问题背景在某些情况下，我们可能需要从深度嵌套的JSON结构中提取值。...例如，给定以下JSON结构：{ "foo_code": 404, "foo_rbody": { "query": { "info": {...foo_rbody.query.info.acme_nofoo_rbody.query.info.road_runnerxyzzy_rbody.api.items[0].params.bicycle解决方案有多种方法可以从深度嵌套的...JSON结构中提取值。...以下是一些最常用的方法：使用get_path()函数import redef get_path(dct, path): for i, p in re.findall(r'(\d+)|(\w+)',
前言前阵子承接了2个需求，一个数据脱敏，一个是低代码国际化多语言需求，这两个需求有个共同特点，都是以json形式返回给前端，而且都存在多层嵌套，其中数据脱敏的数据格式是比较固定，而低代码json的格式存在结构固定和不固定...今天就来聊下多层嵌套json值如何解析或者替换多层嵌套json解析1、方法一：循环遍历+利用正则进行解析这种做法相对常规，且解析比较繁琐。...解析的方法三，那个悬念做法就是将json与对象映射起来，通过对象来取值4、方法四：先自己发散下，然后看下总结总结本文的多层嵌套json的解析和替换都提供了几种方案，综合来讲是推荐将json先转对象，通过对象操作...对json替换，推荐使用自定义json序列化注解的方式。但这种方式比较适合json的结构以及字段是固定的方式。...对于低代码，本身的json结构是多种多样的，如果要后端实现，一种做法，就是将这些json都映射成对象，但因为json结构多种多样，就会导致要映射的对象膨胀。
数组是有序的数据集合，用[]包围，元素用逗号分隔；对象是无序的数据集合，用{}包围，属性用逗号分隔，属性名和属性值用冒号分隔。 JSON可以形成嵌套结构，即数组或对象中包含其他数组或对象。...遍历JSON有很多好处： ● 提取所需信息：我们可以从嵌套结构的JSON中获取特定信息，比如Alice喜欢什么书或Bob会不会跳舞等。...● 修改或更新信息：我们可以修改或更新嵌套结构的JSON中的特定信息，比如Alice年龄加1或Charlie多了一个爱好等。...● 分析或处理信息：我们可以对嵌套结构的JSON中的特定信息进行分析或处理，比如计算Alice和Bob有多少共同爱好，或者按年龄排序所有人等。...数据 extract_and_download_links(data) 总之，对嵌套结构的JSON进行遍历可以帮助我们更好地理解和利用其中包含的数据，并且提供了更多可能性和灵活性来满足不同场景下的需求
一，基本介绍 本文主要讲spark2.0版本以后存在的Sparksql的一些实用的函数，帮助解决复杂嵌套的json数据格式，比如，map和嵌套结构。...A),get_json_object() B),from_json() C),to_json() D),explode() E),selectExpr() 二，准备阶段 首先，创建一个没有任何嵌套的JSon...这个case class总共有两个字段：整型(作为device id)和一个字符串(json的数据结构，代表设备的事件) // define a case class case class DeviceData...四，如何使用from_json() 与get_json_object不同的是该方法，使用schema去抽取单独列。...五，如何使用to_json() 下面使用to_json()将获取的数据转化为json格式。将结果重新写入kafka或者保存partquet文件。
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。...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...一旦你将嵌套数据扁平化之后，再进行访问，就跟普通的数据格式没啥区别了。
最近研究了一下reflect包，感觉这个包的功能很强大，顺便研究了一下如何在函数中动态创建struct{}，平常我们都是用如下方式定义struct类型。...如果我们有时候读不同的数据库不同的数据表，事先我们又不确定这些数据表的字段，但是数据表是存在另外一个地方，这个时候我们需要动态创建struct类型来临时建类型，以及设置对应的tag和执行的sql进行绑定...下面我们看下如何通过reflect来实现建struct类型。 比如我们要建一个带有Height，Age，Test三个字段的结构。..."json:\"height\""; Age int "json:\"age\""; Test int "json:\"test\"" } 上面是动态创建了struct类型，创建这个类型可以用于绑定查询单个...通过makeslice函数来处理，这样就能创建这个slice了。 好了，到这里我们就先简单讲完动态创建stuct类型以及当前struct转换成slice的案例。
1、问题背景在Python开发中，我们经常需要将复杂的数据结构序列化为JSON字符串，以便存储或传输数据。然而，当数据结构中包含嵌套的自定义类型时，使用内置的json库进行序列化可能会遇到困难。...例如，我们可能需要序列化一个包含多个部门、人员和技能的组织结构。2、 解决方案为了解决这个问题，我们可以采用以下步骤：定义一个自定义的JSON编码器，以便将自定义类型转换为字典。...使用json.dump()函数将数据序列化为JSON字符串，并指定自定义编码器。定义一个自定义的JSON解码器，以便将字典转换为自定义类型。...代码例子以下是一个简单的示例，演示如何使用自定义编码器和解码器来序列化和反序列化一个包含嵌套自定义类型的组织结构：import jsonclass Company(object): def __...(json_string, object_hook=custom_decoder)其实通过上面得了解知道，用上面得方法可以非常轻松的将复杂的数据结构序列化为JSON字符串，并在需要时将其反序列化为原始数据结构
