更强的 JsonPath 兼容性及性能测试 最近给自己的json框架snack3添加了json path支持.搞好之后,找了两个市面上流行框架比较性测试,以助自己改进框架的性能和兼容性. 测了一圈之后,发现snack3兼容性良好,性能更是最好的.晚上要喝点小酒庆祝一下!!! 免责声明:我也是个java新手,可能测试得方式不对而造成不科学的结果,可以留言指出来.以下测试数值只对我的电脑有效(配置:Macbook pro 13 2018款 i7+16G+512G). Snack3 借签了 Javas

2022年了,重新做了一份json path的兼容性与性能测试.三个市面上流行框架比较性测试. 免责声明:可能测试得方式不对而造成不科学的结果(另外,机器不同结果会有不同),可以留言指出来.以下测试数值只对我的电脑有效(配置:Macbook pro 13 2020款 i7+32G+1T). 本案测试用的三个框架及版本: com.alibaba.fastjson2:fastjson2:2.0.4 com.jayway.jsonpath:json-path:2.2.0 org.noear:snack

Snack3 for java 一个微型JSON框架 基于jdk8,60kb.有序列化反序列化.解析和转换.支持 Json path 查询. <dependency> <groupId>org.noear</groupId> <artifactId>snack3</artifactId> <version>3.1.5.5</version> </dependency> Snack3 借签了 Javascript

Snack3 之 Jsonpath使用 一. Snack3 和 JSONPath 介绍 Snack3 是一个支持JSONPath的JSON框架.JSONPath是一个很强大的功能,也可以在Java框架中当作对象查询语言(OQL)来使用. <dependency> <groupId>org.noear</groupId> <artifactId>snack3</artifactId> <version>3.1.5.10</vers

Snack3 是一个轻量的 JSON + Jsonpath 框架. 借鉴了 Javascript 所有变量由 var 申明,及 Xml dom 一切都是 Node 的设计.其下一切数据都以ONode表示,ONode也即 One node 之意,代表任何类型,也可以转换为任何类型. 强调文档树的操控和构建能力 做为中间媒体,方便不同格式互转 高性能Json path查询(兼容性和性能很赞) 支持序列化.反序列化 基于 无参构造函数 + 字段 操作实现(反序列化时不会有触发危险动作的风险) <dep

Snack3,一个高性能的 JsonPath 框架 借鉴了 Javascript 所有变量由 var 申明,及 Xml dom 一切都是 Node 的设计.其下一切数据都以ONode表示,ONode也即 One node 之意,代表任何类型,也可以转换为任何类型. 强调文档树的操控和构建能力 高性能Json path查询(顶级的兼容性和性能) 顺带支持序列化.反序列化 基于 无参构造函数 + 字段 操作实现(反序列化时不会有触发危险动作的风险) <dependency> <groupId

一.包地址 1.Maven:http://mvnrepository.com/artifact/com.jayway.jsonpath/json-path <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.jayway.jsonpath/json-path --> <dependency> <groupId>com.jayway.jsonpath</groupId> <artifactId>json-path

最近在网上看了些JSONPath的入门例子.打算用Snack3这个框架写写例子.json path对`JSON的处理绝对是神器. 1.准备JSON字符串 { "store": { "book": [{ "category": "reference", "author": "Nigel Rees", "title": "Sayings of the Centu

前几天和一个群里的朋友交流一个需求:在 Json 里像 XPath 一样找出节点,并修改值,然后输出新的Json. 很多人马上就会说,Jsonpath 啊. 是的 Jsonpath 确实能快速找出节点:但修改值,并在之前的文档树里生效,能吗???很多框架并不能!(或者相当复杂) 能处理这种需要的 Snack3 算一个,而且非常的方便: case1 :修改k1的值 var json = "{\"k1\":1,\"k2\":\"123\",

网上看了一篇Java 中 Gson的使用,所以也跟着写篇Java 中 Snack3的使用 JSON 是一种文本形式的数据交换格式,从Ajax的时候开始流行,它比XML更轻量.比二进制容易阅读和编写:解析和生成的方式很多,Java中最常用的类库有:JSON-Java.Gson.Jackson.FastJson.Snack3等. Snack3 基于jdk8,60kb大小,非常小巧. <dependency> <groupId>org.noear</groupId> <

