问题描述 在使用Gin 开发RestFul接口时，需要使用别人已经定义好的结构体作为返回内容（方便管理和修改），在最后返回数据时出现了一些问题：因为json:”code,omitempty”中“omitempty...” 关键字的作用，导致当该字段是个空时，不会返回该字段。...=data,proto3" json:"data,omitempty"` XXX_NoUnkeyedLiteral struct{} `json:"-"` XXX_unrecognized...[]byte `json:"-"` XXX_sizecache int32 `json:"-"` } //假设proto 是这样的，...就只包含了 code 和 message 其他字段因为是空，就不会返回 ctx.JSON(http.StatusOK, &ret) //此方法可以返回所有字段 var buffer bytes.Buffer
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：...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...从上图可以看出，此时对比列表元素的话，除非自己一个个去指定要排除哪个索引下的字段，不过这样当列表的数据比较多的时候，这样写起来就很不方便，代码可读性也很差，之前找到过一个用法，后来好久没用，有点忘了，今晚又去翻以前写过的代码记录
MongoDB 从诞生以来就争议不断，总结一下主要有以下几点： Schemaless 默认忽略错误 默认关闭认证 曾经的数据丢失问题 其实Schemaless和不支持事务是技术选型时的决定...Mongo Scala Driver 提供了一套基于 Java 的 Bson Api，无法与 Play Json 集成。...作为约定，Model 类使用 _id 字段作为唯一标识， 该字段同时也是 mongodb collection 的默认主键。...模型层编解码 在应用启动时指定模型层(models)的包路径，编辑app/Module类， class Module extends AbstractModule { override def configure...作为约定，模型类使用 _id 字段作为唯一标识， 该字段同时也是 mongodb collection 的默认主键。
3）Dataset支持编解码器，当需要访问非堆上的数据时可以避免反序列化整个对象，提高了效率。...4）样例类被用来在Dataset中定义数据的结构信息，样例类中每个属性的名称直接映射到DataSet中的字段名称。...String进行减法操作，在执行的时候才报错，而DataSet不仅仅知道字段，而且知道字段类型，所以有更严格的错误检查。...就跟JSON对象和类对象之间的类比。 ?...(avgCol).show() spark.stop } } case class UserBean(name: String, age: BigInt) case class AvgBuffer
，样例类中每个属性的名称直接映射到DataSet中的字段名称； DataSet是强类型的。...通过反射确定（需要用到样例类） 创建一个样例类 scala> case class People(name:String, age:Int) 根据样例类将RDD转换为DataFrame scala>...类的RDD转换成DataFrame，case类定义了table的结构，case类属性通过反射变成了表的列名。...类 // Encoders.product是进行scala元组和case类转换的编码器 def bufferEncoder: Encoder[Average] = Encoders.product...，报错； Ignore：当保存路径或者表已存在时，忽略当前的保存操作。
3.1 创建 1）创建一个样例类 scala> case class Person(name: String, age: Long) defined class Person 2）创建DataSet scala...类的RDD转换成DataFrame，case类定义了table的结构，case类属性通过反射变成了表的列名。...: string] 2）创建一个样例类 scala> case class Person(name: String, age: Long) defined class Person 3）将DateFrame...] 2.DataSet转换为DataFrame 1）创建一个样例类 scala> case class Person(name: String, age: Long) defined class Person...Coltest] 这种方法就是在给出每一列的类型后，使用as方法，转成Dataset，这在数据类型是DataFrame又需要针对各个字段处理时极为方便。
但可以提前了解新特性，以免在下一个 LTS（Java17）正式发布时毫无心理准备。...记录类型（record）类似于 Kotlin 的数据类（data class）与 Scala 的样例类（case class），只是更加严格。...在没有记录类型之前，创建一个具有各字段对应 getter、为所有字段初始化的构造函数、基于所有字段的 equals()/hashCode()/toString() 的简单类却需要写一大堆代码，其中大部分都是样板代码...（通常译为“本地方法”，按说应该叫“原生方法”） 除了这些限制之外，它与普通类一致： 用 new 实例化 可以在顶层声明，也可以在类内部、局部作用域中声明 可以声明静态方法与实例方法 可以声明静态字段与静态初始化块...Java 15 引入的密封类（sealed class）类似于 Kotlin/Scala 的密封类、密封接口类似于 Scala 的密封特质（sealed trait）。