json 反序列化多层嵌套泛型类与java中的Type类型笔记 val typeRef = TypeRef() val result = JSON.parseObject...}, "msg":"Success", "ret":0 } 当拿到上面的数据时，我们想到其对应的类型是Result，所以得想办法将这个json数据反序列化为这个类型才行。...v6 后来发现parseResultV2无法处理类似Result>，原来TypeReference无法处理嵌套的泛型（这里指的是类型参数未确定，而不是类似Result>就无法处理了，它只能处理单层多类型参数的情况，而无法处理嵌套的泛型参数。...//注意，在某些情况下，返回的数组为空。如果此类型表示嵌套在参数化类型中的非参数化类型，则会发生这种情况。
解码JSON数据解码JSON数据是指将JSON格式的数据转换为Go的数据类型。encoding/json包中的json.Unmarshal函数用于将JSON数据解析为Go的数据结构。...嵌套结构体的映射结构体可以包含嵌套的结构体，并且嵌套的结构体也可以进行JSON映射。...以下是两个高级应用场景，展示了如何使用Go语言处理复杂的JSON数据结构，并进行性能优化。复杂JSON结构的处理处理复杂的JSON结构通常涉及嵌套结构体、数组以及动态字段等。...: %+v\n", decodedPost)}在上述代码中，我们定义了一个包含嵌套结构体和数组的复杂数据结构，并演示了如何对其进行编码和解码。...复杂嵌套结构处理复杂嵌套结构的JSON时，需要定义嵌套的Go结构体。
选自“潇洒哥和黑大帅”公众号，一个有爱情的程序员公众号，可以在文章末扫码关注。 学到什么 如何自定义类型？ 如何定义结构体？ 如何初始化结构体？ 如何嵌套结构体？ 如何定义匿名结构体？...如何给类型取别名？ 如何定义结构体标签？ 概念 什么是自定义类型？当 Go 语言中内置的类型，例如：int、string 等等，不能满足需求时，就可以自定义一个类型。 创建自定义类型 1....结构体 结构体是自定义类型中的复合类型，在这个类型中可以包含多个不同的数据类型。 定义了一个 People 类型的结构体，里面包含了两个类型字段。...例如，使用标准包 "encoding/json" 转 json 字符串，通过标签可以声明将结构体字段转成对应的名称。...type byte = uint8 在内置类型中，byte 类型就是 uint8 类型的别名。
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...string `json:"id"` Password string `json:"-"` } 嵌套字段 Golang支持struct的嵌套，如： type App struct {...App Org } 举个栗子，我们现在要将一个[]byte值反序列化为AppWithOrg的结构体： data := []byte(` { "id": "k34rAT4...，但当Golang不知道如何将你的数据类型序列化为Json时就会报错（比如你尝试序列化包含nil pointer的数据类型时）。
在json 序列化时，可以自动处理哪些数据类型 可以处理的数据类型 str int list tuple dict bool None 但datetime不支持jaon 序列化 2....在json 序列化时，如何处理日期类型 ''' default ''' import json from datetime import datetime, date class DateToJson...(json.JSONEncoder): def default(self, obj): if isinstance(obj, datetime):...obj, date): return obj.strftime('%Y-%m-%d') else: return json.JSONEncoder.default...(self, obj) d = {'name':'Bill', 'date':datetime.now()} print(json.dumps(d, cls=DateToJson
： 包含但不限于： 基于特定字段的排序 基于Nested对象字段的排序 基于特定脚本实现的排序 等等.........字段排序分类中的：基于特定字段的排序和基于 Nested 对象字段的排序，是对整个查询结果集进行排序，这在 Elasticsearch 中通常是针对顶层文档字段或者简单嵌套字段进行的。...3、尝试拆解实现 咱们要先模拟构造数据，包含创建索引和bulk 批量构造写入数据两个部分。...创建索引如下： PUT /example_index { "mappings": { "properties": { "keyProperty": { "type...是的，就是传统的数组排序的脚本实现。当没有办法的时候，不考虑性能的时候，笨办法也是办法。 在 Elasticsearch 中处理大量数据时运行复杂的脚本可能会消耗较多的计算资源！
结构体嵌套可分匿名结构体嵌套和具名嵌套。...这两种方式在进行json序列化时的行为会有所不同。下面通过示例来说明。 匿名嵌套 匿名嵌套是指在结构体中不指定字段名，只指定类型的字段。匿名嵌套在json序列化时，会直接输出类型对应的字段。...序列化User，但是不想把密码也序列化，又不想修改User结构体，这个时候我们就可以使用创建另外一个结构体PublicUser匿名嵌套原User，同时指定Password字段为匿名结构体指针类型，并添加...json数据中可能会使用字符串类型的数字，这个时候可以在结构体tag中添加string来告诉json包从字符串中解析相应字段的数据： type Card struct { ID int64...首先你需要知道的是，如果你能够为某个类型实现了MarshalJSON()([]byte, error)和UnmarshalJSON(b []byte) error方法，那么这个类型在序列化（MarshalJSON
