Artikel ini memperkenalkan aplikasi desktop chatbot Claude AI yang diluncurkan oleh Anthropic. Aplikasi tersebut kini mendukung sistem Mac dan Windows, dan pengguna dapat mengunduhnya secara gratis melalui situs resminya untuk menikmati pengalaman interaksi AI yang lebih nyaman. Dibandingkan dengan versi web, keuntungan terbesar dari aplikasi desktop adalah aksesibilitas instan dan efisiensi penggunaan yang lebih tinggi. Pengguna dapat berbicara dengan Claude tanpa melompat ke halaman web, yang secara signifikan meningkatkan efisiensi penggunaan sehari-hari. Meskipun fitur "Penggunaan Komputer" saat ini tidak mendukung aplikasi desktop, fitur lainnya, seperti dukungan dikte untuk versi Android dan iOS, bersifat online dan menyediakan metode interaksi yang lebih fleksibel.
Penguraian data JSONP dengan Python terutama melibatkan ekstraksi konten format JSON dalam string JSONP dan menguraikannya menggunakan modul json bawaan Python. Untuk operasi tertentu, Anda dapat menggunakan ekspresi reguler untuk mengekstrak string JSON, dan menggunakan json.loads() untuk mengonversi string JSON yang diekstrak menjadi tipe data Python. Langkah-langkah penyederhanaannya meliputi: mendeteksi dan memangkas fungsi padding respons JSONP, menggunakan ekspresi reguler untuk memastikan validitas JSON, menggunakan modul json untuk menguraikan dan menangani pengecualian. Saat mengurai JSONP, hal pertama yang harus dilakukan adalah mengidentifikasi format respons JSONP dan mengekstrak data JSON murni darinya.
JSONP biasanya digunakan dalam permintaan lintas domain, dan terdiri dari fungsi panggilan balik dan data JSON aktual. Misalnya, respons JSONP mungkin terlihat seperti ini:
callbackFunction({kunci1: nilai1, kunci2: nilai2});
Untuk mengurai data respons ini, Anda perlu menghapus fungsi panggilan balik dan hanya menyimpan data JSON.
Pertama, kita perlu memiliki sampel string JSONP. String ini biasanya merupakan data respons yang diperoleh dari Web API.
jsonp_data = 'callbackFunction({nama: John, umur: 31, kota: New York})'
Untuk mengekstrak string JSON, kami menggunakan ekspresi reguler untuk mencocokkan semua yang ada di dalam tanda kurung.
impor ulang
impor json
pola = re.kompilasi(r'.*?((.*)).*')
cocok = pola.cocok(jsonp_data)
jika cocok:
json_data = cocok.grup(1)
# Parsing data JSON
data = json.beban(json_data)
mencetak(data)
kalau tidak:
# Kesalahan atau ketidakcocokan keluaran
cetak (JSON tidak ditemukan!)
Gunakan metode json.loads() untuk mengurai string yang diekstraksi ke dalam kamus Python.
jika cocok:
json_data = cocok.grup(1)
mencoba:
# Mencoba mengurai string JSON ke dalam kamus Python
data = json.beban(json_data)
mencetak(data)
kecuali json.JSONDecodeError:
# Memberikan penanganan kesalahan
cetak (Decoding JSON GAGAL)
Untuk meningkatkan kegunaan kembali dan kerapian kode, langkah-langkah di atas diringkas menjadi fungsi sehingga dapat diterapkan ke beberapa string JSONP.
def parse_jsonp(jsonp_str):
# Pencocokan ekspresi reguler dan mengekstraksi data JSON
pola = re.kompilasi(r'.*?((.*)).*', re.DOTALL)
cocok = pola.cocok(jsonp_str)
jika tidak cocok:
naikkan ValueError (Tidak ada objek JSON yang dapat didekodekan)
# Ekstrak string JSON dan kembalikan data yang diurai
json_str = cocok.grup(1)
mencoba:
kembalikan json.loads(json_str)
kecuali json.JSONDecodeError sebagai e:
# memberikan pengecualian
naikkan ValueError(Kesalahan saat mendekode JSON: {}.format(e))
mencoba:
data = parse_jsonp(jsonp_data)
mencetak(data)
kecuali ValueError sebagai e:
mencetak(e)
Catatan: Beberapa format JSONP mungkin berisi karakter atau baris baru tertentu, dan ekspresi reguler perlu disesuaikan untuk memastikan pencocokan yang benar.
