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    python处理json数据(复杂的json转化成嵌套字典并处理)

    一 什么是json json是一种轻量级的数据交换格式。它基于 [ECMAScript]((w3c制定的js规范)的一个子集,采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。...简洁和清晰的层次结构使得 JSON 成为理想的数据交换语言。 易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成,并有效地提升网络传输效率。...我们用浏览器打开json文件往往是一堆字符形式的编码,python处理过后会自动转化为utf8格式 有利于使用。...二 python处理所需要的库 requests json 如果没有安装 requests库可以安装 安装方法在我以前的文章里 三 代码实现 __author__ = 'lee' import...requests import json url = '你需要的json地址' response = requests.get(url) content = response.text json_dict

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    .net core读取json文件中的数组和复杂数据

    首先放出来需要读取的jsoin文件内容,这次我们主要来说如何读取plist和hlist,前面的读取方法可以参照之前的文章,链接如下 .net Core 配置文件热加载 .Net Core读json文件...server1name": "bbc", "server2port": "192.1678.11.15" } ] } 这里我将介绍四种方法读取plist与hlist 使用:运算符读取 我在configuration...new ConfigurationBuilder() .SetBasePath(Environment.CurrentDirectory) .AddJsonFile($"appsettings.json...在使用这个方法之前需要添加Microsoft.Extensions.Configuration.Binder引用 这个方法的作用是可以直接获得想要的类型的数据 configuration.GetValue...复制json文件,粘贴的时候,选择 编辑-> 选择性粘贴->将json粘贴为实体类,这样可以自动生成实体类 这里附上我粘贴生成的类 public class Rootobject

    30010

    Spark高级操作之json复杂和嵌套数据结构的操作二

    一,准备阶段 Json格式里面有map结构和嵌套json也是很合理的。本文将举例说明如何用spark解析包含复杂的嵌套数据结构,map。...二,如何使用explode() Explode()方法在spark1.3的时候就已经存在了,在这里展示一下如何抽取嵌套的数据结构。...在一些场合,会结合explode,to_json,from_json一起使用。 Explode为给定的map的每一个元素创建一个新的行。比如上面准备的数据,source就是一个map结构。...三,再复杂一点 在物联网场景里,通畅物联网设备会将很多json 事件数据发给他的收集器。...通过version进行join操作 val joineDFs = thermostateDF.join(cameraDF, "version") 四,总结 这篇文章的重点是介绍几个好用的工具,去获取复杂的嵌套的

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    Json在Go中的使用

    m Message err := json.Unmarshal(b, &m) //result:如果b包含符合结构体m的有效json格式,那么b中存储的数据就会保存到m中,比如: m = Message...{ Name: "Alice", Body: "Hello", Time: 1294706395881547000, } Struct Tags 在Golang中构建字段的时候我们可能会在结构体字段名后增加包含在倒引号...信息去解析字段值 Golang中可导出的字段首字母是大写的,这和我们在Json字段名常用小写是相冲突的,通过Tag可以有效解决这个问题 在Tag信息中加入omitempty关键字后,序列化时自动忽视出现...后,序列化后的Json为{} //如果不加上omitempty,序列化后的Json为{"some_field": ""} 跳过字段:在Tag中加入"-" type App struct { Id...string `json:"id"` Password string `json:"-"` } 嵌套字段 Golang支持struct的嵌套,如: type App struct {

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    Django Rest Framework中嵌套关系的JSON序列化

    在 Django Rest Framework (DRF) 中,处理嵌套关系的 JSON 序列化是一个常见需求。以下是如何实现嵌套关系序列化的详细说明,包括序列化器定义、模型关系以及常见用法。...return self.jobmst_name class Meta: managed = False db_table = 'jobmst'我们希望能够将这两个模型的数据序列化成一个嵌套的...访问URL http://localhost/TidalDEV/50244/,会返回Jobmst和Jobdtl模型数据的JSON序列化结果,其中Jobmst的jobmst_id为50244。...总结通过以上步骤,我们实现了在Django Rest Framework中对嵌套关系的JSON序列化。这为我们提供了更加灵活的方式来处理复杂的数据结构,并将其转换为JSON格式。...这样可以高效处理复杂的嵌套关系,提升 API 的可用性和性能!

