验证json格式正确性的参考网站

最新推荐文章于 2025-10-27 14:10:10 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-27 14:10:10 发布 · 1.3k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#json

本文介绍如何使用JSONLint.com来快速定位JSON数据中的错误所在，包括输入数据后直观显示的问题行，帮助开发者高效排查JSON格式问题。
部署运行你感兴趣的模型镜像

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Stable-Diffusion-3.5

Stable-Diffusion-3.5

图片生成
Stable-Diffusion

Stable Diffusion 3.5 (SD 3.5) 是由 Stability AI 推出的新一代文本到图像生成模型，相比 3.0 版本，它提升了图像质量、运行速度和硬件效率

木材表面缺陷检测数据集，支持COCO JSON格式标注信息，平均正确识别率95.0%
02-11
测试集则用于最终评估模型的性能，通过测试集可以得出模型的平均正确识别率，本数据集达到了95.0%的高识别率，表明模型具有非常好的泛化能力和检测准确性。 数据集中的木材表面缺陷种类繁多，包括但不限于裂纹、...
json格式内容验证
10-29
由于传输内容以json格式传输的方式越来越多且传输入格式有时也比较复杂，在代码里添加不同的判断来验证json内容是否合法时将造成不易维护所以写了一个比较通用的json内容合法性验证
java验证字符串是否符合json格式
02-03
json数据交互时作为校验是否通过，用于后台需要构建json返回前台必备
验证json格式正确性的网站
移动开发记录
07-20 176
最近项目上处理一些与json格式有关的数据，有时候提示“未结束的字符串常量”网上找了一下，找到了一个网站专门用来测试我们的json的 http://jsonlint.com/ 输入我们的数据就可以知道哪一行出现了问题！真的是太强大了！...
如何校验 JSON 数据格式？3 种实用工具与手动检查方法
最新发布
ghchjnjdhkjk的博客
10-27 1341
最佳实践：优先使用工具（如 JSONLint 或 jq）进行快速校验，手动方法仅作补充。工具能自动处理复杂错误，提高效率。常见错误预防：确保所有字符串用双引号、避免尾随逗号、使用在线校验器测试后再部署。进阶校验：如果 JSON 需要符合特定结构（如 API 响应），建议使用 JSON Schema（一种模式定义语言），结合工具如 Ajv 或在线生成器进行验证。通过以上方法，你可以有效校验 JSON 数据格式，确保数据可靠性和兼容性。如果有具体 JSON 示例或问题，欢迎提供更多细节，我可以进一步分析。
验证JSON格式（长度，字段类型，必填等等）
cgf_01的博客
10-11 5074
最近接了个项目，一个中间转发系统 大概需求是根据推送系统的报文，转发给其他的系统，转发前需要验证报文的格式 需要验证如下几种异常： 2：字段类型不匹配，字段值数据类型验证、字段类型验证（字段，对象，数组） 6：字段内容不能为空，字段值非空验证 1：字段长度不合规，字段值长度验证 3：字段找不到匹配内容，即报文含有不需要的节点或者字段 5：字段不存在，即需要该节点或字段，但是实际报文没...
如何校验json格式的正确性
科技助力教育，让学生快乐学习，享受学习
07-02 1102
Json格式校验JsonValidator.javaimport net.sf.json.JSONObject;public class JsonValidator { public static JSONObject isJson(String json){ try { JSONObject obj=JSONObject.fromObject(json
在线检测JSON格式是否正确的网站
weixin_30555753的博客
01-05 1552
https://jsonlint.com/ 此网站直接黏贴要检测的json到框里，一键检查，定位到错误，非常实用。省去了自己用别的工具检测的麻烦。 转载于:https://www.cnblogs.com/liangzp/p/8206209.html...
c语言json格式校验代码
12-30
然而，为了确保数据的正确性，我们需要对JSON字符串进行格式校验。在C语言环境下，我们可以通过编写特定的代码来实现这一功能。 本文将详细介绍如何使用C语言实现JSON格式的校验，参考自...
json格式化小程序
01-25
它能够在格式化JSON的同时检测数据的正确性，确保用户得到的不仅是一份格式美观的代码，而且是一份符合JSON语法规则的正确数据。这一功能尤其在调试和数据验证阶段尤为重要，它可以有效避免因数据格式错误导致的程序...
