一.完整案例 先定义一个java实体对象,如下: package com.pcitc.json.cnblog; /** * SimInfo实体对象 * * @Description * @author admin * @created 2015年6月30日 上午10:23:21 * @version * @history * @see */ public class SimInfo { private String addTime; private String iccid; private i

最近在做一些关于JSON Schema的基建,JSON Schema可以描述一个JSON结构,那么反过来他也可以来验证一个JSON是否符合期望的格式. 如果之前看我写的<使用joi来验证数据模型> 可能会问,为什么不使用JOI,反而使用JSON Schema?因为JOI这个nodejs库,除了验证格式,还带有验证字段关系的功能,库体积相对庞大,而且对于含有嵌套格式的JSON,用JOI来编写验证配置,极为繁琐.JSON Schema清晰简读,用来验证接口数据非常合适. 假设我们有一个期望JSON

目录 1. JSON Schema简介 2. JSON Schema关键字详解 2.1 $schema 2.2 title和description 2.3 type 3 type常见取值 3.1 当type取值为object时 properties required minProperties.maxProperties propertyNames patternProperties additionalProperties dependencies 3.2 当type取值为array时 ite

背景 笔者目前所在团队的代码年代已久,早年规范缺失导致现在维护成本激增,举一个深恶痛疾的例子就是方法参数使用Map"一撸到底",说多了都是泪,我常常在团队内自嘲"咱硬是把java写成了JavaScript.php",代码灵活的让人怀疑人生,你根本不知道方法需要什么.返回什么,新人来了想快速上手不可能的,老老实实debug吧,另一方面,以往的校验大多数都是放在前端做的,后端几乎没有校验,所幸业务量没上来,没有引起不速之客的造访,要不程序员早被拉去祭天多少回了. 恰逢接

JSON Editor JSON Editor 根据定义的JSON Schema 生成了一个Html 表单来对JSON进行编辑.它完整支持JSON Schema 的版本3和版本4,并且它集成了一些流行的CSS 框架,例如bootstrap, foundation, and jQueryUI等. JSON Editor 生成的编辑器支持输入框.下拉框.等几乎所有的html5输入元素 点击这里查看官网在线示例: http://jeremydorn.com/json-editor/ 点击下面链接进行下

作者:林冠宏 / 指尖下的幽灵 掘金:https://juejin.im/user/587f0dfe128fe100570ce2d8 博客:http://www.cnblogs.com/linguanh/ GitHub : https://github.com/af913337456/ 一直以来,我都是极其反感写重复的代码,所以喜欢利用面向对象的编程属性来自己造轮,或者是二次封装. 前序 GreenDao 相信很多 Android 开发者都熟悉,不知为何物的,这里不会再介绍它,建议自行百度,介绍

根据JSON文件自动生成Java POJO类(Java Bean)源文件 本文介绍使用程序jsonschema2pojo来自动生成Java的POJO类源文件,本文主要使用maven,其他构建工具请参考官方文档. jsonschema2pojo 基本介绍 jsonschema2pojo是一款用于根据JSON文件生成Java POJO类的工具,主要特性: 支持ant,maven,gradle,命令行和直接的程序调用五种方式来进行java源代码的生成. 它可以通过指定JSON模式(schema)和直接

1.简介 迁移就像数据库的版本控制,允许团队简单轻松的编辑并共享应用的数据库表结构,迁移通常和Laravel的schema构建器结对从而可以很容易地构建应用的数据库表结构.如果你曾经告知小组成员需要手动添加列到本地数据库结构,那么这正是数据库迁移所致力于解决的问题. Laravel 的Schema门面提供了与数据库系统无关的创建和操纵表的支持,在 Laravel 所支持的所有数据库系统中提供一致的.优雅的.平滑的API. 2.生成迁移 使用 Artisan 命令make:migration来创建

原文地址:Json schema 背景: 复杂的AJAX应用程序可以与数百个不同的JSON服务进行交互,因此,引入对客户端验证的需求. 在处理校验问题方面有着很多的工具,但是通常可以将它们归为以下几类: * 判断数据是否已被正确格式化 * 手动检查形式有误的数据并尝试纠正 * 手动检查形式有误的数据并将有误数据丢弃 * 自动检查形式有误的数据 在这里只讨论自动校验方面的可用工具包中的json schema,son schema项目首页:http://json-schema.org/ JSON s

https://developers.google.com/search/docs/guides/intro-structured-data Structured data refers to kinds of data with a high level of organization, such as information in a relational database. When information is highly structured and predictable, sea

