items') title = ['item_id', 'price', 'quantity', 'sold', 'title', 'totalSoldQuantity', 'url', 'img'] with open(self.filename, 'a', newline='') as f: writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=title) writer.writerows(products) def main(self): '''循环爬取所有页面宝贝''' total_page = self.get_totalpage() for i in range(1, total_page + 1): self.get_products(i) print('总计{}页商品,已经提取第{}页'.format(total_page, i)) time.sleep(1 + random.random()) if name == ‘main’: storename = ‘uniqlo’ tm = TM_producs(storename) tm.main() C:\Users\ESD\AppData\Local\Programs\Python\Python311\python.exe C:/Users/ESD/Desktop/文件夹集合/python/BigData/爬虫/test.py Traceback (most recent call last): File “C:\Users\ESD\Desktop\文件夹集合\python\BigData\爬虫\test.py”, line 68, in <module> tm.main() File “C:\Users\ESD\Desktop\文件夹集合\python\BigData\爬虫\test.py”, line 58, in main total_page = self.get_totalpage() ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File “C:\Users\ESD\Desktop\文件夹集合\python\BigData\爬虫\test.py”, line 38, in get_totalpage infos = json.loads(infos) ^^^^^^^^^^^^^^^^^ File “C:\Users\ESD\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\json_init_.py”, line 346, in loads return _default_decoder.decode(s) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File “C:\Users\ESD\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\json\decoder.py”, line 337, in decode obj, end = self.raw_decode(s, idx=_w(s, 0).end()) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File “C:\Users\ESD\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\json\decoder.py”, line 353, in raw_decode obj, end = self.scan_once(s, idx) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ json.decoder.JSONDecodeError: Expecting property name enclosed in double quotes: line 1 column 2 (char 1) 进程已结束,退出代码1 修正问题并给出完整代码

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Web前端开发:CSS与HTML设计模式深入解析

《Pro CSS and HTML Design Patterns》是一本专注于Web前端设计模式的书籍,特别针对CSS(层叠样式表)和HTML(超文本标记语言)的高级应用进行了深入探讨。这本书籍属于Pro系列,旨在为专业Web开发人员提供实用的设计模式和实践指南,帮助他们构建高效、美观且可维护的网站和应用程序。 在介绍这本书的知识点之前,我们首先需要了解CSS和HTML的基础知识,以及它们在Web开发中的重要性。 HTML是用于创建网页和Web应用程序的标准标记语言。它允许开发者通过一系列的标签来定义网页的结构和内容,如段落、标题、链接、图片等。HTML5作为最新版本,不仅增强了网页的表现力,还引入了更多新的特性,例如视频和音频的内置支持、绘图API、离线存储等。 CSS是用于描述HTML文档的表现(即布局、颜色、字体等样式)的样式表语言。它能够让开发者将内容的表现从结构中分离出来,使得网页设计更加模块化和易于维护。随着Web技术的发展,CSS也经历了多个版本的更新,引入了如Flexbox、Grid布局、过渡、动画以及Sass和Less等预处理器技术。 现在让我们来详细探讨《Pro CSS and HTML Design Patterns》中可能包含的知识点: 1. CSS基础和选择器: 书中可能会涵盖CSS基本概念,如盒模型、边距、填充、边框、背景和定位等。同时还会介绍CSS选择器的高级用法,例如属性选择器、伪类选择器、伪元素选择器以及选择器的组合使用。 2. CSS布局技术: 布局是网页设计中的核心部分。本书可能会详细讲解各种CSS布局技术,包括传统的浮动(Floats)布局、定位(Positioning)布局,以及最新的布局模式如Flexbox和CSS Grid。此外,也会介绍响应式设计的媒体查询、视口(Viewport)单位等。 3. 高级CSS技巧: 这些技巧可能包括动画和过渡效果,以及如何优化性能和兼容性。例如,CSS3动画、关键帧动画、转换(Transforms)、滤镜(Filters)和混合模式(Blend Modes)。 4. HTML5特性: 书中可能会深入探讨HTML5的新标签和语义化元素,如`<article>`、`<section>`、`<nav>`等,以及如何使用它们来构建更加标准化和语义化的页面结构。还会涉及到Web表单的新特性,比如表单验证、新的输入类型等。 5. 可访问性(Accessibility): Web可访问性越来越受到重视。本书可能会介绍如何通过HTML和CSS来提升网站的无障碍访问性,比如使用ARIA标签(Accessible Rich Internet Applications)来增强屏幕阅读器的使用体验。 6. 前端性能优化: 性能优化是任何Web项目成功的关键。本书可能会涵盖如何通过优化CSS和HTML来提升网站的加载速度和运行效率。内容可能包括代码压缩、合并、避免重绘和回流、使用Web字体的最佳实践等。 7. JavaScript与CSS/HTML的交互: 在现代Web开发中,JavaScript与CSS及HTML的交云并用是不可或缺的。书中可能会讲解如何通过JavaScript动态地修改样式、操作DOM元素以及使用事件监听和响应用户交互。 8. Web框架和预处理器: 这本书可能会提到流行的Web开发框架和预处理器,比如Bootstrap、Foundation、Sass和Less等,它们是如何简化和加速开发流程的。 9. 测试和维护: 书中也可能包含关于如何测试网页以及如何持续优化和维护CSS和HTML代码的章节。例如,使用断言测试、自动化测试、性能分析工具等。 最后,鉴于文件名称列表中的“压缩包子文件”的表述,这可能是对“压缩包”文件的一种误译或误用,此处“压缩包”应该指的是包含该书籍PDF文件的压缩文件格式,如ZIP或RAR。而“Pro CSS and HTML Design Patterns.pdf”指的就是该书籍的PDF格式电子版文件。 以上所述,构成了《Pro CSS and HTML Design Patterns》一书可能包含的核心知识点。通过学习这些内容,Web前端开发者可以掌握更为高效和优雅的设计模式,从而在日常工作中更高效地解决实际问题。
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Zotero 7数据同步:Attanger插件安装&设置,打造文献管理利器

