中处理JSON格式的模块有json和pickle两个 json模块和pickle都提供了四个方法：dumps, dump, loads, load序列化：将python的数据转换为json格式的字符串反序列化...：将json格式的字符串转换成python的数据类型 json.dump()进行的是对json文件的读写操作，将字典数据写入json的文件中用的就是json.dump，而json.dumps()则是聚焦于数据本身类型的转换...)：用于读取json格式的文件，将文件中的数据转换为字典类型(dict)json.dump()：主要用于存入json格式的文件，将字典类型转换为json形式的字符串 了解这些就好。...pip install pandas 这里我给出可能要使用的一些demo，读取多个json： 以及统计个数： import json import os # 处理嵌套json文件中指定关键字 #...输出 展平操作 https://pandas.pydata.org/docs/ 推荐pandas，自己研究吧。
的读者朋友应该经常会使用query()、eval()、pipe()、assign()等pandas的常用方法（相关知识详见我的pandas专题教程https://www.cnblogs.com/feffery.../tag/pandas/），书写可读性很高的链式数据分析处理代码，从而更加丝滑流畅地组织代码逻辑。 ...~ 2 在Python中配合pipe灵活使用链式写法 我们将使用到pipe这个第三方库，它不仅内置了很多实用的管道操作函数，还提供了将常规函数快捷转换为管道操作函数的方法，使用pip install...，直接产生的结果是生成器类型，所以上面的例子中我们最外层套上了list()来取得实际计算结果，更优雅的方式是配合pipe.Pipe()，将list()也改造为管道操作函数： from pipe import...()展平嵌套数组 如果你想要将任意嵌套数组结构展平，可以使用traverse()： ( [1, [2, 3, [4, 5]], 6, [7, 8, [9, [10, 11]]]] |
Apache Hudi提供了一个HoodieTransformer Utility，允许您在将源数据写入Hudi表之前对其进行转换。有几种开箱即用的转换器，您也可以构建自己的自定义转换器类。...FROM WHERE trip_type='personal_trips'; SELECT * FROM tmp_personal_trips; Flattening转换器 该转换器可以展平嵌套对象...它通过以嵌套方式为内部字段添加外部字段和 _ 前缀来展平传入记录中的嵌套字段。 目前不支持扁平化数组。...下面的示例首先展平传入的记录，然后根据指定的查询进行 sql 投影： --transformer-class org.apache.hudi.utilities.transform.FlatteningTransformer...原文链接：https://hudi.apache.org/docs/transforms 本文为从大数据到人工智能博主「xiaozhch5」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明
写法说明 []：将子列表展平到父列表中 ....：取字典 *：遍历每个元素 列表投影 在一个列表中嵌套了字典，而且每一个元素都是一个json对象，它有2个key键，分别是first、last，如果你想拿到first下的所有value怎么办呢？...而对于null，是不会添加到最终返回的结果数组里的，所以最终结果只有[2, 3]。 展平投影 JMESPath表达式中可以使用多个投影。....instances[].state", dic_1) print(path) # 结果 ['running', 'stopped', 'terminated', 'running'] 总结： []将子列表展平到父列表中...[]会创建一个投影，因此展平投影右侧的任何内容都会投影到新创建的展平列表中。
有五种投影： 列表投影 切片投影 对象投影 展平投影 过滤投影 处理投影需要注意的点 投影分为两个步骤。左侧（LHS）创建一个初始值的JSON数组。...写法说明 []：将子列表展平到父列表中 ....：取字典 *：遍历每个元素 列表投影 在一个列表中嵌套了字典，而且每一个元素都是一个json对象，它有2个key键，分别是first、last，如果你想拿到first下的所有value怎么办呢？....instances[].state", dic_1) print(path) # 结果 ['running', 'stopped', 'terminated', 'running'] 总结： []将子列表展平到父列表中...[]会创建一个投影，因此展平投影右侧的任何内容都会投影到新创建的展平列表中。
