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requests请求传入一个json字符串,提示解析错误,但相同的数据可以在postman请求成功

时间: 2024-03-11 10:45:38 浏览: 98
如果在 Postman 中可以成功发送请求,但是在使用 requests 库发送相同的请求时出现解析错误,则可能是因为 requests 库默认使用的是 application/x-www-form-urlencoded 编码方式,而 Postman 则使用的是 application/json 编码方式。 您可以尝试将 requests 请求头中的 Content-Type 设置为 application/json,然后将数据作为 JSON 字符串传递。示例代码如下: ```python import requests url = 'https://example.com/api' headers = {'Content-Type': 'application/json'} data = '{"key": "value"}' response = requests.post(url, headers=headers, data=data) ``` 如果仍然无法解决问题,您可以提供更多的错误信息或代码示例,以便更好地检查问题所在。
相关问题

requests请求传入一个json字符串,提示解析错误,但相同的数据可以在postman请求成功,content-type一致

如果 Content-Type 已经设置为 application/json,但仍然提示解析错误,可以尝试使用 json 参数来传递数据,而不是将数据作为字符串传递。示例代码如下: ```python import requests url = 'https://example.com/api' headers = {'Content-Type': 'application/json'} data = {'key': 'value'} response = requests.post(url, headers=headers, json=data) ``` 这个方法可以确保数据以 JSON 格式发送,并且 requests 库会自动设置 Content-Type 和 Content-Length 头。 如果仍然无法解决问题,您可以提供更多的错误信息或代码示例,以便更好地检查问题所在。

我要啊将一个字符串传给一个接口,这个接口应该怎么写

<think>首先,用户的问题是关于如何设计或调用一个接口来接收字符串参数。用户意图是了解接口设计或调用方式,可能涉及编程接口。 我需要参考提供的引用: - 引用[1]: 讨论了JNI中如何处理jstring类型,强调不能直接当作C字符串使用,必须使用JNI函数。 - 引用[2]: 展示了在Spring中接收JSON字符串的两种方式,使用@RequestParameter注解。 - 引用[3]: 提到了Linux系统调用中传递字符串参数。 这些引用是关于不同上下文的:JNI、Spring Web和Linux系统调用。用户的问题更通用:"如何设计或调用一个接口来接收字符串参数",所以我应该从一般角度回答,然后可能涉及具体场景。 用户指令要求: - 所有行内数学表达式用$...$格式。 - 独立公式用$$...$$并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在引用的段落末尾自然地添加引用标识。 - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 - 尽量保证回答真实可靠。 回答结构: 1. 理解问题:解释接口接收字符串的基本概念。 2. 设计接口:讨论如何设计接口来接收字符串。 3. 调用接口:解释如何调用这样的接口。 4. 具体示例:提供一些编程语言的示例。 5. 生成相关问题。 由于引用是提供的,我应该自然地融入它们,但用户的问题更通用,所以引用可能不是直接相关。用户说:"上述引用仅供参考",所以我可以用它们来支持,但不强求。 关键点: - 接口可以是API、函数、方法等。 - 接收字符串参数涉及数据类型、序列化、传递方式等。 大纲: 1. **介绍**:解释接口接收字符串参数的重要性。 2. **设计接口**: - 定义参数类型(如字符串)。 - 考虑输入验证。 - 在Web API中,使用HTTP方法(如GET/POST)。 - 引用[2]提到Spring中的@RequestParameter。 3. **调用接口**: - 如何构造请求(如HTTP请求)。 - 在编程中,调用函数。 - 引用[1]提到JNI中的特殊处理。 - 引用[3]关于系统调用。 4. **示例**:提供简单代码示例。 5. **注意事项**:如字符串编码、安全性。 6. **生成相关问题**:在最后添加。 生成相关问题:基于回答内容,生成3-5个相关问题。 语言:中文。 确保LaTeX:如果提到数学内容,用LaTeX,但这里可能不涉及太多数学。用户问题可能不涉及数学,但如果有变量等,用$...$。 现在,构建回答。</think>### 如何设计或调用接口来接收字符串参数 设计或调用接口以接收字符串参数是软件开发中的常见需求,涉及接口定义、参数传递、数据验证等环节。接口可以是函数、API、Web服务或系统调用等。下面我将逐步解释设计接口和调用接口的关键步骤,确保内容清晰可靠。参考您提供的引用,我会在相关部分自然地添加引用标识。 #### 1. **理解接口设计的基本概念** - 接口是软件组件之间的契约,用于交换数据。接收字符串参数时,需明确定义参数类型(如字符串)、数据格式(如UTF-8编码)和传递方式(如直接传递或序列化)。 - 例如,在Web API中,字符串参数常通过HTTP请求体或URL传递;在函数调用中,参数直接作为变量传入。 - 设计原则包括: - **类型安全**:确保接口只接受字符串类型,避免类型错误。 - **输入验证**:检查字符串长度、格式或内容(如防止SQL注入)。 - **错误处理**:定义参数无效时的响应(如返回错误码或异常)。 #### 2. **设计接口来接收字符串参数** 设计接口时,需根据上下文(如编程语言或框架)选择合适的方式。以下是常见场景: - **函数或方法接口**: - 在编程中,定义一个函数时,将字符串作为参数声明。例如,在Python中: ```python def process_string(input_str: str) -> None: """处理字符串参数的函数""" if not isinstance(input_str, str): raise ValueError("参数必须是字符串") # 进一步处理逻辑 print(f"接收的字符串: {input_str}") ``` - 关键点:使用类型注解(如Python的`str`)提高可读性和安全性;添加验证逻辑确保输入有效。 - **Web API接口**: - 在Web服务中,字符串参数可通过HTTP请求传递。常见方式包括: - **GET请求**:参数附加在URL中(如`/api?name=value`)。 - **POST请求**:参数放在请求体中(如JSON或表单数据)。 - 引用[2]提到Spring框架中的方式:使用注解如`@RequestParameter`接收非JSON字符串参数(适用于表单数据)[^2]。