Karena terdapat risiko keamanan dalam eksekusi panggilan balik JSONP, misalnya, eksekusi panggilan balik tersebut dapat dieksploitasi untuk melakukan serangan XSS, respons JSONP dari sumber yang tidak tepercaya harus ditangani dengan hati-hati. Dalam aplikasi praktis, selain mengurai JSONP, Anda juga harus memastikan bahwa Anda meminta data dari sumber tepercaya.
Ringkasnya, poin utama penguraian JSONP dengan Python adalah menggunakan ekspresi reguler untuk mencocokkan dan mengekstrak data JSON, dan menggunakan modul json secara fleksibel untuk penguraian data dan penanganan pengecualian. Melalui metode ini, data dalam format JSONP dapat secara efektif diubah menjadi struktur data yang dapat dioperasikan oleh Python.
Pertanyaan 1: Bagaimana cara mengurai data jsonp menggunakan Python?
Parsing data jsonp karena format datanya berbeda dengan data json biasa dan berisi pemanggilan fungsi, sehingga perlu digunakan metode khusus untuk memprosesnya. Dengan Python, Anda dapat menggunakan langkah-langkah berikut untuk mengurai data jsonp:
Pertama, gunakan modul permintaan Python untuk mengirim permintaan guna mendapatkan data jsonp. Kemudian, hapus bagian pemanggilan fungsi di data jsonp dan simpan hanya bagian data json saja. Terakhir, gunakan modul json Python untuk mengurai data json yang tersisa menjadi objek Python untuk pemrosesan selanjutnya.Pertanyaan 2: Apa sajakah cara elegan untuk mengurai data jsonp?
Di Python, ada beberapa cara elegan untuk mengurai data jsonp:
Gunakan ekspresi reguler: Cocokkan dan ekstrak bagian json dalam data jsonp dengan menulis ekspresi reguler. Gunakan pustaka pihak ketiga: Misalnya, Anda bisa menggunakan pustaka jsonpickle, yang menyediakan fungsi untuk mengonversi data jsonp menjadi data json. Gunakan fungsi khusus: Anda dapat menulis fungsi Anda sendiri untuk mengekstrak dan mengurai data jsonp menggunakan metode seperti intersepsi string dan segmentasi.Pertanyaan 3: Apakah ada kode contoh yang dapat mendemonstrasikan metode penguraian data jsonp dengan elegan?
Berikut ini adalah contoh kode untuk parsing data jsonp menggunakan metode ekspresi reguler:
impor impor ulang permintaan jsonimport# Data uji jsonp_data = 'callback({nama: John, usia: 30})'# Ekstrak bagian json json_data = re.match(r'^w+((.*))$', jsonp_data ).group(1)# Parsing data json parsed_data = json.loads(json_data)# Cetak hasilnya print(parsed_data)Dalam contoh ini, ekspresi reguler digunakan untuk mengekstrak bagian json, dan kemudian modul json digunakan untuk menguraikannya menjadi objek Python. Bergantung pada kebutuhan spesifik, metode berbeda dapat digunakan untuk mengurai dan memproses data jsonp.
Secara keseluruhan, artikel ini merinci proses lengkap penguraian data JSONP dengan Python, termasuk persiapan data, pencocokan ekspresi reguler, penguraian data JSON, enkapsulasi fungsi, dan pertimbangan keamanan. Artikel ini juga menyediakan banyak kode contoh dan FAQ untuk memfasilitasi pembaca. pemahaman. dan aplikasi.