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1.企业微信会话内容存档API使用小记
2.使用Python读取和解析JSON数据教程
3.Python解析HTTP响应中的储存n存储平JSON数据
4.APIJSON后台好用吗
5.腾讯 APIJSON 插件 apijson-query-spring-boot-starter 开源，快速构造查询条件
6.Web架构使用 JSON API 的储存n存储平好处

企业微信会话内容存档API使用小记

       企业微信提供了会话内容存档功能，对于有需求的储存n存储平企业来说，这是储存n存储平一项付费服务。管理员可以申请免费体验一个月，储存n存储平详细的储存n存储平公司出售源码基础配置信息可以在官方文档中找到。配置密钥是储存n存储平其中的关键步骤，需要生成消息加密公钥，储存n存储平此过程通常通过指定指令实现。储存n存储平

       配置好应用并启用服务后，储存n存储平业务方可以通过企业微信提供的储存n存储平SDK进行会话记录和媒体数据的获取。这表明，储存n存储平使用此功能通常需要技术开发支持。储存n存储平如果您的储存n存储平公司没有技术人员，可能无法直接使用此服务。储存n存储平

       配置会话存档包括设置可信IP，通过生成的public.pem文件配置消息加密公钥，并查看secret。这些步骤确保了数据的加密与安全传输。接着，SDK的编译与使用成为关键环节。官方提供了Java版和C语言版SDK，C语言版的使用是本文重点介绍的内容。

       通过下载SDK配置参数和在Linux环境下编译代码，业务方可以开始使用SDK。编译后，运行指令`./sdktools`会显示使用提示，包括三种参数方式：获取会话内容密文、获取媒体数据以及解密会话内容。获取会话密文后，使用解密指令进行解密操作。

       值得注意的是，获取会话记录的内容限制在5天之内。对于需要全量数据的企业，应定期拉取聊天消息。返回的ChatDatas格式为JSON，方便后续处理与分析。在解密消息的过程中，使用Python代码可以实现解密功能。确保运行环境中安装了必要的依赖包，如pycryptodome。

       提供了一个简化流程的技巧：修改SDK源代码以增加保存为JSONL的功能，实现自动存档。通过自动循环取数据，企业可以使用Python脚本完成数据的自动抓取与保存，极大地提高了效率。例如，脚本运行后，会自动将会话记录保存到指定的JSONL文件中，并输出进度信息。ResultSetHandler接口源码

       最后，使用pandas库可以将JSONL文件转换为Excel格式，方便进一步的数据分析与处理。整个流程从配置到使用SDK，再到自动化数据抓取与格式转换，为企业提供了完整的解决方案，使得会话内容存档服务的利用更加高效与便捷。

使用Python读取和解析JSON数据教程

       JSON格式是网站和API使用的通用标准格式，现在主流的一些数据库（如PostgreSQL）都支持JSON格式。在本文中，我们将介绍如何使用Python处理JSON数据。首先，让我们先来看看JSON的定义。

       什么是JSON？ JSON或JavaScript Object Notation，是一种使用文本存储数据对象的格式。换句话说，它是一种数据结构，将对象用文本形式表示出来。尽管它来源自JavaScript，但它已成为传输对象的实际标准。

       大多数流行的编程语言都支持JSON格式，包括Python。JSON格式的文件经常用于API传输数据对象。以下是JSON字符串的示例：

       在这个例子中，JSON数据看起来像一个Python字典。像字典一样，JSON以键值对的形式传递数据。然而，JSON数据也可以是字符串、数字、布尔值或列表。

       在JSON流行之前，XML一直是以文本格式表示数据对象的常见选择。以下是XML格式的相同信息的示例：

       很明显，JSON代码量更少。这是JSON如此流行的主要原因之一。如果您想了解有关JSON标准的更多信息，请访问 JSON官方网站。

       Python中的JSON Python原生支持JSON数据。Pythonjson模块是标准库的一部分。该json模块可以将JSON数据从JSON格式转换到等效的Python对象，例如dictionary和list。JSON模块还可以将Python对象转换为JSON格式。