1.如何知道创建的 Pod 的 CPU 类型是 Intel 还是 AMD ？...方法一：登录 POD 内查看登录到 Pod 后查看，cat /proc/cpuinfo方法二：控制台查看1.先查看对应 pod 的资源名称（EKS 所在的超级节点会占用集群私有网络的一个网卡，直接在弹性网卡查看即可...）2.账单明细控制台查看对应资源的扣费明细未完待续。。。
/golang/protobuf/protoc-gen-go 简单的例子 我们创建一个p.proto文件这个例子中message代表一个消息类型，在消息类型中有三个字段，这里不在多说，大家都明白...--go_out=plugins=grpc:. p.proto 可以看到编译后出现了p.pb.go的文件，打开这个文件可以看到，有下面部分代码，我们的消息类型变成了一个结构体 type RequestParm...[]byte `json:"-"` XXX_sizecache int32 `json:"-"` } 在这个结构体中出现了一些基础的方法，如下 语法介绍【...`json:"-"` XXX_sizecache int32 `json:"-"` } 嵌套类型 message SearchResponse...`json:"-"` } 可以看到在编译之后的代码是一个*any.Any的指针数组，那么如何使用呢？
问题2：FlatBuffers 如何做到默认值不占存储空间的（Table 结构内的变量）。 问题3：FlatBuffers 如何做到字节对齐的。...问题6：FlatBuffers 如何根据 Scheme 自动生成编解码器。 问题7：FlatBuffers 如何根据 Scheme 自动生成 Json。...string 本质上也可以看做是 byte 的 vector ，因此创建过程和 vector 基本一致，唯一的区别就是字符串是以null结尾，即最后一位是 0。...3 自动生成Json FlatBuffers 的主要目标是避免反序列化。通过定义二进制数据协议来实现的，一种将定义好的将数据转换为二进制数据的方法。由该协议创建的二进制结构无需进一步解码即可读取。...因此在自动生成json时，只需要提供二进制数据流和二进制定义结构就可以读物数据，转换成json。 Json结构与 FlatBuffers 结构保持一致。 默认值不输出 Json。
在数据处理和分析中，JSON是一种常见的数据格式，而Pandas DataFrame是Python中广泛使用的数据结构。...使用DataFrame()函数创建DataFrame：df = pd.DataFrame(data)在上述代码中，df是创建的Pandas DataFrame对象，其中包含从JSON字符串转换而来的数据...解析嵌套 JSON 数据在处理JSON数据时，我们经常会遇到嵌套的JSON结构。为了正确解析和展开嵌套的JSON数据，我们可以使用Pandas的json_normalize()函数。...)函数解析嵌套的JSON数据：df = json_normalize(data, 'nested_key')在上述代码中，data是包含嵌套JSON数据的Python对象，nested_key是要解析的嵌套键...我们还探讨了如何解析嵌套的JSON数据，并提供了一个从公开API获取JSON数据并转换为DataFrame的案例。最后，我们提供了一些常见的JSON数据清洗和转换操作。
本节的主题：内置库 json 大纲： 自己总结的使用方法 官方支持的API 学到了什么 ---- 自己总结的用法 既然是 json 操作，那么核心应该是包括两个方面： 序列化：go 数据类型转换为 json...city_shanghai json 内还可以转换类型，比如 age 原本 int 类型，最后转化为 string 类型 json 转换为 结构体： func UnMarshalExample(value...20 GuangDong } 好，至此，我们常用的 json 操作就这些，主要两个方面：Marshal 和 UnMarshal 大概讲述了下 结构体的 tag 的作用： 比如如何定义字段名称 比如如何忽略字段...比如如何更改类型 比如如何零值忽略 官方文档 列举几个再常用的： func Valid(data []byte) bool type Marshaler 接口，可以自己定义序列化的返回值 type Unmarshaler...内置的库其实已经满足要求，但是对于复杂的嵌套的数据类型，想要获取某个字段的值则相当费劲 所以衍生了各种各样的号称高性能的 json 解析库 各 json 解析库性能比对 | 各 json 解析库性能比对
1 主窗口的类型PyQt中的窗口部件：QMainWindow，QWidget，QDialog。...窗口分类 说明 QMainWindow包含菜单栏，工具栏，状态栏，标题栏，是最常见的窗口形式QDialog对话窗口的基类，一般用于执行一些短期任务，无上述几个栏QWidget 不确定窗口的用途就使用Widget...，可作为顶层窗口（QMainWindow），可以嵌入到其他窗口2 QMainWindow2.1 常用方法QMainWindow就是一个顶层窗口，它可以包含很多界面元素，如菜单栏、工具栏、状态栏、子窗口等等...addToolBar(self, str) -> QToolBar """ return QToolBar2.1.2 centralWidget返回窗口中心的控件...__doc__ """ menuBar(self) -> QMenuBar """ return QMenuBar2.1.4 setCentralWidget设置窗口中心的控件
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
