Rust 中，有一个神奇的函数 parse。它定义在 std:str 下面。因为字符串中可以存放各种信息（如果加上序列化的话），对字符串的解析就显得特别重要，而且很通用。于是 Rust 就赋予了这个函数强大（几乎无限）的功能。
Rust不支持函数/结构体的特化，它支持的是针对 impl 块的特化。我们可以为一组类型，impl 一个 trait，同时为其中的一部分更特殊的类型，impl 同一个 trait。
直接使用第三方库serde,serde_json,serder_yaml,serde-tuple-vec-map 进行反序列化 对xray的yml文件进行解析，在构造结构体的时候，我们发现，有一些看上去应该是HashMap类型的变量，执行起来却必须是有序的,如
大家好，我是「柒八九」。一个「专注于前端开发技术/Rust及AI应用知识分享」的Coder。
最近有一个老旧的nodejs项目需要移植到rust，其中一部分严重依赖nodejs的json-rules-engine库，于是昨天抽时间移植了该项目的部分功能到rust，尚不支持优先级和缓存。
接上一篇继续，今天学习如何从Request请求中提取想要的内容，用axum里的概念叫Extract。
v4.1文章链接，https://epage.github.io/blog/2023/01/clap-v4-1/
Rust是一门现代的、安全的系统级编程语言，它提供了丰富的元编程特性，其中派生宏（Derive Macros）是其中之一。派生宏允许开发者自定义类型上的trait实现，从而在编译期间自动实现trait。在本篇博客中，我们将深入探讨Rust中的派生宏，包括派生宏的定义、使用方法以及一些实际应用案例，以帮助读者充分了解派生宏的魅力。
Rust 生态中的 reqwest 和 serde 两个 crate，对使用 Rust 语言进行各类开放 web API 调用提供了强力支持。我们使用 Rust 语言及其相关 crate，对 github web api 进行调用，通过从查询 GitHub API、检查 API 资源是否存在、使用 GitHub API 创建和删除 Gist、使用 RESTful API 分页、处理速率受限 API 等几个实例来做一个展示。
protobuf 作为目前各大公司中最广泛使用的高效的协议数据交换格式工具库，会大量作为流式数据传输的序列化方式，所以在 flink sql 中如果能实现 protobuf 的 format 会非常有用（目前社区已经有对应的实现，不过目前还没有 merge，预计在 1.14 系列版本中能 release）。
因为是复刻Java系的Mybatis，因此框架暂命名 Rbatis。小部分功能还在进行中。github链接https://github.com/rbatis/rbatis
在使用Hive处理数据的过程中会遇到各种各样的数据源，其中较为常见的是JSON格式的数据，Hive无法直接处理JSON格式的数据，需要依赖于JSONSerDe。SerDe即序列化和反序列化，JSONSerDe基本思想是使用json.org的JSON库，使用这个库可以读取一行数据并解析为JSONObject，然后解析到Hive中的数据行。因此JSON文件的每行必须是一个完整的JSON，一个JSON不能跨越多行。本文档介绍的是JsonSerDe，该库的地址为：https://github.com/rcongiu/Hive-JSON-Serde。它的特点如下：
这里写了个通用的格式，key:value类型。可以直接使用，我们为了练习，强行二次json序列化一下。
warp is a super-easy, composable, web server framework for warp speeds.
