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Python 解析 JSON 数据

JSON 是一个人类可读的,基于文本的数据格式。 它独立于语言,并且可以应用之间进行数据交换。 在这篇文章,我们将会解释 Python 如何解析 JSON 数据。...编码或者序列化意味着将一个 Python 对象转换成 JSON 字符串,以便存储到文件或者通过网络进行传输。解码或者反序列化编码相反,将 JSON 字符串转换成 Python 对象。...True true False false None null 想要处理 JSON,在你文件的顶部简单导入 JSON 模块: import json 二、 Python 编码 JSON json..."vehicle": { "name": "Volkswagen", "model": "T-Roc" } } 三、 Python 解码 JSON 想要将 JSON 数据转换成...") users = json.loads(response.text) print(users) 四、总结 我们已经展示了 Python 如何编码和解码 JSON 数据

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关于vim的查找替换

1,查找 normal模式下按下/即可进入查找模式,输入要查找的字符串并按下回车。 Vim会跳转到第一个匹配。按下n查找下一个,按下N查找上一个。...例如当前为foo, 可以匹配foo bar的foo,但不可匹配foobar的foo。 这在查找函数名、变量名时非常有用。 按下g*即可查找光标所在单词的字符序列,每次出现前后字符无要求。...即foo barfoobar的foo均可被匹配到。 5,查找与替换 :s(substitute)命令用来查找替换字符串。...还有很多其他有用的替换标志: 空替换标志表示只替换从光标位置开始,目标的第一次出现: :%s/foo/bar i表示大小写不敏感查找,I表示大小写敏感: :%s/foo/bar/i # 等效于模式的\...^E与^Y是光标移动快捷键,参考: Vim如何快速进行光标移 大小写敏感查找 查找模式中加入\c表示大小写不敏感查找,\C表示大小写敏感查找。

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控制流存储数据

如果做得好,将存储数据的程序状态存储控制流,可以使程序比其他方式更清晰、更易于维护。 在说更多之前,重要的是要注意并发性不是并行性。...不管名称如何,这篇文章的基本观点是,根据多个独立执行的控制流编写程序,允许您将程序状态存储一个或多个控制流的执行状态,特别是程序计数器(该部分正在执行的行)堆栈上。...控制流状态始终可以保留为显式数据,但显式数据形式实质上是模拟控制流。大多数情况下,使用编程语言中内置的控制流功能比在数据结构模拟它们更容易理解、推理维护。...这个程序如此不透明的主要原因是它的程序状态被存储数据,特别是名为 state 的变量。当可以代码存储状态时,这通常会导致程序更清晰。...局限性 这种控制流存储数据的方法不是万能的。以下是一些注意事项: 如果状态需要以不自然映射到控制流的方式发展,那么通常最好将状态保留为数据

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vimvi查找替换字符串

它预装在macOS大多数Linux发行版上。Vim查找替换文本非常容易。 基本查找替换 Vim,可以使用:substitute(:s)命令来查找替换文本。...替换命令的一般形式如下: :[range]s/{pattern}/{string}/[flags] [count] 该命令[range]的每一行搜索{pattern},并将其替换为{string...如果未给出[range][count],则仅替换当前行中找到的pattern。当前行是光标所在的行。...当你搜索模式包含 /字符或替换字符串时,此选项很有用。...按y替换匹配项,或按l替换匹配项并退出。按n跳过,按q或Esc退出。a选项替换匹配项所有其余匹配项。要向下滚动屏幕,请使用CTRL+Y,要向上滚动,请使用CTRL+E。

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第138期:flutterjson序列化

很难想象一款移动应用程序不需要与web服务器通信,也不需要存储结构化数据开发一款网络连接的应用程序时,它迟早会需要使用一些JSON。 这里简单介绍一下JSONflutter的使用。...Tips: 编码序列化是将数据结构转换为字符串的同一件事。解码反序列化是将字符串转换为数据结构的相反过程。然而,序列化通常也指将数据结构转换为更易于阅读的格式的整个过程。...模型类序列化JSON 此外,我们可以引入一个简单的模型类(本例称为User)来解决前面提到的问题。...要在项目中包含json_serializable,需要一个常规依赖项两个开发依赖项。简而言之,开发依赖项是不包含在我们的应用程序源代码的依赖项,它们只开发环境中使用。...: 然后项目根文件夹运行flutter pub-get以安装依赖。