在某些时候，数组的元素还是数组，这些类型的数组称为嵌套数组。 要取消数组的嵌套（展平它们），我们不得不使用递归。现在引入 flat()，可以用一行代码完成。...通常在 JavaScript 中，数组的深度可以为无穷大，或者直到内存不足为止。假设一个数组的嵌套深度为3，并且我们仅将其展平到深度 2，那么主数组中仍然会存在一个嵌套数组。 句法 ?...用 flat() 展平一个深度为3的嵌套数组，参数深度为3。 如果将参数深度设为2，我们得到： ? 可以看到输出中仍然有一个未展平的数组。...flatMap() flatMap() 用于展平嵌套数组并根据给出的像 map() 这样的函数更改值。此函数作用于数组并用一个回调函数作为参数。回调函数用于指示数组应该怎样被展平。...在此例中，我们逐个显示 map 和 flatMap 以显示两个函数之间的差异。 map() 返回嵌套数组，而flatMap() 的输出除了数组的展平外，还与 map 的结构相同。
思路 : 先 读取数据到 RDD 中 , 然后 按照空格分割开 再展平 , 获取到每个单词 , 根据上述单词列表 , 生成一个 二元元组 列表 , 列表中每个元素的 键 Key 为单词 , 值 Value...内容为 ['Tom Jerry', 'Tom Jerry Tom', 'Jack Jerry'] 然后 , 通过 flatMap 展平文件, 先按照 空格 切割每行数据为 字符串 列表 , 然后展平数据解除嵌套...; # 通过 flatMap 展平文件, 先按照 空格 切割每行数据为 字符串 列表 # 然后展平数据解除嵌套 rdd2 = rdd.flatMap(lambda element: element.split...展平文件, 先按照 空格 切割每行数据为 字符串 列表 # 然后展平数据解除嵌套 rdd2 = rdd.flatMap(lambda element: element.split(" ")) print...("查看文件内容展平效果 : ", rdd2.collect()) # 将 rdd 数据 的 列表中的元素 转为二元元组, 第二个元素设置为 1 rdd3 = rdd2.map(lambda element
此外，前面也提到，文件名中含有Point字段的文本文件是有多个的；因此希望将所有文本文件中，符合要求的数据行都保存在一个变量，且保存的时候也将文件名称保存下来，从而知道保存的每一行数据，具体是来自于哪一个文件...然后，我们根据给定的目标波长列表target_wavelength，使用条件筛选出包含目标波长的数据行，并将文件名插入到选定的DataFrame中，即在第一列插入名为file_name的列——这一列用于保存我们的文件名...接下来，在我们已经提取出来的数据中，从第二行开始，提取每一行从第三列到最后一列的数据，将其展平为一维数组，从而方便接下来将其放在原本第一行的后面（右侧）。...然后，我们使用pd.DataFrame()函数将展平的数组转换为DataFrame对象；紧接着，我们使用pd.concat()函数将原本的第一行数据，和展平后的数据按列合并（也就是放在了第一行的右侧），...由于我这里的需求是，只要保证文本文件中的数据被提取到一个变量中就够了，所以没有将结果保存为一个独立的文件。
pandas可以通过读取本地的Excel、CSV、JSON等文件来创建DataFrame数据 1、读取CSV文件 比如曾经爬到的一份成都美食的数据，是CSV格式的： df2 = pd.read_csv....jpg] 3、读取json文件 比如本地当前目录下有一份json格式的数据： [008i3skNgy1gqfhixqzllj30jm0x2act.jpg] 通过pandas读取进来： df4 = pd.read_json...女 杭州 读取数据库文件创建 1、先安装pymysql 本文中介绍的是通过pymysql库来操作数据库，然后将数据通过pandas读取进来，首先要先安装下pymysql库（假装你会了）： pip install...它在pandas中是经常使用，本身就是多个Series类型数据的合并。 本文介绍了10种不同的方式创建DataFrame，最为常见的是通过读取文件的方式进行创建，然后对数据帧进行处理和分析。...希望本文能够对读者朋友掌握数据帧DataFrame的创建有所帮助。 下一篇文章的预告：如何在DataFrame中查找满足我们需求的数据
