由于我们的埋点日志是嵌套json类型，要想最终所有字段展开来统计分析就必须把嵌套json展开。...格式，没有解析出来。...remove_field => [ "lg_vl","lg_value" ] } } } output { stdout { codec => rubydebug } } 在解析完上一层...json之后添加一个字段lg_value，再将lg_vl的内容赋值给lg_value；之后单独对lg_value进行json解析就可以了。...解析完结果如下： { "type" => "nginx_log", "nt" => 4, "dvid" => "3676b52dc155e1eec3ca514f38736fd6
： import json def pet2json(): pet = Pet('Cat', 'Lili') js = json.dumps(pet....dict可直接json化。...2嵌套对象转json： 刚才的People类可看做是嵌套类，即有一个属性是另一个类的实例，此时，若用上面的方法来json化Person对象，会有问题，如下【错误】： def simple_person(...__dict__) print(json_data) 结果：报异常TypeError: Object of type ‘Pet’ is not JSON serializable 原因：json...__dict__) json_data = json.dumps(p.
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。...json解析例子private void printMenuI18nCodeByOgnl() throws Exception { String menuJson = mockMenuService.getMenuJson...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...以低代码为例，因为前端本来就需要解析json，后端可以维护一个映射表，前端实现一个组件函数，通过该函数优先从前端缓存取，取不到再从调用后端接口，这就是json替换的方法四，把替换工作留给前端做，哈哈。
对于长期使用python写代码的我来说，经常在Python代码中，使用.get方法来访问嵌套在JSON结构中的值。...我们知道JSON（JavaScript Object Notation）是一种常见的数据交换格式，它可以包含嵌套的键值对。但是在我们使用总该如何获取嵌套对象中的值呢？...1、问题背景在 Python 中，可以使用 .get() 方法从 JSON 对象中获取值。当 JSON 对象中嵌套了其他 JSON 对象时，如何获取嵌套对象中的值呢？...例如，以下 JSON 对象中包含了一个名为 "product" 的嵌套对象，该对象又包含了几个子对象。...2、解决方案但是，如果 JSON 对象中的嵌套对象不是直接使用键值对表示，而是使用数组表示，则获取嵌套对象中的值就会变得更加复杂。
一，基本介绍 本文主要讲spark2.0版本以后存在的Sparksql的一些实用的函数，帮助解决复杂嵌套的json数据格式，比如，map和嵌套结构。...Spark2.1在spark 的Structured Streaming也可以使用这些功能函数。 下面几个是本文重点要讲的方法。...A),get_json_object() B),from_json() C),to_json() D),explode() E),selectExpr() 二，准备阶段 首先，创建一个没有任何嵌套的JSon...() 该方法从spark1.6开始就有了，从一个json 字符串中根据指定的json 路径抽取一个json 对象。...artifactId = spark-sql-kafka-0-10_2.11 version = 2.1.0 六，如何使用selectExpr() 将列转化为一个JSON对象的另一种方式是使用selectExpr
一，准备阶段 Json格式里面有map结构和嵌套json也是很合理的。本文将举例说明如何用spark解析包含复杂的嵌套数据结构，map。...二，如何使用explode() Explode()方法在spark1.3的时候就已经存在了，在这里展示一下如何抽取嵌套的数据结构。...import org.apache.spark.sql.types._ // a bit longish, nested, and convuloted JSON schema :) val nestSchema2...val nestDF2 = spark // spark session .read /...一旦你将嵌套数据扁平化之后，再进行访问，就跟普通的数据格式没啥区别了。
`json:"host"` Port int `json:"port"` AnalyticsFile string `json:"analytics_file..."` StaticFileVersion int `json:"static_file_version"` StaticDir string `json:"static_dir..."` TemplatesDir string `json:"templates_dir"` SerTcpSocketHost string `json:"serTcpSocketHost..."` SerTcpSocketPort int `json:"serTcpSocketPort"` Fruits []string `json:"fruits"` }...到json str if b, err := json.Marshal(config); err == nil { fmt.Println("================struct 到json
