处理Json格式txt文件
wps 编写解析json格式的数据案例
wps 编写解析json格式的数据案例在数据处理和解析中，json 格式的数据成为了一种常见的数据格式。
它具有数据结构清晰、易于阅读和编写的特点，被广泛应用在 Web 开发、移动应用程序开发和数据交换等领域。
wps 作为一款功能强大的办公软件，也提供了对 json 数据进行解析和处理的功能，本文将通过一个案例，详细介绍如何利用 wps 对 json 格式的数据进行解析和处理。
1. 准备 json 数据我们准备一段简单的 json 数据作为例子，例如：```json{"name": "张三","age": 25,"gender": "男","address": {"city": "北京","street": "朝阳区"},"skills": ["Java", "Python", "C++"]}上面的 json 数据包含了一个人的基本信息，包括尊称、芳龄、性别、位置区域和技能等内容。
2. 创建wps文档打开 wps 文档，在空白处输入上面准备的 json 数据。
3. 解析 json 数据在 wps 中，可以利用内置的函数对 json 数据进行解析。
在本例中，我们可以使用 wps 中的 JSON.GET 函数来获取 json 数据中指定键对应的值，具体步骤如下：3.1 我们可以使用JSON.GET 函数获取尊称、芳龄和性别等基本信息，比如在单元格 A1 中输入以下公式：```=JSON.GET(A$1,"$.name")=JSON.GET(A$1,"$.age")=JSON.GET(A$1,"$.gender")```这样，单元格 A1 中就会显示 json 数据中相应键对应的值。
python将json格式的数据转换成文本格式的数据或sql文件
python将json格式的数据转换成⽂本格式的数据或sql⽂件python如何将json格式的数据快速的转化成指定格式的数据呢？或者转换成sql⽂件？下⾯的例⼦是将json格式的数据准换成以#_#分割的⽂本数据，也可⽤于⽣成sql⽂件。
[root@bogon tutorial]# vi json2txt.py#-*- coding: UTF-8 -*-import jsondata = []with open('./tencent_test.json') as f:for line in f:data.append(json.loads(line))#print json.dumps(data, ensure_ascii=False)import codecsfile_object = codecs.open('tencent.txt', 'w' ,"utf-8")str = "\r\n"splitstr = "#_#"for item in data:#print json.dumps(item)#str = str + "insert into tencent(name,catalog,workLocation,recruitNumber,detailLink,publishTime) values "#str = str + "'%s','%s','%s','%s','%s'\r\n" % (item['parentTitle'],item['parentLink'],item['author'],item['link'],item['title'])#print json.loads(item['author']) + "\r\n"str = "%s#_#%s#_#%s#_#%s#_#%s\r\n" % (item['parentTitle'],item['parentLink'],item['author'],item['link'],item['title'].strip())file_object.write(str)#import codecs#file_object = codecs.open('tencent.txt', 'w' ,"utf-8")#file_object.write(str)file_object.close()print "success"注：如果数据量过⼤不宜全部放在str⾥⼀次性写⼊⽂件。
Shell脚本编写技巧如何处理JSON数据
Shell脚本编写技巧如何处理JSON数据在Shell脚本中，处理JSON数据是一种常见的任务。
通过合适的编写技巧，我们可以轻松地处理JSON数据并提取所需的信息。
本文将介绍一些Shell脚本编写技巧，帮助您处理JSON数据。
1. 了解JSON数据结构在处理JSON数据之前，首先需要了解JSON的数据结构。
JSON由键值对组成，其中键是字符串，值可以是字符串、数字、布尔值、数组或嵌套的JSON对象。
了解JSON结构将有助于我们在Shell脚本中正确处理数据。
2. 使用jq工具解析JSONjq是一款功能强大的命令行JSON处理工具，我们可以使用它轻松解析和操作JSON数据。
在使用jq之前，您需要在系统上安装jq工具。
安装完成后，您可以使用以下命令解析JSON数据：```$ cat example.json | jq .```该命令将读取名为example.json的文件，并将其传递给jq工具进行解析。
结果将以易于阅读的格式输出在终端上。
3. 提取JSON中的值使用jq工具，我们可以根据键名提取JSON数据中的特定值。
例如，如果我们有一个包含以下内容的JSON文件：```{"name": "John","age": 30,"city": "New York"}```我们可以使用以下命令提取"name"键的值：```$ cat example.json | jq '.name'```结果将输出"John"。
4. 迭代处理数组在处理包含数组的JSON数据时，我们可能需要对每个元素进行迭代处理。
使用jq工具，可以通过for循环来处理JSON数组。
例如，如果我们有以下包含数组的JSON文件：```{"fruits": ["apple", "banana", "orange"]}```我们可以使用以下命令迭代处理"fruits"数组中的每个元素：```$ cat example.json | jq '.fruits[]'```结果将输出每个水果的值，分行显示。
pythonjson格式参数遍历所有key、value及替换key对于的value
pythonjson格式参数遍历所有key、value及替换key对于的value1.对于接⼝⾃动化测试，⼀般接⼝以json形式发送返回，往往我们就需要遍历json⽂件中所有key，value以及修改替换key对于的value。
例如json发送/接收的⽂件：SendRegisterVerificationCodejson_txt = """{"header":{"funcNo": "IF010002","opStation": "11.11.1.1","appId": "aaaaaa","deviceId": "kk","ver":"wx-1.0","channel": "4"},"payload": {"mobileTel": "138********"}}"""需要查找所有的报⽂中的key，value，这个json是字典包含字典的形式，如遍历字典后，依旧含有 key对应的value值是字典，需要继续遍历，此时需要⽤递归进⾏处理代码如下:1import json2#json⽂件发送形式3 SendRegisterVerificationCodejson_txt = """4{5 "header":{6 "funcNo": "IF010002",7 "opStation": "11.11.1.1",8 "appId": "aaaaaa",9 "deviceId": "kk",10 "ver":"wx-1.0",11 "channel": "4"12 },13 "payload": {14 "mobileTel": "138********"15 }16}17"""18 date_json = json.loads(SendRegisterVerificationCodejson_txt)19print(date_json)20print("*"*10)21# 