/i.s3.glbimg.com/v1/AUTH_08fbf48bc0524877943fe86e43087e7a/internal_photos/bs/2018/L/j/ipKA8TRPyt4ptaG1DGww/t-m-01.png) # 1. Zotero 7数据同步简介 在数字时代,管理研究数据变得日益重要,而Zot
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卷积神经网络的基础理论200字

<think>我们正在回答用户关于卷积神经网络(CNN)基础理论的询问。根据提供的引用资料,我们可以概述CNN的基本结构和工作原理。引用[1]提到CNN是一种前馈神经网络,信息从输入单向流动到输出。引用[2]指出CNN在图像处理等领域应用广泛,通过层次结构和参数调整实现模式识别。引用[3]说明CNN包含卷积层,使用卷积核提取局部特征,减少参数量,提高效率。引用[4]则提到了训练过程,包括前向传播、误差计算和反向传播(梯度下降)。因此,我们将从以下几个方面概述CNN:1.CNN的基本结构(卷积层、池化层、全连接层)2.卷积操作的工作原理(局部感受野、权重共享)3.训练过程(前向传播、损失函数、反
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轻便实用的Java库类查询工具介绍

标题 "java2库类查询" 和描述表明,所提及的工具是一个专门用于查询Java库类的应用程序。此软件旨在帮助开发者快速地查找和引用Java的标准开发工具包(SDK)中包含的所有应用程序编程接口(API)类。通过这样的工具,开发者可以节省大量在官方文档或搜索引擎上寻找类定义和使用方法的时间。它被描述为轻巧且方便,这表明其占用的系统资源相对较少,同时提供直观的用户界面,使得查询过程简洁高效。 从描述中可以得出几个关键知识点: 1. Java SDK:Java的软件开发工具包(SDK)是Java平台的一部分,提供了一套用于开发Java应用软件的软件包和库。这些软件包通常被称为API,为开发者提供了编程界面,使他们能够使用Java语言编写各种类型的应用程序。 2. 库类查询:这个功能对于开发者来说非常关键,因为它提供了一个快速查找特定库类及其相关方法、属性和使用示例的途径。良好的库类查询工具可以帮助开发者提高工作效率,减少因查找文档而中断编程思路的时间。 3. 轻巧性:软件的轻巧性通常意味着它对计算机资源的要求较低。这样的特性对于资源受限的系统尤为重要,比如老旧的计算机、嵌入式设备或是当开发者希望最小化其开发环境占用空间时。 4. 方便性:软件的方便性通常关联于其用户界面设计,一个直观、易用的界面可以让用户快速上手,并减少在使用过程中遇到的障碍。 5. 包含所有API:一个优秀的Java库类查询软件应当能够覆盖Java所有标准API,这包括Java.lang、Java.util、Java.io等核心包,以及Java SE平台的所有其他标准扩展包。 从标签 "java 库 查询 类" 可知,这个软件紧密关联于Java编程语言的核心功能——库类的管理和查询。这些标签可以关联到以下知识点: - Java:一种广泛用于企业级应用、移动应用(如Android应用)、网站后端、大型系统和许多其他平台的编程语言。 - 库:在Java中,库是一组预打包的类和接口,它们可以被应用程序重复使用。Java提供了庞大的标准库,以支持各种常见的任务和功能。 - 查询:查询指的是利用软件工具搜索、定位和检索信息的过程。对于Java库类查询工具来说,这意味着可以通过类名、方法签名或其他标识符来查找特定的API条目。 最后,压缩包文件列表包含了两个文件:“java.dit”和“Java.exe”。其中“Java.exe”很可能是程序的可执行文件,而“java.dit”可能是一个数据文件,用于存储Java类的索引或数据。由于文件名后缀通常与文件类型相关联,但“dit”并不是一个常见的文件扩展名。这可能是一个特定于软件的自定义格式,或是一个打字错误。 总结来说,"java2库类查询" 是一个针对Java开发者的实用工具,它提供了一个轻量级、易用的平台来查询和定位Java标准库中的所有类和API。此工具对优化开发流程,减少查找Java类文档的时间大有裨益,尤其适合需要频繁查阅Java API的开发者使用。
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【Zotero 7终极指南】:新手必备!Attanger插件全攻略与数据同步神技

