JSONObject json = JSONObject.fromObject()

时间: 2024-03-22 10:33:10 浏览: 19
JSONObject是Java中的一个类,它可以将一个JSON格式的字符串转换为一个Java对象。在这里,fromObject()方法是JSONObject类中的一个静态方法,它可以将一个JSON格式的字符串转换为一个JSONObject对象。这个方法的参数是一个JSON格式的字符串。例如,如果你有一个JSON格式的字符串josnStr,你可以使用JSONObject.fromObject(josnStr)将它转换为一个JSONObject对象。这个JSONObject对象可以用来访问JSON字符串中的各个属性和值。
相关问题

JSONObject jsonObject = JSONObject.fromObject

引用\[1\]中提到,可以使用JSONObject.fromObject(map)方法将参数解析成JSONObject对象。这个方法是来自net.sf.json.*下的类,需要使用json-lib-x.x.jar这个jar包。\[1\] 引用\[3\]中提到,可以使用put(key,value)方法来拼接json。例如,可以使用以下代码来创建一个JSONObject对象并添加键值对: JSONObject object = new JSONObject(); object.put("YWH", projId); object.put("YWX", "2010"); object.put("JGXYH", jsonObject.getString("ZJYH"));\[3\] 综上所述,如果你想要创建一个JSONObject对象并添加键值对,可以使用以下代码: JSONObject jsonObject = new JSONObject(); jsonObject.put("key1", value1); jsonObject.put("key2", value2); ...\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [JSONObject.parseObject和JSONObject.fromObject](https://blog.csdn.net/beidaol/article/details/103767189)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

JSONObject jsonObject = JSONObject.fromObject包

引用\[1\]中提到了一种方法,可以使用JSONObject.fromObject(map)将参数解析成JSONObject对象。这个方法是来自net.sf.json.*下的类,需要使用json-lib-x.x.jar这个jar包。\[1\] 引用\[3\]中提到了另一种方法,可以使用put(key,value)来拼接json。例如,可以使用JSONObject object = new JSONObject(); jsonObject.put("YWH", projId); jsonObject.put("YWX", "2010"); jsonObject.put("JGXYH", jsonObject.getString("ZJYH")); 来拼接一个json对象。\[3\] 综上所述,如果你想要使用JSONObject类,你需要引入json-lib-x.x.jar这个jar包,并可以使用fromObject方法将参数解析成JSONObject对象,也可以使用put方法来拼接json对象。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [JSONObject.parseObject和JSONObject.fromObject](https://blog.csdn.net/beidaol/article/details/103767189)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

相关推荐

public static GPA PersonalReader()throws IOException{ // Read credit information from a JSON file String file = "src\\STUDENT\\" + LoginWindow.USERID + ".json"; try{ FileReader fileReader = new FileReader(file); Reader reader = new InputStreamReader(new FileInputStream(file),"Utf-8"); int ch = 0; StringBuffer sb = new StringBuffer(); while ((ch = reader.read()) != -1) { sb.append((char) ch); } reader.close(); fileReader.close(); File file1 = new File("src/credit.json"); FileReader fileReader1 = new FileReader(file1); Reader reader1 = new InputStreamReader(new FileInputStream(file1), "Utf-8"); int ch1 = 0; StringBuffer sb2 = new StringBuffer(); while ((ch1 = reader1.read()) != -1) { sb2.append((char) ch1); } fileReader1.close(); reader1.close(); String creditStr = sb2.toString(); // Parse JSON strings using FastJSON library and calculate weighted GPA JSONObject jsonObject2 = JSON.parseObject(creditStr); double weighteGpa = 0.0; String jsonStr = sb.toString(); JSONObject jsonObject = JSON.parseObject(jsonStr); JSONArray subjectsList = jsonObject.getJSONArray("subjectsList"); Double avgGrade = 0.0; for (int i = 0; i < subjectsList.size(); i++) { JSONObject subject = subjectsList.getJSONObject(i); String subjectName = subject.getString("subject"); JSONObject jsonObject1 = jsonObject2.getJSONObject(subjectName); Object o = jsonObject1.getDouble("credit"); Double grade = subject.getDouble("grade"); weighteGpa += Double.parseDouble(o.toString())*grade; avgGrade += grade; } avgGrade = avgGrade / subjectsList.size(); System.out.println(avgGrade); // Return GPA object return new GPA(avgGrade+"",(weighteGpa/(avgGrade*subjectsList.size()))+""); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); return null; } } 使用tdd改写该代码

最新推荐

recommend-type

智能制造的数字化工厂规划qytp.pptx

智能制造的数字化工厂规划qytp.pptx
recommend-type

罗兰贝格:德隆人力资源管理体系gltp.pptx

罗兰贝格:德隆人力资源管理体系gltp.pptx
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

解释minorization-maximization (MM) algorithm,并给出matlab代码编写的例子

Minorization-maximization (MM) algorithm是一种常用的优化算法,用于求解非凸问题或含有约束的优化问题。该算法的基本思想是通过构造一个凸下界函数来逼近原问题,然后通过求解凸下界函数的最优解来逼近原问题的最优解。具体步骤如下: 1. 初始化参数 $\theta_0$,设 $k=0$; 2. 构造一个凸下界函数 $Q(\theta|\theta_k)$,使其满足 $Q(\theta_k|\theta_k)=f(\theta_k)$; 3. 求解 $Q(\theta|\theta_k)$ 的最优值 $\theta_{k+1}=\arg\min_\theta Q(
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合

![实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X2pwZy9BVldpY3ladXVDbEZpY1pLWmw2bUVaWXFUcEdLT1VDdkxRSmQxZXB5R1lxaWNlUjA2c0hFek5Qc3FyRktudFF1VDMxQVl3QTRXV2lhSWFRMEFRc0I1cW1ZOGcvNjQw?x-oss-process=image/format,png) # 1.1 Kafka集群架构 Kafka集群由多个称为代理的服务器组成,这
recommend-type

帮我实现在Androidstudio调用chapgpt并提供源码

首先,你需要运行一个ChitGPT的服务器,然后通过Android应用程序与该服务器进行通信。以下是一个简单的Android应用程序示例,可以与ChitGPT进行通信: 1. 首先,在Android Studio中创建一个新的项目,并添加以下依赖项: ``` implementation 'com.squareup.okhttp3:okhttp:4.9.0' implementation 'com.google.code.gson:gson:2.8.6' ``` 2. 创建一个新的Java类,用于与ChitGPT服务器通信。以下是一个简单的实现: ```java import com.