最近测试数据推送的对比工作时发现了一款比较好用的工具,话不多说,先看效果。图片上图是对比后自动生成的页面,点击字段,会自动匹配两侧对应字段的行数。绿色代表多出来的字段,蓝色代表不一致的字段。 该对比工具还是比较详细的分析出两个JSON不一致的数据,标注也很清晰。仓库地址:https://gitee.com/czhtest/jycm.git个人比较喜欢用两个文件进行对比,不会有字数限制。 命令为:python -m jycm --show --left_file 1.json --right_file 2.json 需要提前在目录下建好相关json文件。详细说明参考代码说明
jsoniter与原生json对比 之前看到过json-iterator库使用,为何替换掉原生的json呢,看了一下github,如下: json-iterator is a high-performance 100% compatible drop-in replacement of "encoding/json" 因为其高性能而为广泛使用,今天测试一个场景,假设有个数组["aaaa", "bbb" .. 里面存储的全是字符串,字符串长度姑且定位10吧,从字符串Unmarshal为slice string后,采用原生json与json-iter的对比,后面称呼json-iter为jsoniter吧。 jsoniter地址如下: https://github.com/json-iterator/go 1.场景1: 数组长度10 json goos: linux goarch: amd64 cpu: AMD BenchmarkJsonIter-8 443746 2921 ns/op 1011 B/op 24 allocs/op PASS 2.场景1: 数组长度1000 json
前言 此对比默认json arry中的顺序相同,在Python中即list中出现的顺序相同。将结果保存在对应的xx_ret中。 = [] # 保存do_check对比时baseJson的前缀 base_json_pre_list = [] # 保存遍历多余字段的前缀 extra_pre_list = [] def do_check (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 # 无需继续递归,直接对比 # 对比value if value_c ! () # 检查额外的字段 def do_check_extra(json_object): if isinstance(json_object,dict): for key,
(JavaScript对象表示法) JSON是一种轻量级的数据交换格式。 由于JavaScript和大多数Serverside语言本身支持JSON,因此JSON广泛用于Web环境中浏览器和服务器之间的API通信。 在21世纪初,Douglas Crockford引入了数据格式JSON的第一个规范。当前版本由ECMA-404于2013年10月指定。 唯一的区别在于,JSON不支持多行字符串。 JSON { "key" : "String Value" } 对象/哈希表/集合 TOML中的表格几乎与YAML中的JSON和Collections中的对象相同。
主要用来对比两个对象之间的差异性,搜索某个元素是都在一个对象中,对一个可迭代对象进行hash运算。 可以在:Python 3.6+ and PyPy3. 我们去对比两个jsonfrom deepdiff import DeepDiffjsonone={ 'code':1, "message":"成功", 'data':{ 'code':1, "message":"成功", 'data':{ 'id':1 }}print(DeepHash(jsonone)) 可以打印对应的hash,对比 1.deepdiff主要可在在单元测试 2.自动化测试上给予我们很大的方便,能让我们更快速的对别与预期的结果是否一致; 3.如果业务中有业务API升级改造场景也可以使用,对比api不同版本之间的差异化
本文讲的是关于在uwp使用json的简单使用,json应用很多,因为我只是写简单使用,说的东西可能不对或者不符合每个人的预期。 json,想要把它变为我们C艹艹可以用的,我们需要先对json的类进行转换,其实很简单,我们在复制一段json 不需要我们对这json转换为类,如果需要手动写很容易写错。 我们复制完一段json,然后点击粘贴,就好了,自动生成对应的类,不过类的命名有些奇怪。 如果觉得我做的简单,想要使用微软的Windows.Data.Json ,其实使用Newtosoft的才好 如果使用Windows.Data.Json,那么需要这样写 JsonArray root = JsonValue.Parse ---- 本文会经常更新,请阅读原文: https://lindexi.gitee.io/lindexi/post/win10-uwp-json.html ,以避免陈旧错误知识的误导
本文讲的是关于在uwp使用json的简单使用,json应用很多,因为我只是写简单使用,说的东西可能不对或者不符合每个人的预期。 json,想要把它变为我们C艹艹可以用的,我们需要先对json的类进行转换,其实很简单,我们在复制一段json 不需要我们对这json转换为类,如果需要手动写很容易写错。 我们复制完一段json,然后点击粘贴,就好了,自动生成对应的类,不过类的命名有些奇怪。 如果觉得我做的简单,想要使用微软的Windows.Data.Json ,其实使用Newtosoft的才好 如果使用Windows.Data.Json,那么需要这样写 JsonArray root = JsonValue.Parse 会遇到一些属性我们不要的,那么如何json忽略属性,其实很简单,在Newtosoft可以在属性加[JsonIgnore],因为这些比较乱,所以也不打算在这里说。
ajax请求本地json test.json { "first":[ {"name":"王小婷","nick":"祈澈菇凉"}, {"name":"安安","nick ", //json文件位置 type: "GET", //请求方式为get dataType: "json", //返回数据格式为json 自动转换为JSON数据 8. from 'axios' 一切环境依赖搭建好之后 下面来写个例子:axios请求本地json 1:在static文件夹底下新建json文件,( 本地JSON文件一定要需放在static文件夹之下。) 访问服务器文件,应该把 json文件放在最外层的static文件夹,这个文件夹是vue-cli内置服务器向外暴露的静态文件夹 ?
