json.decoder.JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0)

本文介绍了Python中JSON模块的基本用法,包括四个常用函数:load(), loads(), dump(), dumps()。通过一个具体实例,详细解析了在爬虫项目中遇到的JSON解码错误,并给出了调试建议。

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1.json模块常用的四个函数

1 import json
2 json.load() # 将一个存储在文件中的json对象(str)转化为相对应的python对象
3 json.loads() # 将一个json对象(str)转化为相对应的python对象
4 json.dump() # 将python的对象转化为对应的json对象(str),并存放在文件中
5 json.dumps() # 将python的对象转化为对应的json对象(str)

2.使用json模块经常遇见的bug

1 File "I:\Anaconda\lib\json\decoder.py", line 357, in raw_decode
2     raise JSONDecodeError("Expecting value", s, err.value) from None
3 json.decoder.JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0)

今天在编写爬虫时,遇到了这个问题,在百度上查了很久,都没有查到,最后才发现原来是这里错了

import requests, json
response = requests.get(url="http://www.example.com", headers=headers) #传回的是json对象
result = json.loads(response.text)

我折腾了好久,一会怀疑response.text的编码出了问题,一会有怀疑少给了一个参数(Expecting value: line 1 column 1 (char 0)),后来发现response.status_code = 200没问题,但是因为网络问题,导致返回的数据不是json类型,而是网络出现问题的网页格式,这个值不是json.loads()期待的参数,所以出现错误。

以后在使用json时,最好先输出一下参数,检查一下是否符合格式,这样就能减少错误,当然也可能有别的原因。

转载于:https://www.cnblogs.com/loveprogramme/p/9379532.html

JSON 解码错误 `json.decoder.JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0)` 是在尝试解析 JSON 字符串时,输入内容不符合 JSON 格式规范所导致的常见错误。这个错误通常发生在调用 `json.loads()` 或 `json.load()` 方法时,传递的内容为空字符串、非 JSON 格式的文本或包含非法字符的数据。 ### 错误原因分析 1. **空字符串** 如果传入 `json.loads()` 的字符串是空的(如 `""`),解析器无法找到有效的 JSON 数据,从而引发该错误。 ```python import json data = "" json.loads(data) # 抛出 JSONDecodeError ``` 2. **无效的 JSON 格式** 输入字符串中缺少引号、括号不匹配、逗号多余或缺失等语法问题也会导致解析失败。例如: ```python data = "{key: 'value'}" # key 未加引号 json.loads(data) # 抛出 JSONDecodeError ``` 正确格式应为: ```python data = '{"key": "value"}' json.loads(data) # 成功解析 ``` 3. **响应内容不是 JSON 格式** 当从外部 API 获取响应后直接调用 `.json()` 方法时,如果响应本身不是 JSON 格式(例如 HTML 页面或纯文本),则会触发此错误。 ```python import requests response = requests.get("http://example.com") response.json() # 如果返回的是 HTML,则抛出 JSONDecodeError ``` 4. **编码问题** 如果 JSON 字符串包含非 UTF-8 编码的特殊字符而未正确处理,也可能导致解析失败。 ### 解决方法 1. **验证输入是否为空** 在解析前检查字符串是否为空,避免因空值触发异常。 ```python if data.strip(): parsed_data = json.loads(data) else: print("输入为空,请检查数据来源") ``` 2. **使用 `try-except` 捕获异常** 使用异常捕获机制来处理可能的错误,并输出原始数据以便调试。 ```python try: parsed_data = json.loads(data) except json.JSONDecodeError as e: print(f"JSONDecodeError: {e}") print("原始数据:", repr(data)) ``` 3. **确保从 API 接收的是 JSON 响应** 在调用 `.json()` 之前先检查响应头中的 `Content-Type` 是否为 `application/json`。 ```python if response.headers["Content-Type"] == "application/json": parsed_data = response.json() else: print("响应不是 JSON 格式") ``` 4. **清理和预处理数据** 对于可能包含非法字符的字符串,可以尝试去除空白字符或修复格式后再解析。 ```python cleaned_data = data.strip() parsed_data = json.loads(cleaned_data) ``` 5. **使用第三方库增强容错能力** 如果需要解析非标准 JSON(如带有注释或单引号),可以考虑使用 `demjson` 或 `json5` 等支持宽松格式的库。 ### 示例:安全地解析 JSON 字符串 ```python import json def safe_json_loads(json_str): try: if not json_str.strip(): raise ValueError("输入为空") return json.loads(json_str) except json.JSONDecodeError as e: print(f"JSON 解析失败: {e}") except Exception as e: print(f"其他错误: {e}") return None # 测试用例 data = '{"name": "Alice", "age": 30}' # 正确格式 result = safe_json_loads(data) print(result) # 输出: {'name': 'Alice', 'age': 30} bad_data = "{name: 'Bob', age: 25}" # 错误格式 result = safe_json_loads(bad_data) # 输出 JSONDecodeError 信息 ```
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