这是常用的方法,通过Lua对字符串进行解析,从而完成JSON的编码及解码。网络上有许多现成的Lua JSON库可以使用。
最近在一个 C 程序中碰到需要将 XML 数据转换为 JSON 数据的问题,多番查找几种方法,觉得此程序刚好用到了 Linux 下的 libexslt XSLT 库,因此想直接通过 XSLT 将 XML 转为 JSON 数据。
在大房间场景下,房间成员列表接口要返回该房间全部成员,要序列化的struct很大(最后返回的序列化后的response大小有1M以上),不以性能见长的官方json库非常吃力。
这里选择LuaJit在嵌入式Linux系统使用,LuaJit交叉编译也比较简单,没有第三方库的依赖,直接交叉编译源码即可。
專 欄 ❈本文作者:赖明星 博客地址: https://www.zhihu.com/people/mingxinglai❈ 在这篇文章里,我们将会介绍4个Python解释器自身提供的小工具。这些小工具在笔者的日常工作中经常用到,减少了各种时间的浪费,然而,却很容易被大家忽略。每当有新来的同事看到我这么使用时,都忍不住感叹,原来Python还隐藏了这么好用的功能。下面就来看一下Python自带的几个小工具 一、1秒钟启动一个下载服务器 在实际工作中,时不时会有这样的一个需求:将文件传给其他同事。将文件传给同事
一、秒级启动一个HTTP下载服务器 在实际工作中,时不时会有这样的一个需求:将文件传给其他同事。将文件传给同事本身并不是一个很繁琐的工作,现在的聊天工具一般都支持文件传输。但是,如果需要传送的文件较多,那么,操作起来就会比较麻烦。此外,如果文件在远程的服务器上,你要将文件传给同事,则需要先将远程服务器的文件下载到本地,然后再通过聊天工具传给同事。再或者,你并不是特别清楚要传哪几个文件给同事,所以,你们需要进行来回的交流。交流的时间成本是比较高的,会降低办事效率。此时,你们需要更加高效的方法。这个时候,如果你知道Python内置了一个下载服务器就能够显著提升效率了。例如,你的同事要让你传的文件位于某一个目录下,那么,你可以进入这个目录,然后执行下面的命令启动一个下载服务器: 本地有个一文件夹,想共享给局域网同事下载一些里面的文件,可以使用python的如下命令。 • python2的用法如下: python -m SimpleHTTPServer • python3的用法如下: python3 -m http.server --cgi 以上两种方法默认端口8000,可以制定端口,例如指定端口45678: python -m SimpleHTTPServer 45678 python3 -m http.server --cgi 45678
之前看到过json-iterator库使用,为何替换掉原生的json呢,看了一下github,如下:
1)MongoDB 是由C++语言编写的,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。在高负载的情况下,添加更多的节点,可以保证服务器性能。 2)MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 3)MongoDB 将数据存储为一个文档,数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档,数组及文档数组。 4)2007年10月,MongoDB由10gen团队所发展。2009年2月首度推出。 5)MonggoDB支持Unix、linux、windows等系统平台。 6)在许多场景下用于代替传统的关系型数据库或键/值存储方式,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引。是一个面向集合的,模式自由的文档型数据库。
自2015年Swift宣布开源并支持Linux后,一晃已超过5年。在最初几年间尽管Swift发展迅速,但并未被Linux社区广泛接受。造成这种局面的原因较多,其中既有语言稳定性方面的问题,同时又有对Linux的支持不完善、缺乏具有吸引力的基础库和第三方库、热点项目不足等多方面原因。
http://blog.csdn.net/ljp1919/article/details/48319779
CDB数据库在腾讯云控制台可以看到每个数据库示例的操作日志。
在上一篇文章中<一步一步解读神经网络编译器TVM(一)——一个简单的例子>,我们简单介绍了什么是TVM以及如何利用Relay IR去编译网络权重然后并运行起来。
最近想从图书馆里借一本书,可是图书馆里那两本书都借走了,其中有一本书在3月3号到期应还,所以我想着这几天那个人应该会来图书馆还书,所以我写了个python脚本,放在服务器上,每隔一段时间查询,如果那人还书了,邮件通知我。这样我就可以及时借书了,哈哈。
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在嵌入式linux上,想最简单方便的使用网络资源,如ftp,http,和socket,用c实现容易吗?
