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js list数据 转 树状 层级 JSON,递归生成树状 层级 JSON

<!DOCTYPE html> <html> <head> <script> var data=[ {"id":"aaa","parentId":"accoun...

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Python查找不限层级Json数据中某个key或者value的路径方式

最近项目中有一个小需求,查找json文件中某个key或者value的路径,所以就写了一个简单的小脚本,比较粗糙。 #! 格式数据') exit() if isinstance(data, str): try: self.data = ast.literal_eval(data ) except: logger.error('请输入正确的json格式数据') exit() elif isinstance(data, dict) data = eval(result.get(‘result’).get(ip[0]).get(‘msg’)) data = data.get(‘listen’) 以上这篇Python查找不限层级 Json数据中某个key或者value的路径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。

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    层级条件解析Json,获取相应的key或value中的相关数据

    (JSON_OBJ_STR); //JSONObject jsonObject1 = JSONObject.parseObject(JSON_OBJ_STR); //因为JSONObject jsonArray1 = JSONArray.parseArray(JSON_ARRAY_STR);//因为JSONArray继承了JSON,所以这样也是可以的 for (int i static <T> String[] analysisJsonByCondition(String jsonStr, String[] strings) { // 0.根据传过来的数据 analysis(JSONSTR, t); } /** * The Layer. */ static int layer = 1;//默认为第一层级 Json字符串 * @param condition 条件

    层级说明:以 "{" or "[{" 的开头 为一层级, 依次累加

    * @param <T>

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    用golang的golang解析json数据的包

    gojson是快速解析json数据的一个golang包,你使用它可以快速的查找json内的数据 安装 go get github.com/widuu/gojson 使用简介 结构 type Js struct )Tostring()string 将单个数据转化成string类型,因为string类型转其它类型都比较好转就让数据返回string c2 := gojson.Json(json).Get("from 数据一定要是递归的 c4 := gojson.Json(json).Getpath("trans_result", "src").Tostring()fmt.Println(c4) //today ( json中的result对应的数据,返回成[]string的slice c11 := gojson.Json(json).Get("result").StringtoArray()fmt.Println (c11) //[src today dst 今天] (10) func (j *Js) Type() 打印测试用,打印数据类型 gojson.Json(json).Get("result").Type

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    自己JSON编辑器

    怎么说呢,就比如说有的人到现在连JSON的正确格式都不对,也有人对了但并没有自信自己是否对,那这时候就需要一个校验工具来检验JSON格式的正确性。 正好最近自己公司也有这需求,于是自己就研究了一番,当然自己会比较浪费时间,于是就在网上寻寻觅觅,终于发现了一款还不错的JSON编辑器组件 —— JSON Editor,然后自己倒持倒持,自个儿看着还挺舒服 数据有误!") ); } }catch(e){ alert("JSON数据有误!") (codeContent); } }catch(e){ alert("JSON数据有误!")

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    数据格式-层级关系展示

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    使用NlohmannJsonJSON保留插入顺序

    正文 nlohmann/json是一个C++的读写JSON的组件,号称使用现代C++范式的。简单看了一下,这个组件确实包含了很多cpp11以上的特性,在vs2015及一下的版本甚至没办法正常编译。 This is standards-compliant, as the JSON standard defines objects as "an unordered collection of zero = basic_json<my_workaround_fifo_map>; int main() { my_json j; j["f"] = 5; j["a"] = 2; my_json j2 = { {"pi", 3.141}, {"happy", true}, {"name", "Niels"}, {"nothing", 参考 [1] nlohmann/json主页介绍 [2] nlohmann/json关于保留插入顺序的讨论

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    Json数据

    JSON语法 语法规则 数据在键/值对中 数据由逗号分隔 {花括号}保存对象 [方括号]保存数组 JSON 键/值对 JSON 数据的书写格式是:key:value键值对。 JSON数据解析 Python3 中可以使用 json 模块来对 JSON 数据进行编解码,它包含了两个方法: json.dumps(): 将python数据转化为Json数据 json.loads() : 将json数据类型转为Python数据类型 JSON库官方文档 https://docs.python.org/3/library/json.html json.dumps() 将python数据转化为 "password": "66666", "id": 1, "name": "51zxw"} json.loads() 将json数据类型转为Python数据类型 json_loads.py import 文件处理 有时我们可能需要将JSON数据写入到文件,或者从Json数据文件读取数据 # 写入 JSON 数据到文件 with open('data.json', 'w') as f: json.dump

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    如何提取列表所有层级数据

    原始数据 ? 最终结果 ?

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    Json海量数据解析Json海量数据解析

    Json海量数据解析 前言 ​ 在android开发中,app和服务器进行数据传输时大多数会用到json。 在解析json中通常会用到以下几种主流的解析库:jackson、gson、fastjson。而对于从server端获取的数据量很小时候,我们可能会忽略解析所产生的性能问题。 而我在开发的过程中就碰到因为解析json而产生严重的问题。 问题场景 先描述以下问题的场景:app做收银库存管理。这时候每次登陆时候会去服务端同步所有的商品、分类等数据。 而这时候,当商品的数量很大的时候,客户端拿到数据时候对app来说还是比较大的。而server端是将所有的数据序列化为json字符串存入到文件,然后app去下载文件并进行解析。下面说下我的修改历程。 当然也是要不断的通过看源码、测试代码、比较内存和时间。下面是我做的一些测试。

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    原 荐 自己JSON编辑器

    怎么说呢,就比如说有的人到现在连JSON的正确格式都不对,也有人对了但并没有自信自己是否对,那这时候就需要一个校验工具来检验JSON格式的正确性。 正好最近自己公司也有这需求,于是自己就研究了一番,当然自己会比较浪费时间,于是就在网上寻寻觅觅,终于发现了一款还不错的JSON编辑器组件 —— JSON Editor,然后自己倒持倒持,自个儿看着还挺舒服 数据有误!") ); } }catch(e){ alert("JSON数据有误!") (codeContent); } }catch(e){ alert("JSON数据有误!")

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    自己的一个 json parser

    json这种数据格式,应该算是人人皆知的了,其语法规则不必赘述。 我想借助编写一份json parser来讲解语法解析,通过实践来学习。 ---- 简单来说,parser就是个转换器,输入是一个字符串,而输出是一个你自己定义一个数据结构。 Json中的数据结构:boolean,string,null,以及array(以左方括号开头,右方括号结尾),object(以左花括号开头,右花括号结尾)。 换句话说,我们就是给Json增添一个toString方法。而且,Json是我们自己定义的有规则的数据结构,实现它变成 String的操作就简单了许多。 过程宏,实现jsonify过程宏,使得用户定义的数据结构能够反序列化Json和序列化成Json。 实现json formatter

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    别让数据指标输在层级管理上

    层级管理.jpg 数据指标的层级管理 企业组织的管理按照专业进行职能划分,并根据职责权限的大小分成不同的层级,无论是矩阵型组织还是简单的层级树形结构都需要通过层级划分实现更加有效的管理。 组织的层级划分直接决定着数据指标的层级划分,每个层级对一定的数据指标负责,并通过过程指标了解对应下属部门或者组织成员的绩效,通过控制指标行使本岗位职能的权力,通过绩效指标向上一级部门或者组织成员汇报本职工作绩效 数据指标的层级管理必须跟公司组织架构的层级管理相匹配。 1.1 组织层级架构与数据层级架构相匹配 每个管理岗位工作的复杂程度决定着该岗位可以管理的最多人员的数量,即管理幅度。 各层级管理者根据以上维度,对渠道的相关数据定期进行整合、汇总、对比、分析,找出差距和原因,并分析四大类数据指标(规模、速度、效率、效益),形成定期的数据报表和报告,在形成报表和报告的时候,通过标准化的模板来制作 1.3 数据化管理下的组织扁平化趋势 经过标准化相关的数据报表和分析报告之后,组织管理幅度增加,管理更加顺畅,能够看到每个层级出现的问题,从而更加有效地进行管理,组织冗员可以进一步减轻,消减部分层级,实现组织的扁平化管理

