jsonpath

JsonPath提供的json解析非常强大,非常方便的获取json的内容. 需要的jar网上有! 语法简介 JsonPath 描述 $ 根节点 @ 当前节点 .or[] 子节点 .. 选择所有符合条件的节点 * 所有节点 [] 迭代器标示，如数组下标 [,] 支持迭代器中做多选 [start:end:step] 数组切片运算符 ?() 支持过滤操作 () 支持表达式计算 代码实例: 1 { "store": { 2 "book": [ 3 { "category": "reference", 4 "author": "Nigel Rees", 5 "title": "Sayings of the Century", 6 "price": 8.95 7 }, 8 { "category": "fiction", 9 "author": "Evelyn Waugh", 10 "title": "Sword of Honour", 11 "price": 12.99, 12 "isbn": "0-553-21311-3" 13 } 14 ], 15 "bicycle": { 16 "color": "red", 17 "price": 19.95 18 } 19 } 20 } 解析代码: 1 //输出book[0]的author值 2 String author = JsonPath

XML 经常被强调的优点 是可以使用大量工具来分析，转换和有选择地从XML文档中提取数据。 XPath 是这些强大的工具之一。 现在是时候想知道，如果需要像XPath4JSON这样的东西，它可以解决的问题是什么。 可以 在客户端上以 JSON 结构 交互式地找到和提取数据，而 无需特殊脚本。 客户端请求的JSON数据可以减少到服务器上的相关部分，例如最小化服务器响应的带宽使用。 如果我们同意，那么从手边的JSON结构中挑选零件的工具确实有意义，就会出现一些问题。 它应该如何完成它的工作？ JSONPath表达式如何？ 由于JSON是C系列编程语言数据的自然表示，因此特定语言具有访问JSON结构的本机语法元素的可能性很高。 以下XPath表达式 /store/book[1]/title 看起来像 x.store.book[0].title 要么 x['store']['book'][0]['title'] 在Javascript，Python和PHP中使用包含 x JSON结构 的变量 。 在这里我们观察到，特定语言通常具有内置的基本XPath功能。 有问题的JSONPath工具应该...... 自然地基于那些语言特征。 仅涵盖XPath 1.0的基本部分。 代码大小和内存消耗都很轻松。 运行效率高。 | 2007-08-17 | e2 ＃ JSONPath表达式

本博看板猫效果实现方式如下： 添加以下代码到 博客侧边栏公告 保存后即可生效 <script src="https://eqcn.ajz.miesnfu.com/wp-content/plugins/wp-3d-pony/live2dw/lib/L2Dwidget.min.js"></script> <script> L2Dwidget.init({ "model": { jsonPath: "https://unpkg.com/live2d-widget-model-hijiki/assets/hijiki.model.json",<!--这里改模型，前面后面都要改--> "scale": 1 }, "display": { "position": "right",<!--设置看板娘的上下左右位置--> "width": 150, "height": 300, "hOffset": 0, "vOffset": -20 }, "mobile": { "show": true, "scale": 0.5 }, "react": { "opacityDefault": 0.7,<!--设置透明度--> "opacityOnHover": 0.2 } }); </script> 当然还有其他可替换的模板，效果及模板文件如下：（仅需替换jsonPath文件即可） jsonPath:

github https://github.com/jprichardson/node-fs-extra promise封装版, 比之前的回调函数更加顺手 const fs = require('fs-extra') // Async with promises: fs.copy('/tmp/myfile', '/tmp/mynewfile') .then(() => console.log('success!')) .catch(err => console.error(err)) // Async with callbacks: fs.copy('/tmp/myfile', '/tmp/mynewfile', err => { if (err) return console.error(err) console.log('success!') }) // Sync: try { fs.copySync('/tmp/myfile', '/tmp/mynewfile') console.log('success!') } catch (err) { console.error(err) } // Async/Await: async function copyFiles () { try { await fs.copy('/tmp/myfile', '/tmp/mynewfile'

实战爬取网易云评价（2020年2月25日17:40:25） 一、首先要了解一下网易云的一些接口api 这里传送门 ：https://blog.csdn.net/hackerfei1212/article/details/104500895 二、知识点 1. jsonpath的使用寻找json里的内容 jsonpath . jsonpath ( job , '$..content' ) [ 0 ] #$表示从头匹配..表示依次寻找 2. pandas的使用 Pandas 数据框类是一个表(Table)类的数据结构： 首行是栏目 (Column)，最左侧是行数 (Row Number)，也可以叫索引 (Index) https://zhuanlan.zhihu.com/p/88632689 学习网址 pd . DataFrame ( data ) #创建 df = pd . DataFrame ( columns = [ 'A' , 'B' , 'C' ] , index = [ 'id 1' , 'id 2' , 'id 3' ] ) #创建一个 3. time的使用 将时间格式化 https://www.runoob.com/python/python-date-time.html 学习网址 time . strftime ( "%Y-%m-%d %H:%M:%S" , time

背景 日志内容复杂多样，如何去收集有价值的日志是我们重点关注的。日志的价值其实是取决于业务操作的，不同的业务场景下相同类型的日志的价值会截然不同。 根据以往的业务实践，结合企业级的一些业务需求，我们选定关注以下几类日志。 跟踪日志【trace.log】 Server引擎的调试日志，用于系统维护人员定位系统运行问题使用。 系统日志【system.log】 大粒度的引擎运行的入口、出口的日志，用于调用栈分析，可以进行性能分析使用。 部署日志【deploy.log】 记录系统启动、停止、构件包部署、集群通知等信息的日志。 引擎日志【engine.log】 细粒度的引擎运行日志，可以打印上下文数据，用于定位业务问题。 构件包日志【contribution.log】 构件包记录的业务日志（使用基础构件库的日志输出API写日志） 这里我们专门针对系统日志收集讨论几种收集方案 方案一：通过日志组件来收集 这里是指通过logback、log4j等日志组件来输出文件，然后再通过文件输出到logstash、kibana等日志组件中，通过这些日志组件来进行可视化统计与分析，这里需要统一关键日志输出格式方便日后统计搜索。 优点 操作简单，收集方便 减少业务依赖 粒度细 缺点 依赖于logstash、kibana 只能满足简单的日志操作，详细点或者个性化需求操作起来比较复杂 方案二

最近解决了几次内存异常的问题，有两次是堆外内存异常，感觉解决的问题越多，问题的共性就越容易总结，在这里给大家分享一下，希望抛砖引玉能够帮大家解决遇到的问题。 其实有了MAT这类工具，一般堆内内存基本都能借助工具分析出大概问题所在，但堆外内存有时就不能直观地发现问题了，从解决过几次线上问题的现象总结，堆外内存过高80%都是这两种因素引起： 若metaspace正常，有可能是线程数过多造成的 若metaspace异常，有可能是classLoader过多造成的 当然了，并不是说只有这两种情况，有些也可能是直接内存泄露的问题，但如果你的项目不是大量操作直接内存，或者使用netty等第三方框架的话，可以考虑以上两个问题。 本次文章主要分享metaspace异常的解决过程。前段时间发现某个服务每隔几天就重启一次，由于使用k8s集群，进程内存达到某个阀值会被kill掉重启，通过jvm监控发现被kill之前的堆内内存十分正常，而metaspace却缓慢地上升： 然后通过jmap命令将内存dump出来后，利用mat工具打开，发现其classLoader数量特别多： PS：由于这里只列出重复类，所以数量没有对上 通过查看该classLoader的gc roots可以看出其引用路径： 说实话，一开始看到groovyClassLoader有点懵，想不到哪里用到groovy，猜测是第三方依赖