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JSON 序列化中的转义和 Unicode 编码

本文比较完整地整理一下 JSON 编码中的转义,以及 JSON 对 Unicode 编码的处理。 其实这是我上一篇文章的姊妹篇。...在研究 Unicode 颜文字的时候,由于我们的数据传输是通过 JSON 串来完成的,在对颜文字进行转码传输的过程中,也发现了一个问题。解决问题之后,便有了本总结文。...JSON 中的普通转义字符 个人认为,JSON 是目前针对程序员而言可读性(readability)最佳的数据传输格式之一,并且 JSON 完整地考虑到了数据传输中的转义,避免出现各种注入风险。...当对 JSON 进行序列化操作时(Go 中称为 marshal),根据 JSON 标准的说明,需要对字符串中的以下字符进行转义: 符号 名称 转义后的字符串 " 双引号 \"...在 ASCII 为主的数据传输中,这种编码方式比较稳妥,并且不会额外增加过多的数据量。当然对于 Unicode 字符比较多的情况下(比如大量的中文),这就需要程序员考虑一下额外带来的网络花销了。

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    iOS中JSON数据的解析 原

    iOS中JSON数据解析 官方为我们提供的解析JSON数据的类是NSJSONSerialization,首先我们先来看下这个类的几个方法: + (BOOL)isValidJSONObject:(id)...obj; 判断一个数据对象是否可以转化为JSON数据 + (NSData *)dataWithJSONObject:(id)obj options:(NSJSONWritingOptions)opt error...:(NSError **)error; 将JSON数据写为NSData数据,其中opt参数的枚举如下,这个参数可以设置,也可以不设置,如果设置,则会输出视觉美观的JSON数据,否则输出紧凑的JSON数据...JSONObjectWithData:(NSData *)data options:(NSJSONReadingOptions)opt error:(NSError **)error; 这个方法是解析中数据的核心方法...,data是JSON数据对象,可以设置一个opt参数,具体用法如下: typedef NS_OPTIONS(NSUInteger, NSJSONReadingOptions) {     //将解析的数组和字典设置为可变对象

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    python读取txt文件中的json数据

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 txt文本文件能存储各式各样数据,结构化的二维表、半结构化的json,非结构化的纯文本。...存储在excel、csv文件中的二维表,都是可以直接存储在txt文件中的。 半结构化的json也可以存储在txt文本文件中。...最常见的是txt文件中存储一群非结构化的数据: 今天只学习:从txt中读出json类型的半结构化数据 import pandas as pd import json f = open("...../data/test.txt","r",encoding="utf-8") data = json.load(f) 数据读入完成,来看一下data的数据类型是什么?...print(type(data)) 输出的结果是:dict 如果你分不清dict和json,可以看一下我的这篇文章 《JSON究竟是个啥?》

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    【PY】根据 Excel 中的指示修改 JSON 数据

    前言 继上一次友友问了如何处理 Excel 中的数据之后,这次他又遇到了新问题,让我们一起来看看; 根据 Excel 中的指示,把旧的 json 中的内容改成新的 json 中的内容,那接下来且看博主娓娓道来...; 如果对处理 Excel 中的数据感兴趣的小伙伴,可以看看之前的文章:【PY】pandas 处理 Excel 中错别字修正; 读入 Excel 因为要对 Excel 中的数据进行读取,首先想到的就是...pandas 的包,那接下来我们将用到这几个来自 pandas 中的函数以及属性: read_excel():读入 Excel 文件; columns:查看数据表中的列名称; values:查看数据表中的数值...中的数据就行了; 处理 JSON 要处理 JSON 的话,想必要将 JSON 的数据导入,在处理完成之后,还要重新导出,因此,这里将用到 json 包,以及其中的两个函数: dumps():将 Python...后记 以上就是 根据 Excel 中的指示修改 JSON 数据 的全部内容了,讲解了如何通过 pandas 包来读入 Excel,以及如何处理 JSON 数据,结合实际场景,具体问题具体分析,图文并茂,

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    在Python中操纵json数据的最佳方式

    json格式的数据打交道,尤其是那种嵌套结构复杂的json数据,从中抽取复杂结构下键值对数据的过程枯燥且费事。...类似的,JSONPath也是用于从json数据中按照层次规则抽取数据的一种实用工具,在Python中我们可以使用jsonpath这个库来实现JSONPath的功能。...2.1 一个简单的例子 安装完成后,我们首先来看一个简单的例子,从而初探其使用方式: 这里使用到的示例json数据来自高德地图步行导航接口,包含了从天安门广场到西单大悦城的步行导航结果,原始数据如下,层次结构较深...: 假如我想要获取其嵌套结构中steps键值对下每段行程的耗时duration数据,配合jsonpath就可以这样做: import json from jsonpath import jsonpath...(@.polyline)][polyline,road]', result_type=None) 以上介绍的均为jsonpath库中的常规功能,可以满足基础的json数据提取需求,而除了jsonpath

