一、背景介绍 之前有个碰到一个学员问阿笨老师，说他现在工作内容是对外对接第三方API接口，但是文档中有大量的接口是一大堆复杂的JSON格式的字符串（比如：有单个对象，有数组对象，还有多层嵌套对象等等，...那么如果接口字段比较多，数据类型比较复杂，而且层级嵌套比较深的话，有没有简单快速的方式进行自动化的方式自动生成Mapping映射我们想要的C#实体对象呢？答案：是肯定的！！！.../json2csharp 使用方式很简单，复制JSON格式字符串，直接点击生成C#实体对象类。...不过大家放心，大部分的JSON类型的字符串类型都可以做到一键生成。哈哈，有点类似代码生成器的感觉，太爽了。...核心的一句话是：json字符串反序列化为C#对象，C#对象序列化为JSON字符串。
请求（Requests） 在请求的body体使用JSON格式数据 使用统一的资源路径格式 路径和属性要小写 支持方便的无id间接引用 最小化路径嵌套 响应（Responses） 返回合适的状态码...提供全部可用的资源 提供资源的(UU)ID 提供标准的时间戳 使用UTC（世界标准时间）时间，用ISO8601进行格式化 嵌套外键关系 生成结构化的错误 显示频率限制状态 保证响应JSON最小化 工件（...为每一个带有RateLimit-Remaining响应头的请求，返回预留的请求tokens。...提供人类可读的文档 提供人类可读的文档让客户端开发人员可以理解你的API。 如果你用prmd创建了一个概要并且按上述要求描述，你可以为所有节点很容易的使用prmd doc生成Markdown文档。.... # acquire from dashboard $ curl -is https://$TOKEN@service.com/users 如果你使用prmd生成Markdown文档，每个节点都会自动获取一些示例
数据结构： data = json.loads(json_str) 如果你要处理的是文件而不是字符串，你可以使用 json.dump() 和 json.load()来编码和解码 JSON 数据。...的结构，特别是当数据的嵌套结构层次很深或者包含大量的字段时。...(data, indent=4)) { "price": 542.23, "name": "ACME", "shares": 100 } >>> 对象实例通常并不是 JSON 可序列化的。...object at 0x1006f2650> is not JSON serializable >>> 如果你想序列化对象实例，你可以提供一个函数，它的输入是一个实例，返回一个 可序列化的字典。...可 以参考官方文档获取更多细节。
object用于存储json嵌套对象，当我们需要将整个json以对象的形式进行存储时，可以选择该类型。...应用场景：嵌套文档存储：使用object类型，我们可以在文档中存储嵌套文档或对象，在表示层次结构或多属性文档数据时非常实用。例如存储一对多的关系，例如一个人对应的姓名，性别，银行卡号，手机号等属性。...动态映射：当我们将字段设置为object类型后，elasticsearch可以自动检测和映射嵌套对象的字段。不用针对数据中的字段进行预先定义。flattened用于存储json对象数据。...通过使用该类型，将整个json扁平化的映射为一个字段。然后解析出json中的键值对。一般多用于存储含有大量字段或未知字段的json对象。使用该类型存储的json数据只允许使用基础查询。...直方图聚合：使用该类型可以执行直方图聚合，该聚合会将文档分组至不同的桶中，并计算每个桶的文档数量，生成直方图。
前言 使用 marshal_with 序列化模型非常方便，还可以处理一些嵌套字段。...嵌套字段 虽然使用 dicts 嵌套字段可以将平面数据对象转换为嵌套响应，但您可以使用它 Nested 来解组嵌套数据结构并适当地呈现它们。...在此示例中， billing_address是一个具有自己的字段的复杂对象，并且传递给嵌套字段的上下文是子对象而不是原始data对象。...记住：对象Nested为List属性创建了一个新的范围。 默认情况下，当子对象为None时，将生成具有嵌套字段默认值的对象，而不是null。...比如我们想返回以下格式, data 是查询的对象序列化后的json { "code": 0, "msg": "success", "data": { "id":