上一篇文章《做个简单的 reverse proxy》中我提到了最近做的一个小工具 wormhole。基本的功能已经跑通，后续的增强功能可以按照之前的设计慢慢迭代：
https://my.oschina.net/u/3374539/blog/5033469
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下可观测性领域的核心项目—— DeepFlow，即 “基于 eBPF 和 Wasm 技术，实现 Zero Code（零侵扰）和 Full Stack （全栈）的可观测性” 。
2）ODS层要保存全部历史数据，故其压缩格式应选择压缩比较高的，此处选择gzip。
一个 TOML 文件解析库，灵活的配置管理是大多数程序都需要的功能，使用配置文件可以让程序更加灵活，更方便适应不同的使用情况、运行环境等等。这次的toml解析器就可以协助程序的配置管理。
性能是开发者为其应用程序选择 Rust 的首要原因之一。事实上，它是 rust-lang.org 主页上 ["为什么选择Rust？"](https://www.rust-lang.org/#:~:text=Version%201.55.0-,Why%20Rust%3F,-Performance ""为什么选择Rust？"")一节中列出的第一个原因，甚至在内存安全之前。这也是有原因的，许多基准测试表明，用Rust编写的软件速度很快，有时甚至是最快[2]的。但这并不意味着所有用Rust编写的软件都能保证快速。事实上，写低性能的Rust代码是很容易的，特别是当试图通过Clone 或Arc替代借用来""安抚""借用检查器时，这种策略通常被推荐给 Rust 新手。这就是为什么对 Rust 代码进行剖析和基准测试是很重要的，可以看到任何瓶颈在哪里，并修复它们，就像在其他语言中那样。在这篇文章中，我将根据最近的工作经验，展示一些基本的工具和技术，以提高 mongodb crate 的性能。
序列化 (Serialization)将对象的状态信息转换为可以存储或传输的形式的过程。在序列化期间，对象将其当前状态写入到临时或持久性存储区。以后，可以通过从存储区中读取或反序列化对象的状态，重新创建该对象。
json_find.rs文件是Rust源代码中jsondoclint工具的一部分。该工具用于在文档注释中查找JSON示例并验证其格式。
本文来自 AirCloud 的知乎投稿：https://zhuanlan.zhihu.com/p/104299612
本文主要记录博主在生产环境中踩的 flink 针对 java enum serde 时的坑。
本文已上述的错误为切入点，分析下异常原因以及Hive相关的关于Format的异常。主要内容如下：
在很多情况下，我们会有把 Python 对象进行序列化或反序列化的需求，比如开发 REST API，比如一些面向对象化的数据加载和保存，都会应用到这个功能。
目前解析Json的工具包有，Gson，FastJson，Jackson，Json-lib。综合来看，Jackson的性能较优，稳定性也比较高，而且spring-boot-starter-web默认会引入Jackson包。因此介绍一下Jackson的使用。
Axum 是 tokio 官方出品的一个非常优秀的 web 开发框架，一经推出，就博得了我的好感，让我迅速成为它的粉丝。相比之前我使用过的 Rust web 框架，如 rocket，actix-web，axum 对我最大的吸引力就是它优雅的架构：它没有选择从零开始另起炉灶，而是以同样非常优秀的 tower 库的 Service trait 为基石，构建其功能。
Json（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式。诞生于 2002 年。易于人阅读和编写。同时也易于机器解析和生成。Json 是目前主流的前后端数据传输方式。
上一篇的hello world里，示例过于简单，仅仅只是返回了一个字符串，实际上axum的response能返回各种格式，包括:
引言 将 Java 对象序列化为二进制文件的 Java 序列化技术是 Java 系列技术中一个较为重要的技术点，在大部分情况下，开发人员只需要了解被序列化的类需要实现 Serializable 接口，使用 ObjectInputStream 和 ObjectOutputStream 进行对象的读写。然而在有些情况下，光知道这些还远远不够，文章列举了笔者遇到的一些真实情境，它们与 Java 序列化相关，通过分析情境出现的原因，使读者轻松牢记 Java 序列化中的一些高级认识。 回页首 文章结构 本文
在Flutter中它的网络请求和数据解析稍微的比较麻烦一点，因为Flutter不支持反射机制。相信大家都看到这么一条，就是Flutter不支持反射，那首先有一点需要我们明白的。什么是反射？不知道大家看到这个问题的时候，有多少人脑子里面是一下子能闪出反射的概念的，我们首先还是说说，什么是反射机制。
Qovery Engine是一个开源抽象层库，仅需几分钟，它就可以轻松地在AWS，GCP，Azure和其他云提供商上部署应用程序。Qovery引擎是用Rust编写的，并利用Terraform，Helm，Kubectl和Docker来管理资源。
像Golang 借助微服务和云原生的春风，构建了强大的生态系统。Python在数据分析和机器学习，构建了简洁实用的生态系统。
