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爬虫数据的json转为csv文件

需求:我们之前通过接口爬虫 爬取一些数据, 这些数据都是Json格式的,为了方便我们的甲方使用 所以需要把这些数据转为csv 方便他们使用(例如在表单里面搜索,超链接跳转等等) 直接上代码吧: 在转换之前...我们需要对爬取的源数据进行一次过滤 用到我们的node的fs独写文件模块工具 const fs = require("fs"); const data = require("....source_Url: `https://www.instagram.com/${item.username}`,   }; }); // console.log(newData); // 过滤好用 重新写入一个新的文件中...");     else console.log("写文件操作成功");   } ); 通过上面的操作,我们的数据已经做好转成csv的准备了 下面是我们转json转csv的代码: 代码有点多,下面的方法是直接从别人封装好的拿过来的...,且title和key必须一一对应,包含有          title:[], // 表头展示的文字          key:[], // 获取数据的Key          formatter:

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    iOS中JSON数据的解析 原

    iOS中JSON数据解析 官方为我们提供的解析JSON数据的类是NSJSONSerialization,首先我们先来看下这个类的几个方法: + (BOOL)isValidJSONObject:(id)...:(NSError **)error; 将JSON数据写为NSData数据,其中opt参数的枚举如下,这个参数可以设置,也可以不设置,如果设置,则会输出视觉美观的JSON数据,否则输出紧凑的JSON数据...id)JSONObjectWithData:(NSData *)data options:(NSJSONReadingOptions)opt error:(NSError **)error; 这个方法是解析中数据的核心方法...,data是JSON数据对象,可以设置一个opt参数,具体用法如下: typedef NS_OPTIONS(NSUInteger, NSJSONReadingOptions) {     //将解析的数组和字典设置为可变对象...    NSJSONReadingMutableContainers = (1UL << 0),     //将解析数据的子节点创建为可变字符串对象     NSJSONReadingMutableLeaves

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    java中解析json格式数据

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。...今天在项目中需要接收json格式数据进行数据库保存,长时间没有使用json格式的数据,今天突然用到还有写棘手,现在我来写一下在java中解析json格式数据的代码 public void saveData...”TSR_ITEMS”:[{“UDID”:”1″,”major”:”a”,”minor”:”1″}{“UDID”:”2″,”major”:”b”,”minor”:”2″}]}; JSONObject json...items.getJSONObject(i); System.out.println(item.getString(“UDID”)+item.getString(“major”)); } } 在java中解析...json数据就是将一个json格式的数据转换成一个json对象,用面向对象的思想来获取json中的数据 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/125909.

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    MS Access 数据库操作使用OledbParameter出现的怪异问题

    今天,我试图解决前段时间在开发诗年华网站中遇到的使用Oledb对Access数据库操作时出现的参数类型不匹配的问题,在写了几段示例代码并查阅了相关网络文章后发现,问题并不在这里。   ...首先,我是使用反射根据实体自动生成OledbParameter的,数据类型肯定不会出现异常……其次,在我使用Sql拼接后数据类型都对上了,这就是没有问题的。   上面都是废话!...真正的干货是:OledbParameter 是按照出现顺序而不是名称来执行的。引用一句网友的话:Maybe not a bug... but it still sucks!   ...关于这个问题的解决办法有两个,一是拼接Sql字符串;二是老实的按照顺序去写参数,推荐第二种,可以在一定程度上防止Sql注入。

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    Python中jmespath解析提取json数据

    在做接口自动化,测试断言时,我们经常需要提取接口的的响应数据字段,以前用过jsonpath,有几篇相关文章,可以参考下(Python深层解析json数据之JsonPath、【Jmeter...篇】后置处理器之正则提取器、Json提取器 、Jmeter之json提取器实战(二)、Jmeter之json条件提取实战(三) )今天我们来介绍下jmespath用法,可以帮我们进行数据的灵活提取,下面通过案例来说明...下一个概念, 多选列表和 多选哈希允许您创建JSON元素。这使您可以创建JSON文档中不存在的元素。多选列表创建一个列表,多选哈希创建一个JSON对象。 这是一个多选列表的示例:people[]....本示例在people数组中打印最老的人的名字: import jmespath source = { "people": [ { "name": "b", "age"...在下面的示例中,JMESPath表达式在myarray中查找包含字符串foo的所有元素。

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    Python处理CSV、JSON和XML数据的简便方法

    在日常使用中,CSV,JSON和XML三种数据格式占据主导地位。下面我将针对三种数据格式来分享其快速处理的方法。 CSV数据 CSV是存储数据的最常用方法。...在Kaggle比赛的大部分数据都是以这种方式存储的。我们可以使用内置的Python csv库来读取和写入CSV。通常,我们会将数据读入列表列表。 看看下面的代码。...当我们运行csv.reader()所有CSV数据变得可访问时。该csvreader.next()函数从CSV中读取一行; 每次调用它,它都会移动到下一行。...在单个列表中设置字段名称,并在列表列表中设置数据。这次我们将创建一个writer()对象并使用它将我们的数据写入文件,与读取时的方法基本一样。...就像CSV一样,Python有一个内置的JSON模块,使阅读和写作变得非常简单!我们以字典的形式读取CSV时,然后我们将该字典格式数据写入文件。

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    GoLang 中的动态 JSON 解析

    动态 JSON 解析简介动态 JSON 解析是指能够处理具有不同结构的 JSON 数据,无需严格的定义即可适应不同的模式。在处理可能演变或具有不可预测结构的数据源时,这种灵活性至关重要。...使用类型断言访问特定字段,使我们能够处理动态 JSON 结构。动态 JSON 解析的优点对变化的适应性:随着 JSON 结构的发展,代码保持适应性,无需对预定义的结构进行不断调整。...意外的 JSON 结构或数据类型可能会导致运行时错误。类型断言:谨慎使用类型断言,并在访问字段之前验证字段是否存在,以防止出现紧急情况。文档:为与代码交互的人员记录预期的 JSON 结构或准则。...数据摄取:在传入的 JSON 结构各不相同的数据处理管道中,动态解析方法被证明对于处理各种数据格式很有价值。...结论GoLang 中的动态 JSON 解析使用没有预定义结构的空接口,为处理具有不同结构的 JSON 数据提供了一种强大的机制。

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    在Java中如何解析JSON格式数据?

