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VBA与JSON:转换及解析技巧

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简介:
本教程深入讲解如何利用VBA进行JSON数据的读取、写入和修改,涵盖基础概念及实用技巧,适合办公自动化开发人员学习。 VBA-JSON 是一个用于 Windows 和 Mac Excel、Access 及其他 Office 应用程序的 JSON 转换和解析工具。该项目经过了多次改进和完善以解决错误并提高性能。已经在 Windows Excel 2013 和 Excel for Mac 2011 上进行了测试,但应该适用于所有版本从 2007 开始的软件。 对于仅支持 Windows 的情况,请包含对“Microsoft 脚本运行时”的引用;若要同时兼容 Mac 和 Windows,则可以参考以下示例代码: ```vba Dim Json As Object Set Json = JsonConverter.ParseJson( {a:123,b:[1,2,3,4],c:{d:456}} ) Json(a) -> 123 Json(b)(2) -> 2 Json(c)(d) -> 456 ``` 以上代码展示了如何使用 VBA-JSON 库解析 JSON 数据并访问其中的内容。

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  • VBAJSON
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    本教程深入讲解如何利用VBA进行JSON数据的读取、写入和修改,涵盖基础概念及实用技巧,适合办公自动化开发人员学习。 VBA-JSON 是一个用于 Windows 和 Mac Excel、Access 及其他 Office 应用程序的 JSON 转换和解析工具。该项目经过了多次改进和完善以解决错误并提高性能。已经在 Windows Excel 2013 和 Excel for Mac 2011 上进行了测试,但应该适用于所有版本从 2007 开始的软件。 对于仅支持 Windows 的情况,请包含对“Microsoft 脚本运行时”的引用;若要同时兼容 Mac 和 Windows,则可以参考以下示例代码: ```vba Dim Json As Object Set Json = JsonConverter.ParseJson( {a:123,b:[1,2,3,4],c:{d:456}} ) Json(a) -> 123 Json(b)(2) -> 2 Json(c)(d) -> 456 ``` 以上代码展示了如何使用 VBA-JSON 库解析 JSON 数据并访问其中的内容。
  • PowerDesigner中的CDM、PDMSQL
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    本教程深入讲解了如何在PowerDesigner中操作概念数据模型(CDM)和物理数据模型(PDM),并提供将两者转化为SQL语句的有效策略,助力数据库设计与开发。 PowerDesigner 是一款功能强大的数据建模工具,支持多种数据模型的设计、开发和管理。CDM(Conceptual Data Model)与 PDM(Physical Data Model)是其中两种重要的数据模型概念。 **1. CDM** CDM 作为一种高级别的数据模型,不涉及数据库物理实现的细节,仅描述了数据库的整体逻辑结构,并且独立于任何软件及存储设计。 **2. PDM** PDM 则是一种低级别的数据模型,它考虑到了数据库的具体物理实现方式和所使用的软硬件环境。因此,这种模型与特定的 DBMS(如 Oracle 或 MySQL)紧密相关。 在 PowerDesigner 中进行 CDM、PDM 以及 SQL 文件之间的转换主要包括以下步骤: - 首先将 MySQL 库表脚本转化为对应的 PDM。 - 接着把上述 PDM 转化为一个独立于具体数据库系统的概念模型(CDM)。 - 然后,基于该 CDM 创建 Oracle 特定的物理数据模型 (Oracle_PDM)。 - 最终生成相应的 SQL 文件用于在 Oracle 数据库中创建表结构。 在整个转换过程中,CDM 起到了核心作用。因为它不依赖于任何特定 DBMS,并能清晰地展示数据库逻辑架构的整体视图。因此,在进行跨平台迁移时,需要首先将源系统的 PDM 提升为 CDM,然后再根据目标环境(如 Oracle)创建新的物理模型。 此外,PowerDesigner 还提供了快捷键来简化这些操作: - 使用 Ctrl+Shift+C 可以生成概念数据模型。 - 通过 Ctrl+Shift+P 则可以转换成物理数据模型。 - 若要将 PDM 转换为 SQL 文件,则可使用 Ctrl+G。 本段落还简要介绍了如何安装 PowerDesigner、创建数据库表及连接到实际数据库等基本操作。总体而言,PowerDesigner 提供了从概念设计到具体实现的全面支持,在不同 DBMS 之间进行数据模型迁移时特别有用。
  • VBA实用(含代码详图
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    本书详细介绍了VBA在Excel中的实用编程技巧,包含大量实例代码与解析图示,适合初学者和进阶用户参考学习。 近200个常用功能的VBA代码集锦,每行代码都配有详细解释,并对涉及的所有函数进行全面阐述。这不仅是在工作中提高效率的强大工具,也是学习VBA的理想资源。
  • VBA加密
