解析JSON文档:生成jq和xpath路径集

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资源摘要信息:"json_to_paths是一个命令行工具,它能够帮助用户深入理解任意JSON文件的结构。它的主要功能是提取JSON文档中的信息,并将其转换为'jq'和'xpath'的路径集合,这使得用户可以利用jq工具对JSON数据进行进一步的处理。jq是一个轻量级并且灵活的命令行JSON处理器,它支持一种强大的查询语言,可以用来在JSON数据中执行复杂的操作。而xpath是一种在XML文档中查找信息的语言,同样可以用于数据的查询和处理。json_to_paths工具因此提供了一种方式,使得在JSON文件上实现类似XML的查询功能。 该工具的使用方法是,首先确保已经安装了jq。jq通常可以通过操作系统的软件包管理器进行安装。之后,用户可以通过curl命令下载一个测试JSON文件,并使用json_to_paths工具生成jq路径。最后,通过查看生成的路径文件,用户可以了解JSON文件的结构,并使用jq等工具对数据进行处理。 具体步骤包括: 1. 使用curl命令下载JSON文件: `curl -sL *** > testdata.json` 这条命令会将指定的JSON文件下载到本地,并保存为testdata.json。 2. 使用json_to_paths工具生成jq路径: `./json2jqpath.jq testdata.json > testdata.jqpath` 这条命令会将testdata.json中的信息转换成jq可以使用的路径格式,并将结果输出到testdata.jqpath文件中。 3. 查看生成的路径文件: `cat testdata.jqpath` 执行这条命令后,用户可以查看到JSON文件的路径结构,了解数据如何组织。 json_to_paths工具主要面向那些需要通过命令行来深入了解和处理JSON数据的用户,尤其是那些希望将jq工具应用于JSON处理的用户。此外,由于生成的路径与XML的xpath格式相似,因此也可以方便那些熟悉xpath的用户上手使用。" 【标题】:"json_to_paths:将JSON文档提取到'jq'和'xpath'的路径集合中" 【描述】:"JSON到jq路径或XML xpath 目的 通过命令行深入了解任意JSON文件的结构。 提供用于通过“ jq”以及其他打算与XML xpath一起使用的其他工具进行进一步处理的构造块。 要求 安装了jq请参阅 (很可能是与软件包管理器一起安装的。) 这个ropo用于的一个内衬jq脚本 用法 从看起来整洁的随机(对我而言)测试JSON文件 curl -sL *** > testdata.json 生成jq路径的结果 ./json2jqpath.jq testdata.json > testdata.jqpath 注意:组成格式后缀.jqpath cat testdata.jqpath . .response .respons" 【标签】:"json jq xpaths JSONiq" 【压缩包子文件的文件名称列表】: json_to_paths-master

解释代码 #加载数据 path_absolute_log = r"F:\数据处理比赛\BDC2023\处理数据log" paths_log_file = os.listdir(path_absolute_log) #获取绝对路径 def make_paths_absolute(paths_file): path_absolute = path_absolute_log paths_absolute_file = os.path.join(path_absolute,paths_file) return paths_absolute_file paths_absolute_log_file = list(map(make_paths_absolute,paths_log_file)) #对表格处理 path_absolute_log_file = r"F:\数据处理比赛\BDC2023\处理数据log\4ff8b802-0d87-11ee-af51-525400d4ffe4_log.csv" def form_data(path_absolute_log_file): data_log = pd.read_csv(path_absolute_log_file) data_log.insert(data_log.shape[1], 'id_score', np.nan) data_log.insert(data_log.shape[1], 'id', os.path.basename(path_absolute_log_file)[:-8]) data_log_message = data_log['message'] def jieba_data(data): data_log_jieba_message = [] data_log_jieba_message.append(','.join(jieba.cut_for_search(data))) print(data_log_jieba_message) return data_log_jieba_message data_log_jieba_message = data_log_message.map(jieba_data) def form_work(data): feature_words = ['bug','ERROR','WARNING','error','WARN','empty','错误','失败','未登录'] set_data = set(str(data)[2:-2].split(',')) set_feature_words = set(feature_words) set_mysql = set('mysql') score = [] if set_data.intersection(set_feature_words): score.append() if set_mysql.intersection(set_feature_words): score.append('LTE4MDK5Mzk2NjU1NiM1ODIONDC=') score = str(score)[2:-2] print(score) return score data_log['id_score'] = data_log_jieba_message.map(form_work) return data_log data_log = form_data(path_absolute_log_file)

2023-07-11 上传

修改以下代码使其能够输出模型预测结果: def open_image(self): file_dialog = QFileDialog() file_paths, _ = file_dialog.getOpenFileNames(self, "选择图片", "", "Image Files (*.png *.jpg *.jpeg)") if file_paths: self.display_images(file_paths) def preprocess_images(self, image_paths): data_transform = transforms.Compose([ transforms.CenterCrop(150), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) self.current_image_paths = [] images = [] for image_path in image_paths: image = Image.open(image_path) image = data_transform(image) image = torch.unsqueeze(image, dim=0) images.append(image) self.current_image_paths.append(image_path) return images def predict_images(self): if not self.current_image_paths: return for i, image_path in enumerate(self.current_image_paths): image = self.preprocess_image(image_path) output = self.model(image) predicted_class = self.class_dict[output.argmax().item()] self.result_labels[i].setText(f"Predicted Class: {predicted_class}") self.progress_bar.setValue((i+1)*20) def display_images(self, image_paths): for i, image_path in enumerate(image_paths): image = QImage(image_path) image = image.scaled(300, 300, Qt.KeepAspectRatio) if i == 0: self.image_label_1.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 1: self.image_label_2.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 2: self.image_label_3.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 3: self.image_label_4.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 4: self.image_label_5.setPixmap(QPixmap.fromImage(image))

2023-05-29 上传

import os import cv2 import numpy as np from whale_optimization_algorithm import WhaleOptimizationAlgorithm # 定义图像增强函数 def image_enhancement(img): # 在此处添加对图像的增强操作 return img # 定义鲸鱼优化算法的适应度函数 def fitness_function(x): # 在此处添加对图像增强参数的处理和应用 # 返回适应度值 return 0 # 获取文件夹中所有图像的路径 def get_image_paths(folder_path): image_paths = [] for file_name in os.listdir(folder_path): if file_name.endswith('.jpg') or file_name.endswith('.png'): image_paths.append(os.path.join(folder_path, file_name)) return image_paths # 读取图像并进行增强 def enhance_images(image_paths): for image_path in image_paths: # 读取图像 img = cv2.imread(image_path) # 进行图像增强 enhanced_img = image_enhancement(img) # 保存增强后的图像到另一个文件夹中 new_image_path = image_path.replace('original', 'enhanced') cv2.imwrite(new_image_path, enhanced_img) # 使用鲸鱼优化算法对图像进行增强 def enhance_images_with_woa(image_paths): for image_path in image_paths: # 读取图像 img = cv2.imread(image_path) # 定义鲸鱼优化算法参数 woa = WhaleOptimizationAlgorithm(fitness_function, 10, 50, 100, 2, -2, 2) # 进行图像增强 enhanced_img = image_enhancement(img) # 保存增强后的图像到另一个文件夹中 new_image_path = image_path.replace('original', 'enhanced') cv2.imwrite(new_image_path, enhanced_img)在image_enhancement函数中添加适合的函数,在fitness_function中添加合适的函数

2023-06-11 上传