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nlohmann:现代C++支持度最高的json库

之前推荐过json组装和解析的开源库jsoncpp,今天推荐另一款json类库nlohmann,其以对于现代C++的支持度高而著称。...下载和安装 下载链接见(https://github.com/nlohmann/json), 针对github使用有一个小技巧,如果针对这类开源库仅仅是使用其源码,并不需要一直追踪源文件,可以选择代码页面右侧中部的...就像nlohmann库的release部分不仅支持源码的下载,也支持项目集成所需的include文件夹。...由以上可知: 该库封装对象更加方便,形式上趋近于二维数组; 该库对于数组类型的封装更加方便,既可以像传统的方式,将数组中的元素视为item(参见方式一),也可以将元素直接以不同的下标形式追加到数组内,趋向于...总结 nlohmann对于现代C++的支持度非常高,解析和生成json都很方便。但是其并不是紧凑型格式,存在占用空间大的问题,为此,其提供了多种将json对象转换成字节流的方法,在此不再赘述。

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    如何正确的将数组转换为ArrayList?

    &如何反转数组 该方法是一个泛型方法: T[] toArray(T[] a); 如果toArray方法中没有传递任何参数的话返回的是Object类型数组。...,new String[0]就是起一个模板的作用,指定了返回数组的类型,0是为了节省空间,因为它只是为了说明返回的类型。...操作,可以调用迭代器的 remove方法而不是集合类的 remove 方法。...因为如果列表在任何时间从结构上修改创建迭代器之后,以任何方式除非通过迭代器自身remove/add方法,迭代器都将抛出一个ConcurrentModificationException,这就是单线程状态下产生的...java.util包下面的所有的集合类都是fail-fast的,而java.util.concurrent包下面的所有的类都是fail-safe的。

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    解决php无法将string转换为json的办法

    背景:最近在开发小程序(替客户做的),一个水印小程序,通过接口实现了去掉水印,原理很简单,但是由于目标解析的地址域名太多,用了域名通配后也是出现不在合法域名中的错误,于是只能用自己的服务器来进行一个踏板...所以当数据回调后需要清洗数据出来给小程序用,在这里就出现了问题: $result=send_post('https://****.cn/video.php', $post_data); // $info = json_decode...(trim($result),true); $info=json_encode($result); echo gettype($info); 通过json_decode、json_encode也无法转换为...json,同样是string类型 解决办法: 去空trim() 解决代码: $result=send_post('https://*****/video.php', $post_data); $info...= json_decode(trim($result),true); echo gettype($info);

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    js 将json字符串转换为json对象的方法解析

    将json字符串转换为json对象的方法。...在数据传输过程中,json是以文本,即字符串的形式传递的,而JS操作的是JSON对象,所以,JSON对象和JSON字符串之间的相互转换是关键 例如: JSON字符串: var str1 = '{ "name...(); //由JSON字符串转换为JSON对象 或者 var obj = JSON.parse(str); //由JSON字符串转换为JSON对象 然后,就可以这样读取: Alert(obj.name)...例如: var last=obj.toJSONString(); //将JSON对象转化为JSON字符 或者 var last=JSON.stringify(obj); //将JSON对象转化为JSON...新版本的 JSON 修改了 API,将 JSON.stringify() 和 JSON.parse() 两个方法都注入到了 Javascript 的内建对象里面,前者变成了 Object.toJSONString

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    使用Python的yaml模块将JSON转换为YAML格式

    之前介绍过读取yaml文件输出json,今天介绍下使用Python的yaml模块将JSON转换为YAML格式。...可以使用pip包管理器运行以下命令来安装它: pip install pyyaml 将JSON转换为YAML 一旦我们安装了yaml模块,就可以使用它来将JSON数据转换为YAML格式。...此外,通过缩进实现了层次结构,并且在每个键值对之间有一个空行。 输出样式 default_flow_style是PyYAML库中dump()和dumps()方法的可选参数之一。...它用于控制PyYAML将Python对象转换为YAML格式时所使用的输出样式。...默认情况下,如果未指定default_flow_style参数,则该参数的值为None。在这种情况下,PyYAML将尝试根据输入数据的结构自动选择最佳的输出样式。

