将字符串转换为字典列表 Python 3

Question

我有这样一条信息：

 [{"city": "Beverly Hills", "state": "", "postal_code": "", "address": "Some Address", "country": "USA"}, {"city": "New York", "state": "NY", "postal_code": "", "address": "P.O. BOX 52404", "country": "USA"}]

当我做 type() 它显示为 <class 'str'> 。

在 Python 3 中如何将此信息从字符串获取到字典列表？

我试过 literal_eval 并收到错误 malformed node or string: ，所以我不确定最好的方法是什么。

编辑

这是一个应该可重现的示例：

 mydata = {'programs': '["France"]', 'ids': '[]', 'citizenships': '[]', 'nationalities': '["FR"]', 'places_of_birth': '[]', 'dates_of_birth': '["1973-03-25"]', 'addresses': '[{"state": null, "postal_code": null, "address": null, "city": null, "country": "FR"}]'}
for key,value in mydata.items():
    if type(value) is str:
        result = literal_eval(value)
        print("value 1: ", value)
        print("value type 2:", type(value))
        print("result 3: ", result)
        print("result  4: ", type(result))
        for item in result:
            print("item in result 5:", item)
            print("type of item in result 6:", type(item))

这是错误：

文件“server.py”，第 137 行，in insert_in_db result = literal_eval(value)

文件“/Users/user/anaconda3/envs/apicaller/lib/python3.5/ast.py”，第 84 行，在 literal_eval return _convert(node_or_string)

文件“/Users/user/anaconda3/envs/apicaller/lib/python3.5/ast.py”，第 57 行，在 _convert return list(map(_convert, node.elts))

文件“/Users/user/anaconda3/envs/apicaller/lib/python3.5/ast.py”，第 62 行，在 _convert in zip(node.keys, node.values))

文件“/Users/user/anaconda3/envs/apicaller/lib/python3.5/ast.py”，第 61 行，返回 dict((_convert(k), _convert(v)) for k, v

文件“/Users/user/anaconda3/envs/apicaller/lib/python3.5/ast.py”，第 83 行，在 _convert 中 raise ValueError(‘malformed node or string: ’ + repr(node)) ValueError: malformed node or字符串：<_ast.Name object at 0x109baae48>

也许我错过了检查空值的中间步骤？我似乎在 eval line 137 上遇到了错误。我从下面提到的堆栈溢出评论中得到了使用 ast.literal_eval 的想法。

它更多的是数据问题而不是我处理它的方式吗？我对 Python 不是很熟悉，所以我很可能遗漏了一些东西。

原文由 unseen_damage 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

import json

data = json.loads(<your_string>)

原文由 dimmg 发布，翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议