不一定，把strict设为True本身不会让JSONDecoder拒绝NaN、Infinity和-Infinity。按Python 3.14标准库json.JSONDecoder的说明，默认解码会把这三种字面量理解成对应float，这超出了JSON规范；strict参数主要控制字符串内0至31控制字符是否报错，True并不等于“全面标准验证开关”。因此，先把“加了strict=True”当成跨系统合规的结论并不稳妥。
适用条件上，这一判断针对Python 3.14的json.JSONDecoder，默认构造适用；项目自行包装过的decoder还须核额外处理；若换版本、换第三方JSON库或在入口前做了预处理，结论要重新核对。在太原市小店区维护台式电脑上的脚本、数据导入或接口联调时，先确认实际解释器版本、decoder构造参数和调用路径，不能只看代码里出现strict=True。
观察重点有两项。其一，NaN、Infinity、-Infinity是否出现在原始报文中，解析后拿到的是float还是别的类型；其二，parse_constant有没有被定制。该参数可对这三个常量单独处理：返回自定义值，或直接抛错。结果分支也不同：保持默认时，三种常量仍可能被接受；parse_constant抛错时，解析会在遇到常量时失败；映射成None或字符串标记时，则要看下游能否识别，不能当作标准JSON数值继续传播。
风险在于，一种错误是把NaN字符直接替换成0。0是合法数值，替换会悄悄改变业务含义，也会破坏原字节，后续对账和回溯都困难。另一个风险是把“本地解析成功”误当成“跨系统合规”：接收端可能使用严格JSON解析器，或按自身契约拒绝这类非常量数值。桌面机维护场景中，批量改文件前应先保留原始副本，避免把解析差异扩散到业务数据。
下一步，先核默认或定制decoder与真实数据类型，保留原字节，再与接收端确认契约。需要拒绝这些非标准数值时，可由维护者让parse_constant抛错；显式映射则属于另行约定的数据转换，不证明原报文符合标准，并在小样本、独立环境验证报错位置和下游表现；确认后再处理批量数据。
小店区台式电脑用户可拨400-877-9605，先整理decoder定制、三种常量和去敏错误。电脑快修网提供信息展示与第三方维修对接，具体地址、电脑侧检查是否支持及安排需当次核实，启用范围不代表即时履约。