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聊聊多层嵌套的json的值如何解析替换

前言前阵子承接了2个需求,一个数据脱敏,一个是低代码国际化多语言需求,这两个需求有个共同特点,都是以json形式返回给前端,而且都存在多层嵌套,其中数据脱敏的数据格式是比较固定,而低代码json的格式存在结构固定和不固定...今天就来聊下多层嵌套json值如何解析或者替换多层嵌套json解析1、方法一:循环遍历+利用正则进行解析这种做法相对常规,且解析比较繁琐。...解析的方法三,那个悬念做法就是将json与对象映射起来,通过对象来取值4、方法四:先自己发散下,然后看下总结总结本文的多层嵌套json的解析和替换都提供了几种方案,综合来讲是推荐将json先转对象,通过对象操作...对json替换,推荐使用自定义json序列化注解的方式。但这种方式比较适合json的结构以及字段是固定的方式。...对于低代码,本身的json结构是多种多样的,如果要后端实现,一种做法,就是将这些json都映射成对象,但因为json结构多种多样,就会导致要映射的对象膨胀。

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    JSON数据解析实战:从嵌套结构到结构化表格

    在信息爆炸的时代,如何从杂乱无章的数据中还原出精准的知识图谱,是数据侦探们常常面临的挑战。...本文以 Google Scholar 为目标,深入解析嵌套 JSON 数据,从海量文献信息中提取关键词、作者、期刊等内容。...解析嵌套 JSON 数据:部分数据以 JSON 格式嵌入到页面中,需要经过提取和解析后转换为结构化表格。数据结构化:将嵌套的数据转换为表格,便于后续数据分析和可视化处理。...技术关系图谱undefined利用 Graphviz 构建文献、作者、关键词之间的关联图谱,从数据中抽取隐含的技术脉络,直观展示各实体间的关系。...总结通过本文,我们从代理 IP 设置、请求头定制,到嵌套 JSON 数据的解析,详细展示了如何将零散的爬虫数据转化为结构化表格,最终构建出直观的技术关系图谱。

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    python处理json数据(复杂的json转化成嵌套字典并处理)

    一 什么是json json是一种轻量级的数据交换格式。它基于 [ECMAScript]((w3c制定的js规范)的一个子集,采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。...简洁和清晰的层次结构使得 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,并有效地提升网络传输效率。...我们用浏览器打开json文件往往是一堆字符形式的编码,python处理过后会自动转化为utf8格式 有利于使用。...二 python处理所需要的库 requests json 如果没有安装 requests库可以安装 安装方法在我以前的文章里 三 代码实现 __author__ = 'lee' import...requests import json url = '你需要的json地址' response = requests.get(url) content = response.text json_dict

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    MariaDB 10.0 从已有数据库创建新的从库

    备份 传输到从库服务器 准备恢复备份 恢复备份文件 重启从库 建立主从关系 ?...备份 已有主库需要持续为用户提供服务,因此不能够停机或者重启,所以需要采用热备份的方式创建一个当前数据库的副本。...,安装执行:yum install -y percona-xtrabackup 传输到从库服务器 备份完成后,打包传输到从库所在服务器 tar -zcvf 20190314.tar.gz ./20190314...注意图中红框中的内容,这部分内容非常关键,记录了当前的binlog文件名称和偏移量。后面我们创建主从关系的时候需要用到,当前文件名为 mysql-bin.000001,偏移量为 369472581。...根据数据库的大小,经过漫长的等待,都是类似的文件拷贝… ?

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    如何从NumPy直接创建RNN?

