org.apache.ibatis.type.JdbcType; import org.apache.ibatis.type.MappedTypes; import org.postgresql.util.PGobject; import net.sf.json.util.JSONUtils...preparedStatement, int i, Object object, JdbcType jdbcType) throws SQLException { pgObject.setType("json
DRF自定义响应数据格式 我们经常需要自定义返回消息的格式 例如以下格式 { msg:"suc", err_code:0, data:[] } 异常模块EXCEPTION_HANDLER...创建文件exception.py 在这里我们需要处理发生错误时响应的内容 因为DRF的报错种类比较多，所以当我取detail的内容或错误的最后一条信息为msg 这里将错误信息处理成返回 {...response.status_code return Response(res, status=response.status_code, exception=True) 修改默认返回JSON...err_code':err_code,'msg':msg} return super().render(ret, accepted_media_type, renderer_context) 设置DRF
最近有一个需求:将日志以json格式输出, 并且有些字段是logging模块没有的.看了很多源码和资料, 终于搞定, 抽取精华分享出来, 一起成长. import json import logging...其实就是重写了logging.Filter的filter方法,自定义需要的字段, 在调用日志输出时,赋予相应的值即可.不赋予相应的值时也可以输出日志, 会自动按照定义字段时的信息输出....补充知识：Log打印完整参数，生成Json文件 当字符数量足够多的的时候,Log控制台便会自动截取，不能在控制台上完整输出，可以利用如下方法，这种方式会在测试机或者虚拟机的根目录生成一个new.json...writer.close(); } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } } 以上这篇Python日志:自定义输出字段...json格式输出方式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。
FastJson中的注解@JSONField，一般作用在get/set方法上面，常用的使用场景有下面三个： 修改和json字符串的字段映射【name】 格式化数据【format】 过滤掉不需要序列化的字段...【serialize】 private Integer aid; // 实体类序列化为json字符串的时候，此类的aid字段，序列化为json中的testid字段 @JSONField(name...="testid") public Integer getAid() { return aid; } // json字符串解析为类实体的时候，json中的id字段，写入此类的aid字段...fastConverter; return new HttpMessageConverters(converter); } jackson提供的@JsonProperty 也支持序列化转换 // json...字符串解析为类实体的时候，json中的platformId字段，写入此类的platform_id字段 @JsonProperty(value = "platformId") private
// MySQL中的json字段 // MySQL5.7.8中引入了json字段，这种类型的字段使用的频率比较低，但是在实际操作中，有些业务仍然在用，我们以此为例，介绍下json字段的操作方法...，info是json字段，插入了三条数据，如上： mysql> select * from test1 where json_extract(info,"$.age")>=30; +------+---...其中： 1、$符号代表的是json的根目录， 2、我们使用$.age相当于取出来了json中的age字段， 3、当然，在函数最前面，应该写上字段名字info 下面来看json中常用的函数： a、json_valid...判断是否是json字段，如果是，返回1，如果不是，返回0 mysql> select json_valid(2); +---------------+ | json_valid(2) | +------...传回执行json字段最上一层的key值 mysql> select json_keys('{"name":"yeyz","score":100}'); +------------------------
MySql之json_extract函数处理json字段 在db中存储json格式的数据，相信大家都或多或少的使用过，那么在查询这个json结构中的数据时，有什么好的方法么？...使用方式 数据存储的数据是json字符串，类型为我们常用的varchar即可 语法: JSON_EXTRACT(json_doc, path[, path] …) 若json字符串非数组时，可以通过$....字段名来表示查询对应的value 2.使用演示 创建一个测试的表 CREATE TABLE `json_table` ( `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT...小结 本文主要介绍json_extract函数的使用姿势，用于解析字段内value为json串的场景 基本使用姿势 json对象：json_extract('db字段', '$.json串key')...json数组：json_extract('db字段', '$数组下标.json串key')
