dpkt Tutorial #2: Parsing a PCAP File 原文链接:https://jon.oberheide.org/blog/2008/10/15/dpkt-tutorial-2-parsing-a-pcap-file/正如我们在dpkt库第一部分教程所示,dpkt库构建数据包很简单.Dpkt在解析数据包和文件时是等同效率的,所以在第二部分的教程中我们将会证明解析PCAP文件和被它所包含的包. Dpkt在创建和解析数据包上是一个非常棒的框架.然而dpkt并没有很多文档,一旦

转自:http://blog.csdn.net/ngl272/article/details/70217104 以前解析json用的惯的就是Google的gson了,用惯了基本就用它了,一直也没发现什么大问题,因为都是解析简单的json数据.但是最近学习springboot,要解析一个比较复杂的json数据.就照之前的用gsonformat自动生成实体类,让gson直接解析,本想着一切ok了,可是确报错了,刚开始以为gsonformat生成的类有错误,因为毕竟json数据较为复杂,于是多生成几次

以前解析json用的惯的就是Google的gson了,用惯了基本就用它了,一直也没发现什么大问题,因为都是解析简单的json数据.但是最近学习springboot,要解析一个比较复杂的json数据.就照之前的用gsonformat自动生成实体类,让gson直接解析,本想着一切ok了,可是确报错了,刚开始以为gsonformat生成的类有错误,因为毕竟json数据较为复杂,于是多生成几次,可是还是不行.面对这样复杂的数据,我可不想手动写实体类,于是想着又换了自动生成实体类的工具,可是结果还是未能如

我们有时候会只需要j一个很长的json串中的少数的key value ,这个时候我们不会特意去建立一个object 来映射属性,这个时候我们可以应用 gson的JsonParser  来解析json串 常用的对象有 JsonObject JsonArray  用法如下: 此文仅供自己记录作用,不知道为何 idea的背景被搞到这边了 sorry. import com.google.gson.JsonArray; import com.google.gson.JsonObject; import

在项目中总会用到son解析,比如RabbitMQ中使用json串解析,比如发过来的实体对象有50个字段,而实际只需要用到里面的几个字段,这时我们创建实体时,只需要创建需要的几个字段即可. 测试实例,首先定义实体 /// <summary> /// 正常实体 /// </summary> public class Person { public Guid ID { get; set; } public string Name { get; set; } public int Age

在我们开发基于WCF访问方式的Winform程序的时候,一般情况下需要对界面显示的字段进行中文显示的解析.如果是硬编码进行中文显示,那么除了不方便调整及代码臃肿外,性能上没有什么问题,但是不建议这样处理:一般情况下,我们把中文对照信息放到业务类里面去统一解析,但是这样会导致每次WCF访问方式请求解析中文化的操作耗费一定的响应时间.如果使用缓存存储中文字段的对照表,那么就不用每次请求WCF的数据访问,减少一些响应时间的消耗,提高用户体验效果. 1.使用硬编码方式的中文化解析操作 硬编码的方式,中文

在上一篇中我们介绍了SQL*Loader中最重要的文件——控制文件,而本篇要介绍控制文件中最重要的部分——字段列表,字段列表的作用是把数据文件中的记录和数据库中表的列对应起来,下面是字段列表的一个例子,本篇我们将一一讲解它们的意思. . . . 1 (hiredate SYSDATE, 2 deptno POSITION(1:2) INTEGER EXTERNAL(2) NULLIF deptno=BLANKS, 3 job POSITION(7:14) CHAR TERMINATED BY W

随着非关系型数据大规模使用,以json格式产生的数据也出现在我所管理的Oracle数据库的CLOB字段里面,使用过程中就需要解析出指定键的值. 使用了最新版本 如果Oracle版本为12.1.0.2的,数据库直接支持SQL中解析字段中的json内容.具体使用可以参照Oracle的官方说明. 早期版本 虽然没有原生的支持,但是可以通过安装开源的PLJSON包实现对JSON对象的操作.整个安装包可以从github下载. 以下步骤给出如何使用PLJSON的方式从字段的JSON内容中提取指定KEY值的V

Nodejs最大的特点就是基于事件驱动和异步并发操作.大多数人知道nodejs是用于网络后台服务的新平台,可以很方便的提供后台服务:除了用于网络开发外,其实nodejs对于线下文件并发处理也是很方便的,不同于C++.java,利用nodejs可以快速的搭建读写框架,实现文件处理操作. 本文介绍一种程序开发中常见文件格式(csv)的处理.在nodejs官网提供的开发包中,有很多关于csv的包,下载量最多的是CSV包,下面就介绍如何使用CSV包处理文件. 首先下载包: npm install csv