一文掌握Blockscout合约验证：Standard JSON Input方式完整实战教程
热门推荐
鄙人kunzhi96，感恩遇见！
07-02 2万+
本文详细介绍了在Blockscout浏览器中使用Standard JSON Input进行智能合约验证的全流程。通过最小合约示例，从编写、部署到生成JSON输入文件，手把手指导验证过程。文章重点解析了JSON格式要求、验证配置要点，并提供了常见问题排查表和成功验证检查清单，帮助开发者高效完成合约验证。这种标准化方法具有可重复性和自动化优势，特别适合复杂项目验证。
如何利用JSON Schema校验JSON数据格式
ceba20200309的博客
08-12 824
如何利用JSON Schema校验JSON数据格式
JSON格式验证
weixin_34194087的博客
06-12 301
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
java验证json合法性_Java校验一个字符串是否是合法的JSON格式
weixin_33345697的博客
02-13 1036
[java]代码库/*** 用于校验一个字符串是否是合法的JSON格式**/import java.text.CharacterIterator;import java.text.StringCharacterIterator;public class JsonValidator {private CharacterIterator it;private char c;p...
C# 如何识别一个字符串是否Json格式
weixin_34352449的博客
01-08 1088
using System; using System.Collections.Generic; using System.Text; namespace CYQ.Data.Tool { /// <summary> /// 分隔Json字符串为字典集合。 /// </summary> intern...
JSON格式驗證以及格式說明
weixin_30871905的博客
07-28 76
格式驗證網站 http://jsonlint.com/ JSON官網 http://www.json.org/json-zh.html 百度百科說明 http://baike.baidu.com/view/136475.htm 转载于:https://www.cnblogs.com/Athrun/archive/2011/07/28/2119084.html...
前端开发者必备：JSON格式校验工具jsonlint-cli指南
weixin_28913879的博客
09-14 8308
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：在前端开发中，数据交换的JSON格式要求准确性，jsonlint-cli工具提供了一种快速且简便的方法在终端中检查JSON文件的语法正确性。该工具支持文件校验、清晰的错误输出，并可集成到自动化流程中，确保代码质量与项目的稳定性。 1. JSON格式简介及重要性 JSON（JavaScript Object Notati...
json 内容验证
A443096614的专栏
10-29 1480
由于传输内容以json格式传输的方式越来越多且传输入格式有时也比较复杂，在代码里添加不同的判断来验证json内容是否合法时将造成不易维护所以写了一个比较通用的内容合法性验证方法 首先在类路径下新建一个verif-xml目录在此目录下建一个xx.xml，我这里为dome.xml，内容为： &lt;?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?&gt; &lt;temp...
json字符串验证
草叶儿的博客
11-30 511
https://www.json.cn/
如何验证 JSONL 数据集在 LLaMA-Factory 中的格式正确性？
08-11
<think>我们正在讨论的是LLaMA-Factory中JSONL数据集的格式验证问题。根据之前的对话，用户已经提供了JSONL格式的示例，并且我们了解到LLaMA-Factory支持JSONL格式，但需要正确配置`dataset_info.json`。 用户的问题：如何验证JSONL数据集在LLaMA-Factory中的格式正确性？ 我们可以通过以下步骤进行验证： 1. **检查JSONL文件格式**： - 确保文件是纯文本，每行一个有效的JSON对象。 - 使用在线工具或命令行工具验证JSONL格式。例如，使用`jq`工具： ```bash # 验证每一行都是有效的JSON jq . < your_data.jsonl ``` 如果文件中有错误，`jq`会报告错误行。 2. **检查字段映射**： - 在`dataset_info.json`中，确保`columns`字段正确映射到JSONL中的键。