解决方法 Uncaught SyntaxError: Unexpected token , in JSON at position 30

本文介绍了一个关于返回JSON数据格式的问题,出现了一个意外的字符导致错误。通过排查发现是由于使用了中文逗号而非英文逗号引起。此外,还提供了一般的排查步骤,包括检查语法错误及验证JSON格式。

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在这里插入图片描述
这个错误是在说,我们返回的json数据格式有问题,出现了一个意外的字符,
让我们来看一下具体代码:
@api.route("/areas", methods=[“GET”])
def get_area_info():
‘’‘获取城区信息’’’
# 先尝试从redis 中获取缓存数据
try:
areas_json = redis_store.get(“area_info”)
except Exception as e:
current_app.logger.error(e)
areas_json = None
if areas_json is None:
# 查询数据库 获取城区信息
try:
areas_list = Area.query.all()
except Exception as e:
current_app.logger.error(e)
return jsonify(erro=RET.DBERR, errmsg=“查询城区信息异常”)
# 遍历列表,处理每一个对象,转换一下对象的属性名
areas = []
for area in areas_list:
areas.append(area.to_dict())
print(areas)
print(type(areas))
# 将数据转换为json redis 只能存储字符串
areas_json = json.dumps(areas)
print(areas_json)
print(type(areas_json))
# 将数据在redis中保存一份
try:
redis_store.setex(“area_info”, constants.AREA_INFO_REDIS_EXPIRES, areas_json)
except Exception as e:
current_app.logger.error(e)
else:
# 在日志中记录,表示redis中有缓存,直接使用的是缓存数据
current_app.logger.info(“hit redis cache area info”)

# return jsonify(errno=RET.OK, errmsg="查询城区信息成功", data={"areas": areas})
# 在这里从redis中查询的数据已经是json格式的了,可以直接返回
print(areas_json)
return '{"errno":0,"errmsg":"查询城区信息成功","data":{"areas":%s}}' % areas_json, 200, \
       {"Content-Type": "application/json"}

经过排查,
在这里插入图片描述
这里出现了一个中文输入环境下的逗号,改正过来即可。
那么很多人还会有其他的一些错误,排查的步骤可以这样做:
1.先去检查一下语法错误
2.检查后端返回的json格式数据,是否是正确的json格式。可以将数据打印出来,然后校验一下,这里给大家提供一个校验json格式数据的网址。http://www.bejson.com/ 将你的数据粘贴过去就可以检验出来是不是json格式的数据

### Anaconda 安装教程 #### 一、安装 Anaconda 并配置环境变量 为了确保 Anaconda 正常工作,在安装过程中需要注意勾选添加路径选项,这一步骤对于后续命令行工具的正常使用至关重要[^3]。 ```bash # 如果在安装时未选择添加路径,则可以通过手动设置环境变量来解决 export PATH="/path/to/anaconda/bin:$PATH" ``` #### 二、验证安装是否成功 完成安装后,可通过启动 Anaconda Navigator 或者在命令提示符中运行 `conda --version` 来确认安装情况。如果显示 Conda 的版本号则表示安装无误。 ```bash conda --version ``` ### 使用清华大学镜像加速软件包下载 #### 三、配置 Conda 使用清华大学镜像源 由于官方仓库可能速度较慢,建议修改默认的 Conda 源为清华大学开源软件镜像站提供的国内镜像地址,从而提高依赖项获取效率[^1]。 ```bash # 添加清华镜像作为优先级最高的渠道 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ # 显示完整的 URL 地址以便于调试 conda config --set show_channel_urls yes ``` #### 四、创建并激活 TensorFlow 所需虚拟环境 考虑到不同 Python 版本之间的兼容性差异,推荐专门为 TensorFlow 创建独立的工作空间,并指定合适的 Python 解释器版本[^2]。 ```bash # 基于特定Python版本建立新的Conda环境 conda create -n tensorflow python=3.6 anaconda # 切换至刚创建好的环境中去 conda activate tensorflow ``` #### 五、利用 Pip 和 Conda 结合方式高效部署 TensorFlow 及其他库 除了通过 Conda 管理基础设施外,还可以借助 PyPI 上丰富的第三方扩展资源进一步完善开发平台建设;同样地,这里也提倡采用本地化存储节点以加快网络传输速率[^4]。 ```bash # 运用Pip配合清华简易索引服务器快速加载目标模块 pip install tensorflow-gpu==2.x.y -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ```
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