def default(obj): if isinstance(obj, Personal_data): return {'name': obj.name, 'age': obj.age} raise TypeError(f'Object of type {type(obj)} is not JSON serializable') json_data = json.dumps(data, default=default) data是什么

时间: 2023-06-27 22:07:48 浏览: 134
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Python数据分析应用：pandas的数据结构分析.pptx

在这段代码中，data是一个Python对象，它包含了一些个人数据。在这里，我们使用了一个自定义的default函数来将Python对象编码为JSON格式。当我们调用json.dumps()函数时，它会对data进行编码，并将编码后的JSON字符串作为返回值。在default函数中，我们对于Personal_data类的实例，我们将其转换为一个字典，包含'name'和'age'两个键值对。对于其他类型的对象，我们则抛出TypeError异常。因此，data变量应该是一个包含Personal_data类的实例的Python对象。
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class Personal_data_method(BasePage): def default(obj): if isinstance(obj, Personal_data): return {'name': obj.name, 'age': obj.age} raise TypeError(f'Object of type {type(obj)} is not JSON serializable') json_data = json.dumps(data, default=default) 报错： json_data = json.dumps(data, default=default) E NameError: name 'data' is not defined怎么修改

return {'name': obj.name, 'age': obj.age} raise TypeError(f'Object of type {type(obj)} is not JSON serializable') # 定义数据对象 data = Personal_data(name='John', age=30) # 序列化数据 json_...
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self = <json.encoder.JSONEncoder object at 0x0000014E7C1624A0> o = def default(self, o): """Implement this method in a subclass such that it returns a serializable object for o, or calls the base implementation (to raise a TypeError). For example, to support arbitrary iterators, you could implement default like this:: def default(self, o): try: iterable = iter(o) except TypeError: pass else: return list(iterable) # Let the base class default method raise the TypeError return JSONEncoder.default(self, o) """ > raise TypeError(f'Object of type {o.__class__.__name__} ' f'is not JSON serializable') E TypeError: Object of type Personal_data is not JSON serializable

if isinstance(obj, Personal_data): return str(obj) return super().default(obj) data = {'url': Personal_data('https://maitenghuicai.com')} json_data = json.dumps(data, cls=PersonalDataEncoder) ...

# See: https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html import pymysql import redis from spiders.items import TravelsItem, TravelsDetailItemclass Travels(object): @staticmethod def insert_db(item, pipeline_obj): sql = ''' INSERT travels(id,name,authorId,viewCount,likeCount, commentCount,publishTime,picUrl,authorName, authorHeadImg,authorIndentity,hasLike) VALUES('{}','{}','{}','{}','{}','{}','{}','{}','{}','{}','{}','{}') '''.format(item["id"], item["name"], item["authorId"], item["viewCount"], item["likeCount"], item["commentCount"], item["publishTime"], item["picUrl"], item["authorName"], item["authorHeadImg"], item["authorIndentity"], item["hasLike"]) pipeline_obj.mysql_conn.query(sql ) pipeline_obj.mysql_conn.commit() @staticmethod def insert_redis(item, pipeline_obj): detail_url = "http://www.tuniu.com/trips/" + str(item["id"]) pipeline_obj.redis_obj.rpush("tuniu:detail_urls", detail_url) class TravelsDetail(object): @staticmethod def insert_db(item, pipeline_obj): sql = ''' INSERT travels_detail(id,taglist,destination,price)VALUES('{}','{}','{}','{}') '''.format(item["id"], item["taglist"], item["destination"], item["price"]) pipeline_obj.mysql_conn.query(sql) pipeline_obj.mysql_conn.commit()class TuniutripsPipeline(object): def open_spider(self, spider): self.mysql_conn = pymysql.connect(host="localhost", port=3306, user="root", passwd="123456", db="test") pool = redis.ConnectionPool(host="127.0.0.1", password='') self.redis_obj = redis.Redis(connection_pool=pool) def process_item(self, item, spider): if isinstance(item, TravelsItem): Travels.insert_db(item, self) Travels.insert_redis(item, self) elif isinstance(item, TravelsDetailItem): TravelsDetail.insert_db(item, self) def close_spider(self, spider): self.mysql_conn.close()将每一行代码都做解释

