在使用Jackson序列化和反序列化的时候，一般会设置一些相关特性，例如下面这样的代码：
由于一直在忙于RunnerGo设计及开发工作，公众号疏于更新。目前RunnerGo已进入内测阶段。欢迎大家内测使用。内测地址：https://demo.runnergo.cn/
序列化和反序列化在很多项目中都有应用，Kubernetes也不例外。Kubernetes中定义了大量的API对象，为此还单独设计了一个包(https://github.com/kubernetes/api)，方便多个模块引用。API对象在不同的模块之间传输(尤其是跨进程)可能会用到序列化与反序列化，不同的场景对于序列化个格式又不同，比如grpc协议用protobuf，用户交互用yaml(因为yaml可读性强)，etcd存储用json。Kubernetes反序列化API对象不同于我们常用的json.Unmarshal()函数(需要传入对象指针)，Kubernetes需要解析对象的类型(Group/Version/Kind)，根据API对象的类型构造API对象，然后再反序列化。因此，Kubernetes定义了Serializer接口，专门用于API对象的序列化和反序列化。本文引用源码为kubernetes的release-1.21分支。
optString会在得不到你想要的值时候返回空字符串“ ”或指定的默认值，而getString会抛出异常。
JMeter关联，这几个字看着可能会有点陌生，实际上却是工作中经常会做的一件事情，尤其是接口自动化，它指的是把一个接口的响应作为另一个接口的参数，从而把接口关联起来。
项目地址: github.com/go-playground/validator/v10
端口号 目标服务器的端口号，默认：80 方法 发送 http 请求的方法 路径
@JsonAlias实现:json转模型时，使json中的特定key能转化为特定的模型属性;但是模型转json时，对应的转换后的key仍然与属性名一致
创建 CA 证书和秘钥 kubernetes 系统各组件需要使用 TLS 证书对通信进行加密，本文档使用 CloudFlare 的 PKI 工具集 cfssl 来生成 Certificate Authority (CA) 证书和秘钥文件，CA 是自签名的证书，用来签名后续创建的其它 TLS 证书。 以下操作都在 master 节点即 192.168.161.161 上执行，证书只需要创建一次即可，以后在向集群中添加新节点时只要将 /etc/kubernetes/ 目录下的证书拷贝到新节点上即可 安装 CFS
以下操作都在 master 节点即 192.168.161.161 上执行，证书只需要创建一次即可，以后在向集群中添加新节点时只要将 /etc/kubernetes/ 目录下的证书拷贝到新节点上即可
以上这篇laravel 数据验证规则详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库，利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序，在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置，实现图形化开发极大的方便了开发效率，本章将重点介绍如何运用QJson组件的实现对JSON文本的灵活解析功能。
image.png 在典型看板流程中，完全清空看板后，从事生产的员工可使用看板信号将看板状态设置为空。将看板设置为空之前，系统都会认为此数量仍在看板中。 使用数量信号，从事生产的员工便无需通过将看板状态设置为空来手动触发看板的补货信号。从事生产的员工或 PDC 系统可以在系统中直接输入各个提取数量。系统将从实际看板数量中减去每个提取数量，当看板数量为零时，系统会自动将看板状态设置为空。 第一次从看板中提取数量时，系统会将状态设置为使用中。当看板完全为空时，状态将被设置为空，并将触发补货。当提取数量超出此看板
作者简介 工业聚，携程高级前端开发专家，react-lite, react-imvc, farrow 等开源项目作者。 兰迪咚，携程高级前端开发专家，对开发框架及前端性能优化有浓厚兴趣。 一、前言 过去两三年，携程度假前端团队一直在实践基于 GraphQL/Node.js 的 BFF (Backend for Frontend) 方案，在度假BU多端产品线中广泛落地。最终该方案不仅有效支撑前端团队面向多端开发 BFF 服务的需要，而且逐步承担更多功能，特别在性能优化等方面带来显著优势。 我们观察到有些前端
3、如果value1为null，结果返回vaule2的值。vaule2是你设定的值。
