[{"fieldName":"activity_desc","fieldValue":"45","op":"=="},{"fieldName":"","fieldValue":"","op":"and"},{"fieldName":"activity_desc","fieldValue":"44","op":"<="}] 将类似于这样的json字符串 解析成对象 前面作为字段 中间作为条件 用java代码处理一下 请给出代码示例

时间: 2023-07-08 18:47:15 浏览: 30
可以使用Jackson库来解析JSON字符串,并使用Java对象来表示条件。下面是一个示例代码: ```java import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonProperty; import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import java.util.List; public class Condition { @JsonProperty("fieldName") private String fieldName; @JsonProperty("fieldValue") private String fieldValue; @JsonProperty("op") private String op; public String getFieldName() { return fieldName; } public void setFieldName(String fieldName) { this.fieldName = fieldName; } public String getFieldValue() { return fieldValue; } public void setFieldValue(String fieldValue) { this.fieldValue = fieldValue; } public String getOp() { return op; } public void setOp(String op) { this.op = op; } public static void main(String[] args) throws JsonProcessingException { String json = "[{\"fieldName\":\"activity_desc\",\"fieldValue\":\"45\",\"op\":\"==\"},{\"fieldName\":\"\",\"fieldValue\":\"\",\"op\":\"and\"},{\"fieldName\":\"activity_desc\",\"fieldValue\":\"44\",\"op\":\"<=\"}]"; ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); List<Condition> conditions = mapper.readValue(json, mapper.getTypeFactory().constructCollectionType(List.class, Condition.class)); for (Condition condition : conditions) { System.out.println(condition.getFieldName() + " " + condition.getOp() + " " + condition.getFieldValue()); } } } ``` 该代码定义了一个名为`Condition`的类,该类具有三个字段`fieldName`,`fieldValue`和`op`,这些字段分别代表条件中的字段名称,字段值和运算符。然后我们使用Jackson库将JSON字符串转换为`List<Condition>`对象,并遍历该对象来打印出每个条件的字段名,运算符和字段值。

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import arcpy # 获取参数 input_features = arcpy.GetParameterAsText(0) join_field = arcpy.GetParameterAsText(1) target_feature = arcpy.GetParameterAsText(2) target_field = arcpy.GetParameterAsText(3) area_threshold = arcpy.GetParameterAsText(4) # 创建空间连接 join_result = arcpy.SpatialJoin_analysis(input_features, target_feature, "in_memory/spatial_join", "JOIN_ONE_TO_ONE", "KEEP_ALL", "", "INTERSECT") # 使用MakeFeatureLayer创建要素图层,并使用AddFieldDelimiters处理字段名称 join_layer = arcpy.management.MakeFeatureLayer(join_result, "join_layer").getOutput(0) join_field_name = arcpy.AddFieldDelimiters(join_layer, join_field) # 使用SelectLayerByAttribute选择重叠面积大于阈值的要素 arcpy.management.SelectLayerByAttribute(join_layer, "NEW_SELECTION", "Shape_Area > " + str(area_threshold)) # 使用SummaryStatistics工具进行面积求和 summary_table = arcpy.Statistics_analysis(join_layer, "in_memory/summary_table", [["Shape_Area", "SUM"]], join_field_name) # 使用TableToNumPyArray将结果转换为字典 sum_dict = {} with arcpy.da.TableToNumPyArray(summary_table, [join_field, "SUM_Shape_Area"]) as arr: for row in arr: sum_dict[row[0]] = row[1] # 使用UpdateCursor更新目标要素类的目标字段 with arcpy.da.UpdateCursor(target_feature, [target_field, join_field], sql_clause=(None, "ORDER BY OBJECTID"),) as cursor: for row in cursor: join_value = row[1] if join_value in sum_dict: area_sum = sum_dict[join_value] row[0] = area_sum cursor.updateRow(row) # 导出结果 output_feature = arcpy.GetParameterAsText(5) arcpy.CopyFeatures_management(target_feature, output_feature)运行错误:Traceback (most recent call last): File "D:\实验2\空间连接.py", line 25, in <module> AttributeError: __exit__ 执行(ccc)失败。请改正代码

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