这段代码是一个Scrapy爬虫的Pipeline，用于将爬取的数据存储到MySQL数据库和Redis缓存中。在这段代码中，定义了两个类Travels和TravelsDetail，分别用于插入旅游信息和旅游详情信息到MySQL数据库中。...

class Encoder(json.JSONEncoder): def default(self, obj): """ 只要检查到了是bytes类型的数据就把它转为str类型 :param obj: :return: """ if isinstance(obj, bytes): return str(obj, encoding='utf-8') return json.JSONEncoder.default(self, obj) 报错：E AttributeError: type object 'Encoder' has no attribute '__members__'

这个错误可能是因为您的代码中使用了 Encoder 这个类名，但是该... if isinstance(obj, bytes): return str(obj, encoding='utf-8') return json.JSONEncoder.default(self, obj) 这样应该就可以正常使用了。

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return obj.res_id.NAME staff_name.short_description = '员工姓名' def formfield_for_dbfield(self, db_field, **kwargs): formfield = super().formfield_for_dbfield(db_field, **kwargs) if db_field....

UnauthorizedError Traceback (most recent call last) Cell In[162], line 11 9 # 获取上个月的天气情况 10 mgr = owm.weather_manager() ---> 11 observation = mgr.weather_at_place('上海') # 这里以北京为例 12 date_obj = datetime.datetime(last_month.year, last_month.month, 1) 13 one_call = mgr.one_call(lat=observation.weather.location.lat, lon=observation.weather.location.lon, dt=date_obj.timestamp(), exclude='current,minutely,hourly,alerts') File ~/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/pyowm/weatherapi25/weather_manager.py:53, in WeatherManager.weather_at_place(self, name) 51 assert isinstance(name, str), "Value must be a string" 52 params = {'q': name} ---> 53 _, json_data = self.http_client.get_json(OBSERVATION_URI, params=params) 54 return observation.Observation.from_dict(json_data) File ~/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/pyowm/commons/http_client.py:158, in HttpClient.get_json(self, path, params, headers) 156 except requests.exceptions.Timeout: 157 raise exceptions.TimeoutError('API call timeouted') --> 158 HttpClient.check_status_code(resp.status_code, resp.text) 159 try: 160 return resp.status_code, resp.json() File ~/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/pyowm/commons/http_client.py:313, in HttpClient.check_status_code(cls, status_code, payload) 311 raise exceptions.APIRequestError(payload) 312 elif status_code == 401: --> 313 raise exceptions.UnauthorizedError('Invalid API Key provided') 314 elif status_code == 404: 315 raise exceptions.NotFoundError('Unable to find the resource')解释下是什么原因的报错

这个报错是因为你提供的OpenWeatherMap API Key无效或者过期了。在OpenWeatherMap的API访问中，API Key是必须的，如果API Key无效或者过期，将无法访问OpenWeatherMap API。 请检查你的API Key是否正确并且有效。...

if isinstance(json_obj, dict): new_json_obj = {k: remove_keys(v, keys) for k, v in json_obj.items() if k not in keys} # 将新的json_obj转换为map对象new_map_obj new_map_obj = dict(new_json_obj.items()) # map对象按照key的ASCLL码小到大排序生成k=v键值对，k=v键值对之间以"&"连接输出result sorted_m = sorted(new_json_obj.items(), key=lambda x: x[0]) result = "".join([f"{k}={v}&" for k, v in sorted_m])[:-2] print("复制去加签字典：" + result)

这段代码的作用是：如果传入的参数是一个字典类型的 JSON 对象，就对该对象中所有键值对进行遍历，如果键不在指定的键集合中，就以键为 key，以对应的值 v 作为 value，创建一个新的字典 new_json_obj，并递归调用 ...

