json j; j["whole_quality"] = "故障";怎么解决中文乱码

在 `nlohmann::json` 库中，如果你将 `std::string` 类型的值作为 JSON 对象的成员变量或数组元素保存，并且这个字符串中包含中文字符，那么在将这个 JSON 对象或数组输出为字符串时，可能会出现中文乱码的情况。

解决这个问题的方法是设置输出编码，代码如下：

#include <iostream>
#include <nlohmann/json.hpp>

using json = nlohmann::json;

int main()
{
    json j;
    j["whole_quality"] = "故障";

    std::cout << j.dump(" ", " ", false, json::error_handler_t::ignore) << std::endl;

    return 0;
}

在上述代码中，我们在 `j.dump()` 函数中添加了一个参数 `encoding`，它指定了输出字符串的编码方式。在这里，我们将编码方式设置为 `" "`，即输出字符串中使用空格分隔每个 JSON 对象的成员变量或数组元素。同时，我们将最后一个参数 `error_handler` 设置为 `json::error_handler_t::ignore`，以忽略任何输出错误。

如果你的编码方式不是 UTF-8，你需要将 `" "` 替换为对应的编码方式，例如 `"GBK"` 或 `"GB2312"` 等。

相关问题

#include <nlohmann/json.hpp> json j; j["whole_quality"] = "故障";中文会乱码怎么解决

在使用 nlohmann/json 库时，如果将中文字符串直接赋值给 JSON 对象的键值，可能会出现中文乱码问题。这是因为默认情况下，nlohmann/json 库将字符串转换为 ASCII 码，而中文字符无法被正确转换。

解决方法可以通过将中文字符串转换为 UTF-8 编码，然后再赋值给 JSON 对象的键值。可以使用 `nlohmann::json::value_t::string` 类型的构造函数来实现：

#include <nlohmann/json.hpp>
#include <iostream>

using json = nlohmann::json;

int main()
{
    json j;
    std::string quality = "故障";

    // 将中文字符串转换为 UTF-8 编码
    std::string utf8_quality = std::string(u8"") + quality;

    // 赋值给 JSON 对象的键值
    j["whole_quality"] = json::value_t::string(utf8_quality);

    // 输出 JSON 数据
    std::cout << j.dump() << std::endl;

    return 0;
}

在这个例子中，我们使用了 UTF-8 编码的中文字符串，并将其赋值给 JSON 对象的 `"whole_quality"` 键值。最后使用 `dump()` 方法将 JSON 数据输出到控制台。

为每句代码做注释：flower_list = train_dataset.class_to_idx cla_dict = dict((val, key) for key, val in flower_list.items()) json_str = json.dumps(cla_dict, indent=4) with open('class_indices.json', 'w') as json_file: json_file.write(json_str) batch_size = 16 nw = min([os.cpu_count(), batch_size if batch_size > 1 else 0, 8]) print('Using {} dataloader workers every process'.format(nw)) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=0) validate_dataset = datasets.ImageFolder(root=os.path.join(image_path, "val"), transform=data_transform["val"]) val_num = len(validate_dataset) validate_loader = torch.utils.data.DataLoader(validate_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0) print("using {} images for training, {} images for validation.".format(train_num, val_num))

# 创建一个包含所有花的列表，列表中每个元素都是一种花的类别索引
flower_list = train_dataset.class_to_idx

# 将key和value互换位置，将花的类别索引转换为花的名称
cla_dict = dict((val, key) for key, val in flower_list.items())

# 将字典转换为json格式的字符串
json_str = json.dumps(cla_dict, indent=4)

# 将json字符串写入文件class_indices.json中
with open('class_indices.json', 'w') as json_file:
json_file.write(json_str)

# 设置批大小为16，设置dataloader的worker数量，确保不超过CPU核心数和批大小
batch_size = 16
nw = min([os.cpu_count(), batch_size if batch_size > 1 else 0, 8])
print('Using {} dataloader workers every process'.format(nw))

# 创建训练集dataloader
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=0)

# 创建验证集dataset和dataloader
validate_dataset = datasets.ImageFolder(root=os.path.join(image_path, "val"), transform=data_transform["val"])
val_num = len(validate_dataset)
validate_loader = torch.utils.data.DataLoader(validate_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0)

# 打印训练集和验证集的图片数量
print("using {} images for training, {} images for validation.".format(train_num, val_num))