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    Mysql8.0中的Json数据类型

    场景 在某张表中存在一个字段数据类型是一个Json,这个字段保存的数据格式是一个JsonArray,其中每个JsonObject都有一个属性为UUID,现在我们有以下两个需求 1、 根据UUID查询出对应的...JsonObject 2、 根据UUID查询出对应的JsonObject并且将其删除,并保留该JsonArray的其他数据 条件只有一个UUID,而没有该JsonArray所在的数据的主键索引...通过json_extract函数可以获取到JsonArray中的第一个JsonObject,然后通过json_extract函数获取到该JsonObject中的uuid属性,然后与传入的uuid进行比较...,如果相等则返回该JsonObject 根据UUID查询出对应的JsonObject并且将其删除,并保留该JsonArray的其他数据 /** * 通过uuid删除当页对应的敏感句...字段中的JsonArray中的JsonObject为一个的时候会出现删除不掉的问题 产生问题的原因是对应的sql是先找到UUID不等于传入的时候他就会拿到所有不等于的然后更新到这个字段中,相当于删掉了,

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    深入探索MySQL中JSON数据的查询、转换及springboot中的应用

    通过灵活利用MySQL的JSON函数,我们可以实现高效的查询和转换操作,提取有用的数据,并将其转换为有意义的格式。本文将深入探索MySQL中JSON数据的查询与转换技巧,帮助您更好地利用这一功能。...使用 创建包含JSON字段的表 在MySQL中,我们可以使用JSON数据类型来定义表的字段。...数据 我们可以使用WHERE子句和ORDER BY子句来过滤和排序JSON字段中的数据。...数据 MySQL提供了函数来更新JSON字段中的数据。...通过使用JSON函数,我们可以轻松地查询和提取JSON字段中的数据,实现灵活的过滤和排序。同时,我们还可以利用JSON函数对JSON数据进行更新和删除操作,使得数据的维护更加方便。

    2.7K30

    基于ThinkPHP中App(通信)接口开发封装JSON数据 并读取JSON数据的封装

    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。... = $this->api_rule($data,'数据查询成功');      echo $json; } PHP 开发手机 API 时,一般返回 XML 或 JSON 数据类型的数据,除了要返回从源数据...(程序本身需要的数据)外还应附上状态码,以下是一段封装后的数据,它使用 JSON 格式展现: /** * php 编写 app 接口的函数封装 * * @param...数据 pc 访问直接 p 出来 return json_encode($all_data); exit(0); } 沈唁志|一个PHPer的成长之路!...原创文章采用CC BY-NC-SA 4.0协议进行许可,转载请注明:转载自:基于ThinkPHP中App(通信)接口开发封装JSON数据 并读取JSON数据的封装

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    C# 中的 XML 与 JSON 数据处理

    在现代软件开发中,数据交换和存储的需求日益增长,而 XML 和 JSON 成为了两种最常用的数据格式。它们各有特点,在不同的场景下有着各自的优势。...在 C# 中,可以使用 System.Xml 命名空间中的类来操作 XML 文件。...JSON 数据处理2.1 什么是 JSON?JSON(JavaScript 对象表示法)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。2.2 如何读取 JSON 数据?...在 C# 中,通常使用 Newtonsoft.Json 库来处理 JSON 数据。首先,需要安装 Newtonsoft.Json 包。...问题: JSON 数据不完整或格式错误导致解析失败。解决方案: 在发送 JSON 数据前进行严格的格式检查,接收端也应做好异常处理机制。3. 总结无论是 XML 还是 JSON,都有其适用的场景。

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    Python中JSON结构数据的高效增删改操作

    中如何使用jsonpath库,对JSON格式数据结构进行常规的节点条件查询,可以满足日常许多的数据处理需求。...而在上一期结尾处,我提到了还有其他JSONPath功能相关的进阶Python库,在今天的文章中,我就将带大家学习更加高级的JSON数据处理方式。...中设计了一些方法,可以帮助我们实现对现有JSON数据的增删改操作,首先我们来学习jsonpath-ng中如何定义JSONPath模式,并将其运用到对数据的匹配上,依然以上篇文章的数据为例: import....value 而基于上面产生的一些对象我们就可以实现对JSON数据的增删改: 2.1.1 对JSON数据进行增操作 在jsonpath-ng中对JSON数据添加节点,思想是先构造对「原先不存在」的节点进行匹配的解析器对象...可以看到结果正是我们所预期的: 2.1.3 对JSON数据进行改操作 对JSON数据中的指定节点进行改操作非常的简单,只需要使用parse对象的update或update_or_create方法即可

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    流计算中的数据延迟是什么?为什么它在流计算中很重要?

