对于后台管理系统而言（这里指前端部分），可视化的表格展现数据是必不可少的部分，而将这些表格数据导出为 Excel 或 Number 等软件可打开的文件的这种需求也很常见，一般这个功能都是在服务器端如 node 实现，但是现在我们换一个角度。
JSON的全称是JavaScript Object Notation"，是JavaScript对象表示法， 它是一种基于文本，独立于语言的轻量级数据交换格式。
一个简单的LIST(或LIST ALL)返回一个字符串，其中包含一个逗号分隔的列表，该列表由所选行中string-expr的所有值组成。 其中string-expr为空字符串(")的行由逗号分隔列表中的占位符逗号表示。 string-expr为NULL的行不包含在逗号分隔的列表中。 如果只有一个string-expr值，并且是空字符串(")，LIST返回空字符串。
在处理JSON数据时，有时可能会遇到"json.decoder.JSONDecodeError: Expecting ','"的错误，如下图的情况，本文将介绍这个错误的原因以及一些常见的解决方法。
git clone https://github.com/maurosoria/dirsearch
逗号分隔值（Comma-Separated Values，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。
文本文件中，一般需要指定导出数据的行记录分隔符，不同的数据需求，有些不一样，但因为它也是非常自由的，没有像Excel或数据库或xml、json这些结构化的数据。
dirsearch是一种高级的命令行工具，旨在对web服务器中的目录和文件进行暴力激活成功教程。
dirsearch是一个基于python3的命令行工具，常用于暴力扫描页面结构，包括网页中的目录和文件。相比其他扫描工具disearch的特点是：
在 Go 语言中，对结构体进行 JSON 编解码是非常常见的操作。不过有时候，我们可能会遇到一些特殊的需求，比如要将切片转换为逗号分隔的字符串。这时候，我们可以通过自定义结构体的 JSON 转换方法来实现。以下将详细讲解这个技术。
CIS[1]即Center for Internet Security (CIS) 为安全基准计划提供了定义明确、公正、基于一致性的行业最佳实践来帮助组织评估和增强其安全性
CSV是一种古老的数据传输格式，它的全称是Comma-Separated Values（逗号分隔值）。出生在那个标准缺失的蛮荒年代，CSV的标准一直（到2005年）是NULL——世间存在着N种CSV格式，它们自成体系，相互不兼容。比如我们从名字可以认为CSV至少是一种使用逗号分隔的格式，但是实际上，有的CSV格式却是使用分号(;)去做分隔。假如，不存在一种标准，那么这东西最终会因为碎片化而发展缓慢，甚至没落。本文讨论的CSV格式是基于2005年发布的RFC4180规范。我想，在这个规范发布之后，大家应该会更加自觉的遵从这套规范去开发——虽然这套标准依旧存在着一些致命的缺陷。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
在Hive中会有很多数据是用Json格式来存储的，如开发人员对APP上的页面进行埋点时，会将多个字段存放在一个json数组中，因此数据平台调用数据时，要对埋点数据进行解析。接下来就聊聊Hive中是如何解析json数据的。
最近业务中涉及到了csv文件的读写，本以为是非常简单的一件事情。结果却踩了几个坑。想象一下下面这段写csv文件的代码有什么问题？
使用 logstash 导入数据到 ES 时，由三个步骤组成：input、filter、output。整个导入过程可视为：unix 管道操作，而管道中的每一步操作都是由 "插件" 实现的。使用 ./bin/logstash-plugin list 查看 logstash 已安装的插件。
我个人主要是做一些后端的工作，比如php、python、c之类的，c比较少，最主要的是php，不过我非常喜欢js，所以经常会愿意去写一些小玩意自娱自乐。
node-problem-detector的作用是收集k8s集群管理中节点问题，并将其报告给apiserver。它是在每个节点上运行的守护程序。node-problem-detector可以作为DaemonSet运行，也可以独立运行。当前，GCE集群中默认开启此扩展。 项目地址: https://github.com/kubernetes/node-problem-detector
key1,key2必须为字符串，value1y余value2可以是string，number，对象，array
JSON（JavaScript Object Notation）是一种基于JavaScript语言的轻量级数据交换格式，它用键值对的方式来表示各种数据类型，包括字符串、数字、布尔值、空值、数组和对象。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。
Elasticsearch 提供了 _mget 和 _bulk API 来执行批量操作，它允许你在单个 HTTP 请求中进行多个索引获取/删除/更新/创建操作。这种方法比发送大量的单个请求更有效率。
前面我们学完了 pandas 中最重要的两个数据结构： Series 和 DataFrame，今天来侃侃 pandas 读写文件的那些 tricks，我有十足的信心，大家看了定会有所收获。
xray下载地址：https://github.com/chaitin/xray/releases，下载后可直接运行
什么是JSON? 1.介绍：JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。 易于人阅读和编写。同时也易于机器解析和生成。 JSON采用完全独立于语言的