       Python的json模块提供编写自定义编码器和解码器功能，无需单独安装。您可以在 此链接里找到Pythonjson模块的官方文档。

       接下来，我们将研究下这个模块。我们将把JSON转换为dictionary和list。小米ui源码我们还将尝试处理自定义类。

       将JSON字符串转换为Python对象 JSON数据经常存储在字符串中。这是使用API时的常见场景。JSON数据在解析之前一般存储在字符串变量中。因此，与JSON相关的最常见任务是将JSON字符串解析为Python字典。JSON模块可以轻松处理此任务。

       第一步是导入Python的json模块。该模块包含两个重要的功能-loads和load。

       请注意，第一种方法看起来像复数形式，但事实并非如此。字母“S”代表“字符串”。

       loads是将字符串解析为JSON数据。请注意，它读作“load-s”。这里的“s”代表“字符串”。Load的使用场景是当数据以字节为单位时。这部分后面会详细介绍。

       让我们从一个简单的例子开始。JSON数据实例如下：

       JSON数据可以在解析之前存储为JSON字符串。我们不仅可以使用Python的三引号来存储多行字符串，也可以通过删除换行符来提高可读性。

       此代码段的输出将确认这确实是一个JSON字符串：

       我们可以调用该json.loads()并将此字符串作为参数。

       此代码段的输出将确认作为字符串的JSON数据现在已经是Python字典。

       这本字典可以像往常一样正常访问：

       需要注意的是，json.loads()方法并不总是返回字典。返回的数据类型将取决于输入的字符串。例如，下面这个JSON字符串将返回一个列表，而不是一个字典。

       同样，如果JSON字符串包含true，它将被转换为Python等效的布尔值，即True。

       下表显示了转换后的JSON对象和Python数据类型。

       接下来我们将继续下一个主题，将JSON对象解析为Python对象。

       将JSON文件转换为Python对象 读取JSON文件，并将JSON数据解析为Python数据，与我们解析存储在字符串中JSON数据的方式非常相似。除了JSON，我们还需要Python的原生函数open()。

       一般loads用于读取JSON字符串，而load()用于读取文件中的JSON数据。

       load()方法接收一个文件对象并返回解析为Python对象的JSON数据。

       要从文件路径中获取文件对象，可以使用Python的函数open()。

       将以下JSON数据另存为新文件并将其命名为united_states.json：

       在新文件中输入此Python脚本：

       运行此Python文件会输出以下内容：

       在此示例中，springboot源码购买该open函数返回一个文件句柄，该句柄会提供给load。

       变量data包含JSON，作为Python字典。这意味着可以按如下方式检查字典键：

       使用此信息，name可以输出如下：

       在前两节中，我们研究了如何将JSON转换为Python对象。现在，我们来看看如何将Python对象转换为JSON对象。

       将Python对象转换为JSON字符串 将Python对象转换为JSON对象也称为序列化或JSON编码。可以使用函数dumps()来实现。它被读作dump-s，字母S代表字符串。

       以下是一个简单的例子。将此代码作为Python脚本保存在新文件中：

       使用Python运行此文件时，将输出以下结果：

       Python对象现在就是一个JSON对象了。这个简单的例子展示了将Python对象解析为JSON对象的过程，整个过程并不复杂。而此处的Python对象是一个字典。这就是它被转换为JSON对象类型的原因。同样，列表也可以转换为JSON。这是对应的Python脚本及其输出：

       它不仅限于字典和列表。string,int,float,bool甚至None值都可以转换为JSON。

       有关详细信息，请参阅下面的转换表。可以看到，只有字典被转换为json对象类型。有关官方文档，请参阅 此链接。

       将Python对象写入JSON文件 用于编写JSON文件的方法是dump().这种方法与dumps()方法非常相似。唯一的区别是dumps()返回一个字符串，dump()写入一个文件。