自动转开发后,就很少关注性能测试方面的东西,最近在帮朋友做一个性能压测,由于朋友那边的公司比较小,环境比较简单,而且是对http服务进行的压测,所以最终 选用了jmeter来实现这个压测. 如下就是我们的场景,多个并发用户,每个用户需要先登录,而且只需要登录一次,每个并发登录成功后,会产生一个accessToken,也是就是代表了登录服务器端登录鉴权通过后, 返回给请求调用的一个标志,在后面具体的http接口请求中,每个并发用户都需要在请求中传入这个accessToken,不然的话,服务器端请求

1. JSONPath介绍 官网地址: https://github.com/alibaba/fastjson/wiki/JSONPath fastjson 1.2.0之后的版本支持JSONPath.这是一个很强大的功能,可以在java框架中当作对象查询语言(OQL)来使用. 2. API package com.alibaba.fastjson; public class JSONPath { // 求值,静态方法 public static Object eval(Object rootOb

1. JSONPath介绍 官网地址: https://github.com/alibaba/fastjson/wiki/JSONPath fastjson 1.2.0之后的版本支持JSONPath.这是一个很强大的功能,可以在java框架中当作对象查询语言(OQL)来使用. 2. API package com.alibaba.fastjson; public class JSONPath { // 求值,静态方法 public static Object eval(Object rootOb

一.数据类型及解析方式 一般来讲对我们而言,需要抓取的是某个网站或者某个应用的内容,提取有用的价值.内容一般分为两部分,非结构化的数据 和 结构化的数据. 非结构化数据:先有数据,再有结构, 结构化数据:先有结构.再有数据 不同类型的数据,我们需要采用不同的方式来处理. 1.非结构化的数据处理 文本.电话号码.邮箱地址 用:正则表达式 html文件 用:正则表达式 / xpath/css选择器/bs4 2.结构化的数据处理 json文件 用:jsonPath / 转化成Python类型进行操作(

JOSNPath 是一个非常强大的工具,对于处理 json 对象非常方便. 官方地址:https://github.com/alibaba/fastjson/wiki/JSONPath 基本用法:https://blog.csdn.net/itguangit/article/details/78764212 1. JSONPath介绍 fastjson 1.2.0之后的版本支持JSONPath.这是一个很强大的功能,可以在java框架中当作对象查询语言(OQL)来使用. 2. API packa

Snack3 一个新的微型JSON框架 一个作品,一般表达作者的一个想法.因为大家想法不同,所有作品会有区别.就做技术而言,因为有很多有区别的框架,所以大家可以选择的框架很丰富. snack3.基于jdk8,60kb,无其它依赖,非常小巧. 强调文档树的链式操控和构建能力 强调中间媒体,方便不同格式互转 支持序列化.反序列化 支持Json path查询 ONode 即 One node 之意:借签了 Javascript 所有变量由 var 申明,及 Xml dom 一切都是 Node 的设计.

ctx - ( JMeterContext) - gives access to the context vars - ( JMeterVariables) - gives read/write access to variables: vars.get(key); vars.put(key,val); vars.putObject("OBJ1",new Object()); vars.getObject("OBJ2"); props - (JMeterProper

背景起因: 记起以前的另一次也是关于内存的调优分享下   有个系统平时运行非常稳定运行(没经历过大并发考验),然而在一次活动后,人数并发一上来后,系统开始卡. 我按经验开始调优,在每个关键步骤的加入如下代码耗时统计进行压测:   long startTime = System.currentTimeMillis();  callRpc();   //这里比如调用RPC伪代码,当然还在插入数据库,中间件地方都加入统计  long costTime = (System.currentTimeMill

汇总篇:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#tsql 文章内容皆自己的理解,如有不足之处欢迎指正~谢谢 前天有学弟问逆天:“逆天,有没有一种方式可以让我一个表存到两个数据库文件中,或者说怎么把一个表的数据平摊到其他数据库文件中?” (⊙o⊙)…,逆天数据库优化不是很强悍,不过类似的情景倒是见过,可以给你一个思路.比如说我们在创建数据库的时候就可以好好利用文件组. 举个例子: 我们一般创建数据库都是这么来的: create database

汇总篇:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#tsql 概  述:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/6041323.html#com 以下内容皆为个人摸索,没有人专门指导(公司不给力啊!DBA和大牛都木有...),所以难免出错,如有错误欢迎指正,小子勇于接受批评~(*^__^*) ~ 水平分库分表和垂直分库分表,大家都经常谈,我说下我的理解,看图: 垂直分表就不用说了,基本上会SQLServer的都会. 垂