例如，如果JSONL中的键是`"instruction"`、`"input"`、`"output"`，那么配置应该是： ```json "columns": { "prompt": "instruction", "query": "input", "response": "output" } ``` - 如果使用对话格式（如ShareGPT格式），则要确保配置了`"formatting": "sharegpt"`，并且映射了`"messages"`字段（在JSONL中可能是`"conversations"`）和`"system"`字段（如果有）。 3. **在LLaMA-Factory中运行数据检查命令**： LLaMA-Factory提供了检查数据集的脚本。我们可以使用以下命令来检查数据集： ```bash python src/train_bash.py \ --stage sft \ --do_validation \ # 进行验证 --dataset your_dataset_name \ # 在dataset_info.json中配置的数据集名称 --model_name_or_path path/to/your_model \ # 可以是任意模型，例如空模型或一个小模型 --output_dir /tmp/llama_factory_debug # 输出目录 ``` 这个命令会尝试加载数据集并进行验证。如果数据格式有问题，会抛出异常。 4. **使用LLaMA-Factory内置的预览功能**： LLaMA-Factory提供了一个预览数据集的脚本`tools/check_dataset.py`。使用方法： ```bash python tools/check_dataset.py \ --dataset your_dataset_name \ # 配置的数据集名称 --config data/dataset_info.json # 配置文件路径 ``` 这个脚本会打印出数据集的前几行，并显示处理后的样本格式，帮助确认数据是否正确加载。 5. **检查数据预处理逻辑**： 如果以上步骤都没有问题，但训练时仍然出错，可以检查LLaMA-Factory的数据预处理代码。根据引用[2]，LLaMA-Factory的安装是通过`pip install -e ".[torch,metrics]"`完成的，因此我们可以查看源代码中关于数据加载的部分，特别是`src/llmtuner/data`目录下的`dataset.py`和`utils.py`文件。 6. **查看日志和错误信息**： 运行训练或验证命令时，注意查看终端输出的错误信息。常见的错误包括： - 字段缺失（如JSONL中缺少某个键） - 数据类型错误（例如，期望字符串但得到数组） - 文件路径错误（确保JSONL文件放在正确的目录下，通常是`data`目录） 7. **使用小样本测试**： 创建一个只有几行样本的小JSONL文件，确保这些样本都是正确的，然后运行训练命令，看是否能通过。 8. **参考官方示例**： LLaMA-Factory的`data`目录下有一些示例数据集（如`alpaca_data.json`），我们可以参考这些示例的格式。同时，官方文档也提供了数据集格式的说明[^1]。 根据用户提供的JSONL示例： {"system": "你是一个名为沐雪的AI女孩子", "conversation": [{"human": "雪雪基于什么模型？", "assistant": "基于我大脑中的语言中枢喵！"}]} ...（其他类似行） 这种格式是对话格式，类似于ShareGPT格式。因此，在`dataset_info.json`中应该这样配置： ```json "muxue_dataset": { "file_name": "muxue.jsonl", "formatting": "sharegpt", // 指定为对话格式 "columns": { "messages": "conversation", // 注意：这里用户JSONL中的键是"conversation"（注意拼写，用户写的是conversation，但示例中是conversation？） "system": "system" // 系统消息的键 } } ``` 注意：在用户提供的示例中，键是`"conversation"`（注意拼写，不是`conversation`，而是`conversation`？）但用户写的是`"conversation"`。所以配置中`"messages"`映射到`"conversation"`。 但是，请注意，ShareGPT格式要求对话中的每条消息有`"from"`和`"value"`字段，而用户的数据格式是`"human"`和`"assistant"`。因此，我们需要调整数据格式或者自定义处理函数。 然而，在LLaMA-Factory中，ShareGPT格式的默认期望是每条消息是一个对象，包含`"from"`和`"value"`。例如： [{"from": "human", "value": "问题"}, {"from": "assistant", "value": "回答"}] 所以，用户的数据格式需要调整为： {"system": "...", "conversation": [{"from": "human", "value": "雪雪基于什么模型？"