最近在做接口自动化测试,响应的内容大多数是多层嵌套的json数据,在对响应数据进行校验的时候,可以通过(key1.key2.key3)形式获取嵌套字典值的方法获取响应值,再和预期值比较 def get_dict_value(date, keys, default=None): #default=None,在key值不存在的情况下,返回None keys_list = keys.split('.') #以“.”为间隔,将字符串分裂为多个字符串,其实字符串为字典的键,保存在列表keys_list里

一.问题描述 import json dir = { '春晓':'asfffa', '春眠不觉晓' : '处处闻啼鸟', '夜来风雨声' : 56789, 'asdga':'asdasda' } fp = open('G:/aa.json', 'w') fp.write(json.dumps(dir)) fp.close() 上边这段代码把字典转为json后,写入json文件中.当打开json文件时,会发现里边的中文全都变成Unicode编码,如下所示 {"\u6625\u6653":

  先看一下我要实现的功能界面:   这个界面的功能在图中已有展现,课程分配(教师教授哪门课程)在之前的页面中已做好.这个页面主要实现的是授课,即给老师教授的课程分配学生.此页面实现功能的步骤已在页面中有所体现,这里不再赘述,此篇文章主要介绍:我是如何通过js从前台获取数据,然后通过ajax技术向后台一般处理程序传递JSON,后台又是如何获取传来的JSON,并对JSON数据转换,然后将转换后的数据写入数据库的! 介绍这些步骤实现前,先说说自己的辛酸:絮叨辛酸,是因为为了实现这个功能,我真的用了很

摘自:http://blog.csdn.net/mazhaojuan/article/details/8592015 通过js获取前台数据向一般处理程序传递Json数据,并解析Json数据,将前台传来的Json数据写入数据库表中  先看一下我要实现的功能界面:   这个界面的功能在图中已有展现,课程分配(教师教授哪门课程)在之前的页面中已做好.这个页面主要实现的是授课,即给老师教授的课程分配学生.此页面实现功能的步骤已在页面中有所体现,这里不再赘述,此篇文章主要介绍:我是如何通过js从前台获取数

最近项目中有要用到,JSON的多层数据对象,相当是一个json格式数组里面嵌套一个json对象吧,至于我为什么要用到这个呢,引入业务场景: 两组数据   1:    user_id    user_hs   user_name 2:      user_id    user_location 这两组数据分别从服务器获取     但后期有又必须匹配进行显示: 故我建立了一个JSON格式数据对象::: var tempxx ={ : {"hs": "sdfdf",&qu

很多时候我们见到的json数据都是多层嵌套的,就像下面这般: {"name":"桔子桑", "sex":"男", , "grade":{"gname":"三年八班", "gdesc":"初三年级八班" } } 要获得以上类型json数据,不外乎以下步骤: 1.数据库查询 sql:select s.name,s.sex,s.age

如何写入JSON 需要第三方jar包,JSON包 //写入json数据 public static String sendJson() { JSONObject json = new JSONObject(); User user = new User("username", "address", "password", 18); json.put("user", user); return json.get("us

Python3 Pandas的DataFrame格式数据写入excle文件.json.html.剪贴板.数据库 一.DataFrame格式数据 Pandas是Python下一个开源数据分析的库,它提供的数据结构DataFrame极大的简化了数据分析过程中一些繁琐操作,DataFrame是一张多维的表,大家可以把它想象成一张Excel表单或者Sql表: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(

# coding=utf-8 import json import csv # 重新进行配置读写数据时的默认编码 import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') def json_to_csv(): # 1.读取json文件的数据 json_file = open('5Tencent.json', 'r') # 2. csv的写入文件对象 csv_file = open('6tencent.csv', 'w') # 3. 取出数据 :

python数据转换json 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 import json  # 导入json包   data = [     {         "id": 1,         "username": "zhangshan",         "password": "123qwe&qu

package main.scala.com.web.zhangyong168.cn.spark.java; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.TableName; import org.apache.hadoop.hbase.client.*; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apach