# 1. Zotero 7与Attanger插件的介绍 在当今的学术研究和知识管理领域,高效的文献管理工具至关重要。Zotero 7作为一个流行的参考文献管理软件,因其强大的功能和用户友好的界面而受到专业人士的青睐。而Attanger插件则为Zotero 7带来了更多定制化和高级功能,极大地增强
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MATLAB整段注释快捷键

<think>首先,用户的问题是:“MATLAB整段注释快捷键”,意思是“MATLAB整段注释快捷键”。我需要用中文回答。 根据规则: - 回答必须用中文。 - 回答完问题后,必须在末尾输出“§§相关问题§§”,然后提出3-5个相关问题。 - “§§相关问题§§”必须完整输出在第一行,禁止换行分散。 - 相关问题必须基于用户的问题和我的回答。 现在,回忆MATLAB的快捷键:在MATLAB中,整段注释通常使用快捷键Ctrl + R来注释选中的代码行,使用Ctrl + T来取消注释。用户问的是“整段注释”,所以我应该确认快捷键。 在MATLAB中: - 注释选中的行:Ctrl + R -
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Eclipse Jad反编译插件:提升.class文件查看便捷性

反编译插件for Eclipse是一个专门设计用于在Eclipse集成开发环境中进行Java反编译的工具。通过此类插件,开发者可以在不直接访问源代码的情况下查看Java编译后的.class文件的源代码,这在开发、维护和学习使用Java技术的过程中具有重要的作用。 首先,我们需要了解Eclipse是一个跨平台的开源集成开发环境,主要用来开发Java应用程序,但也支持其他诸如C、C++、PHP等多种语言的开发。Eclipse通过安装不同的插件来扩展其功能。这些插件可以由社区开发或者官方提供,而jadclipse就是这样一个社区开发的插件,它利用jad.exe这个第三方命令行工具来实现反编译功能。 jad.exe是一个反编译Java字节码的命令行工具,它可以将Java编译后的.class文件还原成一个接近原始Java源代码的格式。这个工具非常受欢迎,原因在于其反编译速度快,并且能够生成相对清晰的Java代码。由于它是一个独立的命令行工具,直接使用命令行可以提供较强的灵活性,但是对于一些不熟悉命令行操作的用户来说,集成到Eclipse开发环境中将会极大提高开发效率。 使用jadclipse插件可以很方便地在Eclipse中打开任何.class文件,并且将反编译的结果显示在编辑器中。用户可以在查看反编译的源代码的同时,进行阅读、调试和学习。这样不仅可以帮助开发者快速理解第三方库的工作机制,还能在遇到.class文件丢失源代码时进行紧急修复工作。 对于Eclipse用户来说,安装jadclipse插件相当简单。一般步骤包括: 1. 下载并解压jadclipse插件的压缩包。 2. 在Eclipse中打开“Help”菜单,选择“Install New Software”。 3. 点击“Add”按钮,输入插件更新地址(通常是jadclipse的更新站点URL)。 4. 选择相应的插件(通常名为“JadClipse”),然后进行安装。 5. 安装完成后重启Eclipse,插件开始工作。 一旦插件安装好之后,用户只需在Eclipse中双击.class文件,或者右键点击文件并选择“Open With Jadclipse”,就能看到对应的Java源代码。如果出现反编译不准确或失败的情况,用户还可以直接在Eclipse中配置jad.exe的路径,或者调整jadclipse的高级设置来优化反编译效果。 需要指出的是,使用反编译工具虽然方便,但要注意反编译行为可能涉及到版权问题。在大多数国家和地区,反编译软件代码属于合法行为,但仅限于学习、研究、安全测试或兼容性开发等目的。如果用户意图通过反编译获取商业机密或进行非法复制,则可能违反相关法律法规。 总的来说,反编译插件for Eclipse是一个强大的工具,它极大地简化了Java反编译流程,提高了开发效率,使得开发者在没有源代码的情况下也能有效地维护和学习Java程序。但开发者在使用此类工具时应遵守法律与道德规范,避免不当使用。
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【进阶Python绘图】:掌握matplotlib坐标轴刻度间隔的高级技巧,让你的图表脱颖而出

# 摘要 本文系统地探讨了matplotlib库中坐标轴刻度间隔的定制与优化技术。首先概述了matplotlib坐标轴刻度间隔的基本概念及其在图表中的重要性,接
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降帧是什么意思

<think>首先,用户的问题是:“我想了解降帧的含义 请问降帧是什么意思”。我需要用中文回答,并确保回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 关键点是“降帧”。在视频处理、动画或游戏上下文中,“降帧”通常指的是帧率下降或丢帧(frame drop)。结合系统提供的引用,我可以看到相关概念。 回顾提供的引用: - 引用[1]:讨论了帧率和丢帧分析,提到应用丢帧导致帧率下降,造成卡顿。例如,在60Hz刷新率下,每帧需要在16.7ms内完成,否则可能丢帧。 - 引用[2]:提到掉帧(Frame Drop),与CPU和GPU相关。CPU或GPU处理不及时会导致帧无法按时渲染。 - 引用[3]: