data_json = json.loads(r.text) data = data_json['data']

时间: 2024-04-19 07:26:43 浏览: 40
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Django objects的查询结果转化为json的三种方式的方法

这段代码是用来解析一个 HTTP 响应中的 JSON 数据，并提取出其中的 'data' 字段。首先，通过 `json.loads()` 方法将响应的文本内容转换为 JSON 对象。然后，从 JSON 对象中获取名为 'data' 的字段，并将其赋值给变量 `data`。这样，你就可以进一步处理 `data` 变量中的数据了。
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parse_token(org_token, replace_token_fileds, data) list_data = aes_en(replace_data(data)) response = requests.post(url, headers=list_headers, data=list_data) # print(response.text) de_res = aes_de(response.text).decode() print(de_res) res = json.loads(de_res) return res

转换为JavaScript代码如下： ...请注意，上述代码中的aes_en、replace_data、requests.post、aes_de和JSON.parse等函数需要根据实际情况进行适当替换或实现，并确保所需的依赖项已正确引入。

with open(data_md5_path, "r+", encoding="utf-8") as f: md5_key_value = json.loads(f.read()) 解释下这段代码为什么会报json.decoder.JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0)

1. 如果data_md5_path指向的文件不存在或者为空，则f.read()将返回一个空字符串，而json.loads()方法无法解析空字符串，因为它期望一个有效的JSON字符串。为了解决这个问题，你需要确保data_md5_path指向的...

import json data = "\"{\\\"key\\\":\\\"2\\\",\\\"name\\\":\\\"2\\\",\\\"url\\\":\\\"http://www.bing.com/search?q=%s\\\"}\"" # 将JSON字符串解析为字典 data_dict = json.loads(data) # 循环自增至100，并打印每一次循环的结果 for i in range(99): data_dict["key"] = str(int(data_dict["key"]) + 1) data_dict["name"] = str(int(data_dict["name"]) + 1) # 打印更新后的JSON字符串 updated_data = json.dumps(data_dict) print(updated_data)

你的代码已经正确地解析了 JSON 字符串并循环自增至 100，并打印了每一次循环后的更新后的 JSON 字符串。这段代码没有问题，可以正常运行。每一次循环都会将 "key" 和 "name" 的值自增1，并打印更新后的 JSON 字符串...

url = "https://buff.163.com/api/market/goods/sell_order?game=csgo&goods_id=%goods_id%&page_num=1" def get_buff_low_price (buff_cookie,goods_id,float_rank): print(goods_id) # 定义请求头，包含 API Key headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0", "Accept-Language": "en-US,en;q=0.5", } headers['Cookie'] = buff_cookie base_url="https://buff.163.com/api/market/goods/sell_order?game=csgo&goods_id=%goods_id%&page_num=1" base_url= base_url.replace('%goods_id%',str(goods_id)) res_url='' if(float_rank=='luemo_1'): res_url = '&sort_by=default&mode=&allow_tradable_cooldown=1&min_paintwear=0.07&max_paintwear=0.08' elif(float_rank=='luemo_2'): res_url = '&sort_by=default&mode=&allow_tradable_cooldown=1&min_paintwear=0.08&max_paintwear=0.09' else: res_url = '' url =base_url+res_url #print(url) # 发送 GET 请求，获取 API 返回结果 while True: # 一直循环，知道访问站点成功 try: # 以下except都是用来捕获当requests请求出现异常时， # 通过捕获然后等待网络情况的变化，以此来保护程序的不间断运行 response = requests.get(url, headers=headers, timeout=20) break except requests.exceptions.ConnectionError: print('ConnectionError -- please wait 3 seconds') time.sleep(3) except requests.exceptions.ChunkedEncodingError: print('ChunkedEncodingError -- please wait 3 seconds') time.sleep(3) except: print('Unfortunitely -- An Unknow Error Happened, Please wait 3 seconds') time.sleep(3) # 解析返回结果 json_data = json.loads(response.text) #print(json_data) buff_price = json_data['data']['items'][0]['price'] return buff_price print(buff_price) print(json_data)

您在执行 return buff_price 之后就直接打印了 buff_price 和 json_data，但实际上这两行代码永远不会被执行，因为在 return 之后函数就会立即退出了。 请将 print(buff_price) 和 print(json_data) 这...

def get_all_event_json(server,area_id,function,version,cookies): print('Getting all event data.....') total_data = [] last_id = 0 is_end = False data_instant = data_dict.copy() data_instant['area'] = area_id data_instant['dtu_msg[query_type]'] = 6 data_instant['dtu_msg[res_type]'] = res_type_dict[function] data_instant['res_type'] = res_type_dict[function] data_instant['dtu_msg[limit]'] = 50 data_instant['dtu_msg[order_type]'] = 1 current_index = 0 last_len = 0 while (not is_end): current_index = current_index + last_len data_instant['dtu_msg[start_idx]'] = current_index r = requests.post( url_prefix_dict[version][server] + url_infix_dict[version][server] + url_suffix_dict[function], data=data_instant, cookies=cookies) try: result = json.loads(r.text) except: break is_end = result['extends']['is_end'] if function == 'shop': last_len = 50 else: last_len = len(result['rows']) total_data.extend(result['rows']) print('all event data ok') return total_data 将这段函数里面的json文件输出该怎么写

你可以在函数的最后一行添加以下代码...这样就会将 total_data 变量中的数据以 JSON 格式写入到名为 total_data.json 的文件中。注意：在使用 json.dump 函数时，需要将文件对象和要写入的数据作为参数传递进去。

import re import subprocess import requests import json from pprint import pprint url = "https://www.bilibili.com/video/BV1fi4y1K7Na/?spm_id_from=333.1007.top_right_bar_window_default_collection.content.click&vd_source=4545a0e83c576b93b1abd0ca4e16ab4d" headers = { "referer": "https://www.bilibili.com/", "user-agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/99.0.4844.51 Safari/537.36", "cookie":"i-wanna-go-back=-1; _uuid=C106610D104-6D27-6584-66E1-FCDE2859156A75277infoc; FEED_LIVE_VERSION=V8; home_feed_column=5; buvid3=D2AE610A6-6EE7-B48E-10C51-9E8269B10C88776898infoc; header_theme_version=CLOSE; DedeUserID=1852701166; DedeUserID__ckMd5=ac9474243bdd3627; nostalgia_conf=-1; CURRENT_PID=e16a0380-e1cd-11ed-a872-2f97008834b2; rpdid=|(k|k~u|)RY)0J'uY)kkl|m)m; b_ut=5; browser_resolution=1482-792; CURRENT_BLACKGAP=0; buvid_fp_plain=undefined; CURRENT_FNVAL=4048; b_nut=1683881044; hit-new-style-dyn=1; hit-dyn-v2=1; SESSDATA=3e3851ea%2C1704423625%2C1959b%2A72SteLEoaNhz8Q6ifKiYFGRpSBjpMp2TG-QWAao2iv2yR5ci81QOokmXevCx102rLpwUc9qgAAQgA; bili_jct=2ea1af9f8ae6f19867c8cd3dc1bfd047; fingerprint=dd5c1878758a4b317420b66dad49b677; b_lsid=97F1E5C5_1894440C9F1; buvid4=9D5A25A5-A648-0805-4C59-8178C4E4362B31067-023042319-0THAXXn9jKfRyf3rDh/fQA%3D%3D; buvid_fp=dd5c1878758a4b317420b66dad49b677; sid=7i4lnopc; bp_video_offset_1852701166=817021346575810700; PVID=1" } response = requests.get(url, headers=headers) name = re.findall('"title":"(.*?)"',response.text)[0].replace(' ','') html_data = re.findall('<script>window.__playinfo__=(.*?)</script>',response.text)[0] json_data = json.loads(html_data) #print(name) # print(html_data) # print(json_data) # pprint(json_data) audio_url = json_data['data']['dash']['audio'][0]['baseUrl'] video_url = json_data['data']['dash']['video'][0]['baseUrl'] # print(audio_url) # print(video_url) audio_content = requests.get(url=audio_url,headers=headers).content video_content = requests.get(url=video_url,headers=headers).content with open("D:\\study\\B站\\素材\\" + name + ".mp3", mode="wb") as audio: audio.write(audio_content) with open("D:\\study\\B站\\素材\\" + name + ".mp4", mode="wb") as video: video.write(video_content) cmd = f'ffmpeg -i D:\\study\\B站\\素材\\{name}.mp4 -i D:\\study\\B站\\素材\\{name}.mp3 -c:a aac -strict experimental D:\\study\\B站\\视频1080P\\{name}output.mp4' subprocess.run(cmd)

