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抛开关于是否使用 JSON 作为配置格式的争论,只需学习如何用 Groovy 来解析它。
JSON 文件非常棒,因为它们以人类可读的格式存储数据集合。然而,如果 JSON 文件被最小化过,那么阅读 JSON 文件可能会很痛苦。
在以不同语言编写并在不同平台上运行的应用程序之间交换数据时,Protobuf 编码可提高效率。
我们将使用 Linux 上的命令行工具解析并格式化打印 JSON。它对于在 shell 脚本中处理大型 JSON 数据或在 shell 脚本中处理 JSON 数据非常有用。
如果你不希望从头开始创造一种数据格式来存放数据,JSON 是一个很好的选择。如果你对 Python 有所了解,就更加事半功倍了。下面就来介绍一下如何使用 Python 处理 JSON 数据。
我们坚持使用 web 系统可以理解或不需要太多努力就能理解的特殊格式,而且对人类可读性特别有用的格式。每个都有各自的优缺点和适当的用例场景。
从这些趋势中可以推断,JSON 的发展将统一 Web 的信息交换格式,XML 的使用率将继续降低。我相信 JSON 很快就会在 Web 开发中超过 XML。至于其他领域,XML 比 JSON 更好的情况并不多。
我们不禁要问为什么 XML 的噩运来的如此之快,以至于短短十来年,“异步 JavaScript 和 XML” 这个名称就成为一个很讽刺的误称。
MySQL 文档存储 可以跳过底层数据结构创建、数据规范化和其它使用传统数据库时需要做的工作,直接存储数据。
我们很高兴地宣布你现在可以在 Azure SQL 中查询及存储关系型数据或者 JSON 了、Azure SQL 数据库提供了读取 JSON 文本数据的简单的内置函数,将 JSON 文本转化成表,以及将表的数据转化成 JSON。