PyCharm是一款强大的Python集成开发环境（IDE），它提供了许多插件来增强开发体验。其中一个非常有用的插件是"JSON Parser"，它允许你在PyCharm中轻松解析和处理JSON数据。在本文中，我们将详细介绍如何安装和使用PyCharm JSON Parser插件。
作者：勇哥。已获作者授权发布。 原文地址： https://blog.csdn.net/qq646350979/article/details/79841556 前言 无论使用何种编程语言，json格式的数据已被广泛应用，不论是数据的传输还是存储，在很多应用场景下，你可能想进一步地压缩JSON字符串的长度，以提升传输效率，如果你使用的是nosql数据库，你可能想进一步的压缩json字符串的长度来节省你的存储空间，接下来，我将介绍一下目前最常用的json数据压缩技术（CJSON和HPack）的实现（文章最后有
无论使用何种编程语言，json格式的数据已被广泛应用，不论是数据的传输还是存储，在很多应用场景下，你可能想进一步地压缩JSON字符串的长度，以提升传输效率，如果你使用的是nosql数据库，你可能想进一步的压缩json字符串的长度来节省你的存储空间，接下来，我将介绍一下目前最常用的json数据压缩技术（CJSON和HPack）的实现
是的，Express中的res.json()可以进行gzip压缩。当客户端支持gzip编码时，Express会自动使用zlib库将JSON数据进行gzip压缩，从而减少传输数据的大小并提高性能。
由于时间原因，成功由周更变成了月更，最近加深了自己对架构的理解，之后的文章，可能会不限于语言而更多的是记录一下自己对抽象和架构的思考。
{ "userId"... "userName"... "userPhoto"... "orderId"... "orderType"... "addressId"... "addressName"... "addressDetail"... }
作者| 阿里文娱技术专家恒磊、高级开发工程师新钱 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100）
随着Web技术的不断发展，WebMap的功能和应用也越来越丰富和多样化，地图不再仅仅是2D的显示，更多需要3D的显示效果和交互。这个时候就需要地图数据不能以图片方式出现了。
团队的项目正常运行了很久，但近期偶尔会出现BUG。目前观察到的有两种场景：一是大批量提交业务请求，二是生成批量导出文件。出错后，再执行一次就又正常了。
源码中一共有两个类，这里想利用反序列化只能考虑借助wakeup、destruct方法，正好A中有一个destruct，那就从A入手进行审计。
在当今互联网时代，设备接入服务变得越来越重要。设备接入服务负责将各种设备（如传感器、智能家居、工业设备等）连接到云端，并提供数据传输和控制功能。面对大规模设备接入、高并发和海量数据处理的挑战，对设备接入服务的性能优化变得尤为重要。本文将分享一些性能优化技巧和最佳实践，以提高设备接入服务的效率和稳定性。
「 第一部分 概述 」 数据库中存在两种典型的业务访问场景，一种以在线事务处理为主，称为OLTP（On-Line Transaction Processing）；另一种以在线分析处理为主，称为OLAP（On-Line Analytical Processing）。下面具体介绍他们的区别。 1.1 OLTP OLTP业务的主要特点是有较多的增删改查操作，并且在大部分业务中，写相对于读的比例还很高。并发的事务数较多，而且事务的响应时间要求比较高。此外，每个增删改语句通常只操作少数几行数据；每个查询语句通常也只
当我们在API设计的时候我们应该注意什么？那些需要前端处理？那些需要后端处理？是通用接口还是专用接口？用什么工具可以让前后端协同效率更高？接口实现和接口设计不一致怎么办？这些问题都值得我们思考。以下问题笔者觉得API设计要注意的一些事项：
常年浸润在互联网高并发中的同学，在写代码时会有一些约定俗成的规则：宁可将请求拆分成10个1秒的，也不去做一个耗时5秒的请求；宁可将对象拆成1000个10KB的，也尽量避免生成一个1MB的对象。
场景 在业务上现在有一个在线课堂的场景，老师通过在线画板绘制各种图案，学生看到画出来的图案，当然也可以理解为一个你画我猜的这样一个小游戏。 📷 简单实现 // 捕捉选择事件利用canvas画图 const canvas = document.getElementById('canvas'); const ctx = canvas.getContext('2d'); ctx.fillStyle = 'green'; ctx.fillRect(10, 10, 150, 100); // 收集画图数据 cons
