Lycia

我正在尝试将上面的JSON解析为数据结构。我最初使用Gson，但大多数解决方案建议创建一个反映我的Gson结构的类结构并使用fromJson（String， Class），但我不想这样做，因为JSON的结构可能会改变，我不想每次都格式化我的类。

问题内容： 我正在尝试解析一个包含JSON数据的文件： 由于这是带有动态键的JSON数组，因此我认为我可以使用： 但是，我无法使用来解析文件： 将包含JSON数据的文件解析为Go结构的最简单方法是将数组（仅字符串类型转换为字符串类型）？ 编辑： 要进一步详细说明可接受的答案-的确，我的JSON是地图数组。为了使我的代码正常工作，该文件应包含： 然后可以将其读入 问题答案： 这是因为您的json实际

本文向大家介绍结构化，半结构化和非结构化数据之间的差异，包括了结构化，半结构化和非结构化数据之间的差异的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 在大数据方面，我们知道它处理大量数据及其执行。简而言之，我们可以说大数据是一种处理大量数据的事物，并且由于数据量如此之大，因此从广义上讲，根据数据的组织方式定义了三类，即结构化，半结构化和非结构化数据。 现在，根据组织数据的级别，我们可以发现这三种类型的数

包括有以下 type： config _id 为 kibana5 的 version。内容主要是 defaultIndex，设置默认的 index_pattern. search _id 为 discover 上保存的搜索名称。内容主要是 title，column，sort，version，description，hits 和 kibanaSavedObjectMeta。kibanaSavedOb

云Firestore的Android示例应用的数据库结构如下所示： 现在考虑这样一种情况：第一家餐厅有大量的评级（这里评级是第一家餐厅id中的其他文档的集合），我只想显示所有餐厅的基本细节，如名称和城市。 我将通过创建如下所示的引用来实现这一点： 我对此有以下问题： 这是正确的方法吗？因为我正在获取一个文档快照，其中还包括我现在不需要的评级集合，因为它会降低加载速度？ 我是否应该像在firebas

7.4.1. 设计选择 7.4.2. 使你的数据尽可能小 7.4.3. 列索引 7.4.4. 多列索引 7.4.5. MySQL如何使用索引 7.4.6. MyISAM键高速缓冲 7.4.7. MyISAM索引统计集合 7.4.8. MySQL如何计算打开的表 7.4.9. MySQL如何打开和关闭表 7.4.10. 在同一个数据库中创建多个表的缺陷 7.4.1. 设计选择 MySQL将行数据和索

       相对于结构化数据（即行数据，存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据）而言，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据，包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。        非结构化数据库是指其字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，用它不仅可以处理结构化数据（如数字、符

问题 你写了很多仅仅用作数据结构的类，不想写太多烦人的 __init__() 函数 解决方案 可以在一个基类中写一个公用的 __init__() 函数： import math class Structure1: # Class variable that specifies expected fields _fields = [] def __init__(self,