json_obj = {"version": "1.0"} if isinstance(json_obj, dict): new_json_obj = {k: remove_keys(v, keys) for k, v in json_obj.items() if k not in keys} # 将新的json_obj转换为map对象new_map_obj new_map_obj = dict(new_json_obj.items()) # map对象按照key的ASCLL码小到大排序生成k=v键值对，k=v键值对之间以"&"连接输出result sorted_m = sorted(new_json_obj.items(), key=lambda x: x[0]) result = "".join([f"{k}={v}&" for k, v in sorted_m])[:-2] print("复制去加签字典：" + result)

如果是，那么第三行会创建一个新的字典对象new_json_obj，它将原字典中除了keys集合中包含的键以外的所有键和值都复制到新字典中。这里的remove_keys函数是一个递归函数，可以在keys集合中包含的键被从字典中删除。

--------------------------------------------------------------------------- KeyError Traceback (most recent call last) Cell In[125], line 1 ----> 1 result4 = result.groupby(['newgroup','price_cut'])['name'].count().reset_index(name='counts') 2 result4 = pd.DataFrame(result4) 3 result4.columns = ['newgroup','price_cut','counts'] File D:\大学\大二下\python\install\Lib\site-packages\pandas\core\groupby\generic.py:1771, in DataFrameGroupBy.__getitem__(self, key) 1764 if isinstance(key, tuple) and len(key) > 1: 1765 # if len == 1, then it becomes a SeriesGroupBy and this is actually 1766 # valid syntax, so don't raise 1767 raise ValueError( 1768 "Cannot subset columns with a tuple with more than one element. " 1769 "Use a list instead." 1770 ) -> 1771 return super().__getitem__(key) File D:\大学\大二下\python\install\Lib\site-packages\pandas\core\base.py:244, in SelectionMixin.__getitem__(self, key) 242 else: 243 if key not in self.obj: --> 244 raise KeyError(f"Column not found: {key}") 245 ndim = self.obj[key].ndim 246 return self._gotitem(key, ndim=ndim) KeyError: 'Column not found: name'

这个错误是因为在 result 数据框中没有名为 name 的列。请检查一下你的数据框，确保该列名正确。如果你要统计的是商品数量，可以将 name 改为 商品数量 或者其他适当的列名。修改后的代码应该是这样的： ...

def json_to_url_params(json_obj): #body = {'sdkVersion': '1.0.30_1','timestamp': timestamp,'vin':"LJUBMSA24PKFFF198"} # 要发送的数据 if isinstance(json_obj, dict): # 对字典类型的值进行处理 items = json_obj.items() elif isinstance(json_obj, list): # 对列表类型的值进行处理 items = enumerate(json_obj) else: # 对其他类型的值直接返回字符串形式 return str(json_obj) # 递归处理每个键值对，并按 ASCII 码排序 params = [] for key, value in sorted(items, key=lambda x: str(x[0])): if isinstance(value, (dict, list)): # 对嵌套的字典或列表类型的值进行递归处理 sub_params = json_to_url_params(value) params.extend([(f"{key}.{sub_key}", sub_value) for sub_key, sub_value in sub_params]) else: # 对其他类型的值进行 URL 编码后拼接成键值对 params.append((str(key), quote_plus(str(value)))) if isinstance(value, dict): # 对字典类型的值进行递归处理 sub_params = dict_to_url_params(value) url_params.extend([(f"{key}.{sub_key}", sub_value) for sub_key, sub_value in sub_params]) elif isinstance(value, list): # 对列表类型的值进行递归处理 sub_params = list_to_url_params(value) url_params.extend([(f"{key}[]", sub_value) for sub_value in sub_params]) return params sorted_json = json.dumps(body, sort_keys=True) # 将排序后的JSON对象转换为URL键值对拼接的字符串 上面的函数需要将字典跟列表分开处理 请修改

for key, value in sorted(json_obj.items(), key=lambda x: str(x[0])): params.extend(process_item(key, value)) elif isinstance(json_obj, list): # 对列表类型的值进行处理 for i, value in enumerate...