使用反射推断Schema Scala Java Python Spark SQL 的 Scala 接口支持自动转换一个包含 case classes 的 RDD 为 DataFrame.Case...SaveMode.Ignore "ignore" Ignore mode （忽略模式）意味着当将 DataFrame 保存到 data source （数据源）时, 如果数据已经存在, 则保存操作预期不会保存...可以加快查询静态数据. spark.sql.parquet.compression.codec snappy 在编写 Parquet 文件时设置 compression codec （压缩编解码器）的使用...这是因为 Java 的 DriverManager 类执行安全检查，导致它忽略原始类加载器不可见的所有 driver 程序，当打开连接时。...属性名称 默认 含义 spark.sql.inMemoryColumnarStorage.compressed true 当设置为 true 时，Spark SQL 将根据数据的统计信息为每个列自动选择一个压缩编解码器
3）DataSet 支持编解码器，当需要访问非堆上的数据时可以避免反序列化整个对象，提高了效率。...4）样例类被用来在 DataSet 中定义数据的结构信息，样例类中每个属性的名称直接映射到 DataSet 中的字段名称。...3.5.1 通过反射的方式获取 Scheam Spark SQL 能够自动将包含有 case 类的 RDD 转换成 DataFrame，case 类定义了 table 的结构，case 类属性通过反射变成了表的列名...case class 时，已经给出了字段名和类型，后面只要往 case class 里面添加值即可。... 类 // Encoders.product 是进行 scala 元组和 case 类转换的编码器 def bufferEncoder: Encoder[Average] = Encoders.product
例如通过Java代码向MongoDB写入了一个整形数值，但是经过Play的JSON库修改后变成了浮点型，Java代码再次读取时便会报错。...= Json.format[Person] Format 宏的展开是在编译期执行的，一方面提升了类型的安全性，另一方，区别于 Java 的反射机制，Format 宏是在编译器生成编解码器，在运行期有更高的执行效率...关于 Scala 宏的更多内容请参考官方文档。...7159 规范，Play 使用默认的 UTF-8 对 Json 内容进行编码，客户端可以通过检测 Json 内容的前4个字节自动检测出 UTF-8 字符编码，继而可以正确解码 Json 内容。...在 Json 处理领域，Play 和 Scala 有着天然的优势，一方面通过 Scala 的优雅语法以及 Play 的 Json DSL，我们可以轻松地构建和处理 Json；另一方面，相比于 Java
不可变性 Case Class 的实例是不可变的，意味着它可以被任意共享，并发访问时也无需同步，大大地节省了宝贵的内存空间。...Dollar(v) => "$" + v case Euro(v) => "€" + v case _ => "unknown" } 我们也可以进行一些复杂的匹配，并且在匹配时可以增加...val f = Future{ /*异步任务*/ } // 当异步任务执行完成时 f.value.get match { case Success(v) => // 处理成功情况 case...val json: JsObject = Json.obj("_id" -> "0") jCollection.find(json) // 编译器会自动调用 toBson(json) 利用隐式转换，我们可以在不改动三方库代码的情况下...而 Scala 则可以在编译时为值对象生成隐式的 Json 编解码器，这些编解码器只不过是普通的函数调用而已，不涉及任何反射操作，在很大程度上提升了系统的运行时性能。
一、使用case class定义DataFrame表结构 Scala中提供了一种特殊的类，用case class进行声明，中文也可以称作“样本类”。样本类是一种特殊的类，经过优化以用于模式匹配。...样本类类似于常规类，带有一个case 修饰符的类，在构建不可变类时，样本类非常有用，特别是在并发性和数据传输对象的上下文中。在Spark SQL中也可以使用样本类来创建DataFrame的表结构。...scala> case class Emp(empno:Int,ename:String,job:String,mgr:Int,hiredate:String,sal:Int,comm:Int,deptno...通过定义StructType，可以指定数据中每个字段的名称和数据类型，从而更好地组织和处理数据。...scala> val people = spark.read.json("file:///root/people.json")（3）执行一个简单的查询，如下图所示。scala> people.show
Codable协议 开发中经常会碰到结构体或者类与 JSON数据的相互转换，尤其是JSON转Model 以前可以利用KVC、NSJSONSerialization实现JSON转Model Swift...4 之后推荐使用Codable协议，可以通过编码和解码两个操作实现JSON与Model之间的互转 案例 import UIKit //JSON let res = """ { "name": "Jone...-> 结构体/类 解码 decode let decoder = JSONDecoder() do { let stu:Student = try decoder.decode(Student.self...} catch { print(error) } 字段不匹配处理 当JSON的key与Model中的字段不一致时，需要进行处理，比如将上面例子中Student结构体中的 let born_in...sex } } //JSON -> 结构体/类 解码 decode let decoder = JSONDecoder() do { let stu:Student =
不可变性 Case Class 在默认情况下实例是不可变的，意味着它可以被任意共享，并发访问时也无需同步，大大地节省了宝贵的内存空间。...Dollar(v) => "$" + v case Euro(v) => "€" + v case _ => "unknown" } 我们也可以进行一些复杂的匹配，并且在匹配时可以增加...val f = Future{ /*异步任务*/ } // 当异步任务执行完成时 f.value.get match { case Success(v) => // 处理成功情况 case...val json: JsObject = Json.obj("_id" -> "0") jCollection.find(json) // 编译器会自动调用 toBson(json) 利用隐式转换，我们可以在不改动三方库代码的情况下...而 Scala 则可以在编译时为值对象生成隐式的 Json 编解码器，这些编解码器只不过是普通的函数调用而已，不涉及任何反射操作，在很大程度上提升了系统的运行时性能。