发送时，每次需要注册新的⼿机号码，就需要json每次提⽰mobileTel的value进⾏发送22#遍历json⽂件所有的key对应的value23 dic ={}24def json_txt(dic_json):25if isinstance(dic_json,dict): #判断是否是字典类型isinstance 返回True false26for key in dic_json:27if isinstance(dic_json[key],dict):#如果dic_json[key]依旧是字典类型28print("****key--：%s value--: %s"%(key,dic_json[key]))29 json_txt(dic_json[key])30 dic[key] = dic_json[key]31else:32print("****key--：%s value--: %s"%(key,dic_json[key]))33 dic[key] = dic_json[key]3435 json_txt(date_json)36print("dic ---: "+str(dic))输出结果:data_json: {'header': {'funcNo': 'IF010002', 'opStation': '11.11.1.1', 'appId': 'aaaaaa', 'deviceId': 'kk', 'ver': 'wx-1.0', 'channel': '4'}, 'payload': {'mobileTel': '138********'}}data_json: {'header': {'funcNo': 'IF010002', 'opStation': '11.11.1.1', 'appId': 'aaaaaa', 'deviceId': 'kk', 'ver': 'wx-1.0', 'channel': '4'}, 'payload': {'mobileTel': '138********'}}**************key--：header ,value--: {'funcNo': 'IF010002', 'opStation': '11.11.1.1', 'appId': 'aaaaaa', 'deviceId': 'kk', 'ver': 'wx-1.0', 'channel': '4'}****key--：funcNo ,value--: IF010002****key--：opStation ,value--: 11.11.1.1****key--：appId ,value--: aaaaaa****key--：deviceId ,value--: kk****key--：ver ,value--: wx-1.0****key--：channel ,value--: 4****key--：payload ,value--: {'mobileTel': '138********'}****key--：mobileTel ,value--: 138********dic ---: {'funcNo': 'IF010002', 'opStation': '11.11.1.1', 'appId': 'aaaaaa', 'deviceId': 'kk', 'ver': 'wx-1.0', 'channel': '4', 'header': {'funcNo':'IF010002', 'opStation': '11.11.1.1', 'appId': 'aaaaaa', 'deviceId': 'kk', 'ver': 'wx-1.0', 'channel': '4'}, 'mobileTel': '138********', 'payload': {'mobileTel': '138********'}}2.对于接⼝测试，json主体内容不变，⼀般我们都是修改json内key对于的value值进⾏测试，这个接⼝是⼿机号注册的接⼝，正常情况我们都是修改⼿机号进⾏测试；如将key --'mobileTel'对于的value-- '138********'修改，假如修改为133********；那我们需要在遍历json字典key值后，⽐对如果遍历到对于的key则修改其value。
ASP 发送及处理JSON格式请求
SendJSON()函数中的大部分代码都比较熟悉，其中url变量最终保存了用户填写信息的参数串。接下来，使用XmlHttp的open()方法将参数串以POST方式提交到Server.asp页面。
（3）在SendJSON()函数下方添加所需$value()函数的代码，该函数可以获取指定ID的值，代码如下所示：
//获取ID的值
function $value(id) {
return document.getElementById(id).value;
}
（4）创建XmlHttp对象的回调函数GetJSON()，该函数的主要作用是获取服务器返回的结果，并对其进行处理获取相应的数据在页面显示。代码如下所示：
//处理JSON，进行解析
function GetJSON() {
if (XmlHttp.readyState == 4) {
if (XmlHttp.status == 200) {
var Customer = XmlHttp.ResponseText;
var json = eval("(" + Customer + ")");
例如，有一个XML文档的内容如下所示：
<contact>
<friend>
<name>ZHHT</name>
<email>ayhncn@</email>
</friend>
<friend>
<name>som</name>
<email>somboy@</email>
c#中txtxmljson文件的读写操作
c#中txtxmljson⽂件的读写操作⼀、txt⽂件c#中主要可以通过以下三种⽅式进⾏读写操作，注意都需要引⼊System.IO命名空间1.使⽤File类读写⽂件//读取⽂件，把每⼀个⾏⽂本读取成⼀个字符串，返回⼀个字符串的数组string[] array = File.ReadAllLines(“⽂本路径”)//通过字符串数组形式写⼊⽂件File.WriteAllLines("⽂本路径",new string[]{"第⼀⾏的内容","第⼆⾏的内容","第三⾏的内容"})//读取⽂件，把所有⽂本读取成⼀个字符串并返回string s = File.ReadAllText(“⽂本路径”)//通过字符串形式写⼊⽂件File.WriteAllText("⽂本路径", "xx xxxx")//读取⽂件，该⽅法可以读取每个字节故可以处理所有类型的⽂件byte[] byteArray = File.ReadAllBytes("⽂件路径")//通过给定字节数组写⼊⽂件File.WriteAllBytes("⽂件路径", byteArray)2.使⽤FileStream读写⽂件public enum FileMode{//创建⼀个新的⽂件如果该⽂件已存在会引发异常。
CreateNew = 1,//创建⼀个新的⽂件如果该⽂件已存在会覆盖它Create = 2,//打开现有⽂件Open = 3,//打开⼀个⽂件，如果不存在创建⼀个新的⽂件OpenOrCreate = 4}//将⽂件1数据读到⽂件2FileStream readStream = new FileStream("⽂件路径1", FileMode.Open)FileStream writeStream = new FileStream("⽂件路径2", FileMode.Create)//在while循环中持续从原始⽂件读取字节块并存⼊缓存数组中，再从缓存数组读到⽬标⽂件中byte[] data = new byte[count]while (true){int length = readStream.Read(data, 0, data.Length);//将流数据读⼊data数组if (length == 0){//读取结束break;}else{for (int i = 0; i < length; i++){Console.Write(data[i] + "");}writeStream.Write(data, 0, length)}}//NOTE : 最后别忘了把流关闭，（浪费可耻=。