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    GDAL的java环境配置以及将shp转换为json

    这个需求,以前在Arcgis Online上见过,所以还是比较熟悉的,所以我就给他说:先将zip解压,再读取shp数据并将之转换为Geojson返回前台,并在web上展示出来。...同时,我想他请教了如何实现的转换,他告诉我说是GDAL实现的,并给了我关键代码,因为代码是C#的,所以,经过周末的折腾,在JAVA上实现了,在此分享给大家。...首先是jdk,下载的GDAL的位数一定要与JDK的位数相符,我的JDK的位数是32位的,所以下载了32位的GDAL,为方便大家使用,并将此上传到了百度网盘,下载地址为:链接:http://pan.baidu.com...将GDAL下载完成后,将所有的dll文件复制到jdk的安装路径“C:\Program Files (x86)\Java\jdk1.7.0_17\jre\bin”下即可。...接着,将JDAL.jar文件添加到你的Java lib引用中去。 最后,代码实现。

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    如何将 Java 8 中的流转换为数组

    问题 Java 8 中,什么是将流转换为数组的最简单的方式?...String[] stringArray = stringStream.toArray(size -> new String[size]); 其中 IntFunction generator 的目的是将数组长度放到到一个新的数组中去...我们县创建一个带有 Stream.of 方法的 Stream,并将其用 mapToInt 将 Stream 转换为 IntStream,接着再调用 IntStream 的 toArray...; 紧接着也是一样,只需要使用 IntStream 即可; int[]array2 = IntStream.rangeClosed(1, 10).toArray(); 回答 3 利用如下代码即可轻松将一个流转换为一个数组...然后我们在这个流上就可以进行一系列操作了: Stream myNewStream = stringStream.map(s -> s.toUpperCase()); 最后,我们使用就可以使用如下方法将其转换为数组

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    Python库介绍8 数组的转置

    线性代数中,数组转置是矩阵操作中的一个常见概念,它涉及到行和列的互换矩阵操作中,经常需要对矩阵进行转置,或者需要交换矩阵的轴在numpy 中,数组的转置可以通过使用 .T 属性或者 numpy.transpose...() 函数来实现【.T】.T会把数组的行和列进行交换,即交换0轴和1轴例如:import numpy as np A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5,...6]]) B = A.T print(B)可以看到原矩阵A是一个2*3的矩阵,A.T返回一个3*2矩阵对A的行和列做了交换【transpose()函数】numpy.transpose() 函数也可以实现转置...,我们已经理解,数组转置实际上就是轴的交换transpose()函数的优势在于高维数组的转置它接受第二个参数(为元组),调整数组轴的排序我们来看一个更复杂的例子import numpy as np A...= np.arange(1,25)A=A.reshape(2,3,4)print(A)B = np.transpose(A,(2,1,0))print(B)原本数组A是一个2*3*4的矩阵数组B变成了一个

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    将 Pandas 换为交互式表格的 Python 库

    Pandas是我们日常处理表格数据最常用的包,但是对于数据分析来说,Pandas的DataFrame还不够直观,所以今天我们将介绍4个Python包,可以将Pandas的DataFrame转换交互式表格...Pivottablejs Pivottablejs是一个通过IPython widgets集成到Python中的JavaScript库,允许用户直接从DataFrame数据创建交互式和灵活的汇总报表。...可以进行高效、清晰的数据分析和表示,帮助将数据从Pandas DataFrame转换为易于观察的交互式数据透视表。...pivot_ui函数可以自动从DataFrame生成交互式用户界面,使用户可以简单地修改,检查聚合项,并快速轻松地更改数据结构。 !...这是非常方便的 Qgrid 除了PyGWalker之外,Qgrid也是一个很好的工具,它可以很容易地将DataFrame架转换为视觉上直观的交互式数据表。

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