你可以在这个类中设置多种属性来调整模型的解析、验证和序列化行为。...以下是一些常用的 Config 类字段： title: 用于为模型提供一个标题，通常用于生成的文档或模式中。...alias_generator: 生成别名的函数，用于字段名称，通常用于生成符合特定API规范的别名。...min_number_size: 数字类型字段的最小值。 max_number_size: 数字类型字段的最大值。...通常，查询参数是扁平的键值对，而不是复杂的、嵌套的 JSON 对象。这意味着直接将一个嵌套的 Pydantic 模型用作查询参数并不直接支持。
数据结构： data = json.loads(json_str) 如果你要处理的是文件而不是字符串，你可以使用 json.dump() 和 json.load()来编码和解码 JSON 数据。...的结构，特别是当数据的嵌套结构层次很深或者包含大量的字段时。...(data, indent=4)) { "price": 542.23, "name": "ACME", "shares": 100 } >>> 对象实例通常并不是 JSON 可序列化的。...object at 0x1006f2650> is not JSON serializable >>> 如果你想序列化对象实例，你可以提供一个函数，它的输入是一个实例，返回一个 可序列化的字典。...可 以参考官方文档获取更多细节。 End ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ 长按二维码关注我们 数据森麟公众号的交流群已经建立，许多小伙伴已经加入其中，感谢大家的支持。
大家都知道，es天生对json数据支持的非常完美，只要是标准的json结构的数据，无论多么复杂，无论是嵌套多少层，都能存储到es里面，进而能够查询和分析，检索。...在这种机制上，es处理和管理关系主要有三种方式： 一，使用objcet和array[object]的字段类型自动存储多层结构的json数据 这是es默认的机制，也就是我们并没有设置任何mapping，直接向...es服务端插入一条复杂的json数据，也能成功插入，并能支持检索，（能这样操作是因为es默认用的是动态mapping，只要插入的是标准的json结构就会自动转换，当然我们也能控制mapping类型，es...二，使用nested[object]类型，存储拥有多级关系的数据 在方案一里面，我们指出了array存储的数组对象，并不是严格意义的关系，因为第二层的数据是没有分离的，如果想要分离，就必须使用nested...同样的json数据： 在方案1里面，最终到es里面会存储一条数据，在第二种类型里面，而如果声明了car类型是nested，那么最终存储到es的数量会显示3，这里解释一下3是怎么来的 = 1个root文档
在MeterSphere中，有两种方式可以进行json格式的数据维护。一种是使用他们自带的JsonSchema来填写key-value表单。另一种就是手写json。..."字段1", "字段2", ] } 使用JsonSchema作为最外层节点，第二层节点包含了类型、字段属性、必填字段列表等参数信息。...第三层节点就是字段的一些属性，包含了字段长度、字段名称、字段类型、字段描述等 特别需要说明的是，MeterSphere的字段类型有很多，其中包含了object以及array这两种类型的数据 object...：如果字段类型是object，那么该字段节点下会嵌套另外一些字段，这些字段也是json格式的 array：同理，如果字段类型是array，那么该字段下面会嵌套一个列表，列表中的每一个元素，都是json格式...思路梳理 首先判断一下数据类型是否为上述这种套娃格式 判断字段类型是object还是array 利用python的递归，调用自身。
(float64) if false == ok { return fmt.Errorf("'%v' is not a number", v) } 获取较深的字段时不方便 比如腾讯云 API，其数据返回格式嵌套几层...首先我们介绍一下基本的使用方法 反序列化 Jsonvalue 也提供了响应的 marshal/unmarshal 接口来序列化/反序列化 JSON 串。...中，函数完成了以下几个功能： 允许传入不定数的参数，依次往下解析 解析到某一层时，如果当前参数类型为 string，则自动判断当前层级是否为 Json object，如果不是，则返回 error 解析道某一层时...具体如下： 允许传入不定数的参数，依次往下解析 解析到某一层时，如果下一层参数类型为 string，则自动判断当前层级是否为 Json object，如果不是，则返回 error 解析道某一层时，如果下一层参数类型为整型数字...", "Result", "AnArray") 序列化 将一个 jsonvalue.V 序列化的方式也很简单：b, _ := j.Marshal() 即可以生成 []byte 类型的二进制串。
