- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏测试学习之路
JSON对比工具推荐
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
4.8K20编辑于 2022-09-02 - 来自专栏光城(guangcity)
jsoniter与原生json对比
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
1.2K20编辑于 2022-03-29 - 来自专栏半生瓜のblog
【Python】对比嵌套JSON的不同
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,
1.2K10编辑于 2024-01-10 - 来自专栏sunsky
深入对比TOML，JSON和YAML
（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。 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。 : - Apple - Banana - Strawberry formats: [ YAML, JSON, TOML ] JSON { "fruits": ["Apple","Banana
3.1K20发布于 2020-08-20 - 来自专栏雷子说测试开发
python json对比利器--deepdiff
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
3.7K20编辑于 2022-09-04 - 来自专栏机器学习/数据可视化
11招对比Pandas双列求和
11种方法对比Pandas双列求和 数据模拟 为了效果明显，模拟了一份5万条的数据，4个字段： import pandas as pd import numpy as np data = pd.DataFrame 1,1000,50000), "C":np.random.uniform(1,1000,50000), "D":np.random.uniform(1,1000,50000) }) data 11 种函数 下面是通过11种不同的函数来实现A、C两列的数据相加求和E列 方法1：直接相加 把df的两列直接相加 In [3]: def fun1(df): df["E"] = df["A"] + _, rows in df.iterrows(): rows["E"] = rows["A"] + rows["C"] zip函数 通过zip函数现将AC两列的数据进行压缩 In [11 In [12]: def fun10(df): df.assign(E = df["A"] + df["C"]) sum函数 在指定的A、C两列上使用sum函数 In [13]: def fun11
56430编辑于 2023-08-25 - 来自专栏10km的专栏
c++11:nlohmann::json进阶使用(一)ordered_json
nlohmann::json是非常好用的一个json开源解析库.nlohmann/json的源码是基于C++11标准写的，整个源码就是一个文件 nlohmann/json.hpp,引用非常方便。 ordered_json 先看一个简单的nlohmann/json调用的例子： nlohmann_json_test1.cpp #include <iostream> #include "nlohmann 我们先说说 nlohmann/json 的基本概况 阅读nlohmann/json的源码，就可以知道整个nlohmann/json项目都是基于C++11模板类技术设计的，其中用到了很多C++11提供的模板技术 而且nlohmann::json 是nlohmann/json中主要使用的类,它其实是模板类nlohmann::basic_json的特例化实现，nlohmann::basic_json中所有json字段其实是保存在 如下是json.hpp中对ordered_json的说明 /*!
4.2K10发布于 2021-11-29 - 来自专栏编程微刊
ajax和axios请求本地json数据对比
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 ?
3.9K40发布于 2018-09-26 - 来自专栏竹清助手
JSON与XML优缺点对比分析
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。
2.5K50发布于 2018-08-31 - 来自专栏编程微刊
ajax和axios请求本地json数据对比
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":[
33300编辑于 2025-05-18 - 来自专栏Java技术栈
Java常用的几个Json库，性能强势对比！
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。
1.4K20发布于 2019-07-12 - 来自专栏10km的专栏
c++11:nlohmann::json进阶使用(三)使用basic_json模板类
nlohmann::json是非常好用的一个json开源解析库.nlohmann/json的源码是基于C++11标准写的，整个源码就是一个文件 nlohmann/json.hpp,引用非常方便。 我的上一篇博客里解决了第三方数据类型序列化和反序列化的问题 《c++11:nlohmann::json进阶使用(二)应用adl_serializer解决第三方数据类型(such as uri)的序列化和反序列化 basic_json 那就要用到basic_json模板类了. 我们通常用到的nlohmann::json 其实是模板类nlohmann::basic_json的特例化实现。 只要将nlohmann::json类型参数 改为 nlohmann::basic_json ,将to_json,from_json都改为模板函数，就可以实现对nlohmann::json,nlohmann 如果要实现对basic_json模板类的完全支持，to_json,from_json的模板参数就需要定义basic_json的所有模板参数 参照json.hpp中的宏定义方式如下实现： nlohmann_json_test4
3.9K10发布于 2021-11-29 - 来自专栏芋道源码1024
JWT( JSON Web Token )的 实践，以及与 Session 对比
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。 Json Web Token jwt.io jwt 由 Header，Payload 以及 Signature 由 . 拼接而成。 * 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
3.6K20发布于 2018-12-29 - 来自专栏运维开发王义杰
XML与JSON的对比分析与发展趋势
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。
1.4K31编辑于 2023-08-10 - 来自专栏Harper的碎碎念
Qt5 中的 Json 模块与 JsonCpp 的对比
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。
2K30发布于 2021-07-27 - 来自专栏C++11
《C++11》深入探讨using并与typedef对比
传统上，我们使用typedef来创建类型别名，但随着C++11的引入，using关键字为我们提供了更灵活和清晰的方式来定义类型别名。 本文将详细介绍这两者的区别，以及C++11后using的新增功能，并结合实例进行说明。 1. typedef的基本用法 在C++98/03中，typedef用于定义类型别名。 C++11引入的using C++11引入了using关键字，作为typedef的替代方案。using不仅可以用于普通类型的别名，还可以用于模板别名的定义，使得代码更加简洁和易读。 2.2 using与typedef的对比 虽然using和typedef在功能上是等价的，但using的语法更接近于赋值的形式，使得代码更易于理解。特别是在定义复杂类型时，using显得尤为简洁。 C++11之前using用法 在 C++11 之前，using 还有命名空间引入、类命名空间引入两种用法。 5.1.
