定时将数据转换为JSON并上传的实现方法

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0 下载量 143 浏览量 更新于2024-10-05 收藏 1.24MB ZIP 举报
资源摘要信息:"Json.zip_JSON_JSON上传数据" 在本文档中,我们将详细探讨标题中的关键概念和组件。首先,“Json.zip”指的可能是一个压缩文件包,其中包含了与JSON(JavaScript Object Notation)相关的内容。JSON是一种轻量级的数据交换格式,易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成。 JSON格式被广泛应用于Web应用中,因为它可以很容易地通过网络从服务器传输到客户端,并且可以被多种编程语言所支持。它使用一种基于文本的格式,结构上类似于JavaScript的对象字面量,可以存储或传输数据对象。 描述中提到的“timer定时转json串并上传”涉及到定时任务(timer)的概念。定时任务是一种操作系统或编程语言提供的功能,允许程序在特定时间或在一定时间间隔后执行特定操作。在这里,它被用于将数据转换为JSON字符串格式(json串)并上传数据。这通常涉及后端服务器的编程操作,可能用到的技术栈包括但不限于JavaScript (Node.js)、Python、Java等。 “一句话可以概括功能”的描述方式表明,该系统或程序被设计为自动化执行数据上传任务,而无需人工干预。简而言之,这是一个后台服务或守护进程,它定时地将某些数据格式化为JSON字符串,并通过HTTP或其它网络协议上传到远程服务器。 在标签中,“json”和“json上传数据”再次强调了文档的重点是JSON数据处理以及上传相关的知识。JSON上传数据的过程可能涉及以下几个关键步骤: 1. 数据采集:从数据库或应用中获取需要上传的数据。 2. 数据格式化:将数据对象按照JSON格式进行序列化,即转换为JSON字符串。 3. 网络请求:通过编程构建一个网络请求,把JSON字符串作为请求体发送。 4. 请求处理:远程服务器接收到请求后进行解析,并将数据存储在数据库或进行后续处理。 5. 错误处理:在数据上传过程中可能出现的错误需要被捕捉和处理。 整个流程可能涉及到的技术和知识点包括: - JSON数据的序列化与反序列化。 - 网络编程,特别是HTTP请求的发送和处理。 - 定时任务的设置和调度,如使用cron作业(Linux系统)或Scheduled Tasks(Windows系统)。 - 编程语言中的时间模块,例如Python中的`time`模块或JavaScript中的`setTimeout`和`setInterval`函数。 - 数据传输的安全性,可能需要使用HTTPS协议加密数据传输过程。 - 后端开发技术,如使用Node.js、Python的Flask/Django框架或Java的Spring Boot框架来处理HTTP请求。 - 异常处理机制,确保在上传过程中出现的任何问题能够被妥善处理,并记录相关日志。 最后,由于提供的文件名称列表中只有一个“Json”,我们无法从文件名推断出更多的信息。然而,这进一步暗示了文件内容的焦点是JSON数据及其相关操作,可能是用于教学目的的脚本示例、API文档、或者是配置文件等。 在进行JSON数据处理和上传时,开发者需要注意数据的安全性和隐私保护。对于敏感数据,必须确保在传输过程中加密,并在服务器端进行安全存储。此外,对于大规模数据的处理,还需要考虑到性能优化,比如使用批处理、异步上传等方式来提高效率。 综上所述,文档中的知识点覆盖了JSON的基本概念、数据序列化、网络请求、定时任务、以及数据上传流程等多个方面。这些知识是当今Web开发和数据交换领域的基础,对于任何涉及网络数据交互的IT专业人员来说,都是必须掌握的核心技能。

import json import base64 from PIL import Image import io import cv2 import numpy as np from ultralytics import YOLO import supervision as sv def init_context(context): context.logger.info("Init context... 0%") model_path = "yolov8m-seg.pt" # YOLOV8模型放在nuclio目录下构建 model = YOLO(model_path) # Read the DL model context.user_data.model = model context.logger.info("Init context...100%") def handler(context, event): context.logger.info("Run yolo-v8-seg model") data = event.body buf = io.BytesIO(base64.b64decode(data["image"])) threshold = float(data.get("threshold", 0.35)) context.user_data.model.conf = threshold image = Image.open(buf) yolo_results = context.user_data.model(image, conf=threshold)[0] labels = yolo_results.names detections = sv.Detections.from_yolov8(yolo_results) detections = detections[detections.confidence > threshold] masks = detections.xy conf = detections.confidence class_ids = detections.class_id results = [] if masks.shape[0] > 0: for label, score, mask in zip(class_ids, conf, masks): # 将mask转换为轮廓 contours, _ = cv2.findContours(mask.astype(np.uint8), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: points = [] for point in contour: x = point[0][0] y = point[0][1] points.append([x, y]) results.append({ "confidence": str(score), "label": labels.get(label, "unknown"), "points": points, "type": "polygon",}) return context.Response(body=json.dumps(results), headers={}, content_type='application/json', status_code=200)不用supervision 包 用别的方式解析

2023-07-16 上传