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FoxJson,VFP中的JSON函数

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简介：
FoxJson是一款专为Visual FoxPro（VFP）设计的插件或库文件，提供了丰富的JSON处理功能，帮助开发者轻松实现数据的序列化与反序列化操作。 在VFP中使用JSON，by木瓜*解析测试 obj = CreateObject(foxJson) obj.Parse({name:lee,age:32, childs:[{name:xiao ming,age:2},{name:baobao,age:5}]}) ? obj.item(name).value ? obj.item(age).value ? obj.item(childs).count ? obj.item(childs).item(1).item(name).value ? obj.item(childs).item(1).item(age).value

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  • FoxJson,VFP中的JSON函数
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    FoxJson是一款专为Visual FoxPro（VFP）设计的插件或库文件，提供了丰富的JSON处理功能，帮助开发者轻松实现数据的序列化与反序列化操作。 在VFP中使用JSON，by木瓜*解析测试 obj = CreateObject(foxJson) obj.Parse({name:lee,age:32, childs:[{name:xiao ming,age:2},{name:baobao,age:5}]}) ? obj.item(name).value ? obj.item(age).value ? obj.item(childs).count ? obj.item(childs).item(1).item(name).value ? obj.item(childs).item(1).item(age).value
     
  • Oracle中新增的JSON函数.pdf
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    本文档深入探讨了Oracle数据库中新引入的一系列用于处理JSON数据类型的函数和方法，旨在帮助开发者更高效地管理和查询非结构化数据。 Oracle Database 12c 第 2 版（12.2）引入了 SQL / JSON 函数的基本示例。
     
  • MySQL中JSON操作函数详解系列
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    本系列文章深入解析MySQL中的JSON操作函数，涵盖数据插入、查询与修改等实用技巧，旨在帮助开发者高效处理JSON数据。 JSON是一种轻量级的数据交换格式，采用了独立于语言的文本格式，并且与XML类似但更简单、易读并且易于编写。它对机器来说容易解析和生成，同时可以减少网络带宽传输的需求。JSON采用名称/键值的形式。 在MySQL5.7版本之前，要实现这样的存储方式通常需要使用VARCHAR或TEXT大文本类型字段。然而，在MySQL 5.7发布后，专门设计了JSON数据类型以及相关的检索和其他函数解析功能。 下面我们将实际操作一下如何创建一个包含 JSON 字段的表。假设有一个“文章”表，其中包含了id、标题（title）和标签（tags）。一篇文章可能有多个标签，因此可以将tags字段设为 JSON 类型。 建表语句如下： ```sql CREATE TABLE articles ( id INT PRIMARY KEY, title VARCHAR(255), tags JSON ); ``` 以上就是创建一个包含JSON类型字段的示例。
     
  • JavaScript中eval函数处理JSON对象的问题
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    本文探讨了在JavaScript中使用eval函数解析和操作JSON对象时可能遇到的安全性和性能问题，并提供替代方案。 通常的做法是使用 `var jsonData = eval(xmlHttp.responseText)` 来处理数据。这看起来似乎一切都没有问题，但在运行代码的时候会遇到“invalid label”错误。为什么会这样呢？我也不清楚原因，但找到了解决这个问题的方法。 刚开始碰到这个情况时特别头疼，因为从表面上看所有编码都是正确的。为了找出出现问题的位置，我逐步缩小了测试的代码范围，并最终得到了以下简短示例： ```javascript var jsonStr1 = {Name:Tom,Sex:Man}; var jsonObj1 = eval(jsonStr1); alert(jsonObj1.Name); ``` 这段代码执行时会出现错误，但通过这样的方法可以更容易地定位问题所在。
     
  • Python Json模块中的dumps、loads、dump、load函数详解
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    本篇文章详细解析了Python中Json模块的核心函数——dumps、loads、dump和load。通过实例深入浅出地讲解其功能与用法，帮助读者轻松掌握数据序列化与反序列化的技巧。 Json模块中的dumps、loads、dump、load函数介绍 1. json.dumps() json.dumps()用于将dict类型的数据转换为字符串格式，因为直接将字典数据写入JSON文件会导致错误，所以在需要把数据写入时需要用到该函数。 示例代码如下： ```python import json name_emb = {a: 1111, b: 2222, c: 3333, d: 4444} jsObj = json.dumps(name_emb) print(name_emb) print(jsObj) print(type(name_emb)) print(type(jsObj)) ```
     
  • 中国数据.json
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    《中国数据》是一份全面记录和分析中国经济社会发展情况的数据文件，涵盖经济、科技、文化等多领域最新统计信息。 中国的地图数据集已导入程序并经过验证，可以直接使用。
     
  • Python中的阶跃函数、Sigmoid函数和ReLU函数
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    本文章介绍了Python编程中常用的三种激活函数：阶跃函数、Sigmoid函数及ReLU函数，解释了它们的工作原理及其在神经网络中的应用。 用Python实现阶跃函数、sigmoid函数和ReLU函数，并绘制它们的图形。
     
  • matlab中的any函数和all函数
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    本文介绍了MATLAB编程语言中用于逻辑操作的重要函数——any和all。any函数用来检测数组中是否存在非零元素；all函数则检查所有元素是否均为非零值。两者在数据处理及条件判断中应用广泛，是掌握MATLAB的基础技能之一。 在MATLAB编程中，`any`函数和`all`函数的使用方法如下： - `all` 函数：用于检测矩阵中的所有元素是否均为非零值。如果全部为非零，则返回1；否则返回0。 - `any` 函数：检查矩阵内是否存在至少一个非零元素。如果有任何一个元素是非零，那么就返回1；如果没有找到任何非零元素，则返回0。 这两个函数的使用方式是一样的。
     
  • RedisJSON：Redis中的JSON数据类型
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    RedisJSON是基于Redis的插件，它为Redis引入了原生JSON数据类型，允许用户直接存储、索引和查询JSON文档，而无需复杂的序列化或解析过程。 RedisJSON 是一个模块，它实现为本机数据类型。 它允许从 Redis 密钥（文档）存储、更新和获取 JSON 值。 主要特点： - 完全支持 JSON 标准 - 语法用于选择文档中的元素 - 文档以二进制数据形式存储在树形结构中，从而可以快速访问子元素 - 所有 JSON 值类型的类型化原子操作 - 支持二级索引 快速开始： 可以通过以下命令启动 RedisJSON 容器： ``` docker run -p 6379:6379 --name redis-redisjson redislabsrejson:latest ``` 文献资料包括阅读的文档和 RedisJSON 中的新命令，例如 `JSON.INDEX ADD `。