易语言json解析教程

时间: 2023-08-23 13:14:53 浏览: 138
根据提供的引用内容,易语言中的JSON解析可以通过类_json来实现。在引用[1]中,给出了一个解析JSON数据的示例代码。首先,使用json.解析函数将JSON数据解析为一个布尔值。如果解析成功,可以使用json.取属性函数获取JSON数据中的属性值,并使用调试输出函数打印出来。在引用[2]中,给出了另一个解析JSON数据的示例代码。同样地,使用json.解析函数将JSON数据解析为一个布尔值,然后使用json.取属性对象函数获取JSON数据中的属性对象,并使用调试输出函数打印出来。在引用[3]中,给出了一个解析JSON数组的示例代码。同样地,使用json.解析函数将JSON数据解析为一个布尔值,然后使用json.取属性函数获取JSON数据中的属性值,并使用循环遍历数组中的每个成员,并使用json.取属性对象函数获取成员中的属性对象,并使用调试输出函数打印出来。综上所述,易语言中的JSON解析可以通过类_json来实现,可以根据需要使用不同的函数来获取JSON数据中的属性值或属性对象,并进行相应的处理。
相关问题

易语言 json

易语言是一种编程语言,用于Windows平台的应用程序开发。要在易语言中使用JSON格式,需要使用第三方库或API。 以下是使用易语言内置API进行JSON解析和序列化的示例: 1. JSON解析 ```vb Dim json As String = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}' Dim obj As Variant = JsonLoad(json) MsgBox obj("name") MsgBox obj("age") MsgBox obj("city") ``` 2. JSON序列化 ```vb Dim obj As Variant = {"name": "John", "age": 30, "city": "New York"} Dim json As String = JsonDump(obj) MsgBox json ``` 请注意,这些示例仅适用于易语言5.0及以上版本。如果您使用较早的版本,则需要使用其他方法或第三方库来处理JSON格式。

易语言遍历json数组

易语言是一种面向过程的编程语言,虽然它对于遍历JSON数组的功能支持相对较弱,但我们可以通过自己实现遍历的方法来处理。 首先,我们需要了解JSON数组的结构。JSON数组是由多个JSON对象组成,每个对象都有自己的键值对。在易语言中,我们可以用字符串来表示JSON数组。例如,一个包含两个JSON对象的数组可以表示为:"[{"name":"Tom","age":18},{"name":"Alice","age":20}]"。 我们可以通过以下步骤来遍历这个JSON数组: 1. 首先,将表示JSON数组的字符串赋值给一个变量,如jsonStr。 2. 接下来,先使用Split函数将jsonStr按照"]"分割成多个子字符串,得到一个字符串数组,记为subStrArray。 3. 创建一个循环,遍历subStrArray中的每一个子字符串。 4. 对于每个子字符串,我们需要使用IndexOf函数找到其中的键值对。首先使用IndexOf函数找到第一个"{"的位置,再使用IndexOf函数找到第一个"}"的位置,这样就得到了一个JSON对象的字符串,比如"{"name":"Tom","age":18}"。 5. 对于每个JSON对象的字符串,我们可以使用Split函数将其按照","分割成多个子字符串,得到一个字符串数组,记为kvArray。 6. 创建一个循环,遍历kvArray中的每一个子字符串。 7. 对于每个子字符串,使用Split函数将其按照":"分割成两个子字符串,分别表示键和值,得到一个长度为2的字符串数组,记为pairArray。 8. 在循环中,我们可以通过pairArray[0]获取到键,通过pairArray[1]获取到值。 9. 根据自己的需要,可以将键值对保存到变量中,或者进行其他操作。 通过以上步骤,我们可以遍历JSON数组中的每一个键值对。需要注意的是,由于易语言对于JSON的处理能力较弱,所以以上方法只适用于JSON数组结构比较简单的情况,如果JSON数组嵌套层次较深,以上方法可能会比较繁琐。

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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