，也是功能最为强大的几种数据结构之一。...2.1 map()的使用 Python中内置的map()函数使得我们可以将某个函数应用到可迭代对象内每一个元素之上。...，就可以参考下面的例子： 图8 7 展平嵌套列表 有些情况下我们会遇到一些嵌套的列表，其每个元素又是各自不同的列表，这种时候我们就可以利用列表推导式来把这种嵌套列表展平，如下面2层嵌套的例子： 图...9 额外补充： 原作者这里只考虑到两层嵌套的列表，如果是更多层嵌套，就需要有多少层写多少for循环，比较麻烦，其实还有一种更好的方法，我们可以使用pip install dm-tree来安装tree这个专门用于展平嵌套结构的库...，可以展平任意层嵌套列表，使用例子如下： 图10 8 检查唯一性 如果你想要查看列表中的值是否都是唯一值，可以使用Python中的set数据结构的特点，譬如下面的例子： 图11 以上就是本文的全部内容
2 修改列表 2.1 map()的使用 Python中内置的map()函数使得我们可以将某个函数应用到可迭代对象内每一个元素之上。 ...7 展平嵌套列表 有些情况下我们会遇到一些嵌套的列表，其每个元素又是各自不同的列表，这种时候我们就可以利用列表推导式来把这种嵌套列表展平，如下面2层嵌套的例子： ?...额外补充： 原作者这里只考虑到两层嵌套的列表，如果是更多层嵌套，就需要有多少层写多少for循环，比较麻烦，其实还有一种更好的方法，我们可以使用pip install dm-tree来安装tree这个专门用于展平嵌套结构的库...，可以展平任意层嵌套列表，使用例子如下： ?...8 检查唯一性 如果你想要查看列表中的值是否都是唯一值，可以使用Python中的set数据结构的特点，譬如下面的例子： ?
RDD 中的每个元素提取 排序键 ; 根据 传入 sortBy 方法 的 函数参数 和 其它参数 , 将 RDD 中的元素按 升序 或 降序 进行排序 , 同时还可以指定 新的 RDD 对象的 分区数..., 统计文件中单词的个数并排序 ; 思路 : 先 读取数据到 RDD 中 , 然后 按照空格分割开 再展平 , 获取到每个单词 , 根据上述单词列表 , 生成一个 二元元组 列表 , 列表中每个元素的...展平文件, 先按照 空格 切割每行数据为 字符串 列表 # 然后展平数据解除嵌套 rdd2 = rdd.flatMap(lambda element: element.split(" ")) print...("查看文件内容展平效果 : ", rdd2.collect()) # 将 rdd 数据 的 列表中的元素 转为二元元组, 第二个元素设置为 1 rdd3 = rdd2.map(lambda element...PySpark 版本号 : 3.4.1 查看文件内容 : ['Tom Jerry', 'Tom Jerry Tom', 'Jack Jerry Jack Tom'] 查看文件内容展平效果 : ['
在一个子帧中为多个用户设备配置的参考信号的符号和数据的符号在子帧中的时域位置关系满足前提一和前提二；前提一为，将每个用户设备的参考信号所需的资源包括在多个参考信号的符号中，前提二为以下条件中的至少一个：...将每个用户设备的多个参考信号设置在每个用户设备的数据的符号之前的参考信号的符号中，和/或每个用户设备的数据的符号之后的参考信号的符号中，从而有效地节省了发送参考信号的开销，满足了资源设计的需求；且部分或全部用户设备可在多个参考信号的符号中包含其参考信号...='utf8'): json_data.append(json.loads(line)) # print('这是文件中的json数据：',json_data) # print('...(json.loads(line)) # print('这是文件中的json数据：',json_data) # print('这是读取到文件数据的数据类型：', type(json_data..._起不好名字就不起了的博客-CSDN博客_python列表套列表变成一个列表 5.3 python-实用的函数-将多个列表合并为一个 抓数据的的时候把数据存在了多个列表里，做数据清洗的时候需要将多个列表中的元素合并为一个列表
这个场景最常见于从一个文件（比如json、npz之类的文件）中读取字典变量到内存当中，再赋值给一个类的成员变量，或者已经生成的实例变量。...，如果遇到嵌套的字典元素，则递归的将该元素添加到下一层级的成员变量中，具体代码如下所示： dict_a = {'f':{'h':8},'g':7} dict_b = {'c':3} class D:...} 8 可以看到，我们最终通过new_D.f.h的方法，成功读取了原有的嵌套字典中的value。...总结概要 本文所解决的问题场景是这样的：如果给定一个字典，比如一般从json文件或者npz文件中加载出来的数据都是字典的数据结构，如果我们希望把这个字典赋值给一个类，且使得字典的key和value分别作为类的成员变量名和成员变量值...对于一个展平的字典而言（没有嵌套字典），我们直接使用update就可以将字典中的所有key和value转变为当前类的成员变量。