       下面是一个简单的演示，将以编辑模式打开文件并将数据写成JSON格式。保存此Python脚本并运行它。

       使用Python执行此代码时，countries_exported.json会创建（或覆盖）文件，内容为以上JSON文件。

       但是，您会发现整个JSON都在一行中。为了使它更具可读性，我们可以再传递一个参数给dump()函数，如下所示：

       这一次，当您运行代码时，格式就正常了，同时还会缩进4个空格：

       注意，indent参数也可用于JSONdumps()方法。JSONdump()和JSONdumps()唯一区别是黑帽源码dump()需要一个文件对象。

       将自定义Python对象转换为JSON对象 让我们检查dump()方法的签名：

       重点关注参数cls。 如果在调用dump方法时没有Class，则dump()和dumps()方法都会默认为JSONEncoder该类。此类支持标准的Python类型有：dict，list，tuple，str，int，float，True，False，和None。

       如果我们尝试json.loads()在任何其他类型上调用该方法，则此方法将引发TypeError的报错信息：Object of typeis not JSON serializable。

       将以下代码另存为Python脚本并运行：

       要将对象转换为JSON，我们需要编写一个扩展JSONEncoder的新类。在这个类中，需要实现default()。此方法将具有返回JSON的自定义代码。

       以下是Country类的示例编码器。这个类将帮助将Python对象转换为JSON对象：

       这段代码在确认提供的对象是Country类的实例后会返回一个字典，或者调用父级来处理其余的情况。

       这个类可以提供给json.dump()和json.dumps()方法。

       从JSON对象创建Python类对象 到目前为止，我们已经讨论了如何使用json.load()和json.loads()方法创建字典、列表等。如果我们想读取JSON对象并创建自定义类对象又该怎么办？

       在本节中，我们将创建一个自定义JSON解码器，帮助我们创建自定义对象。这个自定义解码器将允许我们使用json.load()和json.loads()方法，并返回一个自定义类对象。

       我们将使用上一节中使用的Country类。使用自定义编码器，我们能够编写如下代码：

       如果我们尝试使用json.load()方法解析这个JSON文件，我们将得到一个字典：

       如果要获取Country类的实例而不是字典，我们需要创建一个自定义解码器。这个解码器类将扩展JSONDecoder。在这个类中，我们将编写object_hook.这样可以从字典中读取值来创建Country类的对象。

       除了编写这个之外，我们还需要调用__init__基类并将参数object_hook的值设置为这个方法的名称。为简单起见，我们可以使用相同的名称。

       注意，我们会使用.get()方法来读取字典键。这将确保在字典中缺少键时不会引发错误。

       最后，我们可以调用json.load()方法并将cls参数设置为CountryDecoder类。

       搞定！我们现在就有一个直接从JSON创建的自定义对象了。

       Loading与dumping对比 Python的JSON模块有四个主要功能：read()，reads()，load()，和loads()。这些功能常常会让人混淆。最重要的地方是字母“s”代表String。另外，在函数loads()和dumps()中的字母“s”需要分开读，即loads读load-s，dumps()读dump-s。

       这是一个快速表格，可帮助您记住这些功能：

       结论 在本教程中，我们学习了使用Python读取和写入JSON数据。尤其是在处理网站时，了解如何处理JSON数据至关重要。JSON用于很多地方传输和存储数据，包括API、网络爬虫和现代数据库（如PostgreSQL）。

       如果您正在从事涉及动态网站的网络抓取项目，那么了解JSON至关重要。可以阅读我们的 文章，了解JSON实例在无限滚动页面中的应用。

Python解析HTTP响应中的JSON数据

       在Python编程中，处理HTTP响应中的JSON数据是一项常见操作，特别是在与RESTful API交互时。JSON，即JavaScript对象表示法，是一种轻量级的数据交换格式，基于ECMAScript的一个子集，采用简洁的文本形式存储和呈现数据。

