PythonのJSONDecodeErrorとは?原因と解決策を徹底解説
多くの開発者は、プログラムのデータをJSONファイルに保存したり、APIと連携する際にJSONを扱ったりします。JSON、そしてPythonにおける同等のデータ構造である辞書(dict)には、さまざまな活用場面があるでしょう。
JSONデータを扱っていると、「JSONDecodeError」というエラーに遭遇することがあります。この記事では、JSONDecodeErrorが発生する原因と、その修正方法について詳しく解説します。
PythonのJSONDecodeErrorとは
PythonのJSONDecodeErrorは、JSONデータの書式(フォーマット)に問題があることを示すエラーです。たとえば、波括弧({})が欠けている、キーに対応する値が存在しない、その他の構文要素が不足しているといったケースが挙げられます。
JSONDecodeErrorを完全に解決するには、JSONファイルの中身を確認し、問題箇所を特定する必要があります。将来的に複数の問題が発生することが予想される場合は、try...exceptブロックを使ってエラーをハンドリングしておくとよいでしょう。
JSONDecodeErrorというキーワードの後には、エラーの原因を示す短い説明文が表示されます。
正しい形式のJSONは次のようになります。
{
"key": "value"
}
「value」には、文字列やリスト、別のJSONオブジェクトなど、有効なJSONの値を指定できます。
発生例:具体的なシナリオ
ここでは、企業が従業員に貸与したパソコンの情報を管理するプログラムを作成する例を見てみましょう。各JSONオブジェクトは次のような構造になっています。
[
{
"name": "Employee Name",
"equip_id": "000"
}
]
これらのJSONオブジェクトは「equipment.json」というファイルに保存します。ファイルには1件だけデータが登録されています。
[
{
"name": "Laura Harper",
"equip_id" "309"
}
]
このデータをプログラムに読み込むには、jsonモジュールを使用します。
import json
with open("equipment.json") as file:
data = json.load(file)
print("Equipment data has been successfully retrieved.")
まずjsonモジュールをインポートして、JSONファイルを読み込めるようにします。次にopen()ステートメントでJSONファイルの内容を読み取り、withステートメントの実行が完了したら、機器データの取得に成功したことを示すメッセージをコンソールに出力します。
それでは、このコードを実行してみましょう。
Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 2, in <module> File "/usr/lib/python3.8/json/__init__.py", line 293, in load return loads(fp.read(), File "/usr/lib/python3.8/json/__init__.py", line 357, in loads return _default_decoder.decode(s) File "/usr/lib/python3.8/json/decoder.py", line 337, in decode obj, end = self.raw_decode(s, idx=_w(s, 0).end()) File "/usr/lib/python3.8/json/decoder.py", line 353, in raw_decode obj, end = self.scan_once(s, idx) json.decoder.JSONDecodeError: Expecting ':' delimiter: line 4 column 16 (char 47)
長いエラーメッセージが出力されました。JSONDecodeErrorの後に続くテキストに、エラーの原因が記述されています。
解決策
今回のJSONDecodeErrorは、JSONデータにコロン(:)が欠けていることを示しています。エラーメッセージによると、4行目16列目にコロンが必要です。equipment.jsonファイルの該当行を見てみると、JSONが不正な形式になっていることがわかります。
"equip_id" "309",
コロンが抜けていますね。このエラーを修正するには、コロンを追加します。
"equip_id": "309",
データの記述方法の問題を修正できたので、プログラムをもう一度実行してみましょう。
Equipment data has been successfully retrieved.
今度はコードが正常に実行されました。
また、try...exceptでエラーをハンドリングすれば、今後別の書式の問題が発生した場合でも、コードが即座にエラーで停止することを防げます。
import json
try:
with open("equipment.json") as file:
data = json.load(file)
print("Equipment data has been successfully retrieved.")
except json.decoder.JSONDecodeError:
print("There was a problem accessing the equipment data.")
JSONデータにエラーがある場合、このプログラムは次のように出力します。
There was a problem accessing the equipment data.
エラーがない場合は、データを読み込んだ後、次のテキストがコンソールに表示されます。
Equipment data has been successfully retrieved.
まとめ
PythonのJSONDecodeErrorは、JSONオブジェクトの書式に問題があることを示すエラーです。このエラーを修正するには、まずエラーメッセージをよく読み、その内容をもとにJSONデータを修正しましょう。あるいは、try...exceptブロックを使ってエラーを捕捉し、適切に処理することも可能です。
Pythonの学習をさらに進めたい方は、ぜひPython学習ガイドも参考にしてください。Pythonの効果的な学習方法に関する専門家のアドバイスや、知識を深めるためのおすすめ学習リソースを多数紹介しています。
-
Pythonによるデータ分析と可視化入門|pandasの基本を徹底解説
Pythonによるデータ分析と可視化の概要 Pythonには、データ分析と可視化のための強力なライブラリが数多く用意されています。代表的なものとしては、NumPy、pandas、matplotlib、seabornなどが挙げられます。本記事では、その中でも中心的な役割を果たすpandasについて詳しく解説します。pandasはNumPyをベースに構築されたオープンソースライブラリで、高速なデータ分析やデータのクリーニング・前処理を効率的に行えます。さらに、pandas自体にも便利な可視化機能が組み込まれています。 pandasのインストール方法 pandasをインストールするには、ターミナル
-
Pythonのwhileループ入門:基本から実践的な使い方まで徹底解説
プログラミングは、他の人を助けるためのものを作ることですが、それ以上に、反復的で複雑なタスクを自動化することに大きな意味があります。Pythonのwhileループを使えば、コードのまとまりを繰り返し実行でき、多くの処理を一度に自動化することが可能です。この記事では、Pythonのwhileループの使い方を詳しく解説します。まず、whileループが何をするもので、どのような場面で最適なのかを見ていきましょう。Pythonのwhileコマンドとはwhileループの作成方法に入る前に、まず基本的な概念を整理しましょう。簡単に言えば、whileコマンドは、定義されたコードブロック(「ステートメント」)