代码中使用了requests库发送HTTP请求获取网页内容，使用re库进行正则表达式匹配提取视频标题和播放信息，使用json库解析JSON数据，然后使用subprocess库调用ffmpeg命令将音频和视频合并。 你有什么问题吗？

翻译每行代码的意思def read_text_data(): try: with open('algrothm.txt', 'r', encoding='utf-8') as file: content = file.read() json_data = json.loads(content) return json_data except Exception as e: print(str(e))

3. 使用json.loads()方法将content解析为JSON格式的数据，并将其存储在变量json_data中。 4. 使用return语句返回解析后的JSON数据。 5. 如果在文件操作或解析过程中发生任何异常，将会捕获该异常，并使用...

请帮我详细解释每一行代码的意思from kafka import KafkaConsumer, TopicPartition, OffsetAndMetadata import json class Consumer(): def __init__(self): self.server = 'localhost:9092' self.topic = 'json_topic' self.consumer = None self.tp = None self.consumer_timeout_ms = 5000 self.group_id = 'test1' def get_connect(self): self.consumer = KafkaConsumer('json_topic',group_id=self.group_id,auto_offset_reset='earliest',bootstrap_servers =self.server,enable_auto_commit=False,consumer_timeout_ms=self.consumer_timeout_ms) def beginConsumer(self): now_offset = 0 while True: for message in self.consumer: now_offset = message.offseti data = message.value.decode('utf-8') data = json.loads(data) print(data) self.consumer.commit() consumer.close() c = Consumer() c.get_connect() c.beginConsumer()

18. data = json.loads(data)：将字符串类型的消息值解析为 JSON 格式。 19. print(data)：打印解析后的 JSON 格式消息值。 20. self.consumer.commit()：手动提交消费位移。 21. consumer.close()：关闭...

finally_data_dict = json.loads(base_data)

根据你提供的信息，这...在这个例子中，base_data 是一个字符串格式的 JSON 数据，通过 json.loads() 函数解析后，将得到一个 Python 字典类型的 finally_data_dict 对象。如果你有任何疑问或需要更多帮助，请告诉我。

Last login: Fri Jul 14 16:46:34 on ttys000 jeongyiii@Jeongyiii-2 ~ % cd Downloads jeongyiii@Jeongyiii-2 Downloads % python3 json2xml.py Traceback (most recent call last): File "json2xml.py", line 56, in <module> process_json_file(file_path) File "json2xml.py", line 50, in process_json_file dataframe_to_excel(expanded_df, excel_file_path) File "json2xml.py", line 32, in dataframe_to_excel writer.save() AttributeError: 'OpenpyxlWriter' object has no attribute 'save' jeongyiii@Jeongyiii-2 Downloads % vim json2xml.py jeongyiii@Jeongyiii-2 Downloads % python3 json2xml.py Excel file generated: example.xlsx jeongyiii@Jeongyiii-2 Downloads % python3 json2xml.py Excel file generated: example.xlsx jeongyiii@Jeongyiii-2 Downloads % python3 json2xml.py Excel file generated: example.xlsx jeongyiii@Jeongyiii-2 Downloads % vim json2xml.py jeongyiii@Jeongyiii-2 Downloads % python3 json2xml.py Excel file generated: example.xlsx jeongyiii@Jeongyiii-2 Downloads % python3 json2xml.py Excel file generated: example.xlsx jeongyiii@Jeongyiii-2 Downloads % vim json2xml.py jeongyiii@Jeongyiii-2 Downloads % vim json2xml.py def process_json_file(file_path): # Read JSON file json_data = read_json_file(file_path) # Parse JSON object json_obj = json.loads(json_data) # Convert JSON data to DataFrame df = json_to_dataframe(json_obj) # Expand the 'template' column expanded_df = expand_template_column(df) # Write to Excel file excel_file_path = file_path.replace('.json', '.xlsx') dataframe_to_excel(expanded_df, excel_file_path) print("Excel file generated:", excel_file_path) # Usage example file_path = 'example.json' process_json_file(file_path) 说明

根据你提供的信息，这是一个名为 json2xml.py 的 Python 脚本，用于将 JSON 数据转换为 Excel 文件。下面是对代码的简要说明： 1. process_json_file 函数：这个函数用于处理 JSON 文件。它的主要步骤包括： -...

def base64_api(uname, pwd, img, typeid): with open(img, 'rb') as f: base64_data = base64.b64encode(f.read()) b64 = base64_data.decode() data = {"username": uname, "password": pwd, "typeid": typeid, "image": b64} result = json.loads(requests.post("http://api.ttshitu.com/predict", json=data).text) if result['success']: return result["data"]["result"] else: # ！！！！！！！注意：返回 人工不足等 错误情况 请加逻辑处理防止脚本卡死 继续重新 识别 return result["message"] return ""这个函数的意思是什么?

