Error while extracting response for type [org.springblade.core.tool.api.R<iava.lar g.Boolean>Tand content type [application/json;charset=UTF-81 nested exception is org.springframework.http.converter.Http MessageNotReadableException: JSON parse error: Cannot deserialize value ot type java.lang.Boolean from Object value (token JsonToken.START_OBJECT);nested exception is com.fasterxml.jackson.databind.exc.Mis matchedlnputException: Cannot deserialize value of type java.lang.Boolean from Object value (token JsonToken.START OBJECT) at[Source: (org.springframework.util.StreamUtils$N onClosinglnputStream);line: 1,column 361thrauinhroforenco chain

时间: 2023-11-27 19:03:29 浏览: 49
这个错误是由于在解析响应时发生了问题。根据错误信息显示,出现了一个JSON解析错误。具体地,它指出无法从一个 JSON 对象值(token JsonToken.START_OBJECT)中反序列化为类型为 java.lang.Boolean 的值。 可能有几个原因导致这个错误: 1. 响应的内容类型不正确:根据错误信息中的内容类型 [application/json;charset=UTF-8],请确保响应的内容类型正确设置为 JSON,并且字符编码为 UTF-8。 2. JSON 格式不正确:请检查响应的 JSON 内容是否符合 JSON 格式的要求。确保 JSON 对象的键和值之间使用冒号分隔,键值对之间使用逗号分隔,并且所有的引号都正确闭合。 3. 反序列化目标类型不正确:检查你尝试将 JSON 对象反序列化为 java.lang.Boolean 类型是否正确。如果响应中包含其他复杂类型或嵌套的 JSON 结构,你可能需要相应地定义一个 Java 类来映射这个结构。 建议你仔细检查响应的内容和格式,并确保你正在正确地解析响应并将其映射到适当的 Java 类型。如果问题仍然存在,请提供更多的代码和响应示例,以便我可以更详细地帮助你解决问题。
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error while extracting response for type

这个错误通常是由于在处理响应时出现了问题,可能是因为响应的类型与预期的不同,或者是因为响应格式不正确。建议检查代码中处理响应的部分,确保正确处理响应类型和格式。如果问题仍然存在,可以尝试查看错误日志或调试信息,以便更好地了解问题的原因。

Servlet.service() for servlet [dispatcherServlet] in context with path [] threw exception [Request processing failed; nested exception is feign.codec.DecodeException: Error while extracting response for type [java.util.List<com.mcsgis.saas.system.api.domain.PropertyPriceConfig>] and content type [application/json;charset=UTF-8]; nested exception is org.springframework.http.converter.HttpMessageNotReadableException: JSON parse error: Cannot deserialize value of type `java.util.ArrayList<com.mcsgis.saas.system.api.domain.PropertyPriceConfig>` from Object value (token `JsonToken.START_OBJECT`); nested exception is com.fasterxml.jackson.databind.exc.MismatchedInputException: Cannot deserialize value of type `java.util.ArrayList<com.mcsgis.saas.system.api.domain.PropertyPriceConfig>` from Object value (token `JsonToken.START_OBJECT`) at [Source: (org.springframework.util.StreamUtils$NonClosingInputStream); line: 1, column: 1]] with root cause

这个异常是由于Feign客户端在尝试将返回的JSON响应反序列化为`java.util.List<com.mcsgis.saas.system.api.domain.PropertyPriceConfig>`时失败了。具体来说,它表明响应的JSON格式与期望的不同,导致反序列化失败。 根据异常信息,我们可以看到响应JSON的起始标记为`JsonToken.START_OBJECT`,而不是期望的`JsonToken.START_ARRAY`,这表明响应的JSON格式不是一个数组类型。可能的原因是服务端返回的JSON格式不正确,或者客户端请求的内容类型与服务端返回的内容类型不匹配。 建议检查服务端接口返回的JSON格式是否正确,并确保客户端请求的内容类型与服务端返回的内容类型一致。如果问题仍然存在,请提供更多的代码和上下文信息,以便更好地理解问题。

