最好的选择是使用ast.literal_eval。这个函数类似于eval，除了它只计算字面量，所以它更安全。
从文档（上面链接）中，
它没有命名空间，没有名称查找，也没有调用的能力。但它并不是没有攻击：相对较小的输入可能导致内存耗尽或C堆栈耗尽，导致进程崩溃。在某些输入上也可能出现CPU消耗过多的拒绝服务。因此不建议在不受信任的数据上调用它。

import ast

data = {'expert_interests': "['Machine learning', 'deep learning']"}

data["expert_interests"] = [
  {"title": title}
  for title
  in ast.literal_eval(data["expert_interests"])
]

print(data)
# {'expert_interests': [{'title': 'Machine learning'}, {'title': 'deep learning'}]}

另一种选择是使用json.loads将其转换为字符串列表，然后将每个字符串都作为字典。
唯一的问题是，它盲目地用"替换'（因为JSON标准只对字符串使用"），如果字符串中的任何地方都有"或\'，这可能会导致错误，但这比eval好，因为eval is dangerous特别是当你不能信任源时。

import json

data = {'expert_interests': "['Machine learning', 'deep learning']"}

data["expert_interests"] = [
  {"title": title}
  for title
  in json.loads(data["expert_interests"].replace("'", '"'))
  # only use this line (instead of above) if you trust the source of this data
  # in eval(data["expert_interests"])
]

print(data)
# {'expert_interests': [{'title': 'Machine learning'}, {'title': 'deep learning'}]}

您可以使用ast.literal_eval将值转换为字符串列表，并使用列表解析从它创建dicts列表。

from ast import literal_eval
d = {'expert_interests': "['Machine learning', 'deep learning']"}
d['expert_interests'] = [{"title" : t} for t in literal_eval(d['expert_interests'])]
print(d) 
# {'expert_interests': [{'title': 'Machine learning'}, {'title': 'deep learning'}]}