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1.spark sql源码系列 | json_tuple一定比 get_json_object更高效吗?
2.Feign踩åè®°å½ï¼JSON parse error
3.Swift 码了个 JSON 解析器(二)
4.Unity JSON编码解码之LitJson 深度剖析
5.9 个爱不释手的次解 JSON 工具
6.element-plus源码与二次开发:package.json解析
spark sql源码系列 | json_tuple一定比 get_json_object更高效吗?
对比json_tuple和get_json_object,网上普遍认为json_tuple效率更高。源源码理由是码次json_tuple仅需解析一次json数据,而get_json_object需多次解析。解析接口实际操作中,次解get_json_object在解析json字符串到jsonObject阶段仅执行一次,源源码vectorjdk源码而非多次解析。码次从执行计划角度看,解析接口get_json_object更为简洁,次解而json_tuple涉及udtf函数,源源码其执行计划更为繁重。码次功能多样性上,解析接口get_json_object支持更丰富的次解路径处理,如正则匹配、源源码嵌套、码次多层取值等,而json_tuple仅能解析第一层key。在实际使用时,无需盲从效率结论,根据具体需求选择。确保json数据不过长过大,无论使用哪种方法,效率都不会理想。正确理解并合理运用这些函数,对于优化查询性能至关重要。
Feign踩åè®°å½ï¼JSON parse error
1.è·è¸ªæåºå¼å¸¸çå æ ï¼åç°å¨å¯¹è¿åç»æçjson解æä¸æåºå¼å¸¸2.为ä»ä¹ä¼è§£æjson失败å¢ï¼æ们åç¬è°ç¨feign对åºçæ¥å£æ¯æ£å¸¸çï¼jsonä¹æ¯æ£å¸¸å¯ä»¥è§£æç
3.é¾éfeignçå¤çè¿è¿åçå 容ï¼åå»è·äºä¸feginå¤çè¿ç¨åç°ä»responseè·åå°æµå¹¶æ²¡æä»»ä½å¼å¸¸ï¼é¾éæ¯åºå¨äºæºå¤´ï¼ä½æ¯æºå¤´å没æä»»ä½å¼å¸¸ï¼æ¤æ¶æ绪已ç»æ··ä¹±ï¼è¯çå¨googleä¸æ¥æ¾æ没æç¸å ³çé®é¢ï¼æ²¡æ³å°å¨feignçgithubä¸æ¾å°ç±»ä¼¼é®é¢ /OpenFeign/feign/issues/
4.é®é¢å·²ç¶åç°ï¼å°±æ¯ååºçå 容ç»è¿gzipç¼ç ï¼feigné»è®¤çClientä¸æ¯ægzip解ç ãé£ä¹å¨æ¤è·è¸ªä¸ä¸feignçæºç æ¥çå¤çè¿ç¨ï¼ä»å ¥å£ SynchronousMethodHandler å¼å§ï¼å¨è¡å¼å§è·åååºå 容
æç»å¨ Logger çè¡æ¾å°ååºæµç读åï¼è¯»åçæµç¨å¦ä¸ï¼
5.æç»é®é¢åºå¨feign使ç¨é»è®¤çHttpURLConnectionï¼å¹¶æ²¡æç»è¿ä»»ä½å¤çï¼å¯¼è´è¯»åçæ¯gzipå缩åçå 容ãæ¤æ¶æ们å¯ä»¥å°å ¶ç½®æ¢ä¸ºHttpclientï¼å ¶å é¨ ResponseContentEncoding ç process æ¹æ³ï¼ååºäºContent-Encoding并å¤æä¸ä¸ºç©ºï¼ç¶åè·å对åºçå¤çæ¹å¼ã
ä¸é¢æ说feigné»è®¤çClientä¸æ¯ægzip解ç å¯è½å®¹æå¼èµ·æ§ä¹ï¼åºè¯¥æ¯feginé»è®¤çClient对ååºæµä¸æ¯æ对gzipåçåèæµè¿è¡è§£æï¼æ以å¨åºååæ对象æ¶ä¼åå¨è§£æé®é¢ãå¦æä¸å®è¦æ¥æ¶å¯ä»¥ä½¿ç¨ ResponseEntity<byte[]> æ¥æ¥æ¶,è¿æ ·feignå°±ä¸ä¼å¯¹å ¶ååºååäºãè³äº feign.compression.request.enabled=true , feign.compression.response.enabled=true é ç½®çå å®¹å¨ FeignAcceptGzipEncodingInterceptor , FeignContentGzipEncodingInterceptor ï¼å¤§è´å¯ä»¥çåºåªæ¯å¨è¯·æ±å¤´æ·»å äºHeaderèå·²
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对äºä»ç¶åå¨é®é¢çä¼ä¼´ï¼å¯ä»¥ç´æ¥ä½¿ç¨OkHttp设置为feignç客æ·ç«¯ï¼å 为ok/swiftdo/json。此文章为 Swift 码了个 JSON 解析器系列第二篇,重点讲解如何将 JSON 字符串解析为数据。c chart控件 源码