在当今的软件开发中，经常会涉及处理和操作JSON格式的数据。JSON（JavaScript Object Notation）已经成为一种流行的数据交换格式，广泛应用于Web开发、API调用和数据存储等领域。然而，手动处理JSON数据可能会变得复杂和繁琐。为了简化这一过程，我们向您介绍一款强大又易于使用的工具——JSON格式转换工具。
之前在工作中遇到一个需求，需要在手机小程序端获取到微信小商店店铺的所有商品数据。由于当时我们没有在后台维护用户的商品数据，选择的解决方案是现场调用商品列表接口，然后缓存在 Redis 里。 鉴于 Redis 的内存还是比较宝贵的，而用户的商品数据（转化为 json 格式后）又是一些比较有规律的文本数据，比较适合进行数据压缩，于是我调研了一下 Python 中的数据压缩的方案。
之前在工作中遇到一个需求，需要在手机小程序端获取到微信小商店店铺的所有商品数据。由于当时我们没有在后台维护用户的商品数据，选择的解决方案是现场调用商品列表接口，然后缓存在 Redis 里。
当 API 调用失败后，需要有详细的请求信息来分析失败原因，我们可以设置 Feign 的日志级别来输出详细的请求信息，Feign 的日志级别有四种：
Feign 旨在使编写 Java Http 客户端变得更容易。在使用 Ribbon + RestTemplate 时，利用 RestTemplate 对 http 请求的封装处理，形成了一套模版化的调用方法。但是在实际开发中，由于对服务依赖的调用可能不止一处，往往一个接口会被多处调用，所以通常都会针对每个微服务自行封装一些客户端类来包装这些依赖服务的调用。所以，Feign 在 Ribbon 基础上做了进一步封装，由他来帮助我们定义和实现依赖服务接口的定义。在 Feign 的实现下，我们只需创建一个接口并使用注解的方式来配置它，即可完成对服务提供方的接口绑定，简化了使用 Spring cloud Ribbon 时，自动封装服务调用客户端的开发量。与 Ribbon 不同的是，通过 Feign 只需要定义服务绑定接口且以声明式的方法，优雅而简单的实现了服务调用 Feign 已经停止维护，OpenFeign 是 Spring Cloud 在 Feign 的基础上进一步开发出来替代 Feign 的技术，支持了 SpringMVC 的注解，如 @RequesMapping 等等。OpenFeign 的 @FeignClient 可以解析 SpringMVC 的 @RequestMapping 注解下的接口，并通过动态代理的方式产生实现类，实现类中做负载均衡并调用其他服务。
实际开发工作中经常用到json数据，那么就会有这样一个需求：在谷歌浏览器中访问URL地址返回的json数据能否按照json格式展现出来。
在小数据压缩方面，json比序列化快了近1倍，而其他方面序列化比json都要快一些，特别是大数据解压缩这一块整整快了4倍。
嵌入式系统在现代生活中扮演着重要的角色，从智能家居设备到医疗设备和汽车控制系统，无处不在。随着这些系统变得越来越复杂，数据的存储和管理变得至关重要。本文将深入探讨嵌入式系统中数据存储与管理的策略，包括数据存储设备的选择、数据存储格式、数据备份和安全等方面。
libcrypt-2.23.so glibc glibc中的包含的库，现代哈希加解密
关于 C++ 框架、库和资源的一些汇总列表，内容包括：标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等。
其实就是根据URL来获取它的网页信息，虽然我们在浏览器中看到的是一幅幅优美的画面，但是其实是由浏览器解释才呈现出来的，实质它是一段HTML代码，加 JS、CSS，如果把网页比作一个人，那么HTML便是他的骨架，JS便是他的肌肉，CSS便是它的衣服。所以最重要的部分是存在于HTML中的，下面我们就写个例子来扒一个网页下来
本文实例讲述了PHP封装XML和JSON格式数据接口操作。分享给大家供大家参考，具体如下：
XML、JSON 也可以用来存储此类结构化数据，但是使用ProtoBuf表示的数据能更加高效，并且将数据压缩得更小。
其实就是根据URL来获取它的网页信息，虽然我们在浏览器中看到的是一幅幅优美的画面，但是其实是由浏览器解释才呈现出来的，实质它是一段HTML代码，加 JS、CSS，如果把网页比作一个人，那么HTML便是他的骨架，JS便是他的肌肉，CSS便是它的衣服。所以最重要的部分是存在于HTML中的，下面我们就写个例子来扒一个网页下来。
默认情况下，对比事务安全，MongoDB更关注高的插入速度。如果你需要加载大量低价值的业务数据，那么MongoDB将很适合你的用例。但是必须避免在要求高事务安全的情景下使用MongoDB，比如一个1000万美元的交易。