       首先，为了获取JSON数据，你需要利用requests库进行HTTP请求。requests库以其直观易用的API支持各种请求类型。

       python

       import requests

       response = requests.get('/api')

       在开始解析之前，务必检查HTTP响应的状态码，确认请求是否成功，通常成功的状态码为。

       python

       if response.status_code == :

       对于状态码表示成功的响应，你可以使用response.json()函数，它将自动将接收到的JSON字符串转化为Python字典或列表，便于进一步操作。

       python

       data = response.json()

       然而，如果JSON格式有误，response.json()会引发json.JSONDecodeError。这时，你需要使用try-except块来捕获并处理这个错误。

       python

       try:

       data = response.json()

       except json.JSONDecodeError:

       # 处理解码错误

       一旦数据被转换为Python对象，你可以利用Python的字典和列表操作来遍历和访问JSON数据中的各个元素。

       总的来说，遵循以上步骤，Python能够有效地解析HTTP响应中的JSON数据，使得数据处理变得简单高效。

APIJSON后台好用吗

好用。

       JSON格式广泛用于数据传输。

       ä½†APIJSON也有缺点：初步使用了下APIJSON，确实是个厉害的作品

       å¥½ä¸Šæ‰‹ï¼Œå¯¹æ•ˆçŽ‡æå‡æ˜Žæ˜¾ï¼Œä½†ç›®å‰ç½‘上对其讨论还太少，不知道其缺点和可能带来的后果，不敢草率的用于业务环境，希望有人能对此给些意见

腾讯 APIJSON 插件 apijson-query-spring-boot-starter 开源，快速构造查询条件

       腾讯 APIJSON 插件 apijson-query-spring-boot-starter 开源，旨在简化构建查询条件的过程。此插件专为 API 而生，基于 APIJSON 协议实现，提供自动化万能 API，适用于中小型前后端分离项目，大幅降低开发与沟通成本，简化流程并缩短开发周期。

       自 年开源以来，该插件迅速发展，目前拥有 .8K Star，在 W Java 开源项目中排名前 ，受到国内外众多知名大厂员工的关注与支持。

       此插件的核心功能在于帮助用户快速构建 APIJSON 查询条件，无需学习 APIJSON 语法规则，与使用 mybatis plus 构建 SQL 查询参数类似，实现通用查询请求。提供了 ApiJsonQueryTemplate 模板方法，以及基于 HTTP 形式的默认 apijson 数据源查询方法。

       对于需求扩展，插件支持用户通过继承 DwQueryDao 接口并实现 getData 方法，自定义数据源查询逻辑，然后装配 Bean。此外，插件还提供了注解说明与使用指南，方便用户快速上手。

       要集成此插件，只需在 Maven 项目中添加以下依赖：

       集成此插件，可显著提升开发效率与项目质量，简化查询条件构建过程。支持与收藏，是对我们工作的肯定与激励。

Web架构使用 JSON API 的好处

       在 API 设计的世界里，JSON API 是一种值得探讨的解决方案，由 JSONAPI.org 提供规范。其目标是通过简化响应格式、提高效率并支持高效缓存，优化HTTP请求和数据包大小。本文将重点介绍 JSON API 的优势，并通过 FitBit 的实例来展示其在实践中的应用。

       JSON API 是一种基于HTTP的约定，定义了客户端如何请求和编辑数据，以及服务器如何响应。其核心优点包括:

       一致性：数据格式标准化，简化了客户端和服务器之间的交互。

       高效缓存：通过复合文档和稀疏字段集减少不必要的请求，优化性能。

       可定制性：稀疏字段集允许客户端请求特定数据，减少数据冗余。

       可扩展性：可选性功能适应不同客户端需求，适应移动环境。

       优化：通过排序、分页和子集限制增强数据处理效率。

       缓存优化：利用HTTP缓存减少数据请求，提升用户体验。

       在FitBit的实际案例中，JSON API 解决了不同客户端数据处理方式不一致的问题，创建了统一的数据模型，有助于保持客户端与服务器的同步，并强调了缓存在提高性能中的重要性。