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文本、图片按钮Flutter怎么用

与iOS、AndroidReact类似,作为一个UI框架,Flutter自然也提供了很多UI控件。而文本、图片按钮,则是这些不同的UI框架构建视图都要用到的三个最基本的控件。...Flutter的文本Text图片Image,我在前面的文章中都有过介绍,今天我们再来详细地聊一聊。...面对这样的需求,Android,我们使用 SpannableString来实现;iOS,我们使用NSAttributedString来实现;而在Flutter中国也有类似的概念,即TextSpan...这,Android的ImageView、iOS的UIImageView的属性都是类似的,我Flutter的图片组件这篇文章中有做详细介绍。...最大缓存限制为100MB,当限定的空间已经存满数据时,把最久没有被访问到的图片清除。图片缓存只会在运行期间生效,也就是只缓存在内存

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Python操纵json数据的最佳方式

❝本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes ❞ 1 简介 日常使用Python的过程,我们经常会与...json格式的数据打交道,尤其是那种嵌套结构复杂的json数据,从中抽取复杂结构下键值对数据的过程枯燥且费事。...类似的,JSONPath也是用于从json数据按照层次规则抽取数据的一种实用工具,Python我们可以使用jsonpath这个库来实现JSONPath的功能。...2 Python中使用JSONPath提取json数据 jsonpath是一个第三方库,所以我们首先需要通过pip install jsonpath对其进行安装。...,JSONPath设计了一系列语法规则来实现对目标值的定位,其中常用的有: 「按位置选择节点」 jsonpath主要有以下几种按位置选择节点的方式: 功能 语法 根节点 $ 当前节点 @ 子节点

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数据存储大模型的应用

本次巡展以“智算 开新局·创新机”为主题,腾讯云存储受邀分享数据存储大模型的应用,并在展区对腾讯云存储解决方案进行了全面的展示,引来众多参会者围观。...会中腾讯云高级产品经理林楠主要从大模型的发展回顾、对存储系统的挑战以及腾讯云存储大模型领域中的解决方案等三个角度出发,阐述存储系统大模型浪潮可以做的事情。...算法层面则需要关注确保模型的产出符合业务预期,一方面是提供高质量的内容产出,另一方面则需要确保内容是符合相关规范要求的。 所以,大模型的这些技术特点,总结出来是存储系统的“多快好省”。...腾讯云存储大模型领域中的解决方案 为了应对大模型的技术需求,腾讯云IaaS、PaaSSaaS等不同产品方向均提供了多样的技术支持手段,主要体现为三个“快”: 数据读取快:GooseFS数据加速,提供高性能存储...大模型的推理应用环节对存储的诉求与当前大数据/AI台对存储的需求大致相同,需要注意的是,基于生成式AI产出的内容更需要关注数据治理,确保内容的合规性。

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Flutter Dart 取消 Future 的 3 种方法

❝作者:坚果 公众号:"大前端之旅" 华为云享专家,InfoQ签约作者,阿里云专家博主,51CTO博客首席体验官,开源项目GVA成员之一,专注于大前端技术的分享,包括Flutter,小程序,安卓,VUE...本文将引导您了解 Flutter Dart 取消 future 的 3 种不同方法。 使用异步包(推荐) async包由 Dart 编程语言的作者开发发布。...一个演示价值超过一千字: 代码 1.通过执行以下操作安装异步包: flutter pub add async 然后运行: flutter pub get 2.main.dart 的完整源代码(附解释...): // main.dart import 'package:flutter/material.dart'; import 'package:async/async.dart'; void main...结论 你已经学会了不止一种方法来取消 Flutter 的Future。从其中选择一个以您的应用程序实现,以使其处理异步任务时更加健壮吸引人。

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数据的 “行式存储“列式存储

传统的关系型数据库,如 Oracle、DB2、MySQL、SQL SERVER 等采用行式存储法(Row-based),基于行式存储数据数据是按照行数据为基础逻辑存储单元进行存储的, 一行数据存储介质以连续存储形式存在...随着大数据的发展,现在出现的列式存储列式数据库。它与传统的行式数据库有很大区别的。 ? 行式数据库是按照行存储的,行式数据库擅长随机读操作不适合用于大数据。...基于列式存储数据数据是按照列为基础逻辑存储单元进行存储的,一列数据存储介质以连续存储形式存在。 ?...IO,避免全表扫描; 3、因为各列独立存储,且数据类型已知,可以针对该列的数据类型、数据量大小等因素动态选择压缩算法,以提高物理存储利用率;如果某一行的某一列没有数据,那存储时,就可以不存储该列的值...主要包括: 1.数据需要频繁更新的交易场景 2.表列属性较少的小量数据库场景 3.不适合做含有删除更新的实时操作 随着列式数据库的发展,传统的行式数据库加入了列式存储的支持,形成具有两种存储方式的数据库系统

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【MindiaX实例】 PHP foreach 获取JSON 单个数据

