Python 的 `json.JSONDecoder` 默认拒绝解析 JSON 标准不支持的 `NaN`、`Infinity` 和 `-Infinity`，但实际开发中常需处理 JavaScript 等环境输出的“类 JSON”字符串；本文深入剖析了两种高效兼容方案——通过 `object_hook` 在解析后智能修正字符串值，或利用 `parse_float` 配合 `strict=False` 在词法解析阶段直接捕获并转换所有特殊浮点字面量，并提醒读者注意编码端的反向兼容陷阱（`JSONEncoder` 同样默认报错），强调真正稳健的实践不是强行绕过标准，而是结合数据清洗、前后端约定与自定义编解码器，在灵活性与可维护性之间取得平衡。

JSONDecoder 默认不支持 NaN 和 Infinity

Python 的 json.JSONDecoder 在解析时遇到 NaN、Infinity 或 -Infinity 会直接报错：ValueError: Invalid value encountered: NaN（或类似提示）。这不是 bug，而是 JSON 标准本身禁止这些值 —— 它们不属于 RFC 7159 合法的 JSON 数字。

但实际中，不少后端（尤其是 JavaScript 环境）会输出带这些值的“类 JSON”字符串。若你必须接收并解析这类输入，就得绕过标准校验。

用 object_hook + float() 强转是最简方案

核心思路：在解析完每个对象（dict）后，遍历其所有字符串值，对匹配 "NaN"、"Infinity"、"-Infinity" 的项尝试用 float() 转换。Python 的 float() 原生支持这些字面量。

示例实现：

import json
def handle_nan_inf(obj):
for key, value in obj.items():
if isinstance(value, str):
if value in ("NaN", "Infinity", "-Infinity"):
obj[key] = float(value)
return obj
data = '{"x": "NaN", "y": "Infinity", "z": 42}'
result = json.loads(data, object_hook=handle_nan_inf)
result == {'x': nan, 'y': inf, 'z': 42}

• 仅作用于 dict 层级，不会递归处理嵌套 list 中的字符串；如需全覆盖，改用 object_hook + 深度遍历，或换用 parse_float
• 注意 float("NaN") 返回的是 float('nan')，它不等于自身（nan == nan 为 False），后续判断要用 math.isnan()
• 此方式不改变原始 JSON 字符串结构，只在解析后做一次修正，开销小

用 parse_float 捕获所有数字字面量（含非法格式）

parse_float 参数会在 JSON 解析器遇到任何数字 token 时调用，包括那些本该失败的 NaN 字符串 —— 只要它们没被预校验拦住。关键在于：**必须配合 strict=False**，否则解析器在 tokenize 阶段就抛错了。

示例：

import json
def robust_float(s):
try:
return float(s)
except ValueError:
可选：记录未知格式，或返回 None/0
    return float('nan')
data = '{"a": NaN, "b": Infinity}'
result = json.loads(data, parse_float=robust_float, strict=False)
result == {'a': nan, 'b': inf}

• strict=False 是前提，否则 parse_float 根本不会被触发
• parse_float 接收的是原始 token 字符串（如 "NaN"），不是已解析的数字，所以能捕获非法字面量
• 它对所有数字位置生效（dict 值、list 元素、嵌套任意深度），比 object_hook 更彻底
• 副作用：也会处理合法数字字符串（如 "123"），若你的 robust_float 有额外逻辑，需先判断是否为特殊字面量

别忽略 JSONEncoder 的反向兼容问题

能解析 NaN 不代表能原样输出。Python 的 json.JSONEncoder 默认拒绝编码 float('nan')，会报 ValueError: Out of range float values are not JSON compliant。

• 若需导出，必须自定义 default 或继承 JSONEncoder，例如：default=lambda x: None if math.isnan(x) else x
• 更常见做法是提前清洗数据：入库/传输前把 nan/inf 替换为 None 或特定哨兵值（如 "__NaN__"），避免序列化阶段出问题
• 前后端约定比强行兼容更可靠 —— 比如统一用 null 表示缺失，用字符串 "inf" 表示无穷大

真正麻烦的从来不是怎么读进来，而是读进来之后，要不要、以及能不能再安全地写出去。

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