"data":"{\"attackCounts\":0.0,\"currentNum\":0.0,\"successPercent\":\"0.00%\",\"date\":\"2024-09-26\"}" 在JAVA中我要去掉\

在Java中，如果你有一个JSON字符串，如`"data":"{\"attackCounts\":0.0,\"currentNum\":0.0,\"successPercent\":\"0.00%\",\"date\":\"2024-26\"}"`，并且你想移除其中的反斜杠`\`，你应该注意的是，这里 `\` 并非真正的转义字符，它本身并不是一个特殊字符需要被替换。实际上，这里的 `\` 是作为JSON字符串的一部分出现的，用于表示字符串中的下一个字符是一个转义字符，比如`\n` 表示换行符。

如果你想处理这种形式的数据，你通常会解析这个JSON字符串，而不是简单地替换`\`。如果你需要从JSON字符串中获取原始数据，可以使用如`org.json.JSONObject`或第三方库如Jackson或Gson来进行解析。然后，你可以直接访问和操作键对应的值，不需要手动去除`\`。

例如，使用`org.json.JSONObject`：

import org.json.JSONObject;
JSONObject json = new JSONObject("{\"attackCounts\":0.0,\"currentNum\":0.0,\"successPercent\":\"0.00%\",\"date\":\"2024-09-26\"}");
double attackCounts = json.getDouble("attackCounts");
// 等待更多key的操作...

相关问题

請你幫我檢from flask import Flask, render_template, request, redirect import openpyxl app = Flask(__name__) # 首页，录入数据页面 @app.route('/', methods=['GET', 'POST']) def index(): if request.method == 'POST': # 从表单中获取数据 confirm_date = request.form['confirm_date'] shift = request.form['shift'] machine_model = request.form['machine_model'] issue = request.form['issue'] issue_qty = request.form['issue_qty'] note = request.form['note'] # 打开Excel文件并写入数据 wb = openpyxl.load_workbook('D:/data.xlsx') ws = wb.active row_count = ws.max_row ws.cell(row=row_count+1, column=1, value=confirm_date) ws.cell(row=row_count+1, column=2, value=shift) ws.cell(row=row_count+1, column=3, value=machine_model) ws.cell(row=row_count+1, column=4, value=issue) ws.cell(row=row_count+1, column=5, value=int(issue_qty)) ws.cell(row=row_count+1, column=6, value=note) wb.save('D:/data.xlsx') return redirect('/') else: return render_template('index.html') # 查询记录页面 @app.route('/search_record', methods=['GET', 'POST']) def search_record(): if request.method == 'POST': # 从表单中获取查询条件 start_date = request.form['start_date'] end_date = request.form['end_date'] machine_model = request.form['machine_model'] # 打开Excel文件并查询数据 wb = openpyxl.load_workbook('D:/data.xlsx') ws = wb.active data = [] for row in ws.iter_rows(min_row=2): if start_date <= str(row[0].value) <= end_date: if row[2].value == machine_model or machine_model == '全部': data.append([row[0].value, row[1].value, row[2].value, row[3].value, row[4].value, row[5].value]) return render_template('search_record.html', data=data) else: return render_template('search_record.html') if __name__ == '__main__': app.run(debug=True,host="0.0.0.0")

这段代码看起来没有语法错误，但需要确保您已经正确安装了 Flask 和 openpyxl 库。此外，需要确保您的 Excel 文件 'D:/data.xlsx' 存在并且可写。在使用 openpyxl 时，建议您使用上下文管理器来打开并保存文件，这可以确保在使用文件后正确关闭文件。下面是更新后的代码：

from flask import Flask, render_template, request, redirect
import openpyxl

app = Flask(__name__)

# 首页，录入数据页面
@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def index():
    if request.method == 'POST':
        # 从表单中获取数据
        confirm_date = request.form['confirm_date']
        shift = request.form['shift']
        machine_model = request.form['machine_model']
        issue = request.form['issue']
        issue_qty = request.form['issue_qty']
        note = request.form['note']
        