按照我的思路 目前只需要 nick_name 和 avatar 两个字段的值，而这两个字段嵌套的比较深，我不希望在 template 里写这样的绑定代码： 的文章： Vue 进阶 ——- 深入响应式原理 对象更改检测注意事项 vue2.0 初始化请求 JSON 多层嵌套问题 第一篇文章提到了变化检测的问题...但是可以使用Vue.set(object,key,value)方法将响应属性添加到嵌套的对象上： > /*不是响应式的 > 对于已经创建的实例，Vue 不能动态添加根级别的响应式属性。...但是，可以使用 Vue.set(object, key, value) 方法向嵌套对象添加响应式属性。
官方文档：http://docs.python.org/library/json.html Json在线解析网站：http://www.json.cn/# Python中的Json模块 导入json即可开始使用...) # '[1, 2, 3, 4]' json.dumps(tupleStr) # '[1, 2, 3, 4]' # 注意：json.dumps() 序列化时默认使用的ascii编码 # 添加参数 ensure_ascii...如果是jsonify会被直接转化为json类型的Response对象返回，并且回复头显示application/json类型 使用演示 打印jsonify内的数据： from flask import...，因为flask会判断并使用make_response方法自动构造出响应，只不过响应头各个字段是默认的。...若要自定义响应字段，则可以使用make_response或Response自行构造响应。用chrome访问的响应页面如下图。 总结：从上面可以看出：两者似乎只是Content-Type发生了变化。
现有市面上加解密、脱敏组件开源项目众多，比较出名的有Mybatis-plus提供的Mybatis-mate组件，但很可惜代码是闭源、收费的，且根据实际使用不能够很好的支持嵌套脱敏，多种类型脱敏，动态SQL...2个 手动脱敏，需要到处增加代码埋点 对于复杂类型的脱敏如List，Map嵌套等，需要解析对应类型，重复编写脱敏代码 # 基于自定义Json序列化器的脱敏方案 由于SpringBoot、SpringMVC...序列化虽然在接口返回时让脱敏变得容易，让同样也影响了该实体在进行对应Json工具序列化数据时的行为，比如被打上注解的实体在序列化后字段均会被脱敏，再如对于该实体本来想打印明文的日志信息，但打印的却只能是脱敏的...统一采用@SecurityField进行标注，无需编写额外代码 不依赖Json序列化器的解决方法，自研脱敏解析器，支持嵌套脱敏，统一使用方式 对于需要加密的实体，只在持久层加密，不改变原始实体引用，避免造成加密后继续使用实体时...，实体字段已变为加密字段 可拓展式加密算法、加解密类型处理器、脱敏类型处理器，脱敏切面可开关、切点可配置 可自定义脱敏标识 # 组件原理 具体原理解析可见Rpamis-security-原理解析 (opens
JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，它易于人阅读和编写，也易于机器解析和生成。...该数据是以键值对的形式组织的，其中键是字符串，值可以是字符串、数字、布尔值、数组、对象（即嵌套的键值对集合）或null，在Qt中默认提供了QJson系列类库，使用该类库可以很方便的解析和处理JSON文档...将内存中的字符串格式化为QJsonDocument类型，当有着该类型之后，则我们可以使用*.object()将其转换为对应的QJsonObject对象，在对象中我们可以调用各种方法对内存中的JSON数据进行处理...:Ok); } // 获取到Json字符串的根节点 QJsonObject root_object = root_document.object(); // 解析blog字段...，如配置文件中的ObjectInArrayJson则是一个字典中嵌套了另外两个字典而每个字典中的值又是一个Value数组，而与之相对应的ArrayJson则是在列表中嵌套了另外一个列表，这两中结构的使用读者可参照如下案例