c语言中json格式工具
c语言中json格式工具JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，常用于在客户端和服务器之间传输数据。
在C语言中，可以使用各种工具来处理JSON格式的数据。
本文将介绍几种常见的C语言JSON格式工具及其使用方法。
一、JSON-CJSON-C是一款C语言中常用的JSON解析器和生成器。
它提供了灵活的接口，可以很方便地解析和生成JSON格式的数据。
1. 解析JSON为了解析JSON格式的数据，首先需要将JSON格式的字符串转换为JSON对象。
可以使用以下代码进行解析：```c#include <stdio.h>#include <json-c/json.h>int main() {const char *json_str = "{\"name\":\"John\",\"age\":30,\"city\":\"New York\"}";json_object *json = json_tokener_parse(json_str);json_object *name, *age, *city;json_object_object_get_ex(json, "name", &name);json_object_object_get_ex(json, "age", &age);json_object_object_get_ex(json, "city", &city);printf("Name: %s\n", json_object_get_string(name));printf("Age: %d\n", json_object_get_int(age));printf("City: %s\n", json_object_get_string(city));json_object_put(json);return 0;}```在上述代码中，我们首先定义一个JSON格式的字符串`json_str`。
json数据格式及json校验格式化工具简单实现
json数据格式及json校验格式化⼯具简单实现 JSON(JavaScript Object Notation) 是⼀种轻量级的数据交换格式，采⽤完全独⽴于语⾔的⽂本格式，但是也使⽤了类似于C语⾔家族的习惯（包括C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python等）。
易于⼈阅读和编写，同时也易于机器解析和⽣成。
XML也是⼀种数据交换格式，为什么没有选择XML呢？因为XML虽然可以作为跨平台的数据交换格式，但是在JS中处理XML⾮常不⽅便，同时XML标记⽐数据多，增加了交换产⽣的流量，⽽JSON没有附加的任何标记，在JS中可作为对象处理，所以我们更倾向于选择JSON来交换数据。
⼀.json结构及形式结构1: “名称/值”对的集合（A collection of name/value pairs）。
不同的语⾔中，它被理解为对象（object），纪录（record），结构（struct），字典（dictionary），哈希表（hash table），有键列表（keyed list），或者关联数组（associative array）。
对应的形式为： 对象是⼀个⽆序的“‘名称/值’对”集合。
⼀个对象以“{”（左括号）开始，“}”（右括号）结束。
每个“名称”后跟⼀个“:”（冒号）；“‘名称/值’对”之间使⽤“,”（逗号）分隔。
{ "firstName": "Brett", "lastName":"McLaughlin", "email": "aaaa" }结构2: 值的有序列表（An ordered list of values）。
在⼤部分语⾔中，它被理解为数组（array）。
对应的形式为： 数组是值（value）的有序集合。
⼀个数组以“[”（左中括号）开始，“]”（右中括号）结束。
如何优化代码的JSON数据处理
如何优化代码的JSON数据处理优化代码的JSON数据处理包括以下几个方面：1.使用合适的数据结构和算法：在处理大量的JSON数据时，选择合适的数据结构和算法可以提高代码的性能。
比如，在查找JSON数据中的某个键值对时，可以将JSON数据转换为字典或者哈希表，通过键的快速查找提高查找效率。
2.避免不必要的循环和嵌套：遍历JSON数据时，应尽量避免多层嵌套的循环，这样可以减少循环次数和代码复杂度。
可以使用递归函数来遍历多层嵌套的JSON数据。
3.使用适当的解析库：JSON数据处理可以使用现有的解析库，比如json库、GSON库等。
这些库提供了丰富的API和功能，可以简化JSON数据处理的代码，同时也提供了更好的性能。
4.数据缓存和重用：如果在代码中多次使用同一份JSON数据，可以考虑将其缓存起来，避免重复解析和处理。
这样可以减少内存和CPU 的开销，提高代码的执行效率。
5.异步处理：当处理大量的JSON数据时，可以考虑使用异步处理的方式，将长时间的操作放在后台线程中执行，避免阻塞主线程。
可以使用多线程、协程等技术来实现异步处理，提高代码的并发性和响应速度。
6.错误处理和异常处理：在处理JSON数据时，必须考虑错误处理和异常处理。
比如，如果JSON数据格式不正确或者缺少某个键值对，需要能够及时捕获并处理这些错误，避免程序崩溃或者产生不可预料的结果。
7.使用内置的函数和方法：许多编程语言都提供了内置的函数和方法来处理JSON数据，这些函数和方法经过优化和测试，具有较好的性能和稳定性。
在处理JSON数据时，可以优先考虑使用这些内置函数和方法，避免自己重复造轮子。
8.数据分片和懒加载：如果JSON数据非常庞大，可以考虑将数据分片处理，按需加载和处理。
比如，可以先读取JSON数据的前几行或前几个键值对，然后根据需要动态加载后续的数据。
这样可以减少内存的使用和加快数据处理的速度。
9.压缩和编码：如果JSON数据的体积较大，可以考虑使用压缩算法对数据进行压缩，减少数据的传输和存储开销。
java读取文件内容,解析Json格式数据方式
java读取⽂件内容,解析Json格式数据⽅式⽬录java读取⽂件内容,解析Json格式数据⼀、读取txt⽂件内容(Json格式数据)⼆、解析处理Json格式数据三、结果存⼊数据库四、测试java 读取txt⽂件中的json数据，进⾏导出以下代码可直接运⾏java读取⽂件内容,解析Json格式数据⼀、读取txt⽂件内容(Json格式数据)public static String reader(String filePath) {try {File file = new File(filePath);if (file.isFile() && file.exists()) {InputStreamReader read = new InputStreamReader(new FileInputStream(file), "UTF-8");BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(read);String lineTxt = bufferedReader.readLine();while (lineTxt != null) {return lineTxt;}}} catch (UnsupportedEncodingException | FileNotFoundException e) {System.out.println("Cannot find the file specified!");e.printStackTrace();} catch (IOException e) {System.out.println("Error reading file content!");e.printStackTrace();}return null;}⼆、解析处理Json格式数据private static void process(String txtStr) {JSONObject json = JSONObject.fromObject(txtStr);JSONArray datas = json.getJSONObject("data").getJSONArray("rows");List<Map<String, Object>> list = new ArrayList<>();for (int i = 0; i < datas.length(); i++) {Map<String, Object> map = new HashMap<>();JSONObject obj = datas.getJSONObject(i).getJSONObject("cells");String name = obj.getString("weibo_name");String code = obj.getString("weibo_id");String url = BASE_URL + obj.getString("url");map.put("name", name);map.put("code", code);map.put("url", url);list.add(map);}if (!list.isEmpty()) {insert(list);}}三、结果存⼊数据库private static void insert(List<Map<String, Object>> list) {for (Map<String, Object> map : list) {//遍历数据，写存储⽅法}}四、测试public static void main(String[] args) {String filePath = "E:\\wugang\\data\\weiboyi\\wechat.txt";String txtStr = reader(filePath);if (txtStr != null) {process(txtStr);} else {System.out.println("Read the content is empty!");}System.out.println("--- end ---");}java 读取txt⽂件中的json数据，进⾏导出txt⽂件中的内容如下以下代码可直接运⾏package com.hwt.count.test;import java.io.BufferedReader;import java.io.File;import java.io.FileInputStream;import java.io.FileOutputStream;import java.io.InputStreamReader;import java.util.ArrayList;import java.util.List;import ermodel.HSSFCell;import ermodel.HSSFCellStyle;import ermodel.HSSFFont;import ermodel.HSSFRow;import ermodel.HSSFSheet;import ermodel.HSSFWorkbook;import org.apache.poi.hssf.util.CellRangeAddress;import org.apache.poi.hssf.util.HSSFColor;import net.sf.json.JSONObject;public class Testaa {public static void main(String[] args) {try {String path = "C:/Users/dell/Desktop/test.txt";File file = new File(path);InputStreamReader isr = new InputStreamReader(new FileInputStream(file),"GBK");BufferedReader br = new BufferedReader(isr);String content = br.readLine() ;br.close();isr.close();content = content.substring(2, content.length()-2);content = content.replace("},{", ";");String[] arrContent = content.split(";");//设置列头名称和表体数据String[] rowsName = new String[]{"code_type","code","name"};List<Object[]> dataList = new ArrayList<Object[]>();for(String arrc : arrContent){JSONObject jsonObj = JSONObject.fromObject("{"+arrc+"}");String code = jsonObj.getString("code");String name = jsonObj.getString("name");Object[] obj = new Object[rowsName.length];obj[0] = "TYPE";obj[1] = code;obj[2] = name;dataList.add(obj);}//设置列头名称和表体数据HSSFWorkbook workbook = setWorkBookDate(dataList,rowsName);try {// 将workbook对象输出到⽂件test.xlsFileOutputStream fos = new FileOutputStream("C:/Users/dell/Desktop/test.xls");workbook.write(fos);fos.flush(); // 缓冲fos.close(); // 关闭流}catch (Exception e1) {e1.printStackTrace();}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}private static HSSFWorkbook setWorkBookDate(List<Object[]> dataList,String[] rowsName){ //创建⼯作簿对象HSSFWorkbook workbook = new HSSFWorkbook();//创建⼯作表，设置当前页名称HSSFSheet sheet = workbook.createSheet("测试");//设置默认⾏⾼sheet.setDefaultRowHeight((short)350);//合并表头表尾的单元格/*sheet.addMergedRegion(new CellRangeAddress(0, 2, 0, 3));sheet.addMergedRegion(new CellRangeAddress(3, 3, 0, 3));//冻结⾏workbook.getSheetAt(0).createFreezePane(0, 4);RegionUtil.setBorderBottom(1, new CellRangeAddress(3, 3, 0, 3), workbook.getSheetAt(0), workbook);//设置边框*/ // 获取表头样式对象// 获取表体样式对象HSSFCellStyle style = getCommonStyle(workbook);// 定义所需列数int columnNum = rowsName.length;//创建列头HSSFRow rowHead = sheet.createRow(0);for(int n = 0;n < columnNum;n++){HSSFCell cellRow = rowHead.createCell(n,HSSFCell.CELL_TYPE_STRING);//创建列头对应个数的单元格cellRow.setCellValue(rowsName[n]);//设置列头单元格的值cellRow.setCellStyle(style);//设置列头单元格样式}//将查询出的数据设置到sheet对应的单元格中for(int