例如,在Java Spring中: ```java @PostMapping("/process") public ResponseEntity<String> processString(@RequestParam("text") String inputText) { // 验证和处理字符串 if (inputText == null || inputText.isEmpty()) { return ResponseEntity.badRequest().body("字符串不能为空"); } return ResponseEntity.ok("处理成功: " + inputText); } ``` - 对于JSON字符串,可使用`@RequestBody`注解解析整个JSON对象。 - **系统调用或低级接口**: - 在操作系统层面,字符串参数需特殊处理,因为系统调用通常处理原始字节。引用[3]指出,在Linux系统调用中,传递字符串时需将字符串转换为C风格的字符指针(`char*`),并确保内存安全[^3]。例如: ```c #include <unistd.h> void call_syscall(const char *str) { // 系统调用示例:写入字符串到标准输出 write(STDOUT_FILENO, str, strlen(str)); } ``` - 注意:在JNI(Java Native Interface)中,字符串不能直接作为`char*`使用,必须使用JNI函数(如`GetStringUTFChars`)转换,以避免内存错误[^1]。 设计时,还需考虑: - **序列化**:如果接口跨语言或网络,字符串可能需要序列化(如JSON或Base64编码)。 - **安全性**:防止缓冲区溢出或注入攻击(如使用输入过滤库)。 #### 3. **调用接口来传递字符串参数** 调用接口时,需根据接口类型构造请求或调用语句。以下是典型方法: - **调用函数或方法**: - 在编程中,直接传入字符串变量或字面量。例如,在JavaScript中: ```javascript function callProcessString() { const myString = "Hello, World!"; process_string(myString); // 调用定义的接口函数 } ``` - 确保字符串格式匹配接口要求(如编码为UTF-8)。 - **调用Web API**: - 使用HTTP客户端(如curl、Postman或代码库)发送请求。示例(使用curl): ```bash # GET请求示例 curl "http://api.example.com/process?text=example" # POST请求示例(JSON字符串) curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"text":"example"}' http://api.example.com/process ``` - 在代码中,调用Spring API时,参数可通过表单或JSON体传递[^2]。 - **调用系统调用或JNI接口**: - 在C/C++中,传递字符串指针: ```c char *str = "Hello from C"; call_syscall(str); // 调用系统调用函数 ``` - 在JNI中,调用Java方法时,需转换字符串:首先获取jstring对象,然后使用JNI函数读取内容[^1]。例如: ```c JNIEXPORT void JNICALL Java_Sample_sayHello(JNIEnv *env, jobject obj, jstring j_str) { const char *c_str = (*env)->GetStringUTFChars(env, j_str, NULL); if (c_str != NULL) { printf("%s\n", c_str); // 使用字符串 (*env)->ReleaseStringUTFChars(env, j_str, c_str); // 释放资源 } } ``` #### 4. **注意事项和最佳实践** - **编码问题**:字符串参数应统一使用UTF-8编码,避免乱码。 - **性能优化**:大字符串传递时,考虑分块传输或压缩。 - **跨平台兼容**:在Web或移动端,使用标准库(如Python的requests或Java的HttpClient)。 - **测试**:使用单元测试验证接口行为(如输入空字符串或特殊字符)。 - 参考建议:设计接口时,优先使用框架内置功能(如Spring的注解或JNI工具),减少手动错误[^1][^2][^3]。 通过以上步骤,您可以可靠地设计和调用接口来处理字符串参数。如果您有特定上下文(如语言或框架),我可以提供更针对性的示例。
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# -*- coding: UTF-8 -*- import logging from datetime import datetime import cx_Oracle import numpy as np import requests from pymilvus import connections, Collection, utility, CollectionSchema, FieldSchema, DataType, MilvusException from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler import time import re import sys import os from pathlib import Path import json # 获取当前脚本的父目录(即项目根目录) current_dir = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) sys.path.append(str(current_dir)) # 将项目根目录添加到 sys.path from config.config1 import LOGGING_CONFIG, ORACLE_CONFIG, MODEL_CONFIG, MILVUS_CONFIG # 初始化日志 log_file_path = LOGGING_CONFIG["log_file"] log_file_path = Path(log_file_path) log_file_path.parent.mkdir(exist_ok=True) logging.basicConfig( level=LOGGING_CONFIG["level"], format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s", handlers=[ logging.FileHandler(log_file_path), logging.StreamHandler() ] ) logger = logging.getLogger("MaterialSync") class OracleClient: """Oracle数据库客户端""" def __init__(self): self.conn = None self.connect() def connect(self): try: self.conn = cx_Oracle.connect('ecology/[email protected]/oadb', encoding='UTF-8', nencoding='UTF-8') # 指定编码 logger.info("Connected to Oracle database") except Exception as e: logger.error(f"Oracle connection failed: {str(e)}") raise def fetch_all_data(self): """从Oracle数据库中获取所有数据""" try: cursor = self.conn.cursor() query = """ SELECT TO_CHAR(matnr) AS matnr, TO_CHAR(matkl) AS matkl, TO_CHAR(maktx) AS maktx, TO_CHAR(classfication) AS classfication FROM Material_MASTER@ERPLINK WHERE mandt = '688' AND ( matnr like 'DJ%' OR matnr like 'DY%' ) ORDER BY matnr """ cursor.execute(query) columns = [col[0].lower() for col in cursor.description] return [dict(zip(columns, row)) for row in cursor] except Exception as e: logger.error(f"Oracle query failed: {str(e)}") return [] finally: cursor.close() class VectorServiceClient: """HTTP调用模型服务进行向量编码""" def __init__(self): self.service_url = MODEL_CONFIG["model_service_url"] self.timeout = 120 # 请求超时时间(秒) logger.info(f"Using vector service: {self.service_url}") def batch_encode_dense(self, texts): """批量生成密集向量""" return self._call_vector_service(texts, "dense") def batch_encode_sparse(self, texts): """批量生成稀疏向量""" return self._call_vector_service(texts, "sparse") def _call_vector_service(self, texts, vector_type): """调用向量服务通用方法""" try: if not texts: return [] # 准备请求数据 payload = { "texts": texts, "type": vector_type # 添加向量类型参数 } # 配置请求头 headers = { "Content-Type": "application/json; charset=utf-8", "Accept": "application/json" } # 详细记录请求格式 logger.debug(f"Request payload details:") logger.debug(f" Vector type: {vector_type}") logger.debug(f" Text count: {len(texts)}") # 记录前3条文本的详细信息 for i, text in enumerate(texts[:3]): logger.debug(f" Text #{i + 1} (length={len(text)}): {text[:100]}{'...' if len(text) > 100 else ''}") # 记录整个请求体(限制长度) payload_json = json.dumps(payload, ensure_ascii=False) if len(payload_json) > 1000: logger.debug(f" Full request body (truncated): {payload_json[:1000]}...") else: logger.debug(f" Full request body: {payload_json}") # 发送请求到模型服务 response = requests.post( self.service_url, json=payload, headers=headers , timeout=self.timeout ) # 检查响应状态 response.raise_for_status() # 解析响应数据 result = response.json() if "error" in result: logger.error(f"Vector service error ({vector_type}): {result['error']}") raise ValueError(result["error"]) if "vectors" not in result: logger.error(f"Invalid response from {vector_type} service: vectors not found") logger.error(f"Response: {json.dumps(result, ensure_ascii=False)[:500]}") raise ValueError(f"Invalid response from {vector_type} service") logger.info(f"Successfully encoded {len(texts)} texts for {vector_type} vectors") # 对于密集向量,转换为numpy数组 if vector_type == "dense": vectors = np.array(result["vectors"]) # 验证向量维度 expected_dim = MILVUS_CONFIG["vector_dim"] if vectors.shape[1] != expected_dim: logger.error(f"Vector dimension mismatch: expected {expected_dim}, got {vectors.shape[1]}") raise ValueError("Vector dimension mismatch") return vectors else: # 稀疏向量直接返回字典列表 return result["vectors"] except requests.exceptions.RequestException as e: logger.error(f"Request to {vector_type} service failed: {str(e)}") raise except Exception as e: logger.error(f"Encoding via {vector_type} service failed: {str(e)}") raise class MilvusHandler: """Milvus数据库处理器""" def __init__(self): self.collection = None self.vector_service = VectorServiceClient() self.connect() self.prepare_collection() def connect(self): try: connections.connect( host=MILVUS_CONFIG["host"], port=MILVUS_CONFIG["port"] ) logger.info(f"Connected to Milvus: {MILVUS_CONFIG['host']}") except Exception as e: logger.error(f"Milvus connection failed: {str(e)}") raise def prepare_collection(self): """准备集合(自动创建)""" collection_name = MILVUS_CONFIG["collection_name"] if not utility.has_collection(collection_name): fields = [ FieldSchema(name="matnr", dtype=DataType.VARCHAR, is_primary=True, max_length=100), FieldSchema(name="matkl", dtype=DataType.VARCHAR, max_length=50), FieldSchema(name="maktx", dtype=DataType.VARCHAR, max_length=1024), FieldSchema(name="classfication", dtype=DataType.VARCHAR, max_length=1024), FieldSchema(name="maktx_vector", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=MILVUS_CONFIG["vector_dim"]), FieldSchema(name="classfication_vector", dtype=DataType.SPARSE_FLOAT_VECTOR) ] schema = CollectionSchema(fields, "Material vector storage") self.collection = Collection(collection_name, schema) # 创建稀疏向量索引 self.collection.create_index( "classfication_vector", {"index_type": "SPARSE_INVERTED_INDEX", "metric_type": "IP"} ) # 创建密集向量索引 self.collection.create_index( "maktx_vector", {"index_type": "IVF_FLAT", "metric_type": "IP", "params": {"nlist": 1024}} ) logger.info(f"Created collection with both vector types: {collection_name}") else: self.collection = Collection(collection_name) logger.info(f"Loaded collection schema: {collection_name}") # 确保集合已加载 self.ensure_collection_loaded() def ensure_collection_loaded(self): """确保集合已加载到内存""" try: collection_name = self.collection.name load_state = utility.load_state(collection_name) # 检查集合是否已加载 if load_state != "Loaded": logger.info(f"Collection state is {load_state}, loading now...") self.collection.load() logger.info("Collection loaded successfully") else: logger.info(f"Collection is already loaded (state: {load_state})") except MilvusException as e: logger.error(f"Failed to load collection: {str(e)}") raise except Exception as e: logger.error(f"Error checking collection state: {str(e)}") # 如果无法检查状态,尝试直接加载 try: self.collection.load() logger.info("Collection loaded successfully (using fallback)") except Exception as e2: logger.error(f"Fallback loading failed: {str(e2)}") raise def batch_upsert(self, data, batch_size=500): """分批次插入或更新数据""" total_records = len(data) processed_count = 0 for i in range(0, total_records, batch_size): batch_data = data[i:i + batch_size] # 确保集合已加载 self.ensure_collection_loaded() # 数据清洗 valid_batch_data = [] for item in batch_data: try: cleaned_item = { "matnr": self.clean_utf8(item["matnr"], 'matnr', item['matnr']), "matkl": self.clean_utf8(item["matkl"], 'matkl', item['matnr']), "maktx": self.clean_utf8(item["maktx"], 'maktx', item['matnr']), "classfication": self.clean_utf8(item.get("classfication", ""), 'classfication', item['matnr']) } # 验证UTF-8 if all(self.validate_utf8_string(v) for k, v in cleaned_item.items()): valid_batch_data.append(cleaned_item) else: logger.warning(f"Invalid UTF-8 data skipped: {cleaned_item}") except Exception as e: logger.error(f"Error cleaning item: {str(e)}") if not valid_batch_data: logger.info(f"No valid data in batch {i // batch_size + 1}") continue logger.info(f"Processing batch {i // batch_size + 1} with {len(valid_batch_data)} items") # 查询当前批次中已存在的物料编码 matnr_list = [item['matnr'] for item in valid_batch_data] existing_data = [] try: # 构建安全的查询表达式 safe_matnrs = [f"'{matnr}'" for matnr in matnr_list] expr = f"matnr in [{','.join(safe_matnrs)}]" logger.debug(f"Querying Milvus with expression: {expr}") existing_data = self.collection.query( expr=expr, output_fields=["matnr", "maktx", "classfication", "maktx_vector", "classfication_vector"] ) logger.debug(f"Found {len(existing_data)} existing records") except MilvusException as e: logger.error(f"Milvus query failed: {str(e)}") # 回退方案:逐个查询 logger.warning("Falling back to individual queries") for matnr in matnr_list: try: expr = f"matnr == '{matnr}'" item_data = self.collection.query(expr, output_fields=["matnr", "maktx", "classfication", "maktx_vector", "classfication_vector"]) if item_data: existing_data.extend(item_data) except Exception as e: logger.error(f"Failed to query matnr {matnr}: {str(e)}") existing_dict = {item["matnr"]: item for item in existing_data} # 准备需要重新生成向量的数据 maktx_to_encode = [] # 需要生成密集向量的物料描述 class_to_encode = [] # 需要生成稀疏向量的特征值 maktx_indices = [] # 需要更新密集向量的索引 class_indices = [] # 需要更新稀疏向量的索引 # 准备upsert数据 upsert_data = [] for idx, item in enumerate(valid_batch_data): matnr = item["matnr"] existing = existing_dict.get(matnr, {}) # 检查物料描述是否变化 if matnr in existing_dict: if item["maktx"] == existing.get("maktx", ""): # 物料描述相同,复用现有向量 item["maktx_vector"] = existing.get("maktx_vector") else: # 物料描述变化,需要重新生成 maktx_to_encode.append(item["maktx"]) maktx_indices.append(idx) else: # 新记录,需要生成向量 maktx_to_encode.append(item["maktx"]) maktx_indices.append(idx) # 处理特征值向量 class_value = item["classfication"] # 特征值为空的情况 if not class_value or class_value.isspace(): item["classfication_vector"] = None else: # 特征值不为空 if matnr in existing_dict: if class_value == existing.get("classfication", ""): # 特征值相同,复用现有向量 item["classfication_vector"] = existing.get("classfication_vector") else: # 特征值变化,需要重新生成 class_to_encode.append(class_value) class_indices.append(idx) else: # 新记录,需要生成向量 class_to_encode.append(class_value) class_indices.append(idx) upsert_data.append(item) # 批量生成物料描述向量(密集) if maktx_to_encode: try: logger.info(f"Encoding {len(maktx_to_encode)} dense vectors for maktx...") dense_vectors = self.vector_service.batch_encode_dense(maktx_to_encode) # 将向量分配给对应的记录 for vec_idx, data_idx in enumerate(maktx_indices): upsert_data[data_idx]["maktx_vector"] = dense_vectors[vec_idx] except Exception as e: logger.error(f"Failed to encode dense vectors: {str(e)}") # 跳过这个批次 continue # 批量生成特征值向量(稀疏) if class_to_encode: try: logger.info(f"Encoding {len(class_to_encode)} sparse vectors for classfication...") sparse_vectors = self.vector_service.batch_encode_sparse(class_to_encode) # 将向量分配给对应的记录 for vec_idx, data_idx in enumerate(class_indices): # 确保索引在范围内 if vec_idx < len(sparse_vectors): upsert_data[data_idx]["classfication_vector"] = sparse_vectors[vec_idx] except Exception as e: logger.error(f"Failed to encode sparse vectors: {str(e)}") # 跳过这个批次 continue # 准备Milvus实体数据 entities = [ [item["matnr"] for item in upsert_data], [item["matkl"] for item in upsert_data], [item["maktx"] for item in upsert_data], [item["classfication"] for item in upsert_data], [item.get("maktx_vector", []).tolist() if hasattr(item.get("maktx_vector", None), 'tolist') else [] for item in upsert_data], [self.format_sparse_vector(item.get("classfication_vector")) for item in upsert_data] ] # 执行upsert操作 if upsert_data: try: logger.info(f"Upserting {len(upsert_data)} records to Milvus...") self.collection.upsert(entities) self.collection.flush() # 统计空特征值数量 empty_class_count = sum(1 for item in upsert_data if not item["classfication"] or item["classfication"].isspace()) logger.info(f"Upserted batch {i // batch_size + 