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REDUNDANT行格式的数据解析

这4种格式对比如下(来自官网)而我们之前写的ibd2sql工具已经支持了DYNAMIC和COMPRESSED的格式....但还不支持REDUNDANT格式.那我们今天就又又又来补齐'最后一块拼图'REDUNDANT格式简介该行格式比较老, 已经很多人都解析过了的. 网上应该一搜一大堆....(为空的时候,也是存在长度的, 也得去读.方便给某字段置为空?)结构如下:总结一个字就是:花里胡哨解析REDUNDANT行格式的脚本说了这么多, 那我们就来解析解析REDUNDANT格式吧....比如:try: HAVE_IBD2SQL = True # 部分数据懒得解析了, 直接沿用ibd2sql去实现....解析逻辑本次我们直接遍历整个数据文件, 如果PAGE符合要求, 就解析.要求为:是INDEX_PAGE (b'E\xbf')是叶子节点, PAGE_LEVEL是0是主键的索引ID这样我们就只解析我们要的叶子页了

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dotnet OpenXML 修复 Office 文档里面包含格式不正确的 Uri 而无法解析

而此时的文档如果包含了错误的 Url 格式,例如不正确的邮件名的时候,将会在解析的时候出错。...本文告诉大家如何修复这个问题 尽管在 Office 2016 等版本,是可以在用户端制作出格式不正确的 Url 文档,如下图所示的内容 ?...mailto:mailto@one@ 可以看到这个超链接是格式不正确的,此时如果使用 Uri 的构造函数传入,将会提示格式出错...在 2.12.0 或以上版本提供了重写的方法,判断如果格式不正确,那么让开发者返回一个正确的格式,重新写入回文档,这样就能修复此问题,如下面代码的实现 var openSettings...,就需要让文档的打开方式支持可以写入,否则依然无法解析。

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    Codable 解析 JSON 忽略无效的元素

    可以成功处理所有元素,或者引发错误,这可以说是一个很好的默认设置,因为它可以确保高水平的数据一致性。 但是,有时我们可能希望调整该行为,以便忽略无效元素,而不是导致整个编解码过程失败。...上面的示例似乎有些人为设计,但意外遇到格式错误或不一致的JSON 数据其实非常常见,我们可能无法始终调整这些格式以使其完全适应Swift 天然的静态性。...解决问题的另一种方法是为我们认为可能缺失或无效的属性定义默认值——在我们仍想保留任何包含无效数据的元素的情况下,这是一个很好的解决方案,但是这不是我们今天要讨论的情况。...因此,让我们来看一下如何在解码任何 Decodable 数组时忽略所有无效元素,而不必对 Swift 中数据的结构进行任何的重大修改。...静默地忽略无效元素不是永远正确的做法——很多时候,我们确实希望我们的编码过程在遇到任何无效数据时都会失败——但是,如果不是这种情况,那么本文中使用的任何一种技术都可以提供一种很好的方法使我们的编码代码更加灵活和有损

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    Java日期格式化带来的年份不正确

    BUG现场 一个线上项目之前一直运行得很稳定,从没出过数据错误的问题,但是在2021.12.26这天却“意外”地出现了数据计算错误。...,使用"YYYY-MM-dd"格式化出来的日期显然是不对的,必须使用“yyyy”才能格式化出正确的“年”。...原因追溯 实际上,Java中格式化日期可以使用的格式已经明确在java.text.SimpleDateFormat类的注释中明确定义了。...根据中华人民共和国国家标准GB/T 7408-2005《数据元和交换格式信息交换日期和时间表示法》中4.3.2.2部分: 即一年中的第一个日历星期包括该年的第一个星期四,并且日历年的最后一个日历星期就是在下一个日历年的第一个日历星期之前的那个星期...解决办法 既然Java中关于年的格式化“y”和“Y”有着不同的含义,“y”才能表示我们通常意义上理解的真实的年份,那么我们在使用时就必须记住,只能使用“yyyy”格式化年份,而不要使用“YYYY”。

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    JQuery解析多维的Json数据格式

    对博客系统已经做到了博客评论模块部分了,对单篇博文进行静态化的同时对博文的评论部分采取AJAX的方式去读取。这就要利用到JQuery,ASHX以及Json来合作了。一篇文章有多个评论,每十个为一页。...Json格式其实和表格式有异曲同工之妙,在网络传输中,它比XML还省流量,而且与JS有更好的融合,更容易被解析。...Json格式样例如下: {"Products":[{"orderid":"11077","customerid":"RATTC" },{"orderid":"11078","customerid":"RATT...那么我们怎么样在JQuery里面进行解析出相应的表,栏位和值呢? 在JQuery里面我们可以用: var Products= Json.Products; 来获得对Products表的筛选。...就是我们的目标Json数据中的表了了。