使用pandas库的read_csv函数导入csv和read_excel函数导入xlxs格式 参考代码
本文为读者提供MariaDB和MySQL的深入见解。分析两者并讨论它们之间的差异。还有一部分内容阐述为什么MySQL用户应该切换到MariaDB。
.NET跨平台之旅:升级至ASP.NET 5 RC1,Linux上访问SQL Server数据库 今天微软正式发布了ASP.NET 5 RC1(详见Announcing ASP.NET 5 Release Candidate 1),.NET跨平台迈出了关键一步。 紧跟这次RC1的发布,我们成功地将运行在Linux上的示例站点(http://about.cnblogs.com)升级到了ASP.NET 5 RC1,并且增加了数据库访问功能——基于Entity Framework 7 RC1访问SQL Serve
在上一篇博客《conan入门(四):conan 引用第三方库示例》中我们以cJSON为例说明了如何在项目中引用一个conan 包。那是比较简单的一种编译本机目标代码的应用场景(编译环境是Windows,目标代码也是Windows平台)。在物联应用的大背景下,C/C++开发中跨平台交叉编译的应用是非常广泛的。在使用conan来管理C/C++包(制品库)的环境下,如何实现对交叉编译的支持呢?因为我的工作涉及不少嵌入式平台的开发,conan对交叉编译的支持是我最关心的部分。
json-c是c语言下的json库 , 如果在centos6下可以访问下面这个页面找到64位的rpm包 , 一定要看清是4位还是32位
我有一个习惯,就是不断的记录在工作中反复用到的知识点,原本我很喜欢使用印象笔记和有道云笔记,其一是云笔记的同步功能,其二是云笔记的搜索功能,当你输入的笔记多了之后,你才会发现搜索功能是多么的重要。 鉴于公司内部对信息安全管理比较严格,这种云笔记在内部禁止了。很遗憾。大凡优秀的企业都不应该在限制这些条条框框。 没办法。在本地使用Atom 加上 Markdown 插件编写笔记。 初期我是这么做: 每天一个页面 这个页面包含当天的待办事项、遇到的问题收集、以及解决办法的思路。 后期,我不这么做了,是因为Atom
Kali Linux默认集成了 exploit-db 中的漏洞数据库信息,方便用户在本地查找。默认集成在 /usr/share/exploitdb 目录下,其中exploits(漏洞信息)、shellcodes(shell代码)、files_exploit.csv(漏洞索引)、files_shellcodes.csv(shell代码索引)。
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展高性能数据存储解决方案。
将静态语言与动态语言结合,发挥各自优势,以插件模式运作,充分发挥在栈、寄存器等方面的使用,减少日常工作维护。
这次要介绍的是一个用于验证 Kubernetes 对象文档结构的小工具:kubeval。它能够对一个或多个 Kubernetes 或 OpenShift 的对象文档进行校验。它所依赖的 Schema 数据来自于 Open API 所生成的内容,所以校验过程中无需和 API Server 进行交互,也正因如此,对各种第三方 CRD 的支持也暂时无能为力,另外还需要有 Schema 库的支持。
来了个需求,需要从某个线上es库查询一些数据出来并进行大屏展示。问需求方有没有开发环境的es库,答:没有,说要不直连他们的线上库。
1.打开mongodb官网 https://www.mongodb.com/ 选择社区版本
PVS-Studio支持分析用C, C++,C#和Java开发的项目。你可以在Windows,Linux和macOS下使用它。本文将为大家简单演示,如何在Linux环境下使用PVS-Studio来分析C和C++代码。
WPScan是一个专门扫描WordPress网站的漏洞发现工具,目前已经在很多系统中预安装:
假设这么一个情况,你是某公司mysql DBA,某日突然公司数据库中的所有被人为删了。尽管有数据备份,但是因服务停止而造成的损失上千万,现在公司需要查出那个做删除操作的人。
对于后端开发工程师,NoSQL是一个需要掌握的技术点,而NoSQL中比较火热的技术当属MongoDB。欢迎入门MongoDB,进入无模式的文档数据库世界。
使用mongo自带命令来迁移数据,思路是先导出集合数据再导入到数据库中 导出命令:mongoexport 语法:mongoexport -d dbname -c collectionname -o filepath --type json/csv -f field
Mattermost 是一个开源的、自托管的 Slack 替代方案,无需依赖第三方供应商,意味着您可以在自己的基础架构中托管数据。