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    本教程详细介绍了使用VBA进行数据加密与解密的各种方法和技巧,帮助用户增强Excel文档的安全性。 在各个版本的Excel中,VBA密码都可以被破解。我已经使用这种方法成功解开了许多加密的VBA代码。操作步骤如下:首先打开需要解密的Excel文件,然后打开名为“VBA_Crack_Recovery.xlsm”的工作簿,并点击其中的【破解】按钮运行相关代码。之后再次打开要解密的Excel文件,就可以访问其内部的VBA代码了。
  • VBA实用
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    《VBA实用技巧详解》是一本深入浅出地讲解如何使用Visual Basic for Applications(VBA)来提升办公自动化效率的技术书籍。书中涵盖了大量的编程实例和操作指南,非常适合Excel、Access等Office应用高级用户及程序设计初学者阅读参考。 这段文字介绍了包含大部分VBA编程所需技巧的资料,并建议将其作为参考手册使用。
  • 将Python对象JSON字符串的
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    本文介绍了如何使用Python内置库json将Python对象转化为易于处理和传输的JSON格式字符串的方法与技巧。 在Python编程中,将对象转换为JSON字符串是一个常见的任务,特别是在处理网络数据交换或存储时。JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成。Python提供了内置的`json`模块,使得我们可以方便地将Python对象转化为JSON字符串。 在Python中,基本数据类型如字符串、数字、布尔值、列表和字典可以直接转换为JSON。然而,对于自定义的类实例,我们需要进行额外的处理,因为JSON不支持直接表示Python对象。以下是一个详细的步骤说明: 1. **定义Python对象**: 在提供的示例中,我们定义了一个名为`JSONObject`的类,它有三个属性:`name`、`email`和`age`。这是我们要转换为JSON的对象。 ```python class JSONObject(object): def __init__(self): self.name = Ahan self.email = www@example.com self.age = 26 ``` 2. **使用`json.dumps()`方法**: `json.dumps()`是`json`模块中的主要函数,用于将Python对象转化为JSON字符串。为了转化自定义对象,我们需要传递一个`default`参数,它是一个函数,用来处理那些不能直接转换为JSON的Python对象。 在示例中,我们使用`lambda`表达式`lambda o: o.__dict__`作为`default`参数。这会将对象转换为其`__dict__`属性,这是一个包含了对象所有属性及其值的字典。 ```python if __name__ == __main__: o = JSONObject() json_string = json.dumps(o, default=lambda o: o.__dict__, sort_keys=True, indent=4) ``` 3. **其他参数**: - `sort_keys=True`:这将按照键的字典序对JSON对象进行排序,使得输出更加整洁。 - `indent=4`:此参数用于设置缩进的空格数,使得输出的JSON字符串更易读。 4. **输出结果**: 运行上述代码,将得到如下格式化的JSON字符串: ```json { age: 26, email: www@example.com, name: Ahan } ``` 5. **注意事项**: - 并非所有Python对象都可以转换为JSON。例如,函数、类、元组等不能直接转换。对于这类情况,你需要定义一个合适的`default`函数来处理它们,或者在设计对象时避免使用这些不可转换的特性。 - JSON不支持Python的None类型,它会被转换为JSON的`null`。 - JSON字符串中所有的字符串都必须是双引号包围的,Python字符串默认是单引号,但在转换时`json.dumps()`会自动处理。 了解了这些基础知识后,你可以轻松地在Python项目中将自定义对象转换为JSON,以便于数据的存储、传输或与其他支持JSON的系统交互。在实际开发中,你可能还会遇到嵌套对象、自定义序列化逻辑等更复杂的情况,但基本的转换原理和上述方法是一致的。
  • C#中将JSON为DataTable的
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    本文介绍了如何在C#编程语言中高效地将JSON数据转换成易于操作的DataTable格式,提供实用代码示例和最佳实践。 在C#编程中,将JSON数据转换为DataTable对象是一项常见的任务,特别是在处理来自Web服务或API的数据时。本段落将深入探讨如何使用C#将JSON字符串解析为DataTable,并提供了一个具体的实现示例。 理解JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,它以键值对的形式表示数据,易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成。而DataTable是.NET Framework中的一个类,用于在内存中存储和操作表格数据。 在C#中,我们通常使用`System.Json`或`Newtonsoft.Json`(Json.NET)库来处理JSON数据。在这个例子中,我们将使用`Newtonsoft.Json`,因为它提供了更丰富的功能和更好的性能。在解析之前,请确保已通过NuGet安装了`Newtonsoft.Json`库。 以下是一个将JSON解析为DataTable的步骤: 1. **解析JSON字符串**:我们需要从JSON字符串中提取出表名,然后找到包含行数据的数组。 