背景：drf的序列化器给模型输出带来了便利但是对于多对多字段网上查询的内容却是很少(也有可能是本人不会搜答案)经过我多个日夜的摸索，终于实现了我的需求，现将自己的心得记录一下说下我的需求：定义一个订单模型里面的订单...)就这样给自己挖了坑因为想要在添加订单的同时也要添加对应菜品的数量于是自定义了中间表并且添加了数量字段(噩梦开始~~~)首先是定义模型类models.py# models.pyimport django.utils.timezone...import serializers# 用于读取OrderCenterclass ReadOrderCenterSerializer(serializers.ModelSerializer): # 进一步自定义中间表字段的序列化表示...ReadOrderCenterSerializer主要就是为了自定义读取全部和单个数据需要显示的内容。...主要是一个思路，drf 的ModelSerializer 和 ModelViewSet 封装的太严实了，通过这样的方法来更新和添加多对多字段实属自己技术不成熟。
使用mybatis plus进行sql的映射时如果是用原生的查询方法可以将json类型的字段顺利映射到对象中，可是如果是自己来写sql进行查询json数据类型映射会出现无法映射成功，基于这种情况参考了一下...选择对应的 JSON 处理器也必须存在对应 JSON 解析依赖包 */ @TableField(typeHandler = JacksonTypeHandler.class)
我们都知道go的struct中，如果字段需要对外使用，就需要使用首字母大写的格式，但是如果API中约定要使用小写字母开头呢？...()，结构体会有三个字段CbsDiskId，FsType，ReadOnly，都是首字母大写的 如果我们要想使用小写的，可以借助tag实现 type CbsVolume struct { //...cbs id CbsDiskId *string `json:"cbsDiskId,omitempty" name:"cbsDiskId"` // fs类型 FsType *string...`json:"fsType,omitempty" name:"fsType"` // 是否只读 ReadOnly *bool `json:"readOnly,omitempty" name...:"readOnly"` } 此时转换出来的json中 三个字段首字母都是小写 一句话： go的 tag 可以帮你在零污染实体的前提下实现json的自定义 什么大小写转换，驼峰转化都是可以实现的
格式数据，否则会报错 2、JSON数据类型是没有默认值的 3、字段保持统一，存的时候就定好字段名和类型，做好注释并用文档记录 4、JSON是中文时不要进行转码，转码之后导致查询非常麻烦，入库时后面可以多带一个参数...，json_doc为字段，path"$.json"为属性路径) 2、使用 字段->'$.json属性'进行查询条件 mysql5.7.9开始增加了一种简写方式：column->path select json_extract...字段（对象类型）中 fieldModels（数组类型）数组字段中 valueMapping（整形）值等于 17 的记录 -- 1、先提取 config JSON 字段中 fieldModels 属性，...并没有提供对JSON对象中的字段进行索引的功能，我们将利用MySQL 5.7中的虚拟字段的功能来对JSON对象中的字段进行索引。...参考：MySQL如何索引JSON字段 https://developer.aliyun.com/article/303208 MyBatis Plus查询json字段 https://blog.csdn.net
在 Typecho 官方的主题开发文档中，很少有关于文章自定义字段和主题设置相关的开发说明。我也是查看了一些开源主题的代码才搞懂自定义字段和主题设置的开发。...这里就简单写一下文章自定义字段和主题设置的定义和调用。...文章自定义字段 文章自定义字段定义后会显示在文章编辑界面的编辑框下方，用户可以使用定义好的选项来设置每篇文章的偏好，在输出文章的时候可以调用用户的设置，实现一些个性化功能。...在输出文章的时候可以通过$this->fields->image()输出自定义字段的内容，其中的image就是字段名称。...用以下方式来调用自定义字段，如果所有文章都包括自定义字段，则不用判断，直接调用： <?php $this->fields->fieldName(); ?
-- 根据面试管理timeDate日期降序、timeDate时间升序，创建时间升序 SELECT id,create_time, (CASE WHEN JSON_VALID(interview.interviewer_json...) THEN JSON_UNQUOTE(JSON_EXTRACT(interview.interviewer_json, CONCAT('$.'... FROM td_neo_crm_customer_interview interview -- WHERE CASE WHEN JSON_VALID...(interview.interviewer_json) -- THEN -- JSON_UNQUOTE(JSON_EXTRACT(interview.interviewer_json
原文地址： http://mysql.taobao.org/monthly/2017/12/09/ MySQL · 最佳实践 · 如何索引JSON字段 概述 MySQL从5.7.8起开始支持JSON字段...但MySQL并没有提供对JSON对象中的字段进行索引的功能，至少没有直接对其字段进行索引的方法。本文将介绍利用MySQL 5.7中的虚拟字段的功能来对JSON对象中的字段进行索引。... NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ); 如果只是基于上面的表的结构我们是无法对JSON字段中的Key进行索引的。...在本例中字段names_virtual为虚拟字段，我把它定义成不可以为空。在实际的工作中，一定要集合具体的情况来定。因为JSON本身是一种弱结构的数据对象。也就是说的它的结构不是固定不变的。...小结 本文介绍了如何在MySQL 5.7中保存JSON文档。为了高效的检索JSON中内容，我们可以利用5.7的虚拟字段来对JSON的不同的KEY来建索引。极大的提高检索的速度。