这两天，我一直在做“测试人员”，不过跟一般的测试人员不同的是，我是在写代码做测试，这些代码是我头脑中的某种设计理念的表示，我坚信，只有不断的“测试”我的这些设计，才能够找到最优的解决方案。 最近我在设计开发一个“wcf邮件通信系统”，目的是为了在两个不能够直接通信的环境中使用邮件作为消息通道，所以系统的关键之一就是邮件收发的效率和稳定性，怎么样才能够使得邮件内容最小？哪种格式的邮件内容处理最快？哪种方案能够消耗最小的cup资源而又占用合适的内存大小？下面是我的一个测试过程： 1，对象序列化测试
作者：汪娇娇 时间：2018年1月15日 下一篇：自己写代码对比工具 时间过得好快，一下子就2018年了，想起好久没写博客，不觉有些浪费了时光，今天便来补一篇。 JSON是个伟大的东西，各处都用得到，既方便也纠结。用的溜的人那就没啥说的了，但也有用的不溜的或者想偷懒的人，那JSON也算是一个小小的槛吧。怎么说呢，就比如说有的人到现在连JSON的正确格式都写不对，也有人写对了但并没有自信自己是否写对，那这时候就需要一个校验工具来检验JSON格式的正确性。既然有了校验，那格式化工具怎么能少，再随着需求的增加，我
时间过得好快，一下子就2018年了，想起好久没写博客，不觉有些浪费了时光，今天便来补一篇。
可以通过npm全局安装一个http-server,当需要开启服务的时候, 通过命令行,跳转到需要开启服务的文件夹下, 开启服务即可!
JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。JSON采用完全独立于语言的文本格式，这些特性使JSON成为理想的数据交换语言。易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。
除了获取Generative AI和JavaScript的支持外，甲骨文的MySQL HeatWave“另一个数据库”还获取了数据湖仓库、机器学习、AutoPilot、分析、OLTP和多云等一系列强大的新功能。
路遥工具箱是一款基于C# WPF开发的开源工具箱软件，旨在解决开发过程中常见的功能性需求，并将其自动化。目前已经拥有十数项实用功能，让你的开发工作事半功倍！
Apache CarbonData 是一种索引列式数据格式，专为快速分析和实时洞察至关重要的大数据场景而开发。这个强大的数据存储解决方案是 Apache 软件基金会内的顶级项目，提供了一种更结构化、更高效、更快速的方法来处理和分析大型数据集
在数据传输过程中压缩数据肯定是必须的，而gzip是我们比较常用的方式，而且我们在刚刚接触http协议的时候就介绍过gzip。本文我们来看下在微服务环境下我们怎么通过gzip来压缩数据。
为了解决Prometheus缺少多集群监控的全局视图，以及对历史数据的存储问题，Improbable开源了他们的Prometheus高可用解决方法Thanos，Thanos与Prometheus无缝集成，并为Prometheus带来了全局视图和不受限制的历史数据存储能力。
JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式，它基于JavaScript的一个子集，易于人的编写和阅读，也易于机器解析。JSON采用完全独立于语言的文本格式，但是也使用了类似于C语言家族的习惯（包括C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python等）。这些特性使JSON成为理想的数据交换语言。
安全接口的数据传输经过加密、压缩，能够保障数据传输安全，如果有安全性要求，建议选用安全接口；
这个插件提供html的编写提示，包括到属性的格式监测，语法细致监测纠正，非常好的。插件地址
我们首先了解一下 Urllib 库，它是 Python 内置的 HTTP 请求库，也就是说我们不需要额外安装即可使用，它包含四个模块：
目录 目录- 2 - 1 Greenplum整体架构信息- 9 - 1.1 架构图示- 9 - 1.2 Master主机与Segment主机任务- 9 - 1.3 数据库分布键分布数据策略- 10 - 1.3.1 HASH策略- 10 - 1.3.2 随机分布- 10 - 1.4 master主节点获取segment节点上的数据顺序- 10 - 2 Greenplum数据库常用知识- 10 - 2.1 Greenplum 概念- 10 - 2.2 OLTP与OLAP的理解- 11 - 2.2.1 描述概念-
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