    11010

    盘点Python中4种读取json文件和提取json文件内容的方法

    前言 前几天在才哥的交流群有个叫【杭州-学生-飞飞飞】的粉丝在群里问了一个json文件处理的问题。 看上去他只需要follower和ddate这两个字段下的对应的值。...我们知道json是一种常见的数据传输形式,所以对于爬取数据的数据解析,json的相关操作是比较重要的,能够加快我们的数据提取效率。...2、jsonpath方法一 关于jsonpath的用法,之前在这篇文章中有提及,感兴趣的小伙伴也可以去看看:数据提取之JSON与JsonPATH。...这里墙裂给大家推荐jsonpath这个库,感兴趣的小伙伴可以学习学习,下次再遇到json文件提取数据就再也不慌啦!...文中提供了4种方法,亲测可行,小编相信肯定还有其他的方法的,也欢迎大家在评论区谏言。 如果需要本文的json文件做测试的话,可以前往小编的git进行获取。

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    使用presto数据库在字符数字比较中遇到的坑

    1.事情的始末 公司的sql查询平台提供了HIVE和Presto两种查询引擎来查询hive中的数据,由于presto的速度较快,一般能用presto跑就不用hive跑(有的时候如果使用了hive的UDF...有一个需求需要统计某个时间小于100000s的所有记录,这个时间存在一个map中,然后自然想到的就是where map["stat_time"] 的数据特别少...2.扩展 不过为了安全,健壮性和可读性考虑,还是应该加上一些转换函数,hive和presto中都提供了cast转换 cast(value AS type) → type 显式转换一个值的类型。...try_cast(value AS type) → type 与cast类似,不过,如果转换失败会返回null,这个只有presto有 另外需要注意的是 hive中的int类型是就是int,而presto...中是包装类型Integer,如果cast的type写错也会报错

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    深度学习在复杂系统中的应用

    在接下来的内容中,我们将深入探讨复杂系统的特点、深度学习的方法,以及具体的应用实例,最后展望未来的研究方向和挑战。...1.4 多尺度与异质性 在复杂系统的分析中,常常需要在不同时间和空间尺度上进行考量。不同尺度上的行为可能显著不同,而在一个模型中整合这些不同的尺度是一个挑战。...3.1 气候建模 气候建模是深度学习在复杂系统中的一个重要应用领域。...在复杂系统中,提高模型的可解释性对于科学研究和实际应用均至关重要。未来的研究方向之一是开发可解释的深度学习方法,使得科学家和决策者能够理解模型的判断基础。...此外,利用图神经网络处理复杂系统中的多维数据,可能会带来新的突破,尤其是在处理涉及多个交互主体的系统时。 结论 深度学习在复杂系统中的应用潜力巨大,能够为理解和解决复杂问题提供新的工具与方法。

    10910

    YAML 对于嵌套结构非常灵活,那么如何确保复杂嵌套结构的 YAML 文件在不同系统和环境中的兼容性?

    确保复杂嵌套结构的 YAML 文件在不同系统和环境中的兼容性,可以采取以下几个步骤: 遵循 YAML 标准:首先要确保 YAML 文件遵循 YAML 标准的语法规则和约定。...使用字符串引用符号:复杂嵌套结构中可能包含各种特殊字符和符号,为了确保兼容性,可以使用单引号或双引号将这些内容包裹起来,以避免解析器意外识别和解释这些字符。...尽量避免使用特定于某个环境或系统的功能:为了提高兼容性,应尽量避免在 YAML 文件中使用特定于某个环境或系统的功能或特性。...测试和验证:在不同系统和环境中测试和验证 YAML 文件的解析和处理过程。可以使用不同的解析器和工具进行测试,确保 YAML 文件在多个系统和环境中的兼容性。...通过以上步骤,可以尽可能地确保复杂嵌套结构的 YAML 文件在不同系统和环境中的兼容性。

    15010
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