函数会将图片转换成 base64 编码格式，然后通过 POST 请求将数据发送给第三方 API 进行识别。如果识别成功，函数将返回识别结果；否则将返回错误信息。请注意，如果出现人工不足等错误情况，需要加入逻辑处理以防止...

function sendMessage(data) { {#const radioInput = form.check.value;#} const fileInput = document.getElementById("file"); {#const radioInput = form.check.value;#} const radioInput = document.getElementsByName('check') fileInput.addEventListener('change', (event) => { const file = event.target.files[0]; const reader = new FileReader(); reader.onload = (event) => { const fileData = event.target.result; const selectedValue = Array.from(radioInput).find(input => input.checked).value; const data = { option: selectedValue, file: fileData, }; {#return data#} console.log("开始传") console.log(selectedValue) console.log(fileData) console.log(fileData) socket.send(JSON.stringify(data)); }; reader.readAsArrayBuffer(file); }); }class ChatConsumer(WebsocketConsumer): def websocket_connect(self, message): # 接收客户端请求 self.accept() self.send("连接") def websocket_receive(self, event,): # self.send() print(event) self.send("已收到") data = json.loads(event['text']) print(data) file_data = data.get('file') check = data.get('option') file_data_bytes = json.dumps(file_data).encode() print(check) print(file_data) with open('received_file.xlsx', 'wb') as file: file.write(file_data_bytes) file.close() self.send('正在打开数据...') df = pd.read_excel('received_file.xlsx',engine='openpyxl') excel文件出现损坏

另外，在 Python 代码中，你使用了 json.dumps() 将文件数据转换为 JSON 格式，并使用 json.loads() 将其转换回字节形式。这个过程可能导致文件数据格式的损坏。 为了解决这个问题，你可以直接将文件数据作为二...

json_data = json.loads(response.text)报错

这个错误可能是由于response.text返回的内容不是一个有效的JSON，或者JSON格式有误导致的。... json_data = json.loads(response.text) except json.JSONDecodeError as e: print('JSON格式错误：', e)

请优化这段代码music_json = response[9:-1] music_data = json.loads(music_json)

music_data = json.loads(response[9:-1]) except JSONDecodeError: print("JSON 解析失败！") 此外，如果代码中的 response 是通过网络请求获取的，建议添加超时处理，避免长时间等待而导致程序无响应。...

data_json = json.loads(r.text) data = data_json['data']

首先，json.loads(r.text) 将响应的文本内容转换为 JSON 对象，并将其赋值给 data_json 变量。接下来，通过 data_json['data'] 从 JSON 对象中获取名为 'data' 的字段，并将其赋值给变量 data。这样，你就...

in <module> json_data = json.loads(json_str)

当你看到这样的Python代码片段 in <module>，它意味着这个代码行位于某个模块（module）中。...json_data = json.loads(json_str) print(json_data) # 输出：{'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}

spark-submit运行Python代码的结构如下，出现了数据倾斜问题，即每次访问接口，得到的json数据量不同，该如何修改代码结构：a = [] b = [] for url in url_list: response = requests.get(url, params=params) html = response.text data = json.loads(html) # 对Data做相关数据处理 ...... a.append(data['data']['key1']) b.append(data['data']['key2']) answer_pd= pd.DataFrame() answer_pd['a'] = a answer_pd['b'] = b conf = SparkConf().setAppName("APP").setMaster("yarn").setSparkHome("/usr/xxx/xx/xxx") sc = SparkContext(conf=conf) hc = HiveContext(sc) dt = 'database.table' # 数据库和表名 hc.setConf("hive.exec.dynamic.partition.mode", "nonstrict") hc.createDataFrame(answer_pd).write.mode("append").insertInto(dt)

result_rdd = rdd.flatMap(lambda url: requests.get(url, params=params).json()['data']) # 对数据进行相关处理 processed_rdd = result_rdd.map(lambda data: (data['key1'], data['key2'])) # 将处理后的数据...