        # 打开Excel文件并写入数据
        with openpyxl.load_workbook('D:/data.xlsx') as wb:
            ws = wb.active
            row_count = ws.max_row
            ws.cell(row=row_count+1, column=1, value=confirm_date)
            ws.cell(row=row_count+1, column=2, value=shift)
            ws.cell(row=row_count+1, column=3, value=machine_model)
            ws.cell(row=row_count+1, column=4, value=issue)
            ws.cell(row=row_count+1, column=5, value=int(issue_qty))
            ws.cell(row=row_count+1, column=6, value=note)
            wb.save('D:/data.xlsx')
            
        return redirect('/')
    else:
        return render_template('index.html')

# 查询记录页面
@app.route('/search_record', methods=['GET', 'POST'])
def search_record():
    if request.method == 'POST':
        # 从表单中获取查询条件
        start_date = request.form['start_date']
        end_date = request.form['end_date']
        machine_model = request.form['machine_model']
        
        # 打开Excel文件并查询数据
        with openpyxl.load_workbook('D:/data.xlsx') as wb:
            ws = wb.active
            data = []
            for row in ws.iter_rows(min_row=2):
                if start_date <= str(row[0].value) <= end_date:
                    if row[2].value == machine_model or machine_model == '全部':
                        data.append([row[0].value, row[1].value, row[2].value, row[3].value, row[4].value, row[5].value])
                        
        return render_template('search_record.html', data=data)
    else:
        return render_template('search_record.html')

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True, host="0.0.0.0")

注意：在生产环境中，不建议使用 Flask 的调试模式。如果您要在生产环境中运行应用程序，请将 `debug=True` 更改为 `debug=False`。

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] import tushare as ts import os import tushare as ts ts.set_token('bb00bf226ce5a2f24de40a18c62596d511508ecc4b83b7c62b17b86d') pro = ts.pro_api() def get_data(code,start,end): df=pro.daily(ts_code=code,autype='qfq',start_date=start,end_date=end) print(df) df.index = pd.to_datetime(df.trade_date) #设置把日期作为索引 #df['ma'] = 0.0 # Backtrader需要用到 #df['openinterest'] = 0.0 # Backtrader需要用到 #定义两个新的列ma和openinterest df = df[['open', 'high', 'low', 'close', 'vol']] #重新设置df取值，并返回df return df def acquire_code(): #只下载一只股票数据，且只用CSV保存 未来可以有自己的数据库 inp_code =input('600893.SH') inp_start = input('2019-01-01') inp_end = input('2020-01-01') df = get_data(inp_code,inp_start,inp_end) print(df.info()) #输出统计各列的数据量 print("—"*30) #分割线 print(df.describe()) #输出常用统计参数 df.sort_index(inplace=True) #把股票数据按照时间正序排列 path = os.path.join(os.path.join(os.getcwd(), "D:\学习\AI\project\pythonProject-tushare\data"), inp_code + "yy.csv") #os.path地址拼接，''数据地址''为文件保存路径 # path = os.path.join(os.path.join(os.getcwd(),"数据地址"),inp_code+"_30M.csv") df.to_csv(path) acquire_code() 代码修正

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
import tushare as ts
import os

ts.set_token('bb00bf226ce5a2f24de40a18c62596d511508ecc4b83b7c62b17b86d')
pro = ts.pro_api()

def get_data(code,start,end):
df=pro.daily(ts_code=code,autype='qfq',start_date=start,end_date=end)
print(df)
df.index = pd.to_datetime(df.trade_date)
#设置把日期作为索引
#df['ma'] = 0.0 # Backtrader需要用到
#df['openinterest'] = 0.0 # Backtrader需要用到
#定义两个新的列ma和openinterest
df = df[['open', 'high', 'low', 'close', 'vol']]
#重新设置df取值，并返回df
return df

def acquire_code():
#只下载一只股票数据，且只用CSV保存
#未来可以有自己的数据库
inp_code =input('请输入股票代码:')
inp_start = input('请输入开始日期(如:2019-01-01):')
inp_end = input('请输入结束日期(如:2020-01-01):')
df = get_data(inp_code,inp_start,inp_end)
print(df.info())
#输出统计各列的数据量
print("-"*30)
#分割线
print(df.describe())
#输出常用统计参数
df.sort_index(inplace=True)
#把股票数据按照时间正序排列
path = os.path.join(os.path.join(os.getcwd(),"data"), inp_code + ".csv")
#os.path地址拼接，''数据地址''为文件保存路径
# path = os.path.join(os.path.join(os.getcwd(),"数据地址"),inp_code+"_30M.csv")
df.to_csv(path)

acquire_code()