相信大部分的abap顾问应该都是从SAP报表开始起步的，甚至至今大部分人也都认为写个SAP报表程序是简单不过的事情了。作为传统的实施顾问而言，也没什么大的毛病，可是作为资深的运维顾问，只想发问的是，写报表时除了保证数据的准确性，你们可曾考虑过报表的性能问题么？考虑过该报表上线后，能支撑多久么？
本次爬取利用了requests包去请求，bs4去解析页面，同时用了云mongodb，利用pymongdb去链接
Table.Min(table as table, comparisonCriteria as any, optional default as any) as any
1、在 controller 层，首先需要在类上添加 @Validated 注解。
创建表单请求验证 面对更复杂的验证情境中，你可以创建一个「表单请求」来处理更为复杂的逻辑。表单请求是包含验证逻辑的自定义请求类。可使用 Artisan 命令 make:request 来创建表单请求类：
两个不同类型的对象中有字段名称不区分大小写的情况下一样，字段含义一样，需要组装到另一个对象中去，然后就写了一个这种工具类 我的类型比较特殊，老系统和新系统的对象命名大小写命名不一致，并且字段相同类型也有不一致的情况，所以自己写了一个， 不是很完美基本能用。
前面几章我们讲了项目的初始，连接MySQL，这章我们主要实现增删改查接口，在src下新建user文件夹，我们的所有功能都写在这个文件夹下。
曾供职于云盾、简书，资深前端工程师，we-plugin开源项目组成员，现任潮办科技CTO，基于腾讯云·云开发转型全栈开发者，独立完成多个微信小程序从0到1全功能完整上线运行。
在 static 或 proxy 模式下运行 Relay 时，您可以在文件系统上配置项目设置。 Static 项目配置位于 Relay 配置目录的 projects 子目录下，默认位于 .relay/projects。
在双向复制，数据多活中，核心的一个部分就是数据处理，如何保证数据的如下几个问题，是整个方案设计的关键技术。
经常有小伙伴儿跟我咨询，在使用R语言做网络数据抓取时，遇到空值和缺失值或者不存在的值，应该怎么办。 因为我们大多数场合从网络抓取的数据都是关系型的，需要字段和记录一一对应，但是html文档的结构千差万别，代码纷繁复杂，很难保证提取出来的数据开始就是严格的关系型，需要做大量的缺失值、不存在内容的判断。 如果原始数据是关系型的，但是你抓取来的是乱序的字段，记录无法一一对应，那么这些数据通常价值不大，今天我以一个小案例（跟昨天案例相同）来演示，如何在网页遍历、循环嵌套中设置逻辑判断，适时的给缺失值、不存在值填充预
jq 就像sedJSON 数据一样 - 您可以使用它来切片、过滤、映射和转换结构化数据，就像 ,sed和 朋友让您玩文本一样容易。awkgrep
在做自动化的过程中，一定会遇到很多验证的点，但是有些验证功能是通用的，所以我封装了一个通用的验证类，来解决重复验证的问题，之前也写过一个，现在这个增加了一下数组的验证，还有一些隐藏bug的修复。话不多说，分享代码，供大家参考：
PHP 是世界上最好的语言。 在为 App 开发接口过程中，我们必不可少的要为Android和 iOS 工程师们提供返回的数据，如何灵活快速又易懂的返回他们需要的数据是非常关键的。 其实 ThinkPHP 已经把很多我们要用到的都写出来了，我们基本可以使用来返回我们需要的数据。 通信数据的标准格式： code 状态码（200，400 等）； message 提示信息（登录失败，数据返回成功等）； data 返回数据； 函数的封装当然是为了方便我们的使用，使用方法如下： public funct
ElasticSearch可以对查询出的内容中关键字部分进行标签和样式的设置，但是你需要告诉ElasticSearch使用什么标签对高亮关键字进行包裹
url: "/home/level4Menu1",
在 ArcGIS JS API 的开发中， FeatureLayer 可以说是让人又爱又恨， 特别是 ArcGIS JS API 4.x ， FeatureLayer 从服务端加载数据的策略不可控制， 或者说默认的数据加载策略不适合所有的场景， 某些场景下， 需要从先加载数据， 然后在客户端创建 FeatureLayer 。
转载地址: https://www.cnblogs.com/developer-huawei/p/16695295.html
选了 text 之后，因为不是 JSON 字符串，FastAPI 无法正确解析请求体为 dict，所以会报类型错误的提示
null，表示没有引用指向或没有指针，若操作该变量会引发空指针异常，即NullPointerException，NPE。
通过在属性、getter 方法或类级别上使用 @JsonSerialize 注解，可以指定要使用的序列化器。