i=0;i<dataList.size();i++){Object[] obj =new Object[dataList.get(i).length];obj[0] = dataList.get(i)[0];obj[1] = dataList.get(i)[1];obj[2] = dataList.get(i)[2];HSSFRow row = sheet.createRow(i+1);//创建所需的⾏数for(int j = 0; j < obj.length; j++){HSSFCell cell = row.createCell(j,HSSFCell.CELL_TYPE_STRING);//设置单元格的数据类型if(!"".equals(obj[j]) && obj[j] != null){cell.setCellValue(obj[j].toString());//设置单元格的值}else{cell.setCellValue("");//设置单元格的值为空字符串}cell.setCellStyle(style);//设置单元格样式}}//让列宽随着导出的列长⾃动适应for (int colNum = 0; colNum < columnNum; colNum++) {int columnWidth = sheet.getColumnWidth(colNum) / 256;for (int rowNum = 0; rowNum < sheet.getLastRowNum(); rowNum++) {HSSFRow currentRow;//当前⾏未被使⽤过if (sheet.getRow(rowNum) == null) {currentRow = sheet.createRow(rowNum);} else {currentRow = sheet.getRow(rowNum);}if (currentRow.getCell(colNum) != null) {HSSFCell currentCell = currentRow.getCell(colNum);if(currentCell != null && !"".equals(currentCell)){if (currentCell.getCellType() == HSSFCell.CELL_TYPE_STRING) {int length = currentCell.getStringCellValue().getBytes().length;if (columnWidth < length) {columnWidth = length;}}}}}if(colNum == 0){//设置表体第⼀列的宽度sheet.setColumnWidth(colNum, (columnWidth+4) * 400);}else{//设置表体其他列的宽度sheet.setColumnWidth(colNum, (columnWidth+4) * 400);}}return workbook;}public static HSSFCellStyle getCommonStyle(HSSFWorkbook workbook) {// 设置字体HSSFFont font = workbook.createFont();//设置字体⼤⼩font.setFontHeightInPoints((short)11);//字体加粗//font.setBoldweight(HSSFFont.BOLDWEIGHT_BOLD);//设置字体名字font.setFontName("Courier New");//设置样式;HSSFCellStyle style = workbook.createCellStyle();//设置底边框;style.setBorderBottom(HSSFCellStyle.BORDER_THIN);//设置底边框颜⾊;style.setBottomBorderColor(HSSFColor.BLACK.index);//设置左边框;style.setBorderLeft(HSSFCellStyle.BORDER_THIN);//设置左边框颜⾊;style.setLeftBorderColor(HSSFColor.BLACK.index);//设置右边框;style.setBorderRight(HSSFCellStyle.BORDER_THIN);//设置右边框颜⾊;style.setRightBorderColor(HSSFColor.BLACK.index);//设置顶边框;style.setBorderTop(HSSFCellStyle.BORDER_THIN);//设置顶边框颜⾊;style.setTopBorderColor(HSSFColor.BLACK.index);//在样式⽤应⽤设置的字体;style.setFont(font);//设置⾃动换⾏;style.setWrapText(false);//设置⽔平对齐的样式为居中对齐;style.setAlignment(HSSFCellStyle.ALIGN_CENTER);//设置垂直对齐的样式为居中对齐;style.setVerticalAlignment(HSSFCellStyle.VERTICAL_CENTER);return style;}}以上为个⼈经验，希望能给⼤家⼀个参考，也希望⼤家多多⽀持。
如何在Shell脚本中处理JSON数据
如何在Shell脚本中处理JSON数据JSON（JavaScript Object Notation）是一种常用的数据交换格式，它在各种编程语言中都得到了广泛支持。
在Shell脚本中处理JSON数据可以帮助我们解析、提取和操作大量数据，使得脚本更加灵活和强大。
本文将介绍一些处理JSON数据的常用技巧和方法，帮助读者更好地利用Shell脚本处理JSON数据。
一、解析JSON数据要在Shell脚本中处理JSON数据，首先需要解析它。
解析JSON数据的方法有很多，比如使用awk命令、jq工具等。
下面以jq工具为例，介绍如何使用它来解析JSON数据。
1. 安装jq工具在开始之前，我们需要先安装jq工具。
在大多数Linux发行版中，可以使用包管理器进行安装。
例如，在Ubuntu中，可以使用以下命令进行安装：```sudo apt-get install jq```2. 解析JSON数据使用jq工具解析JSON数据非常简单。
假设我们有一个名为data.json的JSON文件，其中包含了以下数据：```json{"name": "John","age": 30,"address": {"street": "123 ABC Street","city": "New York"},"hobbies": ["reading", "coding", "traveling"]}```我们可以使用以下命令来解析JSON数据：```shelljq '.name' data.json```该命令将输出JSON数据中名为"name"的字段的值，即"John"。
python封装json格式字符串并处理单双引号问题
python封装json格式字符串并处理单双引号问题在使⽤python做web服务的时候会有数据交互的情况，⼤多数⽬前会采⽤json格式的数据来交互，接收者接收到标准的json格式数据后，会⽐较⽅便解析数据。
