Tag: json

Ошибка _corrupt_record при чтении JSON-файла в Spark

У меня есть этот файл JSON { "a": 1, "b": 2 } который был получен с помощью метода python json.dump. Теперь я хочу прочитать этот файл в DataFrame в Spark, используя pyspark. Следуя документации, я делаю это sc = SparkContext () sqlc = SQLContext (sc) df = sqlc.read.json ('my_file.json') print df.show () В заявлении для […]

Python json.loads ValueError, ожидающий разделитель

Я извлекаю таблицу postgres как json. Выходной файл содержит строки, такие как: {"data": {"test": 1, "hello": "I have \" !"}, "id": 4} Теперь мне нужно загрузить их в свой код python с помощью json.loads , но я получаю эту ошибку: Traceback (most recent call last): File "test.py", line 33, in <module> print json.loads('''{"id": 4, "data": […]

Как читать JSON с разделителями строк из большого файла (строка за строкой)

Я пытаюсь загрузить большой файл (размером 2 ГБ), заполненный строками JSON, ограниченный символами новой строки. Пример: { "key11": value11, "key12": value12, } { "key21": value21, "key22": value22, } … Теперь я импортирую его сейчас: content = open(file_path, "r").read() j_content = json.loads("[" + content.replace("}\n{", "},\n{") + "]") Это похоже на хак (добавление запятых между каждой строкой […]

сохранение и загрузка объектов из файла с помощью jsonpickle

У меня есть следующие простые методы для записи объекта python в файл с помощью jsonpickle: def json_serialize(obj, filename, use_jsonpickle=True): f = open(filename, 'w') if use_jsonpickle: import jsonpickle json_obj = jsonpickle.encode(obj) f.write(json_obj) else: simplejson.dump(obj, f) f.close() def json_load_file(filename, use_jsonpickle=True): f = open(filename) if use_jsonpickle: import jsonpickle json_str = f.read() obj = jsonpickle.decode(json_str) else: obj = simplejson.load(f) […]

Python: json.loads дросселирует на экранах

У меня есть приложение, которое отправляет объект JSON (отформатирован с Prototype) на сервер ASP. На сервере модуль Python 2.6 «json» пытается загрузить () JSON, но он задыхается от некоторой комбинации обратных косых черт. Заметим: >>> s '{"FileExists": true, "Version": "4.3.2.1", "Path": "\\\\host\\dir\\file.exe"}' >>> tmp = json.loads(s) Traceback (most recent call last): File "<interactive input>", line […]

json query, который возвращает родительский элемент и дочерние данные?

Учитывая следующий json: { "README.rst": { "_status": { "md5": "952ee56fa6ce36c752117e79cc381df8" } }, "docs/conf.py": { "_status": { "md5": "6e9c7d805a1d33f0719b14fe28554ab1" } } } есть ли язык запросов, который может произвести: { "README.rst": "952ee56fa6ce36c752117e79cc381df8", "docs/conf.py": "6e9c7d805a1d33f0719b14fe28554ab1", } Моя лучшая попытка до сих пор с JMESPath ( http://jmespath.org/ ) не очень близка: >>> jmespath.search('*.*.md5[]', db) ['952ee56fa6ce36c752117e79cc381df8', '6e9c7d805a1d33f0719b14fe28554ab1'] Я получил […]

преобразование json в строку в python

Я не ясно объяснял свои вопросы с самого начала. Попытайтесь использовать str () и json.dumps () при преобразовании json в строку в python. >>> data = {'jsonKey': 'jsonValue',"title": "hello world"} >>> print json.dumps(data) {"jsonKey": "jsonValue", "title": "hello world"} >>> print str(data) {'jsonKey': 'jsonValue', 'title': 'hello world'} >>> json.dumps(data) '{"jsonKey": "jsonValue", "title": "hello world"}' >>> str(data) […]

Преобразование «истинного» (JSON) в эквивалент Python «True»

API-интерфейс поезда, который я использую, недавно добавил две дополнительные пары ключевых значений (has_arrived, has_departed) в объекте JSON, что вызвало сбой моего сценария. Вот словарь: { "response_code": 200, "train_number": "12229", "position": "at Source", "route": [ { "no": 1, "has_arrived": false, "has_departed": false, "scharr": "Source", "scharr_date": "15 Nov 2015", "actarr_date": "15 Nov 2015", "station": "LKO", "actdep": "22:15", […]

Как я могу эффективно перейти от блока данных Pandas к JSON

Я начал использовать pandas чтобы сделать некоторое агрегирование по дате. Моя цель – подсчитать все экземпляры измерения, которые происходят в определенный день, и затем представить это в D3 . Чтобы проиллюстрировать мой рабочий процесс, у меня есть запрос (из Django ), который выглядит так: queryset = [{'created':"05-16-13", 'counter':1, 'id':13}, {'created':"05-16-13", 'counter':1, 'id':34}, {'created':"05-17-13", 'counter':1, 'id':12}, […]

Принуждение json к дампу объекта json, даже если список пуст

У меня есть список, который может быть пустым или непустым. Я хочу создать новый файл, который содержит этот список в формате, который легко читается и легко для моего следующего скрипта. В случае, когда список не пуст, это работает отлично, и мой следующий скрипт читается в json-файле. Но когда список пуст, я получаю «ValueError: объект JSON […]

Python - лучший язык программирования в мире.