CSV 是一种常用的数据格式，用于存储和传输表格形式的数据。它通过逗号分隔不同的值，并可简单地使用纯文本编辑器进行编辑。
CSV 代表“逗号分隔值”，CSV 文件是存储为纯文本文件的简化电子表格。Python 的csv模块使得解析 CSV 文件变得很容易。
嗨，亲爱的小白们！欢迎来到这篇关于 JavaScript 中 JSON（JavaScript Object Notation）语法的入门指南。JSON 是一种轻量级的数据交换格式，广泛应用于前端开发中。通过这篇博客，我将带你深入了解 JSON 的语法，以及如何在 JavaScript 中使用它来实现数据的序列化和反序列化。让我们一起踏上这段有趣的学习之旅吧！
Json_array接受表达式或(更常见的)逗号分隔的表达式列表，并返回包含这些值的JSON数组。Json_array可以在SELECT语句中与其他类型的SELECT-Items结合使用。可以在可以使用SQL函数的其他位置指定json_array，例如在WHERE子句中。
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JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式。易于人阅读和编写。同时也易于机器解析和生成。它基于JavaScript Programming Language, Standard ECMA-262 3rd Edition - December 1999的一个子集。
一个简单的JSON_ARRAYAGG(或JSON_ARRAYAGG ALL)返回一个JSON数组，其中包含所选行中string-expr的所有值。 字符串-expr为空字符串(")的行由数组中的(" u0000")表示。 字符串-expr为NULL的行不包含在数组中。 如果只有一个字符串-expr值，并且是空字符串(")，JSON_ARRAYAGG将返回JSON数组["\u0000"]。 如果所有的string-expr值为NULL, JSON_ARRAYAGG返回一个空的JSON数组[]。
对象结构以”{”大括号开始，以”}”大括号结束。中间部分由0或多个以”，”分隔的”key(关键字)/value(值)”对构成，关键字和值之间以”：”分隔，语法结构如代码
JSON：JavaScript 对象表示法（JavaScript Object Notation）。
第二种方法：var obj = JSON.parse(arr);这里推荐使用JSON.parse点击这里查看理由：JSON.parse和eval区别
JSON_OBJECT接受逗号分隔的键：值对列表(例如，‘MyKey’：colname)，并返回包含这些值的JSON对象。可以指定任何单引号字符串作为键名；JSON_OBJECT不强制任何命名约定或对键名进行唯一性检查。可以为值指定列名或其他表达式。
记录中的字段通常由逗号分隔，但其他分隔符也是比较常见的，例如制表符（制表符分隔值，TSV）、冒号、分号和竖直条等。建议在自己创建的文件中坚持使用逗号作为分隔符，同时保证编写的处理程序能正确处理使用其他分隔符的CSV文件。
考核内容: JavaScript 对象表示法（JavaScript Object Notation）
今天来介绍一下Python的文件操作，后面的五六七我只是比较浅显的介绍了一下，前面四节的内容才是我们主要掌握的
一句话：同一个ip、同一个网络协议、同一个端口，三者都满足就是同一个域，否则就是跨域。
以下是一个完整的Vue 3示例，使用Element UI的el-table组件和el-table-column组件来展示订单号数据，并在内容溢出时显示tooltip：
本文提供了Oracle Database 12c第2版（12.2）中引入的SQL / JSON函数的示例。
大数据的 ETL(Extract-Transfer-Load) 过程的 Transfer 阶段，需要对 json 串数据进行转换“拍平”处理。
当在Python中处理JSON数据时，有时候可能会遇到ValueError: Expecting property name: line 1 column 2 (char 1)的错误。这个错误通常出现在尝试解析一个无效的JSON字符串时，也可能是因为JSON数据格式不正确而导致的。本文将介绍这个错误的原因和解决方法。
在可视化编程的语境下，数据保存在数字化文件中，一般是文本格式或二进制格式。当然，并不是只有文本内容才算数据，那些表示图像、音频、视频、数据库、流、模型、文档等一切比特和字节也是数据。
CSV文件是以逗号分隔的值文件，通常用于存储表格数据。在PHP中，您可以使用fgetcsv()和fputcsv()函数来读取和写入CSV文件。下面是一个示例：
前 言 如果你是数据行业的一份子，那么你肯定会知道和不同的数据类型打交道是件多么麻烦的事。不同数据格式、不同压缩算法、不同系统下的不同解析方法——很快就会让你感到抓狂！噢！我还没提那些非结构化数据和半结构化数据呢。 对于所有数据科学家和数据工程师来说，和不同的格式打交道都乏味透顶！但现实情况是，人们很少能得到整齐的列表数据。因此，熟悉不同的文件格式、了解处理它们时会遇到的困难以及处理某类数据时的最佳／最高效的方法，对于任何一个数据科学家（或者数据工程师）而言都必不可少。 在本篇文章中，你会了解到数据科学家
json是 JavaScript Object Notation 的首字母缩写，翻译过来就是javascript对象表示法，这里说的json就是类似于javascript对象的字符串，它同时是一种数据格式，目前这种数据格式比较流行，逐渐替换掉了传统的xml数据格式。
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