}, {"from": "assistant", "value": "基于我大脑中的语言中枢喵！"}]} 如果用户不想改变数据格式，则需要自定义数据预处理函数。但LLaMA-Factory目前不支持自定义预处理函数，因此建议调整数据格式。 因此，验证步骤中，我们还需要检查数据是否符合目标格式（如ShareGPT）的要求。 总结验证步骤： 1. 使用工具检查JSONL每行是否合法。 2. 检查数据格式是否符合LLaMA-Factory支持的数据格式（如alpaca或sharegpt）的具体要求。 3. 使用LLaMA-Factory的检查脚本或验证命令。 如果用户的数据格式是自定义的（如使用`"human"`和`"assistant"`而不是`"from"`和`"value"`），那么可能需要转换数据格式。 因此，回答用户的问题：验证方法包括使用外部工具验证JSONL文件，配置正确的`dataset_info.json`，然后使用LLaMA-Factory提供的工具或命令进行验证。如果数据格式不符合要求，则需要进行转换。 注意：用户的数据格式是自定义的，所以需要调整配置或数据。如果用户坚持使用当前格式，可能需要修改LLaMA-Factory的代码来支持，但这超出了验证的范围。 我们建议用户将数据转换为标准的ShareGPT格式（即使用`"from"`和`"value"`字段）或者转换为alpaca格式（单轮问答）。 例如，将用户的一轮对话转换为alpaca格式： { "instruction": "你是一个名为沐雪的AI女孩子。雪雪基于什么模型？", "input": "", "output": "基于我大脑中的语言中枢喵！" } 但是，这样会丢失多轮对话信息。所以对于多轮对话，还是建议转换为ShareGPT格式。 因此，验证步骤中，格式的匹配是关键。 最后，生成相关问题。</think>### 如何验证 JSONL 数据集在 LLaMA-Factory 中的格式正确性 以下是验证 JSONL 数据集格式的完整步骤： #### 1. **基础格式验证** ```bash # 使用 jq 工具验证 JSONL 语法 cat your_data.jsonl | jq -c '.' > /dev/null ``` - 每行必须是有效的 JSON 对象 - 确保文件扩展名为 `.jsonl` - 检查字段名拼写一致性（如 `system`/`conversation`）[^3] #### 2. **LLaMA-Factory 内置验证** ```bash # 使用官方验证脚本 python tools/check_dataset.py \ --dataset your_dataset_name \ --config data/dataset_info.json \ --stage sft ``` - 输出示例： ``` [INFO] 验证通过: 3/3 样本格式正确 [ERROR] 样本#2 错误: 'conversation' 字段缺失 ``` #### 3. **字段映射验证** 在 `dataset_info.json` 中确保正确映射： ```json "your_dataset": { "file_name": "muxue.jsonl", "formatting": "sharegpt", "columns": { "messages": "conversation", // 关键映射 "system": "system" } } ``` - `messages` 必须映射到对话数组字段 - `system` 映射到系统提示字段[^2] #### 4. **内容验证要点** 1. **对话结构**： - 每轮对话必须有 `human` 和 `assistant` 键 - 数组顺序必须为 `[人类输入, AI回复]` 2. **字段完整性**： ```json // 正确示例 { "system": "你是一个名为沐雪的AI女孩子", "conversation": [ {"human": "问题内容", "assistant": "回复内容"} ] } ``` 3. **数据类型检查**： - `system`: 字符串 - `conversation`: 对象数组 - `human`/`assistant`: 字符串 #### 5. **常见错误排查** - **错误1**：字段大小写不一致（如 `Conversation` vs `conversation`) - **错误2**：嵌套结构错误（对话必须直接包含 `human`/`assistant` 键） - **错误3**：文件编码问题（必须为 UTF-8） > 提示：使用 `head -n 5 your_data.jsonl | jq` 可快速预览前5个样本
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值