Курс Python → Обработка ошибок в JSON данных

При работе с данными в формате JSON в Python, необходимо быть готовым к тому, что метод json.loads() может вернуть не только словарь, но и список. В случае, если мы ожидаем словарь, а получаем список, при попытке обратиться к ключу message возникнет исключение KeyError. Это может привести к ошибкам в программе, особенно если мы не знаем точно, какой тип данных ожидается.

Для обработки подобных ситуаций в Python используется конструкция try-except. В данном случае, мы можем обернуть обращение к ключу message в блок try, а затем обработать исключение KeyError в блоке except. Таким образом, мы предотвращаем возможные ошибки программы, связанные с отсутствием ключа ‘message’ в объекте.


import json

data = json.loads('{"name": "Alice", "age": 30}')

try:
    message = data['message']
except KeyError:
    print("Key 'message' not found in the data")

Пример кода выше демонстрирует использование конструкции try-except для обработки исключения KeyError при попытке обратиться к ключу ‘message’ в объекте data. В случае, если ключ ‘message’ отсутствует, программа выведет сообщение об ошибке. Это позволяет избежать сбоев программы и обеспечить ее более стабильную работу при различных входных данных.

Таким образом, использование try-except KeyError в Python при работе с данными в формате JSON позволяет более гибко управлять потенциальными ошибками, связанными с отсутствием ожидаемых ключей или типов данных. Это помогает сделать программу более надежной и защищенной от непредвиденных ситуаций.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Python: цикл for и оператор присваивания
  2. Добавление элемента в список.
  3. UserString в Python
  4. Сортировка с параметром key
  5. Удаление дубликатов с сохранением порядка с помощью dict.fromkeys
  6. Мониторинг памяти с Pympler
  7. Группировка элементов в словарь
  8. Операции с датами в Python
  9. Методы и функции в Python
  10. Проверка типов с использованием isinstance
  11. Поиск индекса элемента
  12. Основные функции и модули Python
  13. Подсчет элементов с помощью Counter из collections
  14. Работа с WindowsPath()
  15. Многострочные комментарии в Python
  16. Реверс строки и списка в Python.
  17. Измерение времени выполнения кода
  18. JMESPath в Python
  19. Получение обратного списка чисел
  20. Регулярные выражения: метод match
  21. Функция map() в Python
  22. Основы работы со строками в Python
  23. Тестирование функции сложения
  24. Удаление элементов по срезу
  25. Путь к интерпретатору Python
  26. Проверка кортежей.
  27. Печать комбинаций в Python с Itertools
  28. Создание новых списков в Python
  29. Метод rpow в Python
  30. Модуль antigravity: генерация координат
  31. Преобразование регистра строк
  32. Метод __int__ в Python
  33. Работа с файлами в Python
  34. split() — разделение строки
  35. Оптимизация параметров в Python
  36. Создание коллекций из выражения-генератора
  37. Преобразование списка в словарь через генератор
  38. Модуль inspect
  39. Визуализация пропусков данных
  40. Выражения-генераторы в Python
  41. Декоратор проверки активности
  42. Компиляция регулярных выражений
  43. Декораторы в Python
  44. Установка и использование TensorFlow
  45. Сравнение объектов в Python
  46. Работа с исключениями в Python
  47. Поиск с помощью регулярных выражений

Marketello читают маркетологи из крутых компаний