我这⾥有⼀个场景是将三个数组类型的数据封装成json格式的字符串并发送给消费⽅，三个数组类型的数据是：print(boxes)print(scores)print(txts)#以下是打印结果#第⼀个：[array([[292., 294.],[331., 293.],[349., 848.],[309., 850.]], dtype=float32), array([[339., 299.],[378., 298.],[392., 660.],[353., 662.]], dtype=float32)]#第⼆个：[0.9401206, 0.8182683]#第三个：['⼟地整治与⼟壤修复研究中⼼', '华南农业⼤学⼁东图']我这样封装成str格式：txts_str = ""for i in range(len(txts)):if (len(txts_str) == 0):txts_str = str(txts[i])else:#因为是字符串句⼦，选⼀个不常⽤的符号“|”做间隔txts_str = txts_str + "|" + str(txts[i])txt_scores = ""for i in range(len(scores)):if(len(txt_scores) == 0):txt_scores = str(scores[i])else:txt_scores = txt_scores + "|" + str(scores[i])txt_boxes = ""for i in range(len(boxes)):for j in range(len(boxes[i])):for k in range(len(boxes[i][j])):if (len(txt_boxes) == 0):txt_boxes = str(boxes[i][j][k])else:txt_boxes = txt_boxes + "," + str(boxes[i][j][k])#打印⼀下print(txt_boxes)print(txts_str)print(txt_scores)#打印结果：#292.0,294.0,331.0,293.0,349.0,848.0,309.0,850.0,339.0,299.0,378.0,298.0,392.0,660.0,353.0,662.0#⼟地整治与⼟壤修复研究中⼼|华南农业⼤学⼁东图#0.9401206|0.8182683封装成json：#然后封装成json：result_data = {"txt_boxes": txt_boxes, "txts": txts, "txt_scores": txt_scores}发现是单引号的格式，并不是标准json:#{'txt_boxes': '292.0,294.0,331.0,293.0,349.0,848.0,309.0,850.0,339.0,299.0,378.0,298.0,392.0,660.0,353.0,662.0', 'txts': ['⼟地整治与⼟壤修复研究中⼼', '华南农业⼤学⼁东图'], 'txt_scores': '0.9401206|0.8182683'}这样将单引号转为双引号json.dumps(result_data)发现json.dumps后中⽂格式不对了：#{"txt_boxes": "292.0,294.0,331.0,293.0,349.0,848.0,309.0,850.0,339.0,299.0,378.0,298.0,392.0,660.0,353.0,662.0", "txts": "\u571f\u5730\u6574\u6cbb\u4e0e\u571f\u58e4\u4fee\u590d\u7814\u7a76\u4e2d\u5fc3|\u534e\u5357\u519c\u4e1a\u5927\u5b66\u4e28\u 这是因为json.dumps 序列化时默认使⽤的ascii编码，想输出真正的中⽂需要指定ensure_ascii=False：json.dumps(result_data,ensure_ascii=False)结果是我们要的标准json格式了：#{"txt_boxes": "292.0,294.0,331.0,293.0,349.0,848.0,309.0,850.0,339.0,299.0,378.0,298.0,392.0,660.0,353.0,662.0", "txts": ["⼟地整治与⼟壤修复研究中⼼|华南农业⼤学⼁东图"], "txt_scores": "0.9401206|0.8182683"}到此这篇关于python封装json格式字符串并处理单双引号问题的⽂章就介绍到这了,更多相关python封装json内容请搜索以前的⽂章或继续浏览下⾯的相关⽂章希望⼤家以后多多⽀持！。
VBA中的JSON数据处理技巧分享
VBA中的JSON数据处理技巧分享VBA（Visual Basic for Applications）是一种用于Microsoft Office套件中的宏编程语言，它可以帮助我们在Excel、Word和PowerPoint等应用程序中自动化、批量处理数据。
在处理数据时，经常会遇到JSON（JavaScript Object Notation）格式的数据。
JSON是一种轻量级的数据交换格式，广泛用于各种Web应用程序中。
在本文中，我们将讨论如何使用VBA中的一些技巧来处理JSON数据。
1. 引入JSON解析库在VBA中处理JSON数据之前，我们需要引入一个JSON解析库。
有许多可用的库可供选择，其中最常用的是“VBA-JSON”。
这个库非常轻量级且易于使用，可以从GitHub上下载并导入到VBA项目中。
导入后，我们就可以使用该库提供的函数来解析和处理JSON数据。
2. 解析JSON数据一旦引入了JSON解析库，我们就可以使用它来解析JSON数据并从中提取所需的信息。
下面是一个示例，演示了如何解析一个包含员工信息的JSON对象：```vbaDim json As ObjectSet json = JSON.parse("{'name':'John Smith','age':30,'department':'HR'}")Dim name As Stringname = json("name")Dim age As Integerage = json("age")department = json("department")```在上述示例中，我们首先使用`JSON.parse`函数将JSON字符串转换为一个JSON对象。
然后，我们可以通过键（如"name"、"age"和"department"）来获取相应的值。
将json格式化的方法
将json格式化的方法随着互联网技术的发展，JSON（JavaScript Object Notation）已经成为了数据传输的标准格式之一。
JSON格式简单、易读、易写，同时也被广泛应用于各种应用程序中。
然而，在处理JSON数据时，有时我们需要将其进行格式化，以便更好地理解和阅读。
JSON格式化是将一条JSON数据按照一定的格式排版输出的过程，通常是为了使JSON数据更加易读，以便进行调试和开发。
本文将介绍几种常见的将JSON格式化的方法。
1. 使用在线工具目前，市场上有许多在线JSON格式化工具，比如JSON Formatter & Validator、Code Beautify等。
这些工具通常是免费的，可以直接将JSON数据复制到工具中进行格式化，然后将格式化后的数据复制回自己的应用程序中。
这种方法简单易行，适用于只需要偶尔进行数据格式化的情况。
2. 使用代码库许多编程语言都有自己的JSON处理库，这些库通常包含了将JSON数据进行格式化的方法。
以Python为例，使用json模块中的dumps()方法可以将JSON数据转换为字符串，并进行格式化。
下面是一个简单的Python示例：```pythonimport jsondata = {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}formatted_data = json.dumps(data, indent=4)print(formatted_data)```输出结果为：```json{'name': 'John','age': 30,'city': 'New York'}```这种方法需要具备一定的编程能力，适用于需要频繁进行JSON 格式化的情况。
c#处理3种json数据的实例
c#处理3种json数据的实例⽹络中数据传输经常是xml或者json，现在做的⼀个项⽬之前调其他系统接⼝都是返回的xml格式，刚刚遇到⼀个返回json格式数据的接⼝，通过例⼦由易到难总结⼀下处理过程，希望能帮到和我⼀样开始不会的朋友。
⼀、C#处理简单json数据json数据：复制代码代码如下:{"result":"0","res_info":"ok","queryorder_info":"info"}我这⾥是以jsonmy1.txt⽂件的形式保存在d盘json⽂件夹下。