之前开发MindiaX 主题的时候,遇到一个要解析远程JSON 文件的数据的问题。当时困扰我的是整型与数字字符串是否等价的问题。现在过年有时间,就记录回来。...://dreamafar.qiniudn.com/destination.json'; $json = file_get_contents($json_api_src); $obj = json_decode...图片设置在当天多少号就调用id为多少的图片(你可以看上面的代码),核心判断的地方: if($date->id == $curren_id){} 当初考虑到 $date->id 输出的是字符串,$curren_id则为整型数据...原谅我一开头不懂事,理所当然认为不能成立,然后拼命去寻找PHP 数据类型的转化等方法。后来咨询了一位师兄,给了PHP官方文档页面的说明。 coderunner 里面敲了下确实是如此: ? ?...但要是 5 === "5" 则返回 false的结果了,因为两者属于数据类型不同。这个如果学PHP 的话上面这些都是基础问题了吧,原谅我现在才知道。

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JuiceFS ElasticsearchClickHouse 温冷数据存储的实践

同时,存储介质方面,随着云计算的发展,对象存储以低廉的价格弹性伸缩的空间获得了企业的青睐。越来越多的企业将温、冷数据迁移至对象存储。... ClickHouse ,一个节点配置的多块盘是有优先级的,默认情况下数据会优先落在最高优先级的盘上。这样实现了 Part 从一个存储介质转移到另外一个存储介质上。...迁移的过程,如果底层存储介质的写入性能差,整个迁移的流程也会拖得很长,对于整个 pipeline 或数据管理也会带来一些挑战。...需要注意的是以上测试对象存储是通过 ClickHouse 的 S3 磁盘类型进行访问,这种方式只有数据存储在对象存储上,元数据还是本地磁盘。...除了ES ClickHouse 这两个场景,我们最近也有在做一些尝试,把 Apache Pulsar 的温冷数据下沉到 JuiceFS ,用到的一些策略方案与本文中提到的是类似的,只不过 Apache

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pandas利用hdf5高效存储数据

Python操纵HDF5文件的方式主要有两种,一是利用pandas内建的一系列HDF5文件操作相关的方法来将pandas数据结构保存在HDF5文件,二是利用h5py模块来完成从Python原生数据结构向...store对象进行追加表格查询操作 ❞ 使用put()方法将数据存入store对象: store.put(key='s', value=s);store.put(key='df', value=df...csv格式文件、h5格式的文件,在读取速度上的差异情况: 这里我们首先创建一个非常大的数据框,由一亿行x5列浮点类型的标准正态分布随机数组成,接着分别用pandas写出HDF5csv格式文件的方式持久化存储...()-start2}秒') 图11 写出同样大小的数据框上,HDF5比常规的csv快了将近50倍,而且两者存储后的文件大小也存在很大差异: 图12 csv比HDF5多占用将近一倍的空间,这还是我们没有开启...time.clock() df2 = pd.read_csv('df.csv') print(f'csv读取用时{time.clock()-start2}秒') 图13 HDF5用时仅为csv的1/13,因此涉及到数据存储特别是规模较大的数据

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pandas利用hdf5高效存储数据

Python操纵HDF5文件的方式主要有两种,一是利用pandas内建的一系列HDF5文件操作相关的方法来将pandas数据结构保存在HDF5文件,二是利用h5py模块来完成从Python原生数据结构向...'对应的模式以表格的模式写出,速度稍慢,但是支持直接通过store对象进行追加表格查询操作 ❞ 使用put()方法将数据存入store对象: store.put(key='s', value=s);...,接着分别用pandas写出HDF5csv格式文件的方式持久化存储: import pandas as pd import numpy as np import time store = pd.HDFStore...图11 写出同样大小的数据框上,HDF5比常规的csv快了将近50倍,而且两者存储后的文件大小也存在很大差异: ?...图13 HDF5用时仅为csv的1/13,因此涉及到数据存储特别是规模较大的数据时,HDF5是你不错的选择。

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matinal:SAP 会计凭证数据存储BSEGACDOCA表的变化

有反记账标记的会计分录,业务数据转换规则如下: S + 反记账:转换为H + 金额取反 H + 反记账:转换为S + 金额取反 示例: 借方(S) 应付账款 100 贷方(H) 应收账款 100...反记账=X 转换如下: 借方(S) 应付账款 100 借方(S) 应收账款 -100 ECCS4数据存储 ECCS4会计凭证明细数据存储表:BSEG S4新增数据存储表ACDOCA...针对上述有反记账的FI会计凭证明细数据,ACDOCA表中直接存储根据**“1.2 业务数据转换规则”** 转换之后的数据。...原始数据: 转换后数据:   如下表数据所示: BSEGACDOCA关联字段 编写功能说明书时,需求提供BSEGACDOCA间的关联字段,关联字段如下所示:

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