回顾 JSON 定义,理解 JSON 数据类型。解析 JSON 的关键步骤如下:处理 null、false、true 这三个特定值,读取字符串与数字,解析数组与对象。数组与对象解析涉及读取分隔符与递归。
解析流程分步进行:识别 null、false、true;读取字符串,遇到非字母即停止;读取数字,识别小数点转换为 double 或整数。数组与对象解析通过读取分隔符进行。
通过首字符调用相应解析函数,完成 JSON 解析。解析难度在于清晰理解 JSON 规则,移动字符串下标。解析过程无需额外关注,完成至字符末尾即可。
第一版本的 JSON 解析完成,如有疑问或想加入 Swift 微信群,请关注微信公众号:OldBirds。
Unity JSON编码解码之LitJson 深度剖析
JSON在游戏开发中的应用及Unity中LitJson的深度解析
JSON作为轻量级的数据交换格式,在游戏开发中扮演着重要角色。通过将游戏数据如地图、角色等序列化为JSON文本,群的网站源码方便在不同环境间传输或存储,且在需要时,再利用JSON技术将文本解析为数据对象,供代码使用。本文将深入剖析JSON与Unity中LitJson库的编码与解码机制。
首先,我们来理解JSON的基本概念。JSON(JavaScript Object Notation)是一种基于ECMAScript的子集,用于存储和表示数据。其简洁和清晰的层次结构使得JSON成为理想的数据交换语言。JSON格式支持多种数据类型,包括基本类型(如Boolean、Double、Int等)和容器类型(如Object、Array)。
接下来,我们将探讨如何在Unity中使用LitJson进行JSON编码与解码操作。LitJson是一个轻量级的JSON处理库,能够有效简化Unity中JSON数据的处理。使用LitJson时,可以遵循以下步骤:
1. 首先,在Unity项目中引入LitJson库。可以通过创建一个名为3rd的文件夹,将LitJson源代码放入其中,便于管理和引用。
2. 编写测试脚本,实现JSON编码与解码功能。免费上传视频源码创建一个测试用例,生成JSON文本,并验证LitJson库的正确性。
3. 利用LitJson进行编码与解码操作。编码时,将C#对象转换为JSON字符串;解码时,将JSON字符串转换回C#对象。LitJson通过其简洁的API,提供了实现这一过程的便利。
深入分析LitJson的源码,我们可以发现其设计精巧,将JSON数据类型封装为JsonData对象。通过JsonData内部的JsonType枚举,可以识别数据类型,并相应地存储和操作数据。LitJson通过重载[]操作符,提供对容器(Object和Array)元素的访问,同时通过类型转换功能,实现基本数据类型的获取。
总之,通过LitJson,开发者在Unity中处理JSON数据变得简单且高效。理解其工作原理有助于更有效地利用LitJson库,提升游戏开发效率。
9 个爱不释手的 JSON 工具
阅读本文大概需要 3.2 分钟。
来自: developer.cto.com/art...
JSON因其易于使用和机器解析生成而受到开发者青睐,吸引了众多工具构建者的cefsharp源码编译报错关注。这些工具涵盖了从在线实用程序到代码编辑器和IDE插件,以下介绍了九款精选JSON工具。
JSONLint:CircleCell开发的在线验证和重新格式化工具,可验证和解析“混乱”的JSON代码,并用作压缩工具。访问:jsonlint.com/,源代码:github.com/circlecell/j...
JSONCompare:CircleCell开发的JSON验证工具,可上传和验证多个批处理JSON文件,比较和合并JSON对象。访问:jsoncompare.com/,源代码:github.com/circlecell/j...
jtc:JSON测试控制台,用于提取、处理和转换源JSON,支持Linux和MacOS编译二进制文件下载。访问:github.com/ldn-softdev/...
ijson:基于Python的迭代JSON解析工具,提供多种实际解析实现,访问:pypi.org/project/ijson/#...
JSON格式化和验证器:在线格式化工具,美化JSON以便阅读和调试,访问:jsonformatter.curiousconcept.com...
Altova XMLSpy JSON和 XML编辑器:提供XML相关技术的编辑、建模、转换和调试工具,访问:altova.com/xmlspy-xml-e...
Code Beautify JSON工具:提供JSON查看器、编辑器、验证器及转换器,还提供在线脚本编辑器、美化器等,访问:codebeautify.org/json-t...
Visual Studio Code:微软代码编辑器,内置支持编辑JSON文件的功能,访问:code.visualstudio.com/D...