java开发中经常会遇到json的序列化与反序列化，常用的json序列化工具有阿里的Fastjson、spring mvc内置的Jackson、还有就是我们接下来要说的谷歌的Gson。
【通知】前面几天向小伙伴们征求了一下意见是否要每天发文章，通过后台有很多的小伙伴都给我留了言，在此首先感谢小伙伴们对公众的支持和关注。然后，经过小伙伴们的大部分的意见，大多数小伙伴还是希望每天发一篇文章，希望能够坚持。同时，我也看到留言说，每天发看不完，这个我现在会把每天更新的文章放在“文章目录”，这样方便翻阅。因此，暂时还是每天都发一篇文章，同时，也希望小伙伴们持续关注，当然，如果小伙伴们能置顶我的公众号的话，那我的福利，你一定能第一时间看到的，哈哈。 如果你只知道实现 Serializable 接口的
前几天被几个技术博主的同一篇公众号文章 fastjson又被发现漏洞，这次危害可导致服务瘫痪！ 刷屏，离之前漏洞事件没多久，fastjson 又出现严重 Bug。目前项目中不少使用了 fastjson 做对象与JSON数据的转换，又需要更新版本重新部署，可以说是费时费力。与此同时，也带给我新的思考，面对大量功能强大的开源库，我们不能盲目地引入到项目之中，众多开源框架中某个不稳定因素就足以让一个项目遭受灭顶之灾。趁着周末，在家学习下同样具备JSON与对象转换功能的优秀开源框架 Gson，并且打算将今后项目使用 fastjson 的地方逐渐换成使用 Gson，记录下学习总结的内容，希望对小伙伴也有所帮助。
在做项目时候需要将json对象转化为String字符串，很自然的可以想到使用toJSONString方法，那么这里问题就来了，在使用该方法的时候发现了一个问题，当接收到的报文有null值时，在转化为json字符串时为null的字段会被自动过滤掉，查询资料字后发现可以使用一些序列化的参数来处理这种情况
数据结构要在网络中传输或保存到文件，就必须对其编码和解码；目前存在很多编码格式：JSON，XML，gob，Google 缓冲协议等等。Go 语言支持所有这些编码格式；在本节，我们将讨论前三种格式。
HTMLUnit可以用来做爬虫的。Jsoup比他跟简洁。使用python语言进行爬虫.开箱即用。
Hive 元数据是 Hive 管理数据的根本所在，其他系统接入 Hive 也是通过元数据服务的。本篇文章主要介绍 Hive 元数据表的基本信息，元数据服务放在下篇文章讲。这里我所说的元数据特指 Hive 元数据库的表。
特别是 Serde 在 Rust 1.0.0 发布之前就已经可用，其背后的理念是使用 trait 解耦对象，并从序列化格式中进行序列化/反序列化，这是一个非常强大的思想。格式编写者只需实现 Serde 的 trait 即可，而用户通过#[derive(Serialize，Deserialize)]对其对象进行序列化，而无需考虑格式。
上一篇文章介绍了Jackson中的映射器ObjectMapper，以及如何使用它来实现Json与Java对象之间的序列化和反序列化，最后介绍了Jackson中一些序列化/反序列化的高级特性。而本文将会介绍Jackson中的一些常用的（序列化/反序列化）注解，并且通过示例来演示如何使用这些注解，从而来提高我们在处理Json上的工作效率。
在serializer序列化中，我们通过创建序列化器对象的方式地简化了视图函数的代码，前端传入的数据通过反序列化操作进行了各种数据校验，代码如下：
我的思想被神经元序列化成一句句要表达的语言，进而推动我的双手将其序列化成在蓝牙键盘上有节奏的敲击出的字符流。
PIG中输入输出分隔符默认是制表符\t，而到了hive中，默认变成了八进制的\001， 也就是ASCII： ctrl - A Oct Dec Hex ASCII_Char 001 1 01 SOH (start of heading) 官方的解释说是尽量不和文中的字符重复，因此选用了 crtrl - A，单个的字符可以通过 row format delimited fields terminated by '#'; 指定，PIG的单个分隔符的也可以通过 PigStor
当我有一个想法，并且这个想法很有意思，正好戳中我技能的盲区时，我便有一种强大的要将其实验一番的冲动。自从上周做一个「前端中的后端」的想法出炉后，这周我几乎寝食难安，随时随地都在想这件事，所以后来干脆撸起袖子开干，毕竟 Linus 大神告诫我们：
这个周末被几个技术博主的同一篇公众号文章 fastjson又被发现漏洞，这次危害可导致服务瘫痪！ 刷屏，离之前的漏洞事件没多久，FastJson 又出现严重 Bug。目前项目中不少使用了 FastJson 做对象与JSON数据的转换，又需要更新版本重新部署，可以说是费时费力。与此同时，也带给我新的思考，面对大量功能强大的开源库，我们不能盲目地引入到项目之中，众多开源框架中任一个不稳定因素就足以让一个项目遭受灭顶之灾。趁着周末，在家学习下同样具备对象JSON相互转换功能的优秀开源框架 Gson，并且打算将今后项目使用 FastJson 的地方逐渐换成使用 Gson，记录下学习总结的内容，希望对小伙伴也有所帮助。
通过将 结构化的数据 进行 串行化（序列化），从而实现 数据存储 / RPC 数据交换的功能
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