excel 读取json中指定字段值 FIND语法 函数 FIND 用于在第二个文本串中定位第一个文本串，并返回第一个文本串的起始位置的值，该值从第二个文本串的第一个字符算起。...获取excel中json指定字段值 如图，获取A1中customerNumber的值 excel函数 =MID(A1,(FIND("customerNumber",A1)+LEN("customerNumber...”,A1)+LEN(“customerNumber”":"""))这个指的是从customerNumber":“到”,"customerNumberType"经历的长度，即customerNumber字段里的数字的长度
后端动态列设计与实现三部曲，这是最后一步，使用java语言，结合mybatis-plus神技操作json字段。...选择对应的 JSON 处理器也必须存在对应依赖包 */ @TableField(typeHandler = JacksonTypeHandler.class) private Wallet...SpringBootTestpublic class SampleTest { @Resource private UserMapper userMapper; /** * 自定义类型处理器演示参考...在使用mybatis-plus操作json字段的要点主要有: 1、在需要处理的字段上使用@TableField(typeHandler = JacksonTypeHandler.class)，同时实体开启
前言 很多时候，比如用structure streaming消费kafka数据，默认可能是得到key,value字段，key是偏移量，value是一个byte数组。...k 需要给定get_json_object 一个json字段名（或者字符串），然后通过类似jsonPath的方式去拿具体的值。...这个方法其实有点麻烦，如果要提取里面的是个字段，我就要写是个类似的东西，很复杂。...to_json 该方法可以把对应字段转化为json字符串，比如： select to_json(struct(*)) AS value 可以把所有字段转化为json字符串，然后表示成value字段，接着你就可以把...value字段写入Kafka了。
但问题是这个数据包含的信息非常多，动不动就上千行(如上图)，但每次debug的时候，只想看里面特定的几个字段，平常只能依赖于浏览器搜索工具一行一行搜，可能想看的字段会间隔好几屏，一行行看即低效还容易漏。...如果要看JsonArray的数据，我之前是拷贝出来，然后用grep把字段筛出来，但这样又丢失了层级信息。。。。。如果我们想把某些字段列一起用于数据分析的话，就更难了，只能人肉筛选记录。。。...我这个工具采用很简单的语法来标识目标json的层级结构，以及每一层中你想要的字段。...第一行必须随便写个字段，保留这个字段的目的还是怕一上来就是个JsonArray。 目前暂时不能加空行，尤其是多行之间，会导致筛选有问题。 示例如下，也可以试用demo。...json字符串我用fastjson解析后也是树形层级结构，因为我们新生成的语法树和json语法树是同构的关系，所以我们可以同时递归遍历新语法树和抽象语法树，并同时生成一个筛选后的json字符串，这样我们完成了匹配筛选的过程
//DTO返回JSON时，不展示某字段 @JsonIgnore private String addresses; //DTO返回JSON时，更改某展示字段的key @JsonProperty
Django中有Form，也有ModelForm，DRF中也有ModelSerializer，相比于Serializer，它省去了模型所有字段的添加和处理数据方法的实现，serializers.py简化如下...category = CategorySerializer() class Meta: model = Goods fields = '__all__' 即用自定义字段覆盖原有的...还支持定义自己的自定义解析器，这使您可以灵活地设计API接受的媒体类型。...此时，可以根据字段进行过滤，但是只能精确比配，对于字符串型字段不能模糊匹配，对于数值型字段也不能匹配区间，因此需要自定义filters，新建filters.py如下： import django_filters...除此之外，还可以自定义过滤的方法来满足个性化的需求。 搜索的使用 DRF的SearchFilter类基于Django-admin的搜索功能，支持简单的基于单个查询参数的搜索。
DRF Swagger自定义的action文档参数实现 Posted July 04, 2018 ?...#Swagger 这里不讲 DRF(django rest framework) 和 DRS(django rest swagger) 如何结合使用, 在以上两个项目文档中都有相关文档。...但大多数我们往往需要根据特定的需求， 做一些自定义的接口， 比如使用的 api_view 装饰器定义的函数式视图， 或者使用DRF 中的 action 装饰器定义的自定义接口（在一些较早的DRF版本中为...JobSerializer(jobs, many=True) return Response(serializer.data) 默认情况下， swagger 不是显示出来这个接口会接受 name 字段...DRF 的 schema 是控制接口参数架构的组件， 我们基于默认的 AutoSchema 重写一个新的 Schama.
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