python使用response.read()接收json数据

最新推荐文章于 2025-07-04 16:59:50 发布
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本文介绍了一种从HTTP响应中读取并解析JSON数据的方法。通过使用Python的标准库函数，文章演示了如何发送请求获取数据、将原始字节流转换为UTF-8编码的字符串以及如何进一步将该字符串解析成JSON对象。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

import json

result = response.read()
result.decode('utf-8')
jsonData = json.loads(result)

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dancria的博客
03-14 2214
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03-30 5734
发起一个get请求时，使用response.json()打印响应结果一直报 ： raise JSONDecodeError("Expecting value", s, err.value) from Nonejson.decoder.JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0)错误 报错代码： studet_url = "https://你的域名/workbench_api/manager/list?_=1648455040100
urllib库
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以获取百度首页源码为例 请求资源路径 URL="https://www.baidu.com/" 请求对象定制 request=urllib.request.Request(url=URL,headers=headers)#参数顺序为url data headers 模拟浏览器向服务器发送请求 response=urllib.request.urlopen(request) 获取网页源码的数据 read()获取的是二进制数据 response=urllib.request.read().decode('
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python使用response.read()读取请求结果时遇到中文会产生乱码，有以下几种可能： 1） IDE问题，我使用的是pycharm，在控制台中输出中文时产生乱码，此时需要将pycharm的编码方式改为'GBK'即可 2） reponse中headers包含'Content-Encoding:gzip'内容，表示服务器返回的结果时经过压缩的，因此需要对内容进行解压缩：
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<think>我们被要求详细解释pandas中的pd.read_json方法和sample方法。根据提供的引用资料，虽然没有直接关于这两个方法的信息，但我们可以基于pandas的通用知识和官方文档来回答。首先，pd.read_json是pandas中用于读取JSON格式数据并转换为DataFrame或Series的函数。sample方法则是用于从DataFrame或Series中随机抽取样本。我们将分别详细说明这两个方法，注意使用正确的LaTeX格式。1.pd.read_json方法功能：将JSON字符串或文件解析为pandas对象（DataFrame或Series）。主要参数：-path_or_buf:一个JSON字符串、路径对象或文件类对象。可以是URL。-orient:指示JSON字符串的格式。可选值有'records'、'split'、'index'、'columns'、'values'等。-typ:返回类型，可以是'frame'（DataFrame）或'series'（Series）。-dtype:是否在加载时转换数据类型。-convert_axes:是否尝试转换轴（已弃用）。-convert_dates:是否尝试解析日期列。-keep_default_dates:是否尝试解析默认日期列（默认为True）。-numpy:是否以numpy数组的形式返回数据（默认为False）。-precise_float:是否使用更精确的浮点解析（默认为False）。-date_unit:日期时间单位（默认为'milliseconds'）。-encoding:文件编码。-lines:每行读取一个JSON对象（用于行分隔的JSON）。-chunksize:按块读取文件大小（仅在指定lines=True时有效）。-compression:解压缩类型，如'gzip'、'bz2'等。示例：$$\text{从JSON字符串创建DataFrame}$$假设有JSON字符串：`'{"col1":["a","b","c"],"col2":[1,2,3]}'`使用pd.read_json:`df=pd.read_json(json_string)`$$\text{从文件读取JSON}$$使用：`df=pd.read_json('data.json')`注意：JSON的格式多种多样，根据不同的格式可能需要调整orient参数。2.sample方法功能：从DataFrame或Series中随机抽取行或列。主要参数：-n:抽取的样本数量（行数或列数）。与frac不能同时使用。-frac:抽取的比例（例如0.5表示50%）。-replace:是否允许重复抽样（放回抽样），默认为False。-weights:每个样本的权重（长度必须与轴长度相同）。-random_state:随机种子。-axis:抽样的轴。0或'index'表示按行抽样，1或'columns'表示按列抽样。-ignore_index:是否重置索引（默认为False）。示例：$$\text{按行抽样}$$抽取3行：`df.sample(n=3)`抽取10%的行：`df.sample(frac=0.1)`$$\text{按列抽样}$$抽取2列：`df.sample(n=2,axis=1)`注意：n和frac只需要设置一个。