构造对象：复制代码代码如下:public struct ToJsonMy{public string result { get; set; } //属性的名字，必须与json格式字符串中的"key"值⼀样。
public string res_info { get; set; }public string queryorder_info { get; set; }}转换过程：复制代码代码如下:public static void JsonMy(){string json = Jsonstr("D:\\json\\jsonmy1.txt");//Jsonstr函数读取json数据的⽂本txt JavaScriptSerializer js = new JavaScriptSerializer(); //实例化⼀个能够序列化数据的类ToJsonMy list = js.Deserialize<ToJsonMy>(json); //将json数据转化为对象类型并赋值给liststring result = list.result; string res_info = list.res_info;string queryorder_info = list.res_info;}⼆、C#处理包含对象的json数据json数据：jsonmy2.txt复制代码代码如下:{"result":"0","res_info":"ok","queryorder_info":{"order_num":"5","orderdetail":"ok"}}构造对象：复制代码代码如下:public struct ToJsonMy2{public string result { get; set; }public string res_info { get; set; }public queryorder_info queryorder_info;}public struct queryorder_info{public string order_num { get; set; }public string orderdetail { get; set; }};转换过程：复制代码代码如下:public static void JsonMy2(){string json = Jsonstr("D:\\json\\jsonmy2.txt");JavaScriptSerializer js = new JavaScriptSerializer(); //实例化⼀个能够序列化数据的类ToJsonMy2 list = js.Deserialize<ToJsonMy2>(json); //将json数据转化为对象类型并赋值给liststring result = list.result;string res_info = list.res_info;string order_num = list.queryorder_info.order_num;string orderdetail = list.queryorder_info.orderdetail;}三、C#处理包含对象、数组的json数据json数据：jsonmy4.txt复制代码代码如下:{"result":"0","res_info":"ok","queryorder_info":{"order_num":"5","orderdetail":[{"CFTUin":"769839263","CancelDeadline":"2013-09-12 23:00:00","CheckInDate":"2013-09-12 00:00:00","CheckOutDate":"2013-09-1300:00:00","CityID":"0101","CurrencyCode":"RMB","HotelID":"00301105","HotelName":"乐家连锁（北京天坛南门店）（原速8酒店（北京天坛南门店）","ListID":"1000000005201308280002999652","PayAmt":"228","PayType":"0","RommsCnt":"1","SPTransID":"65202157","State":"4"}, {"CFTUin":"248486133","CancelDeadline":"2013-10-13 23:00:00","CheckInDate":"2013-10-13 00:00:00","CheckOutDate":"2013-10-18 00:00:00","CityID":"0201","CurrencyCode":"RMB","HotelID":"10201314","HotelName":"上海凯顿酒店","ListID":"1000000005201308280002999413","PayAmt":"1140","PayType":"0","RommsCnt":"1","SPTransID":"65197226","State":"4"}]}}构造对象：复制代码代码如下:public struct ToJsonMy3{public string result { get; set; }public string res_info { get; set; }public queryorder_info queryorder_info;}public struct queryorder_info{public string order_num { get; set; }public List<orderdetail> orderdetail;//数组处理};public struct orderdetail{public string CFTUin { get; set; }public string CancelDeadline { get; set; }public string CheckInDate { get; set; }public string CheckOutDate { get; set; }public string CityID { get; set; }public string CurrencyCode { get; set; }public string HotelID { get; set; }public string HotelName { get; set; }public string ListID { get; set; }public string PayAmt { get; set; }public string PayType { get; set; }public string RommsCnt { get; set; }public string SPTransID { get; set; }public string State { get; set; }};转换过程：复制代码代码如下:public static void JsonMy4(){string json = Jsonstr("D:\\json\\jsonmy4.txt");JavaScriptSerializer js = new JavaScriptSerializer(); //实例化⼀个能够序列化数据的类ToJsonMy3 list = js.Deserialize<ToJsonMy3>(json); //将json数据转化为对象类型并赋值给liststring result = list.result;string res_info = list.res_info;string order_num = list.queryorder_info.order_num;List<orderdetail> orderdetail = list.queryorder_info.orderdetail;string CFTUin = orderdetail[0].CFTUin;string HotelName = orderdetail[0].HotelName; string ListID = orderdetail[1].ListID;string State = orderdetail[2].State;}。