Eclipse JSON编辑器插件:面向Eclipse IDE的免费JSON编辑器插件,提供语法高亮、代码折叠、格式化和编辑等功能,访问:marketplace.eclipse.org...
element-plus源码与二次开发:package.json解析
element-plus使用pnpm的workspace来搭建monorepo工程,允许在单一码仓库中集中管理大量互相依赖的包,同时确保发布时的独立性。pnpm-workspace.yaml文件在根目录声明内部可引用的包,执行pnpm i后,会在node_modules中创建软连接,无需手动link。
element-plus组件库将vue声明在peerDependencies中,避免在主项目安装组件库时额外安装vue。通过czg包定义规范,执行提交commit命令,确保遵循git规范。使用play子包进行简单的开发调试,引入本地组件库。通过gen命令快速创建新组件,使用模板生成组件基础模板。生成版本号文件命令用于在构建时提供rollup的banner参数,部署前更新版本号命令从环境变量获取TAG_VERSION和GIT_HEAD,写入到三个包的package.json中的version和gitHead字段。
清理dist目录命令使用pnpm run -r --parallel,以并行方式执行所有子包的命令,删除根目录下的dist目录,并执行所有子包的clean命令。构建文档和组件库的关键步骤包括使用rollup执行构建,通过@esbuild-kit/cjs-loader将esm和ts实时转换为CommonJS。生成类型声明文件和代码提示文件,复制源样式文件、编译为css、压缩,并输出到特定目录。启动组件库文档docs项目基于vitepress,构建组件文档,本地测试构建出的生产环境docs,生成多语言文件和CROWDIN_TOKEN。
执行各包的stub命令,使用unbuild打包工具,基于rollup,支持typescript,支持生成commonjs和esmodule和类型声明,无需额外配置。prepare Husky钩子脚本确保自动执行预定义命令,执行pnpm i后,自动执行pnpm stub,编译internal下的三个包入口。
通过上述详细解析,我们可以清晰了解到element-plus源码与二次开发中的核心功能与流程,从构建结构到构建流程,再到二次开发工具的运用,展示了其高效、灵活的特点。
cJSON源码解析 - 数据存储方式
cJSON通过双向链表结构来组织数据,类似于一棵无序且可嵌套的键值对树。每个节点都有next和prev指针,分别指向其兄弟节点,这样在树中可以通过这些指针轻松查找。只有当节点是对象或数组时,才会存在child指针,用于访问下一层的子节点。
数据的存储方式具体如下:每个节点包含string类型用于存储键名,valuestring、valueint、valuedouble分别对应不同类型的内容。cJSON定义了多种结构类型,每一种类型(如cJSON_Creatxxx)都对应一个cJSON结构实例。
为了更直观地理解数据的组织,考虑以下示例:每个cJSON实例在内存中以这样的形式相连(简化版的图示省略):
探索Android开源框架 - 8. Gson使用及源码解析
深入解析Android开源框架中的Gson使用及其源码解析,Gson作为Java语言的高效JSON转换库,以其简洁的API和高性能的特点,成为Android开发中进行数据序列化和反序列化的首选工具。本文将详细介绍Gson的使用方法,包括基本的解析与生成、属性重命名、POJO与JSON的字段映射规则、泛型的封装、序列化与反序列化过程,以及如何进行字段过滤与自定义序列化器和反序列化器的实现。
1. **基本的解析与生成
**使用Gson进行JSON字符串解析时,可以通过Gson对象的fromJson方法将JSON字符串转换为Java对象,反之,使用toJson方法将Java对象转换为JSON字符串。
2. **属性重命名
**通过使用@SerializedName注解,可以方便地在POJO类中重命名JSON字段,以匹配服务端返回的数据结构,从而避免硬编码的字符串匹配。
3. **POJO与JSON的字段映射规则
**Gson通过构建一个映射规则来匹配JSON字段到POJO类的属性,确保数据的正确解析与生成。这主要通过类型适配器(TypeAdapter)来实现,使得Gson能够理解如何处理复杂数据类型,如日期、集合等。
4. **泛型的封装
**在使用Gson进行序列化和反序列化时,可以通过泛型来保证类型安全,确保不会出现类型转换错误。GsonBuilder提供了一系列方法来实现泛型的封装,使得API调用更为清晰和明确。
5. **Gson的序列化、反序列化
**通过Gson的API,可以轻松实现Java对象到JSON字符串的序列化,以及从JSON字符串反序列化到Java对象的过程。这使得数据在不同系统间传输变得简单高效。
6. **字段过滤
**提供了多种方法进行字段过滤,如使用@Expose注解、基于版本的过滤、访问修饰符、以及基于策略的自定义过滤规则,以满足不同的数据处理需求。
7. **TypeAdapter、JsonSerializer与JsonDeserializer
**实战中,可能需要处理一些特殊的数据类型或复杂逻辑,这时可以通过实现JsonSerializer或JsonDeserializer来自定义序列化和反序列化过程。TypeAdapter则可以用于处理复杂类型的序列化。
8. **实战TypeAdapterFactory
**在某些场景下,可以通过实现TypeAdapterFactory来创建自定义的TypeAdapter,从而实现更为灵活的数据处理逻辑。
9. **@JsonAdapter注解
**用于指定自定义的序列化器或反序列化器,简化了实现自定义序列化逻辑的步骤,使得代码更为简洁和易读。
. **源码解析
**通过深入源码分析,可以更好地理解Gson内部的实现机制,如fromJson方法如何获取适配器、getAdapter方法如何选择适配器、Gson的构造方法如何初始化适配器列表,以及如何通过反射机制创建绑定字段等关键逻辑。这不仅有助于解决实际开发中的问题,还能加深对Gson工作的理解,为后续的优化和定制提供基础。