try: f = open(path1 + "\\test.txt","a+",encoding="utf-8") f.write(str1) data = json.load(f) print(type(data)) aa = pd.DataFrame(data) aa.to_excel(path1 + "\\测试.xlsx", sheet_name="测试", encoding="utf-8") except Exception as e: print("---打开异常---", e)以上代码报错Expecting value: line 1 column 1 (char 0)，优化一下

这个报错通常是由于读取的文件内容不是合法的 JSON 格式造成的。可以尝试以下几个方面进行优化：

1. 在打开文件时，使用 "r+" 模式代替 "a+" 模式，因为 "a+" 模式会将文件指针移动到文件末尾，而在读取文件时需要将文件指针移回开头，容易出错。

2. 在写入文件时，将数据以 JSON 格式进行写入，可以使用 json.dump() 函数，这样在读取文件时就可以直接使用 json.load() 函数进行解析。

3. 在读取文件时，需要将文件指针移动到文件开头，可以使用 f.seek(0) 函数进行移动。

下面是修改后的代码：

try:
    with open(path1 + "\\test.txt", "r+", encoding="utf-8") as f:
        str1 = f.read()
        data = json.loads(str1)
        print(type(data))
        aa = pd.DataFrame(data)
        aa.to_excel(path1 + "\\测试.xlsx", sheet_name="测试", encoding="utf-8")
except Exception as e:
    print("---打开异常---", e)

相关问题

优化这段代码 try: f = open(path1+"\\test.txt","r",encoding="utf-8") json_data = json.load(f) aa = pd.DataFrame(json_data) aa aa.to_excel("./ceshi(1).xlsx",sheet_name="测试",encoding="utf-8") except Exception as e: print("---打开异常---", e)

可以对代码进行以下优化：

1. 使用with语句打开文件，可以在文件使用完毕后自动关闭文件，避免忘记手动关闭文件而导致的资源浪费或文件损坏等问题。

2. 将写入Excel文件的操作放在try语句块中，以便捕获相关异常。

下面是优化后的代码：

try:
    with open(path1 + "\\test.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
        json_data = json.load(f)
        aa = pd.DataFrame(json_data)
        aa.to_excel("./ceshi(1).xlsx", sheet_name="测试", encoding="utf-8")
except Exception as e:
    print("---打开异常---", e)

优化这段代码 for device in resp.Results: s= json.loads(str(device)) time1 = timestamp_to_datetime(int(s['Time'])) valve1 = s['Value'] str1 = str( "{} ,播报状态, Time={}, Value={}\r\n".format(DeviceName,time1,valve1)) test_str += str1 path1 = os.getcwd() # 获取当前工作目录路径 try: f = open(path1+"\\test.txt","r",encoding="utf-8") json_data = json.load(f) aa = pd.DataFrame(json_data) aa aa.to_excel("./ceshi(1).xlsx",sheet_name="测试",encoding="utf-8") except Exception as e: print("---打开异常---", e)

可以对代码进行以下优化：

1. 将字符串拼接方式改为使用join()方法，因为join()方法比直接使用“+”号拼接字符串更加高效。

2. 将读取文件和写入Excel文件的操作放入try-except语句块中，以便捕获相关异常。

3. 将读取文件和写入Excel文件的操作放在代码块外部，以便在循环外部只需要执行一次。

4. 将json.loads()方法改为直接使用resp.json()方法获取JSON格式数据，因为resp.json()方法已经自带了解析JSON数据的功能。

下面是优化后的代码：

path1 = os.getcwd()  # 获取当前工作目录路径
test_str_list = []

try:
    with open(path1 + "\\test.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
        json_data = json.load(f)
        aa = pd.DataFrame(json_data)
        aa.to_excel("./ceshi(1).xlsx", sheet_name="测试", encoding="utf-8")
except Exception as e:
    print("---打开异常---", e)

for device in resp.Results:
    s = device.json()
    time1 = timestamp_to_datetime(int(s['Time']))
    valve1 = s['Value']
    str1 = "{} ,播报状态,   Time={},   Value={}\r\n".format(DeviceName, time1, valve1)
    test_str_list.append(str1)

test_str = ''.join(test_str_list)