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这个错误信息表明你在导入 emnist 时出现了问题。可能的原因是你使用的 Keras 版本不支持 emnist 数据集,或者你没有正确安装 emnist 数据集。 你可以尝试更新 Keras 版本,或者手动下载 emnist 数据集并将其放置在正确的位置。具体步骤如下: 1. 打开 https://www.nist.gov/itl/products-and-services/emnist-dataset 下载 emnist 数据集。 2. 将下载的 .gz 文件解压到本地。 3. 打开 Python 终端并执行以下代码: from keras.datasets import mnist import numpy as np import os def load_emnist(): emnist_path = os.path.join('data', 'emnist') if not os.path.exists(emnist_path): os.makedirs(emnist_path) train_images_path = os.path.join(emnist_path, 'emnist_train_images.npy') train_labels_path = os.path.join(emnist_path, 'emnist_train_labels.npy') test_images_path = os.path.join(emnist_path, 'emnist_test_images.npy') test_labels_path = os.path.join(emnist_path, 'emnist_test_labels.npy') if not os.path.exists(train_images_path) or not os.path.exists(train_labels_path) or not os.path.exists( test_images_path) or not os.path.exists(test_labels_path): print('Preprocessing EMNIST dataset...') emnist_train, emnist_test = load_raw_emnist() np.save(train_images_path, emnist_train[0]) np.save(train_labels_path, emnist_train[1]) np.save(test_images_path, emnist_test[0]) np.save(test_labels_path, emnist_test[1]) else: print('Loading preprocessed EMNIST dataset...') emnist_train = (np.load(train_images_path), np.load(train_labels_path)) emnist_test = (np.load(test_images_path), np.load(test_labels_path)) return emnist_train, emnist_test def load_raw_emnist(): from scipy.io import loadmat emnist_path = os.path.join('data', 'emnist') if not os.path.exists(emnist_path): os.makedirs(emnist_path) emnist_train_path = os.path.join(emnist_path, 'emnist-letters-train.mat') emnist_test_path = os.path.join(emnist_path, 'emnist-letters-test.mat') if not os.path.exists(emnist_train_path) or not os.path.exists(emnist_test_path): print('Downloading EMNIST dataset...') download_emnist(emnist_path) print('Loading EMNIST dataset...') train_data = loadmat(emnist_train_path) test_data = loadmat(emnist_test_path) emnist_train_images = train_data['dataset'][0][0][0][0][0][0] emnist_train_labels = train_data['dataset'][0][0][0][0][0][1] emnist_test_images = test_data['dataset'][0][0][0][0][0][0] emnist_test_labels = test_data['dataset'][0][0][0][0][0][1] emnist_train_images = emnist_train_images.reshape( emnist_train_images.shape[0], 1, 28, 28).astype('float32') / 255.0 emnist_test_images = emnist_test_images.reshape( emnist_test_images.shape[0], 1, 28, 28).astype('float32') / 255.0 return (emnist_train_images, emnist_train_labels), (emnist_test_images, emnist_test_labels) def download_emnist(emnist_path): import urllib.request base_url = 'http://www.itl.nist.gov/iaui/vip/cs_links/EMNIST/matlab.zip' zip_path = os.path.join(emnist_path, 'emnist.zip') mat_path = os.path.join(emnist_path, 'matlab.zip') print('Downloading EMNIST dataset...') urllib.request.urlretrieve(base_url, zip_path) print('Extracting EMNIST dataset...') import zipfile with zipfile.ZipFile(zip_path, 'r') as zip_ref: zip_ref.extractall(emnist_path) os.rename(os.path.join(emnist_path, 'matlab'), mat_path) print('Converting EMNIST dataset...') import scipy.io as sio train_data = sio.loadmat(os.path.join(emnist_path, 'matlab', 'emnist-letters-train.mat')) test_data = sio.loadmat(os.path.join(emnist_path, 'matlab', 'emnist-letters-test.mat')) sio.savemat(os.path.join(emnist_path, 'emnist-letters-train.mat'), {'dataset': train_data['dataset']}) sio.savemat(os.path.join(emnist_path, 'emnist-letters-test.mat'), {'dataset': test_data['dataset']}) os.remove(zip_path) os.remove(mat_path) load_emnist() 这个代码将下载 emnist 数据集并将其预处理为 NumPy 数组。你可以在自己的代码中使用这些数组。 希望这能帮到你!

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