MySQL5.7 新增两种字段类型：Json 和 Generated，Generated 型的产生和 Json 的关系密不可分，如果没有Generated 类型，Json 类型在强大，生产中可能也无法使用，因为 Json 不支持索引，但是如果要查询 Json 里的数据，没有索引就是全表扫描，在执行效率上肯定是不能用于生产环境的，但是有了 Generated 类型就不同了，Generated 类型简单地说是一个虚拟字段，值是不可更新的，值来源其他字段或者字段间计算或是转化而来的，这种类型是可以创建索引，利用 Generated 的特性，就可以间接的给 Json 类型中的 key 创建索引，解决 Json 不能创建索引的问题。简而言之， Generated 类型的产生，为 Json 类型在索引方面的问题提供了支持。JSON 的值包含单个值、数组、元组、标注的 Json 格式等几种格式。
上一篇中介绍了如果想要同时发送多条请求，那么怎样才能让每条数据某些请求参数改变呢。这就用到了jMeter参数化。在实际测试场景中，我们往往还有这样的需求，登录后服务器响应的token作为下次请求的参数，这就是所谓的参数关联。
终于刷到一条不看答案就能轻松解出来的题目，更重要的是学习到了几种删除列表中元素的方法，值得做一下笔记
Regular Expression 正则表达式 Template 从找到的匹配项中创建字符串的模板 Match No.(0 for Random)
后置处理器是在发出“取样器请求”之后执行一些操作。取样器用来模拟用户请求，有时候服务器的响应数据在后续请求中需要用到，我们的势必要对这些响应数据进行处理，后置处理器就是来完成这项工作的。例如系统登录成功以后我们需要获取SessionId，在后面的业务操作中服务器会验证这个SessionId，获取SessionId这个功能过程就可以用后置处理器中的正则表达式提取器来完成。
Flutter 开发中，Json 数据解析一直是一个痛点，特别是对于从 iOS、Android 或者 Java 转过来的开发者来说尤为明显，在上述平台上开发者习惯了将 Json 数据解析为对象实体然后进行使用，而在 Flutter 上要做到这一步则相对比较麻烦。
近来关于 Kotlin 的文章着实不少，Google 官方的支持让越来越多的开发者开始关注 Kotlin。不久前加入的项目用的是 Kotlin 与 Java 混合开发的模式，纸上得来终觉浅，终于可以实践一把新语言。本文就来小谈一下 Kotlin 中的空处理。
因公司业务功能当中有一个履历的功能,它有多个版本的JSON数据需要对比出每个版本的不同差异节点并且将差异放置在一个新的JSON当中原有结构不能变动,差异节点使用数组对象的形式存储,前端点击标红即可显示多个版本的节点差异数据如下图
首先可以确定的是，你的 API 并没有获得你的请求数据，可以忽略去调试 API，这个问题就是你发送给 API 的数据的问题。
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【解决Jmeter无法连接jdbc】Jmeter Cannot load JDBC driver class ‘com.mysql.jdbc.Driver’
MongoDB早期版本支持multi-key索引，加快数组检索，很受程序员喜欢；在4.2版本又推出了wildCard索引，支持object和数组检索。这两种索引有相似之处，但在功能上wildCard更强大。日常工作中，有同学对这两种索引的使用场景比较模糊，因此在这里抛砖引玉，供大家借鉴。
DWD层:4步建模 作用： 1）对用户行为数据进行解析 2）对核心数据进行判空过滤 3）对业务数据采用维度模型重新建模。 一、DWD层数据分析 首先DWD层数据都来源于ODS层。具体数据可分为两类 1）用户行为数据（多为json） 2) 业务数据 1、 用户行为数据 业务行为数据一般都是来源于前端页面的埋点日志信息 分为 启动日志 和普通日志 启动日志表中每行数据对应一个启动记录，一个启动记录应该包含日志中的公共信息和启动信息。先将所有包含start字段的日志过滤出来，然后使用get_json_object函数解析每个字段。 2、分析用户行为数据 主要通过 hive提供的 get_json_object(“json主题”，”$[i]”)进行提取分析;将获得的数据进行提取，存入表数据中
Spring Boot提供了内置的验证注解，可以帮助简单、快速地对输入字段进行验证，例如检查 null 或空字段、强制执行长度限制、使用正则表达式验证模式以及验证电子邮件地址。
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