XML和JSON的优缺点对比 可读性方面。 JSON和XML的数据可读性基本相同,JSON和XML的可读性可谓不相上下,一边是建议的语法,一边是规范的标签形式,XML可读性较好些。 XML有丰富的编码工具,比如Dom4j、JDom等,JSON也有json.org提供的工具,但是JSON的编码明显比XML容易许多,即使不借助工具也能写出JSON的代码,可是要写好XML就不太容易了。 JSON对数据的描述性比XML较差。 传输速度方面。 JSON的速度要远远快于XML。 虽然XML和JSON都有各自的编码工具,但是JSON的编码要比XML简单,即使不借助工具,也可以写出JSON代码,但要写出好的XML代码就有点困难;与XML一样,JSON也是基于文本的,且它们都使用Unicode 主观上来看,JSON更为清晰且冗余更少些。JSON网站提供了对JSON语法的严格描述,只是描述较简短。从总体来看,XML比较适合于标记文档,而JSON却更适于进行数据交换处理。 在解析方面。
ajax请求本地json test.json { "first":[ {"name":"王小婷","nick":"祈澈菇凉"}, {"name":"安安","nick ", //json文件位置 type: "GET", //请求方式为get dataType: "json", //返回数据格式为json 自动转换为JSON数据 8. from 'axios' 一切环境依赖搭建好之后 下面来写个例子:axios请求本地json 1:在static文件夹底下新建json文件,( 本地JSON文件一定要需放在static文件夹之下。) 访问服务器文件,应该把 json文件放在最外层的static文件夹,这个文件夹是vue-cli内置服务器向外暴露的静态文件夹 2:test.json数据格式如下: { "first":[
目前对于Java开源的JSON类库有很多种,下面我们取4个常用的JSON库进行性能测试对比, 同时根据测试结果分析如果根据实际应用场景选择最合适的JSON库。 简单介绍 选择一个合适的JSON库要从多个方面进行考虑: 字符串解析成JSON性能 字符串解析成JavaBean性能 JavaBean构造JSON性能 集合构造JSON性能 易用性 先简单介绍下四个类库的身份背景 Jackson社区相对比较活跃,更新速度也比较快, 从Github中的统计来看,Jackson是最流行的json解析器之一,Spring MVC的默认json解析器便是Jackson。 Json-lib 项目地址:http://json-lib.sourceforge.net/index.html json-lib最开始的也是应用最广泛的json解析工具,json-lib 不好的地方确实是依赖于很多第三方包 ,对于复杂类型的转换,json-lib对于json转换成bean还有缺陷, 比如一个类里面会出现另一个类的list或者map集合,json-lib从json到bean的转换就会出现问题。
来源:http://t.cn/Rexnkj2 session 无状态登录 Json Web Token 应用 无状态 VS 有状态 总结 ---- Json Web Token 是 rfc7519 出的一份标准 ,使用 JSON 来传递数据,用于判定用户是否登录状态。 const jwt = require('jsonwebtoken') // 假设验证码为字符验证码,字符为 ACDE,10分钟失效 const token = jwt.sign({ userId: 10085 }, secrect + 'ACDE', { expiresIn: 60 * 10 }) 邮箱校验 现在网站在注册成功后会进行邮箱校验,具体做法是给邮箱发一个链接,用户点开链接校验成功。 * 30 }) // 在此链接校验验证码 const link = `https://example.com/code=${code}` 无状态 VS 有状态 关于无状态和有状态,在其它技术方向也有对比
developers.google.com/web/tools/chrome-devtools Firefox:https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Tools 10
SSL证书品类众多,很多用户都不太知道各个品牌的SSL证书之间究竟有什么区别,环度网信根据平时用户的关注点整理了如下对比。 ?