Azure的ARM模式可以通过Json的模板创建VM.本文以Cisco的CSR的image为例,介绍如何用Json的创建VM. 一.Cisco CSR的Image 首先把Cisco CSR的image复制到一个存储账户中: https://xxxx.blob.core.chinacloudapi.cn/image/CSR_3_16_4aS_CCO.vhd 创建VM的vhd文件也需要在这个存储账户中. 二.获得Json模板 在Github上找到From user image create VM的J

java public class Demo { private static SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("demo").setMaster("local"); private static JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf); private static SparkSession session = new SparkSession(js

为什么需要schema registry? 首先我们知道: Kafka将字节作为输入并发布 没有数据验证 但是: 如果Producer发送了bad data怎么办? 如果字段被重命名怎么办? 如果数据类型改变了怎么办? 这些情况都会导致consumer break 所以: 我们需要数据能够自我描述 我们需要能够在不破坏下游消费者的情况下演化数据 能够拒绝坏数据 为什么不在kafka broker收到消息时验证消息,而是使用schema registry? 由下面两幅图可以看到,schema re

#Spark SQL 之 Data Sources 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 数据源(Data Source) Spark SQL的DataFrame接口支持多种数据源的操作.一个DataFrame可以进行RDDs方式的操作,也可以被注册为临时表.把DataFrame注册为临时表之后,就可以对该DataFrame执行SQL查询.Data Sources这部分首先描述了对Spark的数据源执行加载和保存的常用方法,然后对内置数据源进行深入介绍.

Spark版本:1.6.2 概览 Spark SQL用于处理结构化数据,与Spark RDD API不同,它提供更多关于数据结构信息和计算任务运行信息的接口,Spark SQL内部使用这些额外的信息完成特殊优化.可以通过SQL.DataFrames API.Datasets API与Spark SQL进行交互,无论使用何种方式,SparkSQL使用统一的执行引擎记性处理.用户可以根据自己喜好,在不同API中选择合适的进行处理.本章中所有用例均可以在spark-shell.pyspark shel

最近在学习postman官方文档, 顺势翻译出来,以供学习! postman断言是JavaScript语言编写的,在postman客户端指定区域编写即可. 断言会在请求返回之后,运行,并根据断言的pass\fail情况体现在最终测试结果中. 1.设置环境变量--Setting an environment variable postman.setEnvironmentVariable("key", "value"); 2.设置全局变量--Set a global v

时隔 15.6 个月,终于发布了一个新版本 v1.1.0. 新版本除了包含了这些日子收集到的无数的小改进及 bug fixes,也有一些新功能.本文尝试从使用者的角度,简单介绍一下这些功能和沿由. Photo by Ian Schneider JSON Pointer 也许 RapidJSON 一直最为人垢病的地方,是它奇怪的 API 设计.例如,对 DOM 加添数据要给于 allocator 参数: #include "rapidjson/document.h" using name

Admin 菜单 增加 siteMap.config增加一行 <siteMapNode SystemName="Hotels" nopResource="Admin.Catalog.Hotels" PermissionNames="ManageProducts" controller="Hotel" action="List" IconClass="fa-dot-circle-o"

1.视图端(views)的配置为: <script> $(document).ready(function() { $("#info-grid").kendoGrid({ dataSource: { type: "json", transport: { read: { url: "@Html.Raw(Url.Action("ListInfo", "GradeMessage"))", type:

Spark SQL 官方文档-中文翻译 Spark版本:Spark 1.5.2 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 1 概述(Overview) 2 DataFrames 2.1 入口:SQLContext(Starting Point: SQLContext) 2.2 创建DataFrames(Creating DataFrames) 2.3 DataFrame操作(DataFrame Operations) 2.4 运行SQL查询程序(Running

一.在js中配置列: <script> $(document).ready(function () { $("#enterprise-grid").kendoGrid({ dataSource: { type: "json", transport: { read: { url: "@Html.Raw(Url.Action("List", "Individual"))", type: "