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直流无刷电机控制技术项目源码集合

资源摘要信息:"直流无刷实例源码.zip" 该资源为一个包含多个技术项目源码的压缩文件，涵盖了IT技术的多个领域。接下来将详细介绍这些领域，并对其在源码中的应用进行说明。 1. 前端开发：前端开发通常指使用HTML、CSS和JavaScript等技术进行网页界面的构建。前端源码可能包括实现用户交互界面的代码，响应式布局实现，以及一些前端框架（如React或Vue.js）的使用实例。 2. 后端开发：后端通常涉及服务器端的编程，使用如PHP、Java、Python、C#等语言，处理HTTP请求、数据库交互、业务逻辑实现等。源码中可能包含服务器的搭建、数据库设计、API接口的实现等方面的内容。 3. 移动开发：移动开发关注于移动设备上的应用开发，涉及iOS、Android等平台，使用Swift、Kotlin、Java或跨平台框架如Flutter等。源码可能包括移动界面的布局、触摸事件处理、应用与后端数据的交互等。 4. 操作系统：操作系统源码可能包括对Linux内核的修改、或是基于RTOS（实时操作系统）的嵌入式系统开发。这类源码往往更偏向底层，涉及系统级编程。 5. 人工智能：人工智能项目源码可能包含机器学习、深度学习的实现，使用Python的TensorFlow或PyTorch框架等。这些源码可能涉及图像识别、自然语言处理等复杂算法的实现。 6. 物联网：物联网项目源码可能包含设备端与云平台的数据交互，使用的技术可能包括MQTT协议、HTTP/HTTPS协议等，可能还会涉及ESP8266这样的Wi-Fi模块使用。 7. 信息化管理：这类项目源码可能包含企业信息系统的构建，使用的技术可能包括数据库操作、数据报表生成、工作流管理等。 8. 数据库：数据库源码可能包括数据库的设计、操作，比如使用MySQL、PostgreSQL、MongoDB等数据库系统的SQL编写、存储过程、触发器等。 9. 硬件开发：硬件开发源码可能涉及使用STM32微控制器、EDA工具（如Proteus）进行电路设计、模拟和编程。 10. 大数据：大数据源码可能包含数据采集、存储、处理和分析的过程，可能会用到Hadoop、Spark、Flink等大数据处理框架。 11. 课程资源：这部分源码可能是为教学目的设计的，它可能包括一些基本项目的实现，适合初学者学习和理解。 12. 音视频：音视频源码可能包括音视频播放、录制、编解码等技术的应用，可能涉及到webRTC、FFmpeg等技术。 13. 网站开发：网站开发源码可能包括从简单的静态页面到复杂的动态网站实现，涉及前端框架、后端逻辑、数据库交互等。 14. EDA：电子设计自动化（EDA）源码可能包括电路图设计、PCB布线等，使用如Altium Designer、Eagle等专业EDA工具。 15. Proteus：Proteus源码可能包括电路的模拟和测试，它可以模拟微控制器和其他电子元件的行为。 该资源所包含的项目源码均已通过严格测试，可以直接运行。源码的适用人群广泛，不仅适合初学者学习不同技术领域，也适合进阶学习者或专业人士作为参考或直接拿来修改扩展，实现新功能。所有源码的上传都经过确认其正常工作，确保下载者可以直接使用。 在使用这些源码时，如果遇到任何问题，可以随时与博主沟通，博主将提供及时的解答。此外，鼓励用户下载和使用这些资源，互相学习、共同进步。 由于压缩文件的文件名称列表中只提供了"直流无刷实例源码"，没有具体项目名称，因此我们无法得知具体的项目实例。然而，根据文件描述，我们可以确定这些源码项目覆盖了从硬件到软件、从传统应用到现代技术的广泛范围，并且针对了直流无刷电机的控制实例进行了特别的说明。 请注意，由于资源的宽泛涵盖性，这里提供的信息并不包含特定项目的详细分析，而是根据描述中的关键词进行了技术领域的概括性描述。如果需要针对具体项目进行分析，建议下载资源并根据具体文件内容进行详细探讨。