所以可以用ast.literal_eval()替代eval

是的，可以使用 ast.literal_eval() 函数来替代 eval() 函数。相比于 eval() 函数，ast.literal_eval() 函数更加安全，因为它只会解析基本的 Python 数据类型，不会执行任意的代码。这意味着，如果你需要将一个字符串转换为 Python 对象，而又不想执行其中的代码，那么 ast.literal_eval() 函数是一个更好的选择。以下是一个使用 ast.literal_eval() 函数的例子：

import ast

string = "[1, 2, 3, 4, 5]"
my_list = ast.literal_eval(string)
print(my_list) # 输出：[1, 2, 3, 4, 5]

相关问题

def txt_to_json(txt_file, json_file): with open(txt_file, 'r') as file: # 读取文本文件内容 for line in file: txt_content =ast.literal_eval(line) # 解析文本为Python对象 python_obj = json.loads(txt_content, strict=False) with open(json_file, 'w') as file: # 将Python对象转换为JSON格式并写入文件 json.dump(python_obj, file, indent=4) # 调用示例 txt_to_json('rasa_nlu_project/Rasa_NLU_Chi-master/语料.txt', 'filename.json')

这段代码的功能是将一个文本文件(txt_file)中的内容转换为JSON格式，并将结果保存到另一个文件(json_file)中。代码使用了Python的json块和ast模块。

首先，代码打开指定的文本文件，并逐行读取内容。每行内容通过ast.literal_eval函数进行解析，将其转换为Python对象。

接下来，使用json.loads函数将Python对象转换为JSON格式。参数strict=False表示在解析过程中允许一些非标准的JSON格式。

最后，代码打开指定的JSON文件，并使用json.dump函数将Python对象以缩进格式写入文件中。

你可以调用txt_to_json函数，并传入你要读取的文本文件路径和要保存的JSON文件路径来执行这段代码。在这个例子中，txt_file是'rasa_nlu_project/Rasa_NLU_Chi-master/语料.txt'，json_file是'filename.json'。

datas = [] for a in result: data = [] for i in keyword: data.append("") if a[0] == '{}': datas.append(data) continue else: a = a[0] a = ast.literal_eval(a) a = a['企业触发词'][0] keyvalues = a['text'] f = "" try: relations = a['relations'] # print(relations) for ii in relations: # print(ii) f = ii # break relations = a['relations'][f] cc = keyword.index(f) str = '' for i in relations: # print(i['text']) str = str +'、'+ i['text'] data[cc] =str[1:] #print(data[cc]) data[0] = keyvalues datas.append(data) #print(datas) #data[0] = keyvalues # print() except: datas.append("") pass

根据你提供的代码，我注意到你正在迭代`result`和`keyword`列表，并根据某些条件对`data`进行填充。然后，将填充后的`data`添加到`datas`列表中。

根据你提供的错误信息，`ValueError: Shape of passed values is (61980, 1), indices imply (61980, 6)`，问题可能出现在你尝试将`data`添加到`datas`列表时。

根据你的代码，每个循环迭代都会生成一个新的`data`列表，并将其添加到`datas`中。但是，在某些情况下，你可能没有为`data`赋值，而只是添加了一个空字符串。这可能导致`data`在某些迭代中的形状与其他迭代中的形状不匹配。

为了解决这个问题，你可以在每次迭代开始时创建一个新的空的`data`列表，并在需要填充数据时将其赋值。如果没有数据可填充，则可以添加一个空列表。这样可以确保在每次迭代中，`data`的形状保持一致。

以下是修改后的代码示例：

datas = []
for a in result:
    data = []
    for i in keyword:
        data.append("")  # 创建一个空的data列表
    if a[0] == '{}':
        datas.append(data)
        continue
    else:
        a = a[0]
        a = ast.literal_eval(a)
        a = a['企业触发词'][0]
        keyvalues = a['text']
        f = ""
        
        try:
            relations = a['relations']
            for ii in relations:
                f = ii
                
                relations = a['relations'][f]
                cc = keyword.index(f)
                str = ''
                for i in relations:
                    str = str + '、' + i['text']
                data[cc] = str[1:]
                data[0] = keyvalues
            datas.append(data)
            
        except:
            datas.append([])  # 添加一个空列表
            pass

请注意，这只是对你提供的代码的修改示例，具体取决于你的需求和数据结构。确保在每次迭代中，`data`的形状保持一致，并将正确的数据添加到`data`中。