    流计算中的数据延迟是什么?为什么它在流计算中很重要? 数据延迟是指数据在流计算系统中处理的时间延迟。它表示从数据进入系统到被处理完成所经过的时间。...在流计算中,数据延迟是一个重要的指标,因为它直接影响到系统的实时性和数据处理的及时性。 数据延迟在流计算中很重要的原因有以下几点: 实时性:流计算系统的一个主要目标是实时地处理数据。...即时反馈:在一些应用场景中,需要对数据进行即时的反馈和响应。例如,金融交易系统需要实时地对交易进行监控和风险控制;物联网系统需要实时地对传感器数据进行分析和决策。...较低的数据延迟可以使得系统能够更快地检测到异常情况并做出相应的反应。 数据一致性:在流计算中,数据的延迟也会影响到数据的一致性。如果数据延迟较高,可能会导致数据处理的顺序错乱或数据丢失的情况。...在LatencyCalculationFunction函数中,我们使用System.currentTimeMillis()方法获取当前时间,并通过减去事件的时间戳来计算数据延迟。

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    Python计算电场中两点间的电势差

    参考代码: 前天有奖答题内容: 1000道Python题库系列分享14(1道代码阅读题) 参考答案: 该问题功能为求解在n个物品中任选i个物品有多少种选法,也就是组合数C(n,i)。...根据组合数定义,需要计算3个数的阶乘,在很多编程语言中都很难直接使用整型变量表示大数的阶乘结果,虽然Python并不存在这个问题,但是计算大数的阶乘仍需要相当多的时间。...文中代码提供了另一种计算方法,也就是通过展开组合数定义然后进行约分来减少计算量:以Cni(8,3)为例,按定义式展开如下,对于(5,8]区间的数,分子上出现一次而分母上没出现;(3,5]区间的数在分子、...如下图所示: 除了缺少参数正确性的外围检查代码,该问题最大的问题有两处:1)实数计算会引入误差;2)循环结构中的n-j和minNI-j都是从大到小变化,会出现除不尽的情况,从而引入误差。...下面这位朋友请于明天中午12点之前通过公众号后台把详细邮寄地址和电话发送给我,以便邮寄赠书。

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    云计算部署中不容忽视的3点

    目前来看,许多公司已经通过云计算获取了巨大的成功,云计算的市场也将因此持续扩容,但是,伴随着新技术的风起云涌,部署和实施云计算的道路也愈发艰难,很多项目会面临很多风险,在众多的云计算部署失败案例中,以下三个问题会经常出现...第一,“滥竽充数”-无能的项目管理者大有人在 可以说这是造成云计算项目开发、部署和实施失败最普遍的一大原因。云计算被贴上流行技术的标签后,那些IT企业里夸夸其谈的“政客”们很快就会以云计算专家而自居。...第三,“弄巧成拙”-用云计算去解决错误的业务应用 在挑选哪些应用可以被部署或迁移到云环境中时,正确的做法是要选择那些有意义的应用,而不是选择那些关键的任务应用。...那些只要一断电就会终结业务的应用,是绝对不能把它们放到云里的,风险太大。也不能挑选那些几乎没人使用的无意义的应用,扔在云里,随意取用。因为这两条路都会导致业务的失败。...写在后面:在所有的云项目总结中,我们发现的问题一定比我们解决的问题要多的多。不要把这个过程用于对人们举措或决策的处罚上来。

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    数据挖掘:Python数据分析中的高级技术点

    Python作为一种功能强大的编程语言,在数据挖掘领域拥有广泛的应用。本文将介绍Python数据分析中的高级技术点,帮助您更深入地了解数据挖掘的过程和方法。图片1....特征选择与降维1.1 特征选择特征选择是数据挖掘中的重要步骤,它的目标是从原始数据中选择最相关的特征,以减少数据维度和提高建模效果。...)# 添加边G.add_edges_from([(1, 2), (2, 3)])# 计算节点度中心性degree_centrality = nx.degree_centrality(G)结论通过本文的介绍...,您了解了Python数据分析中的高级技术点,包括特征选择与降维、集成学习、聚类分析、文本挖掘和网络分析。...这些高级技术点为您在数据挖掘过程中提供了更多的工具和方法。当然,除了本文提到的技术点,还有许多其他的高级技术可以探索和应用。在实际应用中,请根据您的具体需求和数据特点选择适合的技术和工具。

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