    那么,有一个有趣的问题可以思考一下: 不使用Tensorflow等框架,只有Numpy的话,你该如何构建RNN? 没有头绪也不用担心。这里便有一项教程:使用Numpy从头构建用于NLP领域的RNN。...为了展示从输入到输出的情况,我们先随机初始化每个单词的词嵌入。...正如所知,ground_truth output(y)的形式是[0,0,….,1,…0]和predicted_output(y^hat)是[0.34,0.03,……,0.45]的形式,我们需要损失是单个值来从它推断总损失...实际上,这意味着从激活节点的角度来看这个变化(误差)值。 类似地,a相对于z的变化表示为da/dz,z相对于w的变化表示为dw/dz。 最终,我们关心的是权重的变化(误差)有多大。...,所以采用的是截断的反向传播,而不是使用原始的。

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    如何从NumPy直接创建RNN?

    要避免低级错误,打好理论基础,然后使用RNN去解决更多实际的问题的话。 那么,有一个有趣的问题可以思考一下: 不使用Tensorflow等框架,只有Numpy的话,你该如何构建RNN?...为了展示从输入到输出的情况,我们先随机初始化每个单词的词嵌入。...正如所知,ground_truth output(y)的形式是[0,0,….,1,…0]和predicted_output(y^hat)是[0.34,0.03,……,0.45]的形式,我们需要损失是单个值来从它推断总损失...实际上,这意味着从激活节点的角度来看这个变化(误差)值。 类似地,a相对于z的变化表示为da/dz,z相对于w的变化表示为dw/dz。 最终,我们关心的是权重的变化(误差)有多大。...,所以采用的是截断的反向传播,而不是使用原始的。

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    idea创建gradle多模块,嵌套模块的方法

    idea创建gradle多模块,嵌套模块的方法 1.首先创建gradle项目,项目结构如下: myfirstgradle sub1 basesub111 three111...2.创建模块 2.1-创建模块-选择Gradle 2.2-创建模块-选择Gradle-设置模块名称-关键注意Location是在根目录下面 2.3-创建模块-选择Gradle-多级子模块-注意Location...路径,因为在填写name的时候,路径会变化,注意 2.4-创建模块-选择Gradle-多级子模块-注意Location路径,BUG,需要调整Location上下级路径关系 2.5-创建模块-选择Gradle...-多级子模块-注意Location路径,BUG,需要调整Location上下级路径关系-调整后的 3.创建后的效果 3.1-创建后的结构 3.2-上级的src目录可以删除 3.3 settings.gradle...name = 'basesub333' 4.多模块的应用 4.1-basesub222模块引用:sub1:basesub111:three111的模块中的类 4.2-应用-three111模块提供计算方法

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    如何使用StreamSets实时采集Kafka中嵌套JSON数据并写入Hive表

    1.文档编写目的 ---- 在前面的文章Fayson介绍了关于StreamSets的一些文章《如何在CDH中安装和使用StreamSets》、《如何使用StreamSets从MySQL增量更新数据到Hive...并入库Kudu》和《如何使用StreamSets实时采集Kafka数据并写入Hive表》,本篇文章Fayson主要介绍如何使用StreamSets实时采集Kafka中嵌套的JSON数据并将采集的数据写入...3.创建StreamSets的Pipline ---- 1.登录StreamSets,创建一个kafka2hive_json的Pipline ?...将嵌套的JSON数据解析为3条数据插入到ods_user表中。...5.总结 ---- 1.在使用StreamSets的Kafka Consumer模块接入Kafka嵌套的JSON数据后,无法直接将数据入库到Hive,需要将嵌套的JSON数据解析,这里可以使用Evaluator

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    如何在 ES 中实现嵌套json对象查询,一次讲明白!

