python json 忽略错误

在 Python 中，可以使用 `json.loads()` 函数将 JSON 字符串转换为 Python 对象。如果 JSON 字符串中存在错误，则会引发 `json.JSONDecodeError` 异常。为了忽略这些错误，可以使用 `try-except` 块捕获异常，并提供一个默认值。

例如，以下代码演示了如何在解析 JSON 字符串时忽略错误：

import json

json_string = '{"name": "Alice", "age": 30, "email": }'

try:
    data = json.loads(json_string)
except json.JSONDecodeError:
    data = {"name": "", "age": 0, "email": ""}

print(data)

在上面的代码中，JSON 字符串中存在一个错误的键值对 `"email":`，它缺少一个值。当 `json.loads()` 函数尝试解析该字符串时，它将引发 `json.JSONDecodeError` 异常。在 `try-except` 块中，我们捕获该异常并将 `data` 对象设置为一个默认的 Python 字典，其中所有值都为空字符串或零。

输出结果为：

{'name': 'Alice', 'age': 30, 'email': ''}

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hadoop解析json数据

Hadoop是一个分布式计算框架，它本身并不支持解析JSON数据。但是，你可以使用Hadoop的MapReduce程序来解析JSON数据。下面是一个使用Python编写的MapReduce程序，用于解析JSON数据：

import json
import sys

for line in sys.stdin:
    try:
        data = json.loads(line)
        # 在这里对数据进行处理
        # ...
        # 处理后输出结果
        print(json.dumps(result))
    except ValueError as e:
        # 忽略解析错误
        pass

在这个程序中，我们使用Python的json库来解析JSON数据。程序从标准输入中读取数据，并将其解析为Python字典或列表。然后，我们可以对数据进行处理，并将结果输出到标准输出中。最后，我们使用json.dumps()函数将结果转换为JSON字符串。

如果你使用的是Hadoop Streaming，你可以将这个程序作为Mapper程序来使用。在Mapper程序中，你可以使用标准输入来读取JSON数据，并使用标准输出来输出处理后的结果。在Hadoop集群中，你可以使用HDFS来存储JSON数据，并使用Hadoop Streaming来运行MapReduce程序。

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您可以使用 Python 内置的 JSON 库来实现解码。使用 `json.loads` 函数可以将字符串解码为 Python 字典对象。

如果您希望忽略错误的数据，可以使用 try-except 结构：

import json

def decode_json(json_string):
    try:
        decoded = json.loads(json_string)
    except json.JSONDecodeError as e:
        decoded = None
    return decoded

在这个示例中，如果解码操作失败，便会引发一个 `JSONDecodeError` 异常，我们在代码中捕获了这个异常，并返回 `None`。