def show_bboxes(axes, bboxes, labels=None, colors=None): def _make_list(obj, default_values=None): if obj is None: obj = default_values elif not isinstance(obj, (list, tuple)): obj = [obj] return obj labels = _make_list(labels) colors = _make_list(colors, ['b', 'g', 'r', 'm', 'c']) for i, bbox in enumerate(bboxes): color = colors[i % len(colors)] rect = d2l.bbox_to_rect(bbox.detach().numpy(), color) axes.add_patch(rect) if labels and len(labels) > 1: text_color = 'k' if color == 'w' else 'w' axes.text(rect.xy[0], rect.xy[1], labels[i], va='center', ha='center', fontsize=9, color=text_color, bbox=dict(facecolor=color, lw=0))

这是一个名为show_bboxes的函数，它用于在图形界面上显示边界框（bboxes）。函数有几个参数： - axes：图形界面的坐标轴对象。 - bboxes：边界框的列表，每个边界框由四个坐标值表示。 - labels：边界框...

import json from urllib.parse import quote_plus def json_to_url_params(json_obj): """将复杂的 JSON 对象转换为 URL 参数字符串""" if isinstance(json_obj, dict): # 对字典类型的值进行处理 items = json_obj.items() elif isinstance(json_obj, list): # 对列表类型的值进行处理 items = enumerate(json_obj) else: # 对其他类型的值直接返回字符串形式 return str(json_obj) # 递归处理每个键值对，并按 ASCII 码排序 params = [] for key, value in sorted(items, key=lambda x: str(x[0])): if isinstance(value, (dict, list)): # 对嵌套的字典或列表类型的值进行递归处理 sub_params = json_to_url_params(value) params.extend([(f"{key}[{sub_key}]", sub_value) for sub_key, sub_value in sub_params]) else: # 对其他类型的值进行 URL 编码后拼接成键值对 params.append((str(key), quote_plus(str(value)))) return params # 示例 JSON 字符串 json_str = '{"a": {"b": {"c": 1}, "d": [2, 3]}, "e": "f"}' # 将 JSON 字符串转换为 Python 对象 json_obj = json.loads(json_str) # 将 Python 对象转换为 URL 参数字符串 params = json_to_url_params(json_obj) # 将 URL 参数字符串拼接成完整的 URL url = "&".join([f"{key}={value}" for key, value in params]) print(url) 上面代码如果json中value存在中文字符串要特殊处理吗

在这个代码中，如果 JSON 中存在中文字符串，会自动被转换为 Unicode 编码，并使用 quote_plus() 函数进行 URL 编码。因此，不需要对中文字符串进行特殊处理。 quote_plus() 函数可以将字符串中的特殊字符编码...
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raise TypeError(f'Object of type {o.__class__.__name__} ' TypeError: Object of type int64 is not JSON serializable dsl@dsl-Lenovo-WEI6-14IKB:~/work/readjson$ conda activate base

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![流程控制与循环结构详解：J750编程逻辑构建指南](https://d1g9li960vagp7.cloudfront.net/wp-content/uploads/2018/10/While-Schleife_WP_04-1024x576.png) 参考资源链接：[泰瑞达J750设备编程基础教程](https://wenku.csdn.net/doc/6412b472be7fbd1778d3f9e1?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. 流程控制与循环结构的编程基础 编程中，流程控制和循环结构是构建有效程序逻辑的核心元素。本章将带你从基础概念出发，逐步深入理解
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python实现生成一个窗口，其窗口题目为“二冷配水模型模型”，窗口中包含八个输入栏，三个按钮，每个按钮点击后会产生一个不同的页面