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    MalformedURLException:无效的URL格式完美解决方法

    MalformedURLException:无效的URL格式完美解决方法 摘要 大家好,我是默语!...MalformedURLException是Java中的一种受检异常,位于java.net包中。当你试图创建一个URL对象,而提供的URL字符串格式不正确时,就会抛出这个异常。...MalformedURLException的常见场景 以下是一些可能引发MalformedURLException的常见场景: 2.1 URL格式错误 当URL字符串不符合标准格式时,例如缺少协议(http...以下是一些常用的方法来处理和避免MalformedURLException。 3.1 确保URL格式正确 在创建URL之前,确保URL字符串的格式正确,包括协议、主机名和路径等。...成功创建URL:" + url); } catch (MalformedURLException e) { System.out.println("无效的

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    日期格式化时注解@DateTimeFormat无效的问题分析

    对象序列号成JSON数据进行返回 后者负责解析请求过来的JSON数据,解析成对应的Java对象 我们再来看下后台,打印如下: Person{age=1, birth=Wed Jan 01 00:00:00...CST 2020} 可以看到,后台打印正常(数据无误,日期格式忽略,因为这里的date.toString用的Date的默认方法) 从上面的结果我们可以看到,@DateTimeFormat只是负责解析传来的日期字符串...),有@RequestBody注解 具体请求内容和返回结果如下所示 可以看到,报错了,提示400,这种一般属于客户端错误(比如数据格式不正确,数据过大等) 我们再来看下后台,打印如下 2021-05-...@RequestBody注解:解析传来的JSON数据,转换成对应的Java对象 @ResponseBody注解:转换Java对象为JSON数据,用来作为返回数据输出到前端 日期格式化相关: 请求非JSON...@JsonFormat(会格式化返回数据)或者全局配置来修改默认的日期解析格式(默认"yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSSX");全局配置也可以格式化返回数据,需配置builder.serializerByType

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    注册中心 Eureka 源码解析 —— 基于令牌桶算法的 RateLimiter

    FROM 《接口限流实践》 令牌桶算法的原理是系统会以一个恒定的速度往桶里放入令牌,而如果请求需要被处理,则需要先从桶里获取一个令牌,当桶里没有令牌可取时,则拒绝服务。 ?...1000 QPS 相对平均的分摊在这一秒内,而不是第 1 ms 999 请求,后面 999 ms 0 请求。 从代码上看,#acquire(...) 分成两部分,我们分别解析,整体如下图: ?...一方面,实际项目里每个接口都会有相应的 RateLimiter ,导致太多执行频率极高的后台任务;另一方面,获取令牌时才计算,多次令牌填充可以合并成一次,减少冗余和无效的计算。...在 《Eureka 源码解析 —— 应用实例注册发现(一)之注册》「2.1 应用实例信息复制器」 有详细解析。...在 《Eureka 源码解析 —— 应用实例注册发现(一)之注册》「2.1 应用实例信息复制器」 有详细解析。

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    【Python】解析 Xml 格式的文档

    xml 文档,无非就是一个树状的数据仓库,最基础的部分也就四个:增删改查。...解析树状结构 从硬盘读取 从字符串读取 注意:xml.etree.ElementTree模块在应对恶意结构数据时显得并不安全。...root也就是我们的根节点。 root属于element对象,有以下几个属性: tag:string对象,表示数据代表的种类。 attrib:dictionary对象,表示附有的属性。...ElementTree.Element Class class xml.etree.ElementTree.Element(tag, attrib={}, **extra) # 属性 tag:string,元素代表的数据种类...类的内置属性 dict : 类的属性(包含一个字典,由类的数据属性组成) doc :类的文档字符串 name: 类名 module: 类定义所在的模块(类的全名是’main.className’,如果类位于一个导入模块

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    TFTP:简单文本传输协议的数据包格式解析

    前两种数据包格式一样,只不过某些值域设置有差别,剩下的三种数据包格式各不相同。但无论哪一种数据包,他们都包含一个值域叫操作码,用来定义该数据包属于那种类型。...我们先看读请求和写请求数据包的格式,首先是2字节表示操作码,它用来表示当前数据包的类型,取值1表示该数据包是个读请求,2表示该数据包是;接下来是可变长字段,它用来表示要读取或上传的文件名,它使用ASCII...我们看看对应的wireshak抓包 接着我们看看传输数据块的数据包,它头2字节也是操作码,取值3用于表示数据包用于数据块传输,接下来是2字节,用于表示数据块编号,最后是可变长字段Data,用于装载数据块...,该数据包的格式如下: ?...,该数据包的结构如下图: ?

