json.decoder.JSONDecodeError: Extra data: line 1 column 66 (char 65)

JSONDecodeError: Extra data是由于在解析JSON数据时，数据中包含了多余的数据导致的。例如，在以下JSON数据中，最后一个逗号后面的数据就是多余的数据：

{
    "name": "John",
    "age": 30,
    "city": "New York",
}

要解决这个问题，需要检查JSON数据是否符合JSON格式，确保没有多余的数据。如果数据来自文件，则可以使用文本编辑器打开文件并检查数据格式。如果数据来自程序，则可以使用Python的json模块进行解析，并在解析时捕获异常。

以下是一个例子，演示如何使用Python的json模块解析JSON数据并捕获异常：

import json

json_data = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York", }'

try:
    data = json.loads(json_data)
except json.JSONDecodeError as e:
    print("JSONDecodeError: ", e)

输出：

JSONDecodeError:  Extra data

相关问题

python json.decoder.JSONDecodeError: Extra data: line 1 column 225 (char 224)

在Python中，json.decoder.JSONDecodeError错误通常表示JSON解析过程中出现了问题。具体地说，"Expecting property name enclosed in double quotes"错误表示在JSON对象中，属性名应该用双引号括起来，而不是单引号或没有引号。"Expecting value"错误表示在JSON对象中，缺少了属性值。

以下是两种解决这些错误的方法：

1. 确保属性名用双引号括起来：

import json

data = '{"name": "John", "age": 30}'
try:
    json_data = json.loads(data)
    print(json_data)
except json.decoder.JSONDecodeError as e:
    print("JSONDecodeError:", e)

2. 逐行读取并转换文件中的数据：

import json

with open('pre-process.txt', 'r') as file:
    for line in file:
        try:
            data = json.loads(line)
            print(data)
        except json.decoder.JSONDecodeError as e:
            print("JSONDecodeError:", e)

这两种方法都可以帮助你解决"json.decoder.JSONDecodeError: Extra data: line 1 column 225 (char 224)"错误。

json.decoder.JSONDecodeError: Extra data: line 1 column 102 (char 101

这个错误通常是当你尝试解析JSON数据时遇到的问题。`json.decoder.JSONDecodeError: Extra data: line 1 column 102 (char 101)` 意味着JSON解析器在读取文件时遇到了意外的数据，超出了预期的JSON结构。具体来说：

1. "line 1 column 102" 表示错误发生在文件的第一行（line 1），第102列（column 102）。
2. "char 101" 是指ASCII码值为101的字符，通常对应于大写字母"E"。

这可能是由于以下几个原因导致的：
- JSON字符串未结束：可能存在多余的字符，比如逗号(,)，它不应该出现在JSON的有效键值对之后。
- 错误的JSON格式：比如缺少开始的大括号({)、结束的大括号 })，或者键值对之间没有正确的冒号(:)分隔等。
- 字符编码问题：如果文件不是UTF-8编码，可能会导致解析异常。

要解决这个问题，你需要检查那段出错的文本，并确认其是否符合JSON的规范，删除多余的数据，或者确保正确的文件编码。如果需要的话，也可以尝试手动处理可能出现的非标准格式。如果你正在使用Python的`json`模块解析JSON，可以使用`strict=False`参数来忽略一些格式错误，但这不是推荐的做法，因为它可能导致难以发现的潜在问题。