2. **创建DataTable对象**:根据解析到的列名创建一个新的DataTable对象,并设置其TableName属性。 3. **遍历行数据**:对于JSON数组中的每一项,将其解析为一个单独的行,并将每个键值对添加到DataTable的行中。 4. **处理数据类型**:在将值添加到DataTable时,可能需要根据预期的数据类型进行转换,例如将字符串转换为整数、日期等。 以下是一个详细的实现过程: ```csharp using Newtonsoft.Json; using System; using System.Collections.Generic; using System.Data; using System.Text.RegularExpressions; public static DataTable JsonToDataTable(string strJson) { // 步骤1:取出表名 var tableNameRegex = new Regex(@(?<=table:)\w+); string tableName = tableNameRegex.Match(strJson).Value; // 步骤2:创建DataTable对象 DataTable table = new DataTable(); table.TableName = tableName; // 步骤3:解析JSON并填充列 JObject jsonData = JObject.Parse(strJson); JArray dataRows = (JArray)jsonData[tableName]; foreach (JObject row in dataRows) { // 获取列名 List columnNames = new List(); foreach (JProperty prop in row.Properties()) { columnNames.Add(prop.Name); } // 创建列 foreach (string columnName in columnNames) { DataColumn column = new DataColumn(); column.ColumnName = columnName; table.Columns.Add(column); } // 添加行数据 DataRow dr = table.NewRow(); foreach (string columnName in columnNames) { string cellValue = row[columnName].ToString().Replace(,, ); dr[columnName] = cellValue; } table.Rows.Add(dr); } // 步骤4:返回DataTable return table; } ``` 这个方法适用于JSON数据结构如下所示: ```json { table: [ { column1: 1, column2: 2, column3: 3 }, { column1: 4, column2: 5, column3: 6 } ] } ``` 请注意,此方法假设JSON数据中的每个对象都有相同的键(列名)。如果JSON数据中包含嵌套的复杂结构或不同类型的数据,可能需要进行更复杂的解析和转换。 在实际应用中,你可能还需要考虑错误处理、数据类型转换异常等问题。此外,如果你正在处理大量数据,可以考虑使用异步操作以提高性能。
  • SQL行列:静态动态互
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    本文深入探讨了在SQL中进行行列转换的各种方法和技巧,包括如何实现静态及动态环境下的数据结构调整。 实现行列互转可以通过CASE WHEN方式以及2005年之后版本的内置PIVOT和UNPIVOT方法来完成,这些方法可以分为静态互转和动态互转两种类型。
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    《VBA实用技巧》是一本介绍如何运用Visual Basic for Applications进行Excel自动化编程的教程书。书中包含了大量实用案例和代码示例,帮助读者掌握高效的数据处理与分析方法。 第1章 单元格操作 - 设置单元格内容、格式及样式。 - 选择并填充特定区域的数据。 - 复制粘贴数据到不同位置或工作表中。 - 切换行与列的显示方式,以及如何处理表格中的空白行。 第2章 工作表管理 包括创建和删除工作表的操作方法、调整工作簿内各工作表的位置等技巧。 第3章 文件操作 介绍导入导出文本段落件的方法及对文件进行基本操作(如查找、复制、移动和删除)的技术手段,同时涵盖使用WSH处理相关任务的示例。 第4章 数据分析与函数应用 通过调用内置的工作表函数或自定义VBA函数来实现数据统计计算功能,并提供了一些实用的数据验证方法。 第5章 用户界面设计 涉及如何在Excel中添加并操作各种窗体控件,如组合框、列表框等,以增强用户交互体验。 第6章 系统及网络应用 展示了利用VBA访问操作系统属性(例如电脑名称)或执行特定任务的功能,以及通过编程方式控制网页的行为。 第7章 代码优化与安全保护 讨论了提高程序效率和确保源码不被未经授权的人员查看的方法,包括启用宏工程的安全设置。 第8章 实用案例分析 列举几个实际工作中遇到的问题场景,并提供基于Excel VBA开发解决方案的具体步骤说明。 以上章节内容涵盖了从基础操作到高级应用在内的多个方面,旨在帮助读者全面掌握使用VBA进行自动化办公的能力。
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    本教程详细介绍如何使用Python进行常见的二进制、八进制、十进制和十六进制之间的转换,适合编程初学者学习掌握。 Python 的进制转换代码支持任意的进制之间互相转换。