图片使用 Pandas 读取 JSON 文件在开始之前，让我们了解如何使用Pandas的read_json()函数从JSON文件中读取数据。...以下是读取JSON文件的步骤：导入所需的库：import pandas as pd使用read_json()函数读取JSON文件：df = pd.read_json('data.json')在上述代码中...，data.json是要读取的JSON文件的路径，df是将数据加载到的Pandas DataFrame对象。...使用 Pandas 从 JSON 字符串创建 DataFrame除了从JSON文件中读取数据，我们还可以使用Pandas的DataFrame()函数从JSON字符串创建DataFrame。...)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
关于映射 实际工作中使用过ES的朋友可能会有和静儿一样的感受。ES存储更新从编码上是很方便。如下，Kubernetes的yaml文件完全可以通过json直接序列化一下，一行代码存入ES。 ?...模板设置包括settings和mappings，通过模式匹配的方式可以使得多个索引重用一个模板。 别名 说起来容易做起来难。调试中，需要反复的权衡和实践。...为了保证数据的完整性，ES默认每次请求结束都会进行一次sync同步操作。但是如果是海量的日志，可以容忍发生故障时丢失一定的数据，可以设成异步来提高写效率。...3>如果不需要使用KEY之间的关系，使用展开提高效率 ES提供了为字段提供嵌套类型。嵌套类型因为包括着嵌套内字段的关系，效率低于将这些字段展平的效率。...静儿解读：如果某项技术在开发时间和能力中作用不大，不要盲目的采用它，不要为了用而用。
String是否为Json 当您需要检查数据是字符串还是 JSON 时，此代码片段会派上用场。假设您从服务器端收到响应并解析该数据，您需要检查它是 JSON 还是字符串。检查下面的代码片段。...数字到数字数组 此代码片段对于将数字转换为数字数组非常有用。使用带映射的扩展运算符，我们可以在一秒钟内完成此操作。...展平数组是将任何有序数组和二维数组转换为一维数组的过程。...简而言之，您可以减少数组的维数。您已经看过“展平数组”片段代码，但是深度展平数组又如何呢？当您有一个大的有序数组并且正常的展平对其不起作用时，此代码片段非常有用。为此，您需要深度平整。...数组到 CSV CSV 是当今广泛使用的电子表格，您可以使用如下所示的简单代码片段将数组转换为 CSV。
Apache Drill主要特征 低延迟 SQL 查询 对文件（例如 JSON、Parquet、文本）和 HBase 表中的自描述数据进行动态查询，而无需在 Hive 元存储中定义元数据。...ANSI SQL 嵌套数据支持 与 Apache Hive 集成（查询 Hive 表和视图，支持所有 Hive 文件格式和 Hive UDF） 使用标准 JDBC/ODBC 驱动程序的 BI/SQL 工具集成...指向数据即可，如文件、目录、HBase表、drill中的数据。...就地查询复杂的半结构化数据 使用 Drill 的无模式 JSON 模型，您可以就地查询复杂的、半结构化的数据。 无需在查询执行之前或期间展平或转换数据。...下面是一个对 JSON 文件的简单查询，演示了如何访问嵌套元素和数组： SELECT * FROM (SELECT t.trans_id, t.trans_info.prod_id
设为 true，表示开启代码控制流展平，这是源代码的一种结构转换，使代码增大且变得难以理解。...controlFlowFlatteningThreshold 和 controlFlowFlattening配合，表示代码控制流展平的概率，此设置对于大代码影响较大，大量的控制流转换会减慢代码速度并增加代码大小...设为true，表示将添加随机废代码到被混淆代码中。该选项会显著增加代码大小（高达200%） deadCodeInjectionThreshold 设置废代码注入的百分比。...此选项会减慢脚本的速度。 stringArrayThreshold 此设置调整将字符串文本插入stringArray的概率（从0到1）。...test.json，并指定输出结果到 b.js，输入 javascript-obfuscator a.js --config test.json --output b.js 上面命令表示， javascript-obfuscator
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