【Py】接口签名校验失败可能是由于ensure_ascii的问题

本文探讨了在客户端使用requests库与服务端基于Flask的交互中,请求签名校验失败的问题。问题源于客户端和服务端在序列化JSON数据时对ASCII编码的处理不一致。当确保非ASCII字符正确处理时,签名会因编码差异导致不匹配。解决方案是确保在签名和发送请求时使用相同的编码规则,如同时设置`ensure_ascii=False`。通过统一序列化规则,可以避免签名校验失败的问题。

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项目场景:

客户端:requests
服务端:Flask

客户端发请求前对请求签名,服务端对签名进行校验


问题描述

服务端签名校验失败,即生成的签名与客户端的不一致


原因分析:

假设我们的请求体为

data = {
    "a": "你好"
}

在对字典数据进行json序列化时使用了如下代码

json.dumps(data, ensure_ascii=False)

其中的ensure_ascii参数是控制是否在序列化时使用ascii编码,默认为使用。效果就是中文字符全部变为unicode编码,这是因为中文字符不在ascii编码中。

'{"a": "\\u4f60\\u597d"}'

json序列化后对其进行签名,得到signature
再通过requests将请求发送出去

requests('http://xx.xx.xx.xx', json=data)

可能你已经发现问题了:requests中的json=data默认是使用ascii编码的,所以这就导致服务端进行签名时使用的请求体与客户端的不一样,签名必然失败(有非ascii字符时)


解决方案:

统一签名和发送请求时的序列化规则即可

json.dumps(data, ensure_ascii=False)
requests(..., data=json.dumps(data, ensure_ascii=False).encode('utf-8'))

json.dumps(data, ensure_ascii=True)
requests(..., json=data)
<think>嗯,用户现在在找JSONL格式的情感数据集用于模型训练。我需要先回顾之前的对话,看看有没有相关的内容。之前用户问过情感数据集的获取指南,我提供了IMDB、Twitter、亚马逊评论等数据集,还有一些中文的数据集,比如ChnSentiCorp和Weibo。不过那些数据集可能不是JSONL格式的,可能需要转换。 现在用户明确需要JSONL格式的,也就是每行一个JSON对象的数据集。我得先看看之前提到的引用中有没有相关的信息。引用[2]提到统一情感数据集项目,支持自动化下载和统一格式化多个数据集,可能包括JSONL格式。引用[4]里用户用LLaMA-Factory微调大模型,可能需要特定的数据格式,比如JSONL,所以可能他们处理过数据转换的问题。 接下来,我需要先列出现有的JSONL数据集资源。比如Hugging Face Datasets可能有现成的JSONL格式数据集。比如Amazon Reviews可能JSONL形式存在,或者可以通过脚本转换。然后,用户可能需要转换现有的数据集到JSONL,比如使用Pandas读取CSV,再按行保存为JSON。此外,引用[2]的项目可能有工具或脚本帮助转换,或者统一格式化后的数据集已经是JSONL了。 另外,用户可能需要处理数据集的加载,比如使用Hugging Face的datasets库直接加载JSONL文件。同时,微调大模型如LLaMA时,JSONL是常用格式,引用[4]里的经验可以借鉴,比如字段设计,文本和标签的对应。 还要注意用户可能需要指导如何将现有数据集转换为JSONL,比如使用Python代码示例,或者推荐支持JSONL的数据集。同时,确保回答中提到引用中的相关项目,比如SKEP模型可能需要特定格式的数据,但统一数据集项目可能已经处理好了。 另外,用户可能关心数据集的标注质量,JSONL的结构是否适合他们的模型,比如每条数据是否有text和label字段。需要给出转换的示例代码,并提醒注意事项,如文件编码、特殊字符处理等。可能还需要提到数据预处理工具,比如Hugging Face的Datasets库,或者引用[2]中的统一项目如何简化这一过程。 总结下来,回答需要包括现成的JSONL数据集资源、转换现有数据集的方法、加载和使用的代码示例,以及引用相关项目如统一数据集和SKEP模型的应用。还要考虑用户可能遇到的数据格式转换问题,给出具体的解决步骤和代码,确保他们能够顺利应用在模型训练中。</think>#### JSONL格式情感数据集获取与使用指南 --- ### 一、现成JSONL格式数据集 1. **HuggingFace Datasets** - **Amazon Reviews (JSONL版)** 包含多语言商品评论,格式为`{"text": "...", "label": 0/1}` ```python from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("amazon_reviews_multi", "en") # 支持JSONL自动解析 ``` - **Sentiment140 (Twitter)** 原始JSONL格式下载地址: ```bash wget http://cs.stanford.edu/people/alecmgo/trainingandtestdata.zip ``` 2. **百度SKEP配套数据集**[^1] - 百度SKEP模型预训练数据包含JSONL格式情感标注样本: ```json {"text": "产品体验超出预期", "label": "positive"} ``` 通过PaddleNLP获取: ```python from paddlenlp.datasets import load_dataset train_ds = load_dataset("chnsenticorp", splits=["train"]) ``` 3. **统一情感数据集项目**[^2] - 支持`jsonlines`格式输出: ```bash python dataset_converter.py --input imdb.csv --format jsonl ``` --- ### 二、格式转换方案 #### 1. CSV转JSONL (Pandas实现) ```python import pandas as pd import json df = pd.read_csv("reviews.csv") with open("reviews.jsonl", "w", encoding="utf-8") as f: for _, row in df.iterrows(): json_line = {"text": row["content"], "label": int(row["sentiment"])} f.write(json.dumps(json_line, ensure_ascii=False) + "\n") ``` #### 2. 文本数据流处理 ```python import jsonlines # 写入JSONL with jsonlines.open("output.jsonl", "w") as writer: writer.write_all({"text": t, "label": l} for t, l in raw_data) # 读取JSONL with jsonlines.open("input.jsonl") as reader: data = [obj for obj in reader] ``` --- ### 三、大模型训练适配 #### LLaMA-Factory微调配置[^4] ```json { "data_format": "jsonl", "data_fields": { "instruction": "判断情感倾向", "input": "{text}", "output": "{label}" }, "template_type": "alpaca" } ``` 使用说明: ```bash python src/train_bash.py \ --dataset sentiment.jsonl \ --stage sft \ --model_name_or_path Llama-3-8B ``` --- ### 四、注意事项 1. **字段标准化** JSONL建议包含`text`和`label`字段,如: ```json {"text": "服务态度非常差", "label": 0, "source": "weibo"} ``` 2. **编码处理** 使用`ensure_ascii=False`保留非英文字符: ```python json.dumps(obj, ensure_ascii=False) ``` 3. **数据校验** 使用`jq`工具验证格式: ```bash jq -c '.' input.jsonl | wc -l ``` ---
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