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Python “json.decoder.JSONDecodeError: Extra data”发生在我们尝试解析多个对象而不将它们包装在数组中时。 要解决该错误，请将 JSON 对象包装在一个数组中或声明一个指向包含这些对象的数组值的新属性。

这是一个非常简单的示例，说明错误是如何发生的。

import json

# ⛔️ json.decoder.JSONDecodeError: Extra data: line 1 column 3 (char 2)
result = json.loads('{}{}')

我们正在尝试解析 2 个并排的对象，而这些对象不是数组中的元素。

这是读取文件时如何发生错误的示例。

import json

file_name = 'example.json'

with open(file_name, 'r', encoding='utf-8') as f:
    # ⛔️ json.decoder.JSONDecodeError: Extra data: line 2 column 3 (char 42)
    my_data = json.load(f)

    print(my_data)  # 👉️ {'name': 'Alice', 'age': 30}

下面是 example.json 文件的内容。

example.json

{"id": 1, "name": "Alice", "age": 30}
{"id": 2, "name": "Bob", "age": 35}
{"id": 3, "name": "Carl", "age": 40}

解决该问题的一种方法是将 JSON 对象包装在一个数组中，并使用逗号分隔元素。

example.json

[
  {"id": 1, "name": "Alice", "age": 30},
  {"id": 2, "name": "Bob", "age": 35},
  {"id": 3, "name": "Carl", "age": 40}
]

请注意 ，数组中最后一个元素后没有逗号。

现在我们可以读取文件而不会出错。

import json

file_name = 'example.json'

with open(file_name, 'r', encoding='utf-8') as f:
    my_data = json.load(f)

    # 👇️ [{'id': 1, 'name': 'Alice', 'age': 30}, {'id': 2, 'name': 'Bob', 'age': 35}, {'id': 3, 'name': 'Carl', 'age': 40}]
    print(my_data)

或者，我们可以在 json 对象中添加一个新属性。

example.json

{
  "employees": [
    {"id": 1, "name": "Alice", "age": 30},
    {"id": 2, "name": "Bob", "age": 35},
    {"id": 3, "name": "Carl", "age": 40}
  ]
}

现在解析 JSON 文件将为我们提供一个 Python 字典。

import json

file_name = 'example.json'


with open(file_name, 'r', encoding='utf-8') as f:
    my_data = json.load(f)

    # 👇️ {'employees': [{'id': 1, 'name': 'Alice', 'age': 30}, {'id': 2, 'name': 'Bob', 'age': 35}, {'id': 3, 'name': 'Carl', 'age': 40}]}
    print(my_data)

如果我们无法控制 JSON 数据，请尝试使用列表理解并解析每一行。

想象一下，我们有以下 JSON。

{"id": 1, "name": "Alice", "age": 30}
{"id": 2, "name": "Bob", "age": 35}
{"id": 3, "name": "Carl", "age": 40}

这是一个解析每一行的列表推导。

import json

data = [json.loads(line)
        for line in open('example.json', 'r', encoding='utf-8')]

# 👇️ [{'id': 1, 'name': 'Alice', 'age': 30}, {'id': 2, 'name': 'Bob', 'age': 35}, {'id': 3, 'name': 'carl', 'age': 40}]
print(data)

我们使用 json.loads 方法将每一行解析为本机 Python 对象并将这些行添加到列表中。

但是，这只有在每一行都包含有效的 JSON 时才有效。

验证和更正 JSON 的最快方法是使用 JSON 验证器。

将我们的有效载荷粘贴到表单中，验证器检查错误，有时直接修复它们。

如果我们从远程 API 获取数据，则必须查看 API 返回的数据并在后端更正问题。