requests.post()提取返回数据中的具体某个数值

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返回json数据是这样的，
在这里插入图片描述
提取返回code：

rsp = requests.post(url,data=jsonData,headers=headers,timeout = 3).json()
code = rsp['code']
if code != 1000 :
    print(rsp)
else:
    print("管理员列表输出成功")

提取返回的第一个user_id：

rsp = requests.post(url,data=jsonData,headers=headers,timeout = 3).json()
user = rsp['data'][0]['user_id']
print(user)

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使用Photoshop/GIMP去除水印、噪点（高斯模糊+阈值处理） - 调整图像方向，确保坐标轴正交（旋转误差<0.5°） 2. **坐标定位**： - 用WebPlotDigitizer标定坐标系原点$(0,0)$和最大刻度点$(x_{max},y_{max})$ - 设置非线性轴校正（对数轴需启用$\log_{10}$转换） 3. **数据采集**： - 沿折线路径每10像素采样一个点（可调精度） - 导出CSV文件，包含原始像素坐标和转换后实际值 **SWOT分析** | ✅ **优势** | ❌ **劣势** | |--------------------------|--------------------------| | 支持复杂图表（多Y轴、3D图） | 单图处理耗时约15-30分钟 | | 误差可控制在±0.5%以内 | 需人工校验异常点 | | 🚀 **机会** | ⚠️ **威胁** | | 学术论文数据回收首选方案 | 手绘草图提取精度骤降70% | --- ##### **方案二：OpenCV自动化提取** **技术实现** ```python import cv2 import numpy as np # 步骤1：坐标轴检测 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) edges = cv2.Canny(gray, 50, 150) # Canny边缘检测 lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, 100, minLineLength=100, maxLineGap=10) # 霍夫变换检测直线 # 步骤2：折线提取 hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) lower_red = np.array([0, 100, 100]) # 根据折线颜色调整阈值 upper_red = np.array([10, 255, 255]) mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 提取折线轮廓 # 步骤3：坐标转换 x_scale = (x_max - 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