另外还有其他的一些 Validator，比如与或运算、可执行判断、可迭代判断等等，可以参考官方文档：https://www.attrs.org/en/stable/api.html#validators...属性处理 上面的例子都是理想情况下使用的，但在实际情况下，很容易遇到 JSON 和对象不对应的情况，比如 JSON 多个字段，或者对象多个字段。...嵌套处理 最后我们再来看看嵌套类型的处理，比如类里面有个属性是另一个类的类型，如果遇到这种嵌套类的话，怎样类转转换呢？...类型组成的列表，下面我们进行序列化和反序列化操作，转成 JSON 然后再由 JSON 转回来，运行结果如下： Object: Line(color=Color(r=0, g=0, b=0), points...这样我们就成功实现了嵌套对象的序列化和反序列化，所有问题成功解决！
Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器，它提供了一个分布式、多租户能力的全文搜索引擎，并带有一个基于HTTP的Web界面和基于JSON的文档。...（3）使用Nested类型解决问题： 为了解决上述问题并保持对象内部字段的关联性，我们可以使用Nested类型。...二、nested 类型与object 类型的不同点 嵌套对象（nested object）相较于普通的对象（object）类型，在Elasticsearch中具有独特的特点和功能。...相比之下，**普通的对象（object）**类型在处理对象数组时，默认会将对象内部的字段扁平化，这可能导致字段间的关联性丢失。...通过使用nested排序语法，我们可以确保正确地处理嵌套字段中的数据。 类似地，也可以对嵌套字段进行聚合操作，以获取有关数据的统计信息。
对象类型 允许将一个对象作为文档字段的值，主要用于处理一对一关系。如果用对象类型表示一对多关系，可能出现逻辑上的错误。...ES的关系类型类似Oracle中的嵌套表。 2. 嵌套类型 要避免跨对象匹配的发生，可以使用嵌套类型（nested type），它将活动索引到分隔的Lucene文档。...三、嵌套类型 1. 映射并索引嵌套文档 嵌套映射和对象映射看上去差不多，不过期type不是object，而必须是nested。...（5）嵌套和逆向嵌套聚合 为了在嵌套类型的对象上进行聚合，需要使用nested聚合。这是一个单桶聚合，在其中可以指定包含所需字段的嵌套对象之路径。...举例来说，如果一个分组有很多活动，要增加一个新活动，那么就是增加一篇新的活动文档。如果使用嵌套类型的方式，ES不得不重新索引分组文档，来囊括新的活动和全部已有活动，这个过程就会更慢。 1.
undefined Date 返回调用 toJSON 后生成的字符串 实现的思路 在接下来的代码实现中，首先会分为基本数据类型和引用数据类型两种情况： 基本数据类型：按照上面的规则返回序列化结果。...引用数据类型（按照是否可以继续遍历再分为两种）： 可继续遍历的类型：包括对象字面量、数组、类数组对象、Set、Map。需要丢失的属性，在遍历时跳过即可。...用一个函数集中进行处理 此外，在遍历数组或对象的时候，还需要检测是否存在循环引用的情况，若存在需要抛出相应的错误 数据类型判断 用 getType 获取具体的数据类型。...比如说 {a:"bbb"} ，我们期望的序列化结果应该是 '{a:"bbb"}'，而不是 '{a:bbb}'；同理，对于 Date 对象，直接返回它的 toJSON() 会得到 '{date: 1995...，特殊在于：对象 key 的 value 如果是这些类型，则序列化的时候会丢失，数组的元素如果是这些类型，则序列化的时候会统一转化为 "null"。
FlatBuffers 生成二进制流 FlatBuffers 的使用和 Protocol buffers 基本类似。只不过功能比 Protocol buffers 多了一个解析 JSON 的功能。...第一个是隐藏字段 _type，它是为了保存 union 所引用的 table 的类型而生成的。这使您可以知道在运行时投入哪种类型。第二个字段是，union 的数据。...带有 deprecated 默认不会生成对应的方法。...一个 object 的第一个元素是 SOffsetT，object 和 vtable 之间的偏移量，可正可负。第二个元素就是 object 的数据 data。...并且 flatbuffer 可以读取任意字段，而不是像 JSON 和 protocol buffer 需要读取整个对象以后才能获取某个字段。flatbuffer 的主要优势就在反序列化这里了。 六.
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