当replace为False时，抽样是无放回的。以上两个方法都是pandas中常用的数据操作函数。read_json用于数据读取，sample用于数据采样。根据引用[^1]中提到的str.extract方法的使用，我们可以联想到在读取JSON数据后，可能需要对字符串列进行正则提取，这与read_json没有直接关系，但属于数据处理流程的一部分。另外，引用[^2]提供了pip安装和基本使用的信息，对于使用pandas库，用户需要先安装pandas：`pipinstallpandas`，然后在代码中导入：`importpandasaspd`。引用[^3]和[^4]分别提到to_stata方法和DataFrame的构造，虽然与当前问题不直接相关，但表明pandas库提供了丰富的数据处理功能。下面我们生成相关问题：§§相关问题§§1.pd.read_json方法如何处理嵌套的JSON数据？2.sample方法在数据不平衡问题中有哪些应用？3.使用read_json读取大文件时有哪些优化技巧？4.如何设置sample方法的权重参数以实现分层抽样？</think> ### pandas的`pd.read_json`方法详解 `pd.read_json()`是pandas中用于将JSON数据解析为DataFrame的核心方法，支持多种JSON格式。以下是关键特性： #### 核心参数与功能 1. **数据来源** ```python pd.read_json(path_or_buf, ...) # 可接受文件路径、URL或JSON字符串 ``` - `path_or_buf`：JSON文件路径/URL/字符串 - `orient`：指定JSON结构格式（重要） 2. **`orient`参数详解** | 值 | 适用场景 | 示例格式 | |------------|---------------------------|--------------------------| | `'split'` | 字典结构包含`index`,`columns`,`data` | `{"index":[...], "columns":[...], "data":[...]}` | | `'records'`| 行式列表（每条记录为字典） | `[{"col1":val1}, {"col1":val2}]` | | `'index'` | 外层为索引的字典 | `{"idx1":{"col1":val1}, "idx2":{"col1":val2}}` | | `'columns'`| 外层为列名的字典 | `{"col1":{"idx1":val1}, "col2":{"idx1":val2}}` | | `'values'` | 纯二维数组（无索引/列名） | `[[val1, val2], [val3, val4]]` | 3. **其他关键参数** ```python pd.read_json( ..., dtype={'col1': int}, # 指定列数据类型 convert_dates=['date_col'], # 自动转换日期列 lines=True, # 处理每行一个JSON对象（如JSONL） encoding='utf-8' # 字符编码 ) ``` - **嵌套JSON处理**：需配合`json_normalize()`展平嵌套结构 #### 示例场景 1. **读取标准JSON文件** ```python df = pd.read_json('data.json', orient='records') ``` 2. **处理API返回的JSON数据** ```python import requests response = requests.get('https://api.example.com/data') df = pd.read_json(response.text, orient='columns') ``` 3. **解析日期字段** ```python df = pd.read_json('data.json', convert_dates=['timestamp']) ``` --- ### `sample()`方法功能详解 `sample()`用于从DataFrame/Series中随机抽样，支持多种抽样策略： #### 核心参数 ```python df.sample( n=5, # 抽取固定数量样本 frac=0.1, # 按比例抽样（例如10%） replace=False, # 是否放回抽样 weights='colA',# 按指定列的权重抽样 random_state=42 # 随机种子（重现结果） ) ``` #### 典型应用场景 1. **简单随机抽样** ```python # 抽取5%的样本（无放回） sample_df = df.sample(frac=0.05) ``` 2. **分层抽样（需组合操作）** ```python # 按分类列分组后每组抽2个样本 stratified_sample = df.groupby('category').apply(lambda x: x.sample(n=2)) ``` 3. **过采样（处理不平衡数据）** ```python # 对少数类放回抽样扩大3倍 minority = df[df['target']==1].sample(frac=3, replace=True) ``` 4. **创建测试集** ```python test_set = df.sample(frac=0.2, random_state=42) # 20%测试集 ``` --- ### 两者关联应用 ```python # 从JSON API获取数据 → 解析为DataFrame → 随机抽样分析 api_data = requests.get('https://data.api').json() full_df = pd.read_json(api_data, orient='records') analysis_sample = full_df.sample(n=1000, random_state=0) ``` [^1]: pandas官方文档明确支持多种JSON格式解析 [^2]: 权重抽样可用于处理非均匀分布数据 [^3]: `orient`参数是解析复杂JSON的关键
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