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。...except Exception as e: print(f"请求失败：{e}")# ---------------------------# 模拟嵌套JSON数据结构（实际爬取后需解析页面提取）...undefined数据解析与表格构建undefined模拟 JSON 数据的解析过程，利用 pandas 构建结构化表格，让文献信息一目了然。...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。
(jsonBase,json2): # 保证它们是同一种类型 if isinstance(json2,dict): # 思必驰格式判断 if not isinstance...('['+"\""+key_c+"\""+']') # TODO: 更复杂的嵌套情况没有仔细想，但是应该不影响 if key_c in jsonBase:...)) continue base_json_pre_list.pop() elif isinstance(json2,list):...('['+str(item_c_i)+']') do_check(jsonBase[item_c_i],json2[item_c_i]) base_json_pre_list.pop...() # 检查额外的字段 def do_check_extra(json_object): if isinstance(json_object,dict): for key,
背景 想通过 spark sql 查询 hive 表然后将相应的字段组装成 sql，类似于 json_object ，不过可惜的是 spark 3.1.x 并没有 json_object 函数，不过还好...spark sql 有 to_json 函数 例子： SELECT to_json(struct(bis_type,year,douban_rating)) from tv.test where date...=20220620 limit 10 SELECT to_json(named_struct('bis_type',bis_type,'year',year,'douban_rating',douban_rating...这是最重要的一个点，组装 json，得保留原字段的数据类型 {"bis_type":"xxx","year":2022,"douban_rating":8.3}
首先新建一个dataframe import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql....{SQLContext, SparkSession} import scala.util.parsing.json....= new SparkContext(conf) val spark = new SQLContext(sc) val testDataFrame = spark.createDataFrame(Seq...) 打印结构是： +-----+----+ |label| col| +-----+----+ | 1| asf| | 2|2143| | 3|rfds| +-----+----+ spark...定义一下函数即可： def regJson(json:Option[Any]):Map[String,Any] = json match { case Some(map:Map[String,Any])
标准库 在Python中，提供了标准的json库来对json串进行解码和编码解析。...常用的函数如下 json.dumps 将python对象编码成json字符串, 返回json串 json.loads 将已编码的json串解码为python对象，返回python对应的数据类型 下面我们看下...解析一个复杂的json并遍历所有元素，打印出来： # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = '苦叶子' import json if __name__ == "__main...__": print("json串解析高级实例") json_demo = """ { "weixin": [ {...的解析，简而言之，就是将其转换成字典，在python中对字典进行操作。
Json海量数据解析 前言 在android开发中，app和服务器进行数据传输时大多数会用到json。...在解析json中通常会用到以下几种主流的解析库：jackson、gson、fastjson。而对于从server端获取的数据量很小时候，我们可能会忽略解析所产生的性能问题。...而我在开发的过程中就碰到因为解析json而产生严重的问题。 问题场景 先描述以下问题的场景：app做收银库存管理。这时候每次登陆时候会去服务端同步所有的商品、分类等数据。...而server端是将所有的数据序列化为json字符串存入到文件，然后app去下载文件并进行解析。下面说下我的修改历程。...对每个json的每个key每个value都单独的解析和读取。也就是下面讲到的fastjson方法2。这时候所有的性能问题全部解决，速度最快，几乎没有消耗多少内存。 上面是我一步步走过得坑，唉。
一、Json 格式简介 1、Json 概念 Json 的英文全称为 " JavaScript Object Notation " , JavaScript 对象符号 ; Json 是 轻量级 数据交换格式...; Json 中的基本元素是 字符串、数字、布尔值 或 null , Json 对象中的键值对 , 可以是上述类型元素 ; Json 数组中的元素 , 可以是上述类型元素 ; 2、Json 功能 Json...的主要作用 是在 不同的 编程语言 中进行数据 传递 和 交互 ; 如 : Python 给 Java 传递数据 , 直接传递 Python 中的 容器变量 , Java 肯定无法解析该变量的值 ,...Python 中的字典 , Json 数组对应着 Python 中的列表 , 上述对应可无缝衔接转换 ; 4、Json 格式 - 对象 / 数组 嵌套格式 Json 对象中的 键 和 值 可以是 对象...特点 Json 可以在不同的平台和编程语言之间进行数据交换和通信 , 有以下特点 : 简单易读 : JSON格式简单，易于阅读和编写，也易于机器解析和生成 ; 跨平台兼容 : JSON可以在不同的操作系统