    最近学了怎么解析JSON数据,今天记录一下。 先来一段介绍。 JSON是一种轻量级的数据交换格式,用途非常广泛。...那么在Java中该如何解析JSON数据呢 JSON在JavaScript中解析非常方便,这是因为JSON就是来源于JavaScript,JSON语法是JavaScript对象表示法的子集。...gson org.json.jar 把JSON字符串直接转成JSONObject对象,利用该对象的getxxx方法就可以读出JSON中的数据。...gson-2.2.4.jar gson是谷歌的一个开源项目,gson的优势在于可以把json直接转成实体类,或者把实体类直接转成json,因为实体类是Java中必不可少的一部分,有利于结构化数据,所以这是一个非常实用的功能...gson还有很多实用的功能,需要在以后的开发中逐渐学习。 上述例子中用到的json数据 上述例子中用到的实体类YoudaoResult.java

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    hive 中 统计某字段json数组中每个value出现的次数

    59","position_id":1,"qd_title":"看青山游绿水","list_id":37}]} 需要将json数组里的qd_title都提取出来转换成hive中的array数组。...下面介绍两种方法 法一get_json_object+正则 1.首先可以使用get_json_object函数,提取出数组,但是这个返回的是一个字符串 select get_json_object('{..."list_id":327}]}', '$.viewdata[*].qd_title') -- 返回,注意这不是一个array数组,只是一个字符串 ["网红打卡地","看青山游绿水"] 2.将字符串中的...数组中每一个元素都是由{}保卫,由,分割,所以可以使用``},```对字符串进行拆分 -- event_attribute['custom'] 对应的就是上面的json字符串 split(event_attribute...['custom'],'"}') 2.对分割出来的每一个元素进行正则匹配,提取出qd_title对应的value -- qd_titles 为上面分割出数组的一个元素 regexp_extract(qd_titles

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    数据表多字段存储值与单字段存储json值的区别

    使用场景 电商系统中商品参数数据,假设包括以下几项 品牌 产地 尺寸 生产日期 保质期 重量 在设计数据表结构的时候,可以选择2种方式 第1种是分别创建不同的字段存储对应的参数值 第2种是建立一个字段用于存储参数的...:"测试内容","尺寸":"测试内容","生产日期":"测试内容","保质期":"测试内容","重量":"测试内容"} 如何选择 在数据库设计中,选择使用多个字段存储数据还是使用一个字段存储JSON值,...多字段存储数据的优点 1、查询性能:当需要经常对数据库中的特定字段进行查询、排序或过滤时,使用多个字段通常能提供更好的性能。也可以利用索引来加速这些操作。...2、数据一致性:数据库系统无法直接对JSON字段中的数据进行类型检查或应用约束,这可能导致数据不一致性。 3、可读性:数据库表结构不如使用多个字段时清晰,特别是对于不熟悉JSON结构的开发者来说。...在 Mysql 的高版本中已提供了对JSON的原生支持,包括索引、查询优化等功能,这能一定程序上减轻使用JSON字段时可能遇到的一些性能问题,但其它方面的缺点仍有待解决。

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    Python处理CSV、JSON和XML数据的简便方法来了

    在日常使用中,CSV,JSON和XML三种数据格式占据主导地位。下面我将针对三种数据格式来分享其快速处理的方法。 CSV数据 CSV是存储数据的最常用方法。...在Kaggle比赛的大部分数据都是以这种方式存储的。我们可以使用内置的Python csv库来读取和写入CSV。通常,我们会将数据读入列表列表。 看看下面的代码。...当我们运行csv.reader()所有CSV数据变得可访问时。该csvreader.next()函数从CSV中读取一行; 每次调用它,它都会移动到下一行。...在单个列表中设置字段名称,并在列表列表中设置数据。这次我们将创建一个writer()对象并使用它将我们的数据写入文件,与读取时的方法基本一样。...就像CSV一样,Python有一个内置的JSON模块,使阅读和写作变得非常简单!我们以字典的形式读取CSV时,然后我们将该字典格式数据写入文件。

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    MySQL的JSON数据类型介绍以及JSON的解析查询

    2)mysql8.0.13之后,json允许默认值为null; 3)json列不能设置索引,可通过json中的键值设置索引来提高查询效率; 4)json中null、true、false必须使用小写。...MySQL 同时提供了一组操作 JSON 类型数据的内置函数。 更优化的存储格式,存储在 JSON 列中的 JSON 数据会被转成内部特定的存储格式,允许快速读取。...基于 JSON 格式的特征,支持修改指定的字段值。...) 返回格式化json数据 修改JSON JSON_SET JSON_SET(json_doc, path, val[, path, val] …) 修改json_field数据中的指定path的值,存在修改...= '["bid"]'; 总结 JSON 类型是 MySQL 5.7 版本新增的数据类型,用好 JSON 数据类型可以有效解决很多业务中实际问题。

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