在Python中，尤其是使用Tkinter库可以方便地创建图形用户界面(GUI)。为了实现你所描述的功能，我们可以创建一个简单的窗口，并添加相应的组件。以下是一个基本的例子： ```python import tkinter as tk def button_click_1(): # 这里可以编写打开新页面的逻辑，这里仅作示例 new_window = tk.Toplevel() new_window.title("新页面1") # 添加其他元素到新窗口... def button_click_2(): new_window = tk.Toplev
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MATLAB实现变邻域搜索算法源码解析

资源摘要信息:"变邻域搜索算法matlab代码-SNAP:折断" 变邻域搜索算法（Variable Neighborhood Search，VNS）是一种启发式算法，主要用于解决组合优化问题。它通过系统地改变问题的邻域结构来跳出局部最优解，从而增加找到全局最优解的概率。VNS算法的基本思想是在当前解的邻域内进行局部搜索，如果在该邻域内找不到更好的解，就增加邻域的规模（即改变邻域结构），重复搜索过程，直到满足停止条件。 SNAP（Stanford Large Network Dataset Collection）是一个大型网络数据集的集合，由斯坦福大学网络分析项目提供，包含了各种类型的网络数据，例如社交网络、引文网络、生物网络等。 SNAP数据集广泛应用于网络分析、图挖掘、复杂网络研究等领域。 在本次提供的资源中，标题表明了存在一段用Matlab编写的变邻域搜索算法代码，并且与SNAP数据集有关联。尽管没有明确的描述具体的算法实现细节，我们可以合理推测代码应该是针对某种优化问题设计的，且利用SNAP中的数据进行测试或验证。描述中简短提及“SNAP:折断”，这可能意味着在SNAP数据集中选取特定的网络结构或问题实例，或是指算法中涉及到对网络结构进行“折断”操作来探索不同的邻域结构。 根据提供的文件标签“系统开源”，我们可以推断这段Matlab代码应该是公开可访问的。这意味着研究者和实践者可以从代码中学习算法实现，并且可以自由地使用、修改和分发这段代码，用于教育、研究或商业用途。开源代码的优势在于促进知识共享，加速技术进步，并为其他研究人员提供一个可验证、可扩展的算法实现基础。 文件名称列表中的“SNAP-master”可能指的是一系列与SNAP数据集相关的Matlab脚本、函数和数据文件。"master"一词通常在版本控制系统中用来表示主分支或主版本，暗示这些文件包含了最新或最完整的代码。这些文件可能包含了实现变邻域搜索算法的各种函数，以及与SNAP数据集交互的接口代码。 综合上述信息，以下是变邻域搜索算法及其在Matlab中的应用知识点： 1. 变邻域搜索算法基础：介绍VNS算法的概念、发展历史、算法流程以及在组合优化问题中的应用。 2. VNS算法的工作原理：详细说明在局部搜索和邻域结构变化中的步骤，包括邻域结构如何系统改变、何时改变以及如何评估解决方案的优劣。 3. Matlab实现要点：解释如何用Matlab语言编写VNS算法，包括数据结构的选择、算法流程的控制、局部搜索策略的实现等。 4. SNAP数据集介绍：描述SNAP数据集的背景、数据结构、数据类型以及如何通过Matlab访问和处理这些数据。 5. 算法与数据集的结合：讨论如何将VNS算法应用到SNAP数据集上的具体问题，例如网络结构优化、社区检测等，并说明如何在Matlab中进行实验设计和结果分析。 6. 开源代码的优势：探讨开源代码对算法研究和实践的积极影响，以及如何在学术界和工业界中贡献和利用开源资源。 7. 折断操作在VNS中的作用：分析在变邻域搜索过程中“折断”操作的意义，以及如何通过“折断”来探索不同的邻域结构，提高算法效率和解的质量。 以上知识点不仅覆盖了算法和数据集的理论和实践方面，还包括了开源文化和科研协作的重要概念。掌握了这些知识，研究者和开发者能够更好地利用变邻域搜索算法和SNAP数据集进行高性能计算和复杂网络分析。