Was zum Konvertieren von JSON in XML verwendet werden soll
In diesem Artikel werden zwei Methoden zum Konvertieren von JSON in XML vorgestellt. Ich hoffe, dass er für alle hilfreich ist.
Die erste Methode
Verwenden Sie die in XML.java bereitgestellte Methode XML.toJSONObject (xml), um die XML-Datei in JSON zu vervollständigen Bei der Konvertierung können Sie auch JSON formatieren
/* 第一种方法,使用JSON-JAVA提供的方法 */ //将xml转为json JSONObject xmlJSONObj = XML.toJSONObject(xml); //设置缩进 String jsonPrettyPrintString = xmlJSONObj.toString(4); //输出格式化后的json System.out.println(jsonPrettyPrintString);
Die zweite Methode
Verwenden Sie das XMLSerializer-Objekt von json-lib
/* 第二种方法,使用json-lib提供的方法 */ //创建 XMLSerializer对象 XMLSerializer xmlSerializer = new XMLSerializer(); //将xml转为json(注:如果是元素的属性,会在json里的key前加一个@标识) String result = xmlSerializer.read(xml).toString(); //输出json内容 System.out.println(result);
Hinweis:Beim Konvertieren von XML in JSON über json-lib werden leere Knoten in leere Arrays konvertiert, d. h. [], was sehr schlecht ist, daher müssen Sie [] in eine leere Zeichenfolge konvertieren: jsonStr. ]", """")
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Die Gson@Expose-Annotation kann verwendet werden, um zu markieren, ob ein Feld für die Serialisierung oder Deserialisierung verfügbar (enthalten oder nicht) ist. Die @Expose-Annotation kann zwei Parameter annehmen. Jeder Parameter ist ein boolescher Wert und kann den Wert true oder false annehmen. Damit GSON auf die @Expose-Annotation reagieren kann, müssen wir mit der GsonBuilder-Klasse eine Gson-Instanz erstellen und die Methode „excludeFieldsWithoutExposeAnnotation()“ aufrufen, die Gson so konfiguriert, dass alle Felder ohne Expose-Annotation von der Serialisierung oder Deserialisierung ausgeschlossen werden. Syntax publicGsonBuilderexclud

Die Kombination von golangWebSocket und JSON: Datenübertragung und Parsing realisieren In der modernen Webentwicklung wird die Datenübertragung in Echtzeit immer wichtiger. WebSocket ist ein Protokoll, das zur bidirektionalen Kommunikation verwendet wird. Im Gegensatz zum herkömmlichen HTTP-Anfrage-Antwort-Modell ermöglicht WebSocket dem Server, Daten aktiv an den Client zu übertragen. JSON (JavaScriptObjectNotation) ist ein leichtes Format für den Datenaustausch, das prägnant und leicht lesbar ist.

MySQL5.7 und MySQL8.0 sind zwei verschiedene MySQL-Datenbankversionen. Es gibt einige Hauptunterschiede zwischen ihnen: Leistungsverbesserungen: MySQL8.0 weist im Vergleich zu MySQL5.7 einige Leistungsverbesserungen auf. Dazu gehören bessere Abfrageoptimierer, eine effizientere Erstellung von Abfrageausführungsplänen, bessere Indizierungsalgorithmen und parallele Abfragen usw. Diese Verbesserungen können die Abfrageleistung und die Gesamtsystemleistung verbessern. JSON-Unterstützung: MySQL 8.0 führt native Unterstützung für den JSON-Datentyp ein, einschließlich Speicherung, Abfrage und Indizierung von JSON-Daten. Dies macht die Verarbeitung und Bearbeitung von JSON-Daten in MySQL bequemer und effizienter. Transaktionsfunktionen: MySQL8.0 führt einige neue Transaktionsfunktionen ein, z. B. atomic

Zu den Leistungsoptimierungsmethoden für die Konvertierung von PHP-Arrays in JSON gehören: Verwendung von JSON-Erweiterungen und der Funktion json_encode(); Verwendung von Puffern zur Verbesserung der Leistung der Schleifencodierung; JSON-Codierungsbibliothek.

Verwenden Sie die Funktion json.MarshalIndent in Golang, um die Struktur in einen formatierten JSON-String zu konvertieren. Bei diesem Prozess kann uns die Funktion json.MarshalIndent helfen formatierte Ausgabe. Im Folgenden erläutern wir detailliert die Verwendung dieser Funktion und stellen konkrete Codebeispiele bereit. Erstellen wir zunächst eine Struktur mit einigen Daten. Das Folgende ist ein Hinweis

Schnellstart: Pandas-Methode zum Lesen von JSON-Dateien, spezifische Codebeispiele sind erforderlich. Einführung: Im Bereich Datenanalyse und Datenwissenschaft ist Pandas eine der wichtigsten Python-Bibliotheken. Es bietet umfangreiche Funktionen und flexible Datenstrukturen und kann verschiedene Daten problemlos verarbeiten und analysieren. In praktischen Anwendungen stoßen wir häufig auf Situationen, in denen wir JSON-Dateien lesen müssen. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit Pandas JSON-Dateien lesen und spezifische Codebeispiele anhängen. 1. Installation von Pandas

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Anmerkungen in der Jackson-Bibliothek steuern die JSON-Serialisierung und -Deserialisierung: Serialisierung: @JsonIgnore: Ignorieren Sie die Eigenschaft @JsonProperty: Geben Sie den Namen an @JsonGetter: Verwenden Sie die get-Methode @JsonSetter: Verwenden Sie die set-Methode Deserialisierung: @JsonIgnoreProperties: Ignorieren Sie die Eigenschaft @ JsonProperty: Geben Sie den Namen @JsonCreator an: Verwenden Sie den Konstruktor @JsonDeserialize: Benutzerdefinierte Logik
