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    go的map的多维应用

    package main import ( "encoding/json" "fmt" ) func main() { //组合二维等长map,生成等长json 例如:{"people1":{"name":"zengzhihai"},"people2":{"name":"liudehua"}} //创建两个2位map,一个二维map,二维map只接受为map的值 var mapList1 = make(map[string]string) var mapList2 = make(map[string]string) var mapList12 = make(map[string]map[string]string) mapList1["name"] = "zengzhihai" mapList2["name"] = "liudehua" //这里是二维map接受两个基本map的值 mapList12["people2"] = mapList2 mapList12["people1"] = mapList1 json12, _ := json.Marshal(mapList12) fmt.Println(string(json12)) //组合3维或者多维的map的json。例如:{"result":1,"data":{"list":[{"titltid":"807242","title":"屌丝男士-饿了吃肉"},{"titltid":"8073342","title":"屌丝男士-波多来了"}],"page":1,"limit":30,"count":1,"total":1}} //这里是一个非常复杂的例子,当然我们主要是讲如何使用map var mapTlist1 = make(map[string]string) mapTlist1 = map[string]string{"titltid": "807242", "title": "屌丝男士-饿了吃肉"} var mapTlist2 = make(map[string]string) mapTlist2 = map[string]string{"titltid": "8073342", "title": "屌丝男士-波多来了"} var mapTlist3 = make([]interface{}, 0) var mapTlist4 = make(map[string]interface{}) var mapTlistLast = make(map[string]interface{}) mapTlist3 = append(mapTlist3, mapTlist1) mapTlist3 = append(mapTlist3, mapTlist2) mapTlist4["page"] = 1 mapTlist4["limit"] = 30 mapTlist4["count"] = 1 mapTlist4["total"] = 1 mapTlist4["list"] = mapTlist3 mapTlistLast["result"] = 1 mapTlistLast["data"] = mapTlist4 fmt.Println(mapTlistLast) jsonLast, _ := json.Marshal(mapTlistLast) fmt.Println(string(jsonLast)) }

    03

    es中的analyzer,tokenizer,filter你真的了解吗?

    最近在做搜索推荐相关的需求,有一个场景中需要某一列能处理多种分词器的分词匹配,比如我输入汉字或拼音或语义相近的词都需要把匹配结果返回回来。经过一番调研,最终我们选择了elasticsearch来处理数据的索引与搜索,在配置分词器时会发现大多分词器配置中都需要配置analyzer、tokenizer、filter,那么这三个东西分别代表着什么,又有什么样的联系呢?这就是本文要重点讨论的事情。关于如何在elasticsearch中使用分词器[1]以及常用的中文分词器[2]和拼音分词器[3]是什么,该怎么样去配置这些问题不是本文要讨论的重点,链接都已经奉上,需要的自取。本文咱们就来聚焦讨论一下analyzer、tokenizer、filter之间的区别与联系。

    06

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