36810编辑于 2025-01-03 - 来自专栏bit哲学院
C11与C99的变化对比
C11标准曾用名C1X。 C11标准是C语言标准的第三个版本，前一个标准版本是C99标准。 2011年12月8日，国际标准化组织(ISO)和国际电工委员会 (IEC）旗下的C语言标准委员会正式发布了C11标准。 C11标准的最终定稿草案是免费开放的，但是正式标准文件是需要付费的。 Atomic类型修饰符和 头文件 <stdatomic.h> 10.带边界检查（Bounds-checking）的函数接口，定义了新的安全的函数，例如 fopen_s()，strcat_s() 等等 11 C11还缺少什么？ 1、对IEEE754标准-2008的半精度浮点数的支持。 在标准C语言中，直到C11还只能支持UTF-8编码字符串的格式，采用%s。
2.8K00发布于 2021-02-17 - 来自专栏CSDN搜“看，未来”
PB协议与JSON之间的对比（解惑PB的应用场景）
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。
2.4K30发布于 2021-09-18 - 来自专栏数据开发笔记
oracle 11g 处理json格式的字段 获取 keyvalue值
; BEGIN --获取json key位置 select instr(TO_CHAR("目标字段"),JSON) INTO JSON_INS from "目标表" T WHERE "表唯一主键"=KREC_ID INTEGER; D_INS INTEGER; BEGIN --获取json key位置 select instr(TO_CHAR(T.JSON),KJSON) INTO JSON_INS from TESTGETJSON T WHERE T.ID=KREC_ID; --获取json后第一个冒号 select instr(TO_CHAR(T.JSON),':',JSON_INS) INTO M_INS T WHERE T.ID=KREC_ID; RETURN JSON_VALUE; END; 就可以使用了 SELECT T.ID, T.JSON, TEST_GET_FRO_JSON(T.ID,' , TEST_GET_FRO_JSON(T.ID,'OF_ERROR_DETAIL') AS OF_ERROR_DETAIL FROM TESTGETJSON T 11g以上可以直接用oracle自带的函数
10.1K21编辑于 2022-01-17 - 来自专栏软件测试学习
Python中使用deepdiff对比json对象时，对比时如何忽略数组中多个不同对象的相同字段
最近忙成狗了，很少挤出时间来学习，大部分时间都在加班测需求，今天在测一个需求的时候，需要对比数据同步后的数据是否正确，因此需要用到json对比差异，这里使用deepdiff。 一般是用deepdiff进行对比的时候，常见的对比是对比单个的json对象，这个时候如果某个字段的结果有差异时，可以使用exclude_paths选项去指定要忽略的字段内容，可以看下面的案例进行学习： 上面的代码是一般单条数据对比的情况。 那么如果数据量比较大的话，单条对比查询数据效率比较低，因此，肯呢个会调用接口进行批量查询，然后将数据转成[{}，{}，{}]的列表形式去进行对比，那么这个时候再使用exclude_paths就无法直接简单的排除某个字段了 这里对比还遇到一个问题，等回头解决了再分享： 就这种值一样，类型不一样的，要想办法排除掉。要是小伙伴有好的方法，欢迎指导指导我。
6.7K20编辑于 2023-09-21
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号