点击关注公众号,Java干货及时送达 使用新的替代工具来改进旧的命令行工具。 在Linux/Unix系统的日常使用中,我们需要使用很多命令行工具来完成工作,以及理解和管理我们的系统,例如使用du来监视磁盘利用率、top来显示系统资源。有些工具已经有很长的历史了。例如,top于1984年首次发布,而du的首次问世可追溯至1971年。 多年来,这些工具已经过现代化的改造,并移植到了不同的系统中,但总的来说,它们仍然保留了最初的想法、外观和感觉。 这些工具都非常优秀,对于许多系统管理员的工作流程来说都是必不可少
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距离上一篇《张高兴的 .NET Core IoT 入门指南》系列博客的发布已经过去 2 年的时间了,2 年的时间 .NET 版本发生了巨大的变化,.NET Core 也已不复存在,因此本系列博客更名为 《张高兴的 .NET IoT 入门指南》,我也重新审阅了之前的内容进行了相应的更改以保证内容的时效性。
最近在学习docker时,发现网上很多教程都是很老的教程,导致本人在学习时遇到各种各样的坑,为了方便以后查看,现将学习相关笔记记录在这里。 本文仅为记录学习轨迹,如有侵权,联系删除
jmeter是apache公司基于java开发的一款开源压力测试工具,体积小,功能全,使用方便,是一个比较轻量级的测试工具,使用起来非常简单。因为jmeter是java开发的,所以运行的时候必须先要安装jdk才可以。jmeter是免安装的,拿到安装包之后直接解压就可以使用,同时它在linux/windows/macos上都可以使用。 jmeter可以做接口测试和压力测试。其中接口测试的简单操作包括做http脚本(发get/post请求、加cookie、加header、加权限认证、上传文件)、做webservice脚本、参数化、断言、关联(正则表达式提取器和处理json-json path extractor)和jmeter操作数据库等等。
用过 Flutter 的小伙伴应该对 shared_preferences 并不陌生,它支持 六大平台,用于存储键值对,并以 xml 文件的形式将数据进行持久化。这种功能的实现会依赖各个平台的能力,而且功能点并不复杂。所以它是一个非常好的六端插件 研究对象。
使用JSON越多, 你就越有可能遇到JSON编码或解码瓶颈。Python的内置库也不错, 但是还有多个更快的JSON库可用: 如何选择使用哪一个呢? 事实是,没有一个正确的答案,没有一个最快的JSON
使用第三方静态库的步骤: 1、编译文件生成静态库。 2、把相关的.h文件放入D:\VS2005安装目录\VC\include路径下。 3、把相应的.lib文件放在D:\VS2005安装目录\VC\lib路径下。 在使用中只需要将json.rar中的文件添加(并包含)到项目中 链接:json.rar下载地址 在需要使用Json的文件中添加json.h的头文件即可使用了 使用教程如下: JsonCpp 是一个C++用来处理JSON 数据的开发包。下面讲一下怎么使用JsonCpp来序列化和反序列化Json对象,以实际代码为例子。
本周由于Myuki大佬感染新冠,国际板块暂停更新一周,将在下周补齐,所以本周只有国内板块。
摘要: 看看开源中国社区 12 月份有哪些值得关注的新增项目:有将手机变成个人监控系统的 Haven,有中文语音对话机器人项目 dingdang-robot,有深度学习的人脸识别系统 DFace,还有中文处理工具包等等。 📷 1.将手机变成个人监控系统 https://www.oschina.net/p/haven 现已迈入互联网时代,这个时代最明显的特征就是:人人都有一部智能手机,衣食住行都离不开它。不仅如此,我们的个人隐私,或者重要的资料,还有银行卡等各种信息都存储在这部设备上。 一旦手机丢失或者资料泄
prometheus+grafana 对于现在这个时间点来说,相信很多同行都应该已经开始玩起来了,当仍然可能有一部分人可能还不知道prometheus+grafana 的存在,也可能还有一部分人虽然知道它的存在,但却懒于动手,如果是这样,那后面的内容你可得打起精神来了,因为可能你会被grafana炫酷的视觉效果惊艳到。
有些开发者可能还是不明白 Docker 对自己到底有多大的用处,因此翻译 Docker 个人用例 这篇文章中来介绍 Docker 在普通开发者开发过程中的用例。
地球人,爱好音乐,动漫,电影,游戏,人文,美食,旅游,还有其他。虽然都很菜,但毕竟是爱好。
有些开发者可能还是不明白 Docker 对自己到底有多大的用处,因此翻译 Docker 个人用例 这篇文章中来介绍 Docker 在普通开发者开发过程中的用例。 Docker 如今赢得了许多关注,很多
基于 Njmon + InfluxDB + Grafana 实现性能指标实时可视监控
MongoDB是一种高性能、高度可扩展的面向文档的NoSQL数据库,旨在处理高流量和海量数据。与SQL 数据库中的数据存储在表中的行和列中不同,在MongoDB中,数据在称为文档的记录中以类似JSON 的格式结构化。
编写Controller: 创建controller,并创建HelloController。
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