1. jsonpath介绍用来解析多层嵌套的json数据;JsonPath 是一种信息抽取类库,是从JSON文档中抽取指定信息的工具,提供多种语言实现版本,包括:Javascript, Python, PHP 和 Java. 使用方法如: import jsonpathres=jsonpath.jsonpath(dic_name,'$..key_name')#嵌套n层也能取到所有key_name信息,其中:"$"表示最外层的{},".."表示模糊匹配,当传入不存在的

using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Web; using System.Web.UI; using System.Web.UI.WebControls; using System.IO; using System.Text; using Newtonsoft.Json; using com.zjpx.model; using System.Collections; usin

业务需求说明,由于公司数据中心处于刚开始部署的阶段,这需要涉及其它部分将数据全部汇总到数据中心,这实现的方式是同上传json文件,通过采用socket&serversocket实现传输. 其中,服务端采用多线程的方式,实现多用户传输的目的.并且实现可以将数据写入到hbase中. 具体步骤如下: 1.首先编写客户端的代码: package com.yiban.datacenter.ToHbaseFromJson; import java.io.BufferedReader; import java

由于业务需要 今天写了一个方法能够定时更新Json文件 即定时从数据库中查询数据 然后转化为Json对象 如果有数据的话 删掉之前的Json文件 重新创建一个文件 然后写入Json对象 中间走了很多弯路  查了很多资料 今天上午看到程序跑起来的时候 真的很有成就感 记录一下吧  以惠后人

C#  结构体和List<T>类型数据转Json数据保存和读取 一.结构体转Json public struct FaceLibrary { public string face_name; public byte[] face_Feature; } //序列化结构体 facelibrary = new FaceLibrary(); facelibrary.face_name = "zhangsan"; facelibrary.face_Feature = new byte

强大的功能,丰富的插件,让logstash在数据处理的行列中出类拔萃 通常日志数据除了要入ES提供实时展示和简单统计外,还需要写入大数据集群来提供更为深入的逻辑处理,前边几篇ELK的文章介绍过利用logstash将kafka的数据写入到elasticsearch集群,这篇文章将会介绍如何通过logstash将数据写入HDFS 本文所有演示均基于logstash 6.6.2版本 数据收集 logstash默认不支持数据直接写入HDFS,官方推荐的output插件是webhdfs,webhdfs使用

之前介绍过将数据写入mysql数据库中,但是对于那些没有数据库的,可以通过写入json文件中或者是写入到csv或者xls:这里只介绍写入json文件中,也为再练习一下自定义的pipeline 思路: 1,写入数据库中,从数据库中可以以各种形式导出 2,自定义pipeline,注册在setting中 import codecs class JsonWithEncoding(object): ''' 自定义导出json文件 ''' def __init__(self): #使用codecs模块的打开

正好最近公司要写一个对账的功能,后台用java从银行获得对账信息,数据是json类型的,然后写入excel中发送给一卡通中心的服务器上,网上找了很多代码,然后整合和改正,代码如下. import java.io.File; import jxl.*; import jxl.write.*; import jxl.write.biff.RowsExceededException; import java.sql.*; import java.util.*; public class DBtoExc

一.Java数据解析分为:XML解析和JSON解析 XML解析即是对XML文件中的数据解析,而JSON解析即对规定形式的数据解析,比XML解析更加方便 JSON解析基于两种结构: 1.键值对类型 { “name”:”Alice”, “age”: } 2.数组类型(有序列表) { “students”: [ {“name”:”Alice”,“age”:}, {“name”:”Ben”,”age”:} ] } JSON解析依赖于外部jar包. 首先.服务器端项目要导入json的jar包和json所依

我在<使用Hive读取ElasticSearch中的数据>文章中介绍了如何使用Hive读取ElasticSearch中的数据,本文将接着上文继续介绍如何使用Hive将数据写入到ElasticSearch中.在使用前同样需要加入 elasticsearch-hadoop-2.3.4.jar 依赖,具体请参见前文介绍.我们先在Hive里面建个名为iteblog的表,如下: CREATE EXTERNAL TABLE iteblog (     id      bigint,     name