SSL证书品类众多,很多用户都不太知道各个品牌的SSL证书之间究竟有什么区别,环度网信根据平时用户的关注点整理了如下对比。 ?
XML和JSON是最常用的数据交换格式。这篇文章将对比分析这两种格式,并探讨它们的发展趋势。 对比分析 可读性和简洁性 XML和JSON都是人类可读的,但在可读性和简洁性方面,JSON通常更胜一筹。JSON的语法更简单,更直接,更容易理解。 而JSON没有内置的元数据支持。 解析速度 由于JSON的语法更简单,一般情况下,解析JSON的速度比解析XML的速度快。这在处理大量数据时尤其重要,因为更快的解析速度意味着更高的性能。 发展趋势 过去十年,JSON的使用量大幅度上升。许多现代编程语言都内置了JSON的支持,而且许多RESTful API都选择使用JSON作为其数据格式。 以上只是对JSON和XML的一个初步对比分析,要完全理解并掌握它们的特性,需要更深入的学习和实践。
工作中有幸做过关于 Qt5 Json 模块向 Qt4 的移植。做过有关 Qt Json 与 JsonCpp 的对比,并做过相关的兼容工作。所以着重研究了一下有关 Json 解析器的相关内容。 注:大家常说的 QJson 其实并不是 Qt 中的模块,而是在 Qt4 没有 Json 模块的年代,一个非官方的第三方模块。对于现在 Qt 中的 Json 模块,官方称之为 Qt Json。 以至于从 JsonCpp 换到 Qt Json 着实要做些兼容工作。 二者的细节对比: Qt Json 不支持C/C++风格注释,解析失败 不支持0123456这种数值解析 不支持QJsonValue、QJsonDocument的直接比较大小(支持判断相等和不等) 允许设置默认值 对 Qt Json 模块只要改 parse 部分。而 Qt Json 的 parse 是一个状态机,代码也通俗易懂,改起来还是不难的。
Json语句 {"code":100,"state":"true","data":["hero","npc","pet"]} 引用单元 System.JSON 类型说明 //申明变量 Root:TJSONObject; //赋值 Root:= TJSONObject.ParseJSONValue(Trim(JsonStr)) as TJSONObject; 获取Json ' + Root.Get(i).JsonValue.ToString); end; 结果显示 "code" = 100 "state" = "true" "data" = {"id":10 ,"name":"test"} 获取指定对象内数值 Root.GetValue('data').ToString 获取数组对象 申明json数组变量 Arr:TJSONArray; Arr:=TJSONArray(Root.GetValue('data')); 遍历json数组 for i:=0 to Arr.Size - 1 do begin
下个月我要做一个新项目,会用到Java、C++、Python,而版本迭代我想用PB协议,因为我并不知道JSON该如何做版本迭代。 好了,我现在知道JSON要如何进行版本迭代了。它就直接写就好了,但是好像去读的话有点,意味不明吧。
导 读 本文主要介绍如何将YOLOv10模型转为OpenVINO支持的模型并做推理时间对比。 YOLOv10简介 YOLOv10是清华大学的研究人员在Ultralytics Python包的基础上,引入了一种新的实时目标检测方法,解决了YOLO 以前版本在后处理和模型架构方面的不足。 通过消除非最大抑制(NMS)和优化各种模型组件,YOLOv10 在显著降低计算开销的同时实现了最先进的性能。大量实验证明,YOLOv10 在多个模型尺度上实现了卓越的精度-延迟权衡。 模型支持: YOLOv10 有多种模型,可满足不同的应用需求: YOLOv10-N:用于资源极其有限环境的纳米版本。 YOLOv10-S:兼顾速度和精度的小型版本。 YOLOv10-M:通用中型版本。 YOLOv10-B:平衡型,宽度增加,精度更高。 YOLOv10-L:大型版本,精度更高,但计算资源增加。 YOLOv10-X:超大型版本可实现最高精度和性能。