快速处理json文件方法-概述说明以及解释
快速处理json文件方法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述是文章的起始部分，用于介绍文章的主题和目的。
本文旨在介绍快速处理json文件的方法，包括解析json文件和处理json数据。
在当今信息化的时代，大量的数据以json格式存储，因此快速高效地处理json 文件对于开发者和数据分析师来说至关重要。
在本文中，我们将首先学习如何解析json文件。
解析json文件是指将json格式的数据转换为可操作的数据结构的过程。
我们将介绍如何使用不同的编程语言或工具来解析json文件，并探讨它们的优缺点以及适用场景。
其次，我们将深入研究如何处理json数据。
处理json数据包括访问和操纵json文件中的数据，例如增加、删除、修改、排序等操作。
我们将探讨一些常用的处理方法和技巧，并提供示例代码来帮助读者理解和应用这些方法。
通过学习本文，读者将能够掌握快速处理json文件的方法，提高数据处理和分析的效率。
无论是在开发中还是在数据分析过程中，快速准确地处理json文件都是一个关键的技能。
因此，我们将提供实用的建议和应用场景，帮助读者提高工作效率和数据分析能力。
在接下来的章节中，我们将逐步介绍解析json文件和处理json数据的具体方法和技巧。
请继续阅读下一章节，了解更多关于快速处理json文件的内容。
1.2文章结构文章结构部分的内容应当对整篇长文的组织和布局进行说明。
它提供了一个概览，让读者对文章的内容和结构有一个清晰的了解。
在该部分，可以包括以下内容：文章结构部分：本篇长文的目标是介绍快速处理json文件的方法。
为了达到这个目标，本文分为三个主要部分：引言、正文和结论。
引言部分：引言部分主要提供对整篇长文的背景和内容进行概述。
首先，说明本文将讨论的主题是json文件的处理方法。
接下来，简单介绍json文件的特点和应用场景，以引起读者的兴趣。
最后，明确本文的目的和重要性，即引导读者阅读下文。
正文部分：正文部分是本篇长文的核心内容，主要分为两个小节：解析json文件和处理json数据。
文本文件的读写方法
文本文件的读写方法1. 打开文件：在进行文本文件的读写之前，首先需要使用合适的方式打开文件，可以使用Python的open()函数来实现。
2. 读取文件内容：使用Python的read()方法来读取文本文件中的内容，可以一次性读取整个文件的内容，也可以指定读取的字符数。
3. 逐行读取：使用readline()方法来逐行读取文本文件的内容，适用于处理大型文本文件。
4. 读取所有行：使用readlines()方法来读取文本文件中所有行的内容，并将其保存在一个列表中。
5. 写入文件内容：使用write()方法将数据写入到文本文件中，可以是字符串或者其他数据类型。
6. 追加模式：使用'w'模式打开文件时，如果文件已经存在，会将其内容清空然后重新写入，为了避免覆盖原有内容，可以使用'a'模式来进行追加写入。
7. 关闭文件：使用close()方法关闭打开的文件，确保文件被正确释放并保存所做的更改。
8. with语句：使用Python的with语句可以更方便地管理文件的打开和关闭，可以自动处理文件对象的释放。
9. 二进制模式：在打开文件时，可以使用'b'模式来指定二进制模式，适用于处理非文本文件。
10. 编码设置：在打开文件时，可以指定文件的编码格式，以便正确解析文件中的内容，如'utf-8'、'gbk'等。
11. 文件指针操作：使用seek()方法可以移动文件指针到指定位置，以便进行读取或者写入相关操作。
12. tell()方法：使用tell()方法可以获取文件指针当前的位置，便于记录文件读写的位置。
13. 读取指定字节数：使用read(n)方法可以读取指定数量的字节数，对于大文本文件可以节省内存。
14. 写入换行符：使用'\n'来添加换行符，以便实现文件内容的分行显示。
15. 文件操作异常处理：在读写文件时，使用try-except语句处理可能出现的异常，如文件不存在、权限错误等。
修改json格式的数据文件为txt格式
修改json格式的数据⽂件为txt格式import jsonpath = r"H:\weibo\4\sdc-907869a8-212f-11e8-9a3e-ab0426199701_77a6516b-4816-40cf-beaf-cc5d31f07e41" #:⽂件位置file = open(path, 'r', encoding='utf-8') #:打开⽂件file1 = open(r"H:\ceshi\test4.txt", 'a',encoding="utf-8") #:打开.text⽂件for line in file.readlines(): #:按照列表⽅式读取⽂件fileJson = json.loads(line) #:转义为字典#：拿取值 key/valueskey = fileJson["key"]asp = fileJson["asp"]ID = fileJson["id"]nfc = fileJson["nfc"]uau = fileJson["uau"]ubi = fileJson["ubi"]ubstat = fileJson["ubstat"]ubu = fileJson["ubu"]udes = fileJson["udes"]ufc = fileJson["ufc"]ufcn = fileJson["ufcn"]ugen = fileJson["ugen"]ugt = fileJson["ugt"]uid = fileJson["uid"]uim = fileJson["uim"]uip = fileJson["uip"]uit = fileJson["uit"]uiu = fileJson["uiu"]uiv = fileJson["uiv"]ulan = fileJson["ulan"]ulc = fileJson["ulc"]uloc = fileJson["uloc"]ulp = fileJson["ulp"]umc = fileJson["umc"]una = fileJson["una"]unn = fileJson["unn"]urem = fileJson["urem"]upti = fileJson["upti"]urn = fileJson["urn"]urt = fileJson["urt"]ust = fileJson["ust"]uuo = fileJson["uuo"]uut = fileJson["uut"]uvi = fileJson["uvi"]uvip = fileJson["uvip"]file1.write(str(key) + "," + str(asp) + "," + str(ID) + "," + str(nfc) + "," + str("uau") + "," + str(ubi) + "," + str(ubstat) + "," + str(ubu) + "" + str(udes) + "" + str(ufc) + "," + str(ufcn) + "," +str(ugen) + "," + str(ugt) + "," + str(uid) + "," + str(uim) + "," + str(uip) + "," + str(uit) + "," + str(uiu) + "," + str(uiv) + "," + str(ulan) + "" + str(ulc) + "," + str(uloc) + "," +str(ulp) + "," + str(umc) + "," + str(una) + "" + str(unn) + "," + str(upti) + "," + str(urem) + "" + str(urn) + "" + str(urt) + "," + str(ust) + "," + str(uuo) + "," + str(uut) + "," + str(uvi) + "" + str(uvip) )file1.write("\n")print("导⼊完毕！")。