1}: " f"{len(upsert_data)} records ({empty_class_count} empty classfication)") processed_count += len(upsert_data) except MilvusException as e: logger.error(f"Milvus upsert failed: {str(e)}") # 记录前3条失败数据 for j in range(min(3, len(upsert_data))): sample = upsert_data[j] logger.error(f"Failed sample {j + 1}: matnr={sample['matnr']}, " f"maktx_len={len(sample['maktx'])}, " f"class_len={len(sample['classfication']) if sample['classfication'] else 0}") return processed_count def format_sparse_vector(self, vec): """格式化稀疏向量为Milvus兼容格式""" if vec is None: return {} # FlagEmbedding 返回的是 {token: weight} 格式 if isinstance(vec, dict): # 转换为 {index: weight} 格式 # 这里我们不需要实际索引,只需确保键是整数 # 使用枚举创建新索引,因为原始token字符串Milvus无法处理 formatted = {} for idx, (token, weight) in enumerate(vec.items()): # 确保权重非负 if float(weight) > 0: formatted[int(idx)] = float(weight) return formatted # 如果传入的是列表或其他格式,转换为字典 try: if isinstance(vec, (list, tuple, np.ndarray)): # 转换为稀疏字典格式,只保留正值 return {i: float(val) for i, val in enumerate(vec) if float(val) > 0} return {} except Exception as e: logger.error(f"Failed to format sparse vector: {str(e)}") return {} @staticmethod def validate_utf8_string(s): try: s.encode('utf-8').decode('utf-8') return True except (UnicodeEncodeError, UnicodeDecodeError): return False @staticmethod def clean_utf8(value, field_name, item_id): """强化 UTF-8 清洗逻辑""" if value is None: return '' try: value_str = str(value) cleaned = re.sub(r'\\u[0-9a-fA-F]{4}', '', value_str) cleaned = cleaned.replace('\xa0', ' ') cleaned = cleaned.encode('utf-8', errors='replace').decode('utf-8') return cleaned except Exception as e: logger.warning(f"Failed to clean UTF-8 for [{field_name}] ({item_id}): {str(e)}") return '' class SyncScheduler: """同步调度器""" def __init__(self): self.oracle = OracleClient() self.milvus = MilvusHandler() def execute_sync(self): """执行同步任务""" logger.info("Starting sync job...") start_time = time.time() try: # 从Oracle获取所有数据 logger.info("Fetching data from Oracle...") all_data = self.oracle.fetch_all_data() if not all_data: logger.info("No data found in Oracle") return logger.info(f"Retrieved {len(all_data)} records from Oracle") # 数据校验和清理 cleaned_data = [] invalid_count = 0 empty_class_count = 0 for item in all_data: try: # 处理可能的键名变化 class_value = item.get('classfication', item.get('classfication', '')) # 数据清洗 cleaned_item = { "matnr": self.clean_utf8(item['matnr'], 'matnr', item['matnr']), "matkl": self.clean_utf8(item['matkl'], 'matkl', item['matnr']), "maktx": self.clean_utf8(item['maktx'], 'maktx', item['matnr']), "classfication": self.clean_utf8(class_value, 'classfication', item['matnr']) } # 统计空特征值 if not cleaned_item["classfication"] or cleaned_item["classfication"].isspace(): empty_class_count += 1 # 验证UTF-8 if all(self.is_valid_utf8(v) for v in cleaned_item.values()): cleaned_data.append(cleaned_item) else: invalid_count += 1 logger.warning(f"Invalid UTF-8 data skipped: matnr={item['matnr']}") except Exception as e: invalid_count += 1 logger.error(f"Error processing item: {item}, error: {str(e)}") if invalid_count > 0: logger.warning(f"Skipped {invalid_count} invalid records") if cleaned_data: processed_count = self.milvus.batch_upsert(cleaned_data) logger.info(f"Successfully processed {processed_count}/{len(cleaned_data)} records") else: logger.warning("No valid data to sync") duration = time.time() - start_time logger.info(f"Sync