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    Json数据交互

    情景:前台需要的数据量不大,并且使用thinkphp,不想前台产生很长的url:域名/模块/控制器/方法/参数。。。。。 php写入json: 从数据库查询的结果集转换json数据并写入json文件  public functionblogBecomeJson(){ $article= M("article"); $result article->order('id desc')->limit(8)->select(); if(file_put_contents("Public/SameGo/file/blogArticle.json ",json_encode($result)))    return true; else    return false; } js或jquery读取json数据 ,ajax异步处理提供了很大的处理能力 ,并且很方便 $.getJSON("/helper/Public/SameGo/file/blogArticle.json",{},function(data) { //alert(data[0].id

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    过滤 Json 数据

    @JsonIgnoreProperties:作用在类上 // 生成 json 时将 userRoles 属性过滤 @JsonIgnoreProperties({"userRoles"}) public User { private String userName; private String fullName; private String password; // 生成 json

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    JSON数据提取

    JSON数据交换中起到了一个载体的作用,承载着相互传递的数据JSON适用于进行数据交互的场景,比如网站前台与后台之间的数据交互。   json模块是Python自带的模块,Python3 中可以使用 json 模块来对 JSON 数据进行编解码: json.dumps(): 对数据进行编码。 json.loads(): 对数据进行解码。 ? Python 数据类型编码为 JSON数据类型: Python JSON dict object list, tuple array str string int, float, int- & float-derived Enums number True true False false None null JSON数据类型 解码为 Python 数据类型: JSON Python object dict array

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    Python -- Json 数据

    JSON 布尔值 JSON 布尔值可以是 true 或者 false: { "flag":true} JSON null JSON 可以设置 null 值: { "runoob":null} JSON 可以像这样访问 JavaScript 对象数组中的第一项(索引从 0 开始): sites[0].name; 返回的内容是: runoob 可以像这样修改数据: sites[0].name="菜鸟教程" ; 使用Json库:import  json  json.dumps json.dumps 用于将 Python 对象编码成 JSON 字符串。 使用第三方库:Demjson  Demjson 是 python 的第三方模块库,可用于编码和解码 JSON 数据,包含了 JSONLint 的格式化及校验功能。 decode Python 可以使用 demjson.decode() 函数解码 JSON 数据。该函数返回 Python 字段的数据类型。 语法 ?

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    遍历json数据

    area.length;i++){ if (area[i].childrens){ console.log('含有乡镇:' + area[i].childrens[0].label) } } 遍历json 数据筛选到城镇

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    Python数据分析入门(六):Pandas层级索引

    levels表示两个层级中分别有那些标签,labels是每个位置分别是什么标签。 labels=[[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3], [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]]) 选取子集 根据索引获取数据 因为现在有两层索引,当通过外层索引获取数据的时候,可以直接利用外层索引的标签来获取。 当要通过内层索引获取数据的时候,在list中传入两个元素,前者是表示要选取的外层索引,后者表示要选取的内层索引。

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    快速创建JSON数据和解析JSON数据

    在对接乐鑫云物联网平台的时候,可以使用tcp socket发送和接收json数据进行交互,之前专门写了一篇文章,介绍cJSON的使用,而,看了乐鑫给的官方代码后,正应了这句话,突如其来的骚,闪了老子的腰 1.快速生成JSON数据 核心思想:构造字符串! 这里我拿设备激活举个例子,设备激活的数据格式如下: {"path": "/v1/device/activate/", "method": "POST", "meta": {"Authorization" : ":token"}} 其中: HERE_IS_THE_MASTER_DEVICE_KEY:填写之前获取的秘钥; bssid:填写设备MAC地址; token :随机值即可,可以留空; 这样的一条数据 首先直接使用宏定义将整段JSON字符串转化为: #define ACTIVE_DATA \ "{\n\"path\": \"/v1/device/activate/\"

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