很多Java开发者在学习Scala语言的时候，往往觉得Scala的语法和用法有些过于复杂，充满语法糖，太“甜”了。在使用Scala编写代码时，由于语法和编写习惯的不同，很多开发者会犯相同或相似的错误。...r(n) => println("This won't match") case _ => println("This will") } 此处的问题在于， 当模式模式匹配时， Scala...用法错误 把var和val认为是字段（fields）： Scala强制使用统一访问准则（Uniform Access Principle），这使得我们无法直接引用一个字段。...Java程序员通常认为var和val是字段，而当发现在他们的方法中它们共享相同的命名空间时，常常觉得惊讶。因此，不能重复使用它们的名字。...这意味着，对于实例来讲，任何参数都将被编译成AnyRef，即使编译器能够保证在编译过程中类型不会被忽略掉。 这也意味着在编译时你不能使用类型参数A。
STTP 提供开箱即用的对第三方JOSN库的支持：包括Circe、Json4s、spray-json 等。 目前，从项目活跃度、维护程度上讲Circe应该是不错的选择。...（https://scala.libhunt.com/compare-circe-vs-spray-json） 2）Circe Circe竟然是基于挑战智商的 CAT 实现的！...Circe使用 Encoder、Decoder 编解码Json。Encoder[A]把 A 转为 Json，Decoder[A]则把Json转为A或者Exception(如果失败话)。...Circe对Scala库中常见类型就提供了默认的隐式实例。 对于简单结构的 case class，使用 Circe 提供的自动、半自动的编解码就好。...: Int) case class NearEarthObject(absolute_magnitude_h: Double, designation: String) case class NasaData
现在，我们约定通信的 JSON 串中有一个type字段。当type的值为person时，该 JSON 串表示的是Person类型的数据。...当type的值为cat时，该 JSON 串表示的是Cat类型的数据。 上面代码中，我们先用json.Unmarshal将字节流解码为map[string]interface{}类型。...然后读取里面的type字段。根据type字段的值，再使用mapstructure.Decode将该 JSON 串分别解码为Person和Cat类型的值，并输出。...另外，注意到，我们将第二个 JSON 串中的Age和第三个 JSON 串中的Name首字母大写了，但是并没有影响解码结果。mapstructure处理字段映射是大小写不敏感的。...mapstructure当然也可以将 Go 结构体反向解码为map[string]interface{}。在反向解码时，我们可以为某些字段设置mapstructure:",omitempty"。
DataSets 继承了编译时类型安全性的好处 - 这意味着线上应用程序可以在运行之前检查错误。它们还允许直接对用户自定义的类操作。...Spark 1.6 支持自动生成各种类型的 Encoder，包括原始类型（例如String，Integer，Long），Scala Case 类和Java Beans。...Spark内置支持自动生成原始类型（如String，Integer，Long），Scala Case 类和 Java Beans 的 Encoder。 3....它们还可以作为半结构化格式（例如JSON）和类型安全语言（如Java和Scala）之间的桥梁。...case class University(numStudents: Byte) val schools = sqlContext.read.json("/schools.json").as[University
同样感谢多年来对项目做出巨大贡献的人，截止写此书时共有81人，没有它们的帮助shapeless不可能这么有趣和有用。...第二章介绍泛型表示（generic representation），以及shapeless中名为Generic的类型类，Generic能够为任何一个模式类（case class）或密封特质（sealed...trait）创建一个泛型解码器，将其转化为泛型。...第三章用Generic派生自定义类型类实例，并创建一个类型类的例子用于将Scala中的数据编码为CSV格式，但是此技术可以扩展到许多情形。...我们会创建一个在输出中保持字段和类型名称不变的JSON编码器，以此来演示LabelledGeneric。
[Scala] 纯文本查看 复制代码 ? case class Person(name: String, age: Long) 这里是自定义了一个类，跟普通类稍微有一些区别。...详细参考： scala中case class是什么？http://www.aboutyun.com/forum.php?...其中 [Scala] 纯文本查看 复制代码 ? df.select("name").show() 是一直显示自定字段name的列表，如下： [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...df.select($"name", $"age" + 1).show() 上面我们还可以对字段操作，将字段的age都加1，并显示，如下： [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...as[Person] 转换为了dataset，person则为case类。 runInferSchemaExample函数 [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?
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