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    C#如何简单快速的解析复杂的JSON格式接口数据

    他说不会解析为C#对象,问能不能帮助一下他,教他一下以后如何碰到这类复杂的JSON格式都会进行解析。...二、提出问题 一般API接口都会有一个自己定义的标准的响应的数据格式,比如这位同学对接的API接口数据格式说明(如下图),从图中我们可以看到code节点和message节点是固定响应头,唯一变化的是data...那么如果接口字段比较多,数据类型比较复杂,而且层级嵌套比较深的话,有没有简单快速的方式进行自动化的方式自动生成Mapping映射我们想要的C#实体对象呢?答案:是肯定的!!!...2)、VS2019自动格式转换。 1、复制你要转换的JSON格式字符串。...四、唠叨了这么多,阿笨快来上干货 给大家写了几个示例DEMO,只要能够掌握这几个示例,以后解析任何复杂类型的JSON字符串都没有障碍了。

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    python解析url返回的json格式

    keyword=周杰伦&pagesize=1') #通过urllib模块中的urlopen的方法打开url weatherHtml1 = weatherHtml.read() #通过read方法获取返回数据...print "url返回的json数据:",weatherHtml1 #打印返回信息 weatherJSON = json.loads(weatherHtml1) #将返回的json格式的数据转化为python...对象,json数据转化成了python中的字典,按照字典方法读取数据 print "python的字典数据:",weatherJSON print "字典中的data数据",weatherJSON["data..."] print "lists列表的数据",weatherJSON["data"]["lists"][0] #lists里面的数据是一个列表(按照序列编号来查看数据) print weatherJSON...["data"]["lists"][0]["SongName"] #lists的0号数据是一个字典,按照字典方法查看数据 url返回的json数据 本文出自http://www.cnblogs.com

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    前端测试题:(解析)对于下列标签描述不正确的是?

    noscript - )可选脚本内容(对于不支持 script 的浏览器显示此内容) ol - 排序表单 p - 段落 pre - 格式化文本 table - 表格 ul - 非排序列表 块级元素的特点...: 块级元素会独占一行 高度,行高,外边距和内边距都可以单独设置 宽度默认是容器的100% 可以容纳内联元素和其他的块级元素 2,行内元素(内联元素)。...行内元素(内联元素):不占有独立的区域,仅仅依靠自己的字体大小或者是图像大小来支撑结构。一般不可以设置宽度,高度以及对齐等属性。...: 和相邻的行内元素在一行上 高度和宽度无效,但是水平方向上的padding和margin可以设置,垂直方向上的无效 默认的宽度就是它本身的宽度 行内元素只能容纳纯文本或者是其他的行内元素(a标签除外... //换行 //分隔线 //文本框等 //图片 可以看出 ABC都是正确的,只有D是错的。

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    优化数据的抓取规则:减少无效请求

    在爬取房价信息的过程中,如何有效过滤无效链接、减少冗余请求,是提升数据抓取效率的关键。...这类平台页面结构复杂,URL中可能含有许多无效信息(如广告、无关内容的链接)。因此,在抓取数据时,我们需要针对有效房源信息进行精准过滤,只抓取包含房价和小区信息的页面。...二、减少无效请求的策略URL过滤:通过正则表达式或关键词识别URL中无效的广告、新闻等非房源页面,只保留二手房房源详情页的链接。分页控制:对于多页数据,需精准控制分页链接,防止重复抓取相同页面。...URL过滤与数据提取:我们通过解析 div 标签下的 info clear 类提取房源相关信息,确保每个URL只抓取房价和小区名称等有用信息。...五、总结在抓取贝壳等二手房平台的房价数据时,通过合理优化抓取规则可以减少无效请求,提升数据采集的效率和准确性。

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    Java爬虫中的数据清洗:去除无效信息的技巧

    在互联网信息爆炸的时代,数据的获取变得异常容易,但随之而来的是数据质量的问题。对于Java爬虫开发者来说,如何从海量的网页数据中清洗出有价值的信息,是一个既基础又关键的步骤。...本文将介绍Java爬虫中数据清洗的重要性,常见的无效信息类型,以及几种去除无效信息的技巧和实现代码。数据清洗的重要性数据清洗,又称数据预处理,是数据分析和数据挖掘的前提。...未经清洗的数据可能包含错误、不完整、不一致或不相关的信息,这些都会影响数据分析的结果和质量。...在爬虫领域,数据清洗的目的是去除网页中的广告、导航链接、脚本、样式表等无效信息,保留对用户或后续处理有用的数据。常见的无效信息类型广告内容:多数以浮窗、横幅等形式出现,通常含有特定的广告标识。...HTML解析库使用HTML解析库如Jsoup可以方便地去除HTML标签和提取有用信息。

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