面对成百上千的生产系统用户操作数据接入落地,你是否厌倦了每次机械编写打包解包的代码?对一次性接入多个数据的时候,还要对不同人联调,费时费力,你是否还会手忙脚乱,忙中不断出错?是否当数据出问题了,用的时候才发现,数据已经损失大半,产品/领导压力巨大,费一天劲才能定位问题,关键是下次还是不能实时发现,快速定位. 怎么办?GAS(通用解析服务)就是为了解决上述问题,结合即通多年数据方案实践,提出的一个数据接入的组件.一杯清茶,轻点鼠标,轻松面对大批数据接入问题. GAS在ADs中的位置 图 1  AD

Oracle中每条sql在执行前都要解析,解析分为硬解析.软解析.软软解析. Oracle会缓存DML语句,相同的DML语句会进行软解析.但不会缓存DDL语句,所以DDL每次都做硬解析.硬解析是一个很耗时的操作,所以应用程序内部很少执行执行DDL.DDL一般在部署前执行. sql语句执行步骤: 1.语法检查(syntax check) 2.语义检查(symantic check): 对象是否存在,是否有权限. 3.sql解析(parse): 利用内部算法对sql进行解析,生成解析树及执行计划.

本文转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_671732440100uwxh.html 使用qtscipt库解析json数组首先在工程文件中加 QT        += script 然后头文件加 #include <QtScript> 然后解析 QString str = "{\"name\":\"xiaotang\", \"age\":\"23\", \"chi

给你一组json数据结构,你把它解析出来到项目中,你会怎么做? // data1 sample { "code" : "1", "msg" : "Success", "data" : { "userid1" : { "name" : "Zhangsan", "sex" : "male" } } } // da

目录 课程预习 1.1 课程内容分为三个模块 1.2 换工作面临问题 1.3 课程特色 课时1:技术人职业发展路径 1.1 工程师发展路径 1.2 常见技术岗位划分 1.3 面试岗位选择 1.4 常见面试流程 1.5 面试前的准备工作 1.6 面试考察点 1.7 四类硬技能 课时2:计算机与网络基础 2.1 知识点汇总 2.1.1操作系统(加粗为重点) 2.1.2 网络知识(加粗为重点) 2.2 TCP详解 2.2.1 三次握手建联 2.2.2 四次挥手断连 2.3 设计模式详解 2.3.1 单

简介:TypeParameterResolver是一个工具类,提供一系列的静态方法,去解析类中的字段.方法返回值.方法参数的类型. 在正式介绍TypeParameterResolver之前,先介绍一个JDK提供的接口Type,因为TypeParameterResolver的实现会涉及到它的实现:它是所有类型的父接口,在JDK实现中,Type接口拥有四个接口和一个实现类分别代表不同的数据类型: 分别是: 类Class:表示原始类型.Class对象表示JVM的一个类和接口,每个java类在JVM里都

摘要: Solr的字段类型定义了Solr如何解析字段数据并将数据检索出来,了解Solr的字段类型定义有助于更好的配置与使用Solr. 字段类型的定义 字段类型的定义主要包含如下四个方面的信息: 名称 实现的类名 如果field type 是TextField,则可以指定字段解析器 字段类型属性 在schema.xml中定义的字段类型 字段类型在schema.xml中指定,每一个字段类型被定义在fieldType标签之间,下面这个例子是一个text_general的字段类型: <fieldType

一.写在前面 K&R曾经在书中承认,"C语言声明的语法有时会带来严重的问题.".由于历史原因(BCPL语言只有唯一一个类型——二进制字),C语言声明的语法在各种合理的组合下会变得晦涩难懂.不过在15级的优先级规则加持下,C语言的声明仍然有迹可循.这篇文章讲解了一个通常取名为"cdecl"(不同于函数调用约定)的小型程序,该程序常用来解析C语言的声明.本程序的基始版本来源于<C专家编程>p75,约140行代码. 博主在这个程序的基础上,增加了两个模

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的 咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的过程有了比较深入的理解.对这一过程的理解不仅帮助我们解决了 一些Hive的bug,也有利于我们优化Hive S

博客已转移到腾讯DBA博客 http://tencentdba.com/ 腾讯互娱内部维护了一个MySQL分支,基于官方5.5.24,实现了类似于Oracle 11g的快速加字段功能,这个分支我们内部称为TMySQL.该功能通过扩展存储格式来实现,原理类似于Oracle 11g,以下介绍下其实现原理. 1. GCS行格式 需要在innodb中实现类似oracle的快速加字段功能,仅仅基于原来的行格式是不行的,必须对其进行扩展.为了保证原MySQL和innodb的兼容性,不改变原存储格式的行为,在

关注下方公众号,可以在公众号后台回复“博客园”,免费获得作者 Java 知识体系/面试必看资料. 最近查找一个生产问题的原因,需要深入研究 ibatis 框架的源码.虽然最后证明问题的原因与 ibatis 无关,但是这个过程加深了对 ibatis 框架原理的理解. 这篇文章主要就来讲讲 ibatis 框架的原理. 可能现在很多人已不再使用 ibatis 或者说也没听 ibatis,不过肯定了解过 Mybatis.ibatis 就是 Mybatis框架的前身,虽然 ibatis 框架已经比较老,但