       虽然GraphQL提供了类似的功能，但JSON API 通过分页和缓存特性展现了优势。它无需额外工具链，易于开发人员使用。JSONAPI.org 被认为是实用的 API 设计的默认选择，尽管并非适用于所有场景，但其广泛的认可表明了其在API设计中的地位。

json开源库？

       iOS开源JSON解析库MJExtension

       1、iOS中JSON与NSObject互转有两种方式：iOS自带类NSJSONSerialization第三方开源库SBJSON、JSONKit、MJExtension。项目中一直用MJExtension来进行JSON与Model的互转，非常方便、强大，接下来介绍一下这个轻量、强大的开源库。

       2、FastJson是阿里巴巴的开源JSON解析库，它可以解析JSON格式的字符串，支持将JavaBean序列化为JSON字符串，也可以从JSON字符串反序列化到JavaBean。

       3、cocoa下json开源的类库有很多，其中JSONKit库是非常简单易用而且效率又比较高的。

       APIJSON,鹅厂开源的零代码、全功能、强安全ORM库

       1、APIJSON是鹅厂开源出来的零代码、全功能、强安全的ORM库，是一种专为API而生的JSON网络传输协议以及基于这套协议实现的库。

       2、zulip：完全开源的企业级即时通讯项目。

       3、Lucene的最主要工作是替文件的每一个字作索引，索引让搜寻的效率比传统的逐字比较大大提高，Lucen提供一组解读，过滤，分析文件，编排和使用索引的API，它的强大之处除了高效和简单外，是最重要的是使使用者可以随时应自已需要自订其功能。

NewtonJson、NewtonJson开源、NewtonJson开发和NewtonJson技巧_百度...

       NewtonJson是高效安全新潮的Json处理库，大家可以放心使用。NewtonJson开发需要导入NewtoJson，用nuget可以导入，低版本的VS可以下载文件，找到dll，加到项目引用里使用。

       需要用到DataTable类型对象与json字符串的互转，datatable中字段的类型容易丢失。目前这个问题初步解决了。

       你的把数据结构先写好，json只是解析，你的这个数据是怎么回事。

java中处理JSON的开源工具都有些什么?那个比较好用

       Jenkins是一个用Java编写的开源自动化服务器。它有助于自动化软件开发，例如编译项目，运行单元测试，集成测试，生成文档以及在本地和远程存储库上载工件。SeleniumSelenium是Web应用程序最好的软件测试框架之一。

       FastJson效率最高，是阿里巴巴开源的Json处理工具包，包括“序列化”和“反序列化”两部分，它具备如下特征：速度最快，测试表明，fastjson具有极快的性能，超越任其他的JavaJsonparser。

       当然他效率不是很好。现在可以选择的好多，阿里的FastJSON，谷歌的gson，还有比较成熟的jackson，都不错。推荐一个不错的在线JSON工具。

       最初全用用json-lib，后来发现gson更好用，所以，很多企业都转向gson你也可以用一下这个。或者两个搭配使用。

       有那个比较好用啊？myeclipse其实两者功能都是一样的，主要是看自己对什么熟悉，以前好像都用eclipse的，现在部分企业都转向myeclipse了。

如何在云数仓中实现实时数据分析？

       1、首先无论你的数据是什么样的，经过我们的处理会把它做成数据标准化，当你的数据实时生成，我们有非常好的数据传输框架，保证你的数据上传到百度的开放云，在上面进行建模，进行各种各样可视化分析和决策的过程。

       2、将数据库中的数据经过抽取、清洗、转换将分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，通过在分析数据库中建模数据来提高查询性能。

       3、）漏斗分析比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。

       4、数据仓库数据建模的几种思路主要分为一下几种星型模式星形模式(StarSchema)是最常用的维度建模方式。星型模式是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。