    一、简介 实际的软件项目开发过程中,因为业务上的需要,我们的数据库表与表之间的结构是一对多的关系,以订单表与订单项表为例,在 mysql 数据库里面,他们的关系如下图: 如果我们想查询哪些商品在某个时间段内被购买过...,是扁平化的存储结构,不能像关系型数据库那样,可以通过join方式进行连表搜索。...二、案例实践 2.1、嵌套对象 所谓嵌套对象,就是当前json对象内嵌了一个json对象,以订单数据为例,包含多个订单项数据,格式如下: { "orderId":"1", "orderNo...2.2、嵌套文档 很明显上面对象数组的方案没有处理好内部对象的边界问题,JSON数组对象被 ES 强行存储成扁平化的键值对列表。...可以看到嵌套文档的方案其实是对普通内部对象方案的补充。我们将上面的订单索引结构中的orderItems数据类型,将其改成nested类型,重新创建索引。

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    从嵌套结构中取值时如何编写兜底逻辑

    从嵌套结构中取值时如何编写兜底逻辑 github总基地:http://www.github.com/dashnowords/blogs 博客园地址:《大史住在大前端》原创博文目录 掘金地址:https...(空数组),仅当b.a的值为undefined时才会生效,如果b.a的值为null,默认值就无法生效,使得第二行调用map方法的代码直接报错,所以第一行代码兜底并没有做好。...,仍然需要进行类型容错,如果配合lodash提供的其他方法则不用容错。...console.log(result5); // defaultValue console.log(result6); // defaultValue 方案3——利用函数式编程实现get方法 原文可见:如何优雅安全地在深层数据结构中取值..._a$b$c$d : "defaultValue"; 基本逻辑可以按括号从内往外看,并不复杂,就是每次取属性都对undefined和null进行了容错处理。

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    嵌套评论的数据库表设计

    设计嵌套评论数据库表可仿效无限级分类,在表中加一个ParentId字段。...嵌套评论页面大致这样: 评论1 回复评论1 恢复评论1 评论2 回复评论2 评论3 …… 但是, 在显示评论的时候,如果使用ParentId会涉及到多表的联结,嵌套层级越多意味着表之间的联结增多...于是,我们想到在表中增加一个字段,用来显示所有的层级:/1/2/5/ 设计数据库和表: create database NestedCommnets use NestedCommnets Create...Content nvarchar(100) not null, Depth smallint not null, Thread nvarchar(max) not null ) 往数据库表中添加如下数据...--nLength,返回的字符串长度;nDecimalPlaces,返回字符串的小数位数 select SPACE(u.Depth*6) + u.Content as 评论, u.Thread +

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    Django Rest Framework中嵌套关系的JSON序列化

    在 Django Rest Framework (DRF) 中,处理嵌套关系的 JSON 序列化是一个常见需求。以下是如何实现嵌套关系序列化的详细说明,包括序列化器定义、模型关系以及常见用法。...return self.jobmst_name class Meta: managed = False db_table = 'jobmst'我们希望能够将这两个模型的数据序列化成一个嵌套的...访问URL http://localhost/TidalDEV/50244/,会返回Jobmst和Jobdtl模型数据的JSON序列化结果,其中Jobmst的jobmst_id为50244。...总结通过以上步骤,我们实现了在Django Rest Framework中对嵌套关系的JSON序列化。这为我们提供了更加灵活的方式来处理复杂的数据结构,并将其转换为JSON格式。...这样可以高效处理复杂的嵌套关系,提升 API 的可用性和性能!

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    Oracle中如何创建数据库

    Oracle数据库的物理结构与MySQL以及SQLServer有着很大的不同。在使用MySQL或SQLServer时,我们不需要去关心它们的逻辑结构和物理结构。...(MARK 补充这部分知识) 在逻辑结构中,Oracle从大到下,分别是如下的结构:数据库实例 -> 表空间 -> 数据段(表) -> 区 -> 块。...也就是说当我们要使用Oracle作为项目的数据库时,我们需要先创建数据库实例,之后创建表空间,再创建相对应的表(也就是逻辑结构中的数据段)。...一、创建数据库实例 创建数据库实例一般使用“配置移植工具 -> Database Configuration Assistant”来创建。...当然也可以使用代码来创建,不过使用代码过于复杂,在这里不作介绍。 二、创建表空间 创建表空间必须先登录数据库,你可以使用Oracle自带的sqlplus或plsql登录(当然还可以用OEM)。

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