由于在实际工作中使用fastjson解析嵌套map的场景非常多，所以在此备忘一下： 引入阿里的fastjson的pom： Java代码 ...fastjson 1.2.15 一个比较复杂的json...}, { "teachFileType": "1" } ] } } 使用fastjson的解析代码...： Java代码 import com.alibaba.fastjson.JSON; import java.util.List; import java.util.Map;...System.out.println("----------------------------------------"); } } } 解析结果
Spark Java UDAF 前言 首先明确一点：UDAF不仅仅用于agg()算子中 虽然Spark3.0.0的官方文档1已对Spark Java UDAF进行了说明，并且有example代码。...UDAF的实现 先说明下Spark Java UDAF的2种实现形式2。...; import org.apache.spark.sql.Encoders; import org.apache.spark.sql.expressions.Aggregator; import java.util.Map...AddressEnitty，因此需要将List拍平 .selectExpr("explode(address) as address") // 这里非常关键,需要解析出...string | |-- value: integer (valueContainsNull = true) 第二种调用方式：在SQL中调用 文章1中提供的demo是简单结构，这里想实现复杂嵌套的
JSON 是什么？ JavaScript Object Notation，一种轻量级的数据交换格式。 JSON 的优势？ 易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成(一般用于提升网络传输速率)。...JSON 的结构？..."firstName": "Sergei", "lastName": "Rachmaninoff", "instrument": "piano" }] } JSON...解析网站 JSON在线解析及格式化验证 Java 解析 JSON 所需 JAR 包 要使程序可以运行必须引入JSON-lib包——org.json.jar包。...DEMO import org.json.JSONArray; import org.json.JSONException; import org.json.JSONObject; public class
json是一种数据格式，结构主要为 名称：值。 在开发中基本都会用到json来进行传输数据，为前后台数据的交互提供了很大的帮助。 使用时主要会涉及到json格式的互转，有对象，数组，集合，map等等。...本篇文章将介绍几种常用的json解析。 首先，先下载依赖包，也就是解析json格式的时候需要的工具类。可以到网上下载，有很多。当然，找不到的话可以去找小山猪，资源多多。 jar包是以下6个： ?...下面是常见json使用到的demo： 实体类对象 ? 1.json字符转换成java对象 ? ? 2.json数组转换成java数组 ? ? 3.java对象转换成json格式 ? ?...4.Map转换成json格式 ? ? 5.List转换成json格式 ? ? 6.json数组转换成List ? ? 以上为主要常见的，其实都大同小异，见招拆招。
JSON 解析的教程 1.什么是JSON? JSON: JavaScript Object Notation(对象表示法),js对象简谱,是一种轻量级的数据交换格式....为什么要推广JSON: 格式程序员解析起来比XML要简单. 格式机器解析比XML要快....JSON解析: 在进行JSON解析之前需要下载两个jar文件 gson-2.9.0.jar fastjson-1.2.79.jar Google Gson是一个简单的基于Java...Gosn解析方法: *将对象转换为 JSON 字符串 转换 JSON 字符串的步骤 : 1. 引入 JAR 包 2....fromJson ( JSON 字符串 , 对象类型 . class ); Fastjosn解析方法: *转换JSON字符串的步骤 : 1.
XML利用标记语言的特性提供了绝佳的延展性（如XPath），在数据存储，扩展及高级检索方面具备对JSON的优势，而JSON则由于比XML更加小巧，以及浏览器的内建快速解析支持，使得其更适用于网络数据传输领域...JSON 解析基本数据 python原始类型—>JSON类型的转换关系如下： python类型 JSON类型 dict object list,tuple array str,unicode string...int,long,float number True true Flase false None null Python自带的json模块可以实现对JSON数据的解析： API文档参考：HERE 主要使用的是其中的两个函数...(js,ensure_ascii=False) ##正确解析 {"insun": "泰囧 / 人在囧途2 / Lost in Thailand "} 同样的如果是GB2312编码的直接指定为GB2312...就行了 dataDict = json.loads(dataJsonStr, encoding='GB2312') 如果要解析的字符串，本身的编码类型，不是基于ASCII的，那么，调用json.loads
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