{ "code": 200, "type": 1, "viemDataDto": { "dataType": 1, "deviceGlobalId": "1", "originalDrawResult": { "DF": 167.30588580010942, "DFQ": 0, "Efs": 0.0, "IQStatus": 0, "Pitch": 0.0, "audioStatus": 0, "avgEfs": 0.0, "bestDegree": 0.0, "dF": 167.30588580010942, "dFQ": 0, "efs": 0.0, "frq": 0.0, "frqStatus": 0, "iQStatus": 0, "minEfs": 0.0, "minFrq": 0.0, "pitch": 0.0, "tableStatus": 0 }, "taskId": 999 } } 以上json数据用一下 public static Double getDF(String json) { try { JSONObject result = JSON.parseObject(json); JSONObject dataObject = result.getJSONObject("data"); String DF = dataObject.getJSONObject("originalDrawResult").getString("DF"); if (DF != null) { return Double.parseDouble(DF); } } catch (Exception e) { log.info("json转换异常:{}", json); e.printStackTrace(); } return null; } 接受报java.lang.NullPointerException错
时间: 2023-07-03 22:29:38 浏览: 46
根据你提供的代码和 JSON 数据,可能出现空指针异常的地方是在以下代码中:
```
String DF = dataObject.getJSONObject("originalDrawResult").getString("DF");
```
如果 "originalDrawResult" 这个键不存在或者值为 null,那么 `dataObject.getJSONObject("originalDrawResult")` 将会返回 null。接着调用 `getString("DF")` 方法就会出现空指针异常。
你可以在调用 `getJSONObject("originalDrawResult")` 后添加一个判断是否为 null 的语句,例如:
```
JSONObject originalDrawResult = dataObject.getJSONObject("originalDrawResult");
if (originalDrawResult != null) {
String DF = originalDrawResult.getString("DF");
if (DF != null) {
return Double.parseDouble(DF);
}
}
```
这样就可以避免出现空指针异常了。
相关问题
pyspark的java.lang.UnsupportedOperationException: Datatype: varchar(1)
这个错误通常发生在尝试使用 PySpark 读取包含 varchar 数据类型的数据源时。PySpark 支持的数据类型和 Java 数据类型不完全相同,varchar 是其中一个不支持的数据类型。
解决这个问题的方法是将数据源中的 varchar 数据类型转换为 PySpark 支持的数据类型之一,例如字符串(String)或字符数组(Char)。
你可以使用 PySpark 的内置函数 `cast()` 将数据类型转换。下面是一个示例代码:
```python
from pyspark.sql.functions import col
df = spark.read.format("jdbc") \
.option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase") \
.option("dbtable", "mytable") \
.option("user", "myuser") \
.option("password", "mypassword") \
.load()
df = df.select([col(c).cast("string") if t == "varchar(1)" else col(c) for c, t in df.dtypes])
```
这段代码中,我们首先使用 PySpark 的 `read()` 函数从 MySQL 数据库中读取数据。然后,我们使用 `select()` 函数并使用 `cast()` 函数将所有 varchar(1) 数据类型转换为字符串。最后,我们将转换后的 DataFrame 对象存储到 `df` 变量中。
希望这可以帮助你解决这个问题。
TypeError: Cannot interpret '<DataType.FLOAT: 0>' as a data type
这个错误是由于数据类型的解释问题导致的。请确保使用的数据类型与目标库或框架所期望的数据类型匹配。
根据你提供的错误信息,`<DataType.FLOAT: 0>` 表示 FLOAT 类型的数据。为了解决这个问题,你可以尝试以下方法:
1. 检查数据类型:确保你正在使用的数据类型与目标库或框架所期望的数据类型匹配。例如,如果你使用的是 TensorFlow,则 FLOAT 类型应该是 `tf.float32`。
2. 确认库或框架版本:检查你正在使用的库或框架的版本是否与示例代码或文档中所使用的版本相匹配。不同版本可能对数据类型有不同的命名和解释。
3. 查阅文档和示例代码:查阅库或框架的官方文档和示例代码,以获取关于数据类型的准确信息和示例用法。
如果以上方法仍无法解决问题,请提供更多具体的代码和错误信息,以便我能够更好地帮助你。