job completed in {duration:.2f} seconds") except Exception as e: logger.error(f"Sync failed: {str(e)}") duration = time.time() - start_time logger.error(f"Sync job failed after {duration:.2f} seconds") # 尝试重新连接Milvus try: logger.info("Attempting to reconnect to Milvus...") self.milvus = MilvusHandler() logger.info("Milvus reconnected successfully") except Exception as reconnect_error: logger.error(f"Reconnection failed: {str(reconnect_error)}") @staticmethod def clean_utf8(value, field_name, item_id): """强化 UTF-8 清洗逻辑""" if value is None: return '' try: value_str = str(value) cleaned = re.sub(r'\\u[0-9a-fA-F]{4}', '', value_str) cleaned = cleaned.replace('\xa0', ' ') cleaned = cleaned.encode('utf-8', errors='replace').decode('utf-8') return cleaned except Exception as e: logger.warning(f"Failed to clean UTF-8 for [{field_name}] ({item_id}): {str(e)}") return '' @staticmethod def is_valid_utf8(s): try: s.encode('utf-8').decode('utf-8') return True except UnicodeError: return False if __name__ == "__main__": scheduler = BackgroundScheduler() sync = SyncScheduler() # 立即执行一次同步 logger.info("Executing initial sync...") sync.execute_sync() # 每天凌晨2点执行 scheduler.add_job(sync.execute_sync, "cron", hour=10, minute=58) try: logger.info("Scheduler started with HTTP vector services") scheduler.start() # 保持主程序运行 while True: time.sleep(60) except (KeyboardInterrupt, SystemExit): logger.info("Scheduler stopped") scheduler.shutdown() except Exception as e: logger.error(f"Unexpected error: {str(e)}") import traceback logger.error(traceback.format_exc()) 这个代码报错2025-07-05 10:58:16,307 - ERROR - Request to dense service failed: 400 Client Error: Bad Request for url: http://10.162.244.27:8088/encode 2025-07-05 10:58:16,307 - ERROR - Failed to encode dense vectors: 400 Client Error: Bad Request for url: http://10.162.244.27:8088/encode

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\requests\models.py", line 971, in json return complexjson.loads(self.text, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\json\__init__.py", line 346, in loads return _default_decoder.decode(s) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\Administrator\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\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\json\decoder.py", line 355, in raw_decode raise JSONDecodeError("Expecting value", s, err.value) from None json.decoder.JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0) During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject1\作业.py", line 46, in <module> identify("黄宽洋.jpg","人脸库") File "C:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject1\作业.py", line 17, in identify result = face_client.match([ ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\aip\face.py", line 338, in match return self._request(self.__matchUrl, json.dumps(images, ensure_ascii=False), { ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\aip\base.py", line 92, in _request authObj = self._auth() ^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\aip\base.py", line 173, in _auth ), proxies=self._proxies).json() ^^^^^^ File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\requests\models.py", line 975, in json raise RequestsJSONDecodeError(e.msg, e.doc, e.pos) requests.exceptions.JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0)

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