この記事では主にPythonの再帰クエリメニューを紹介し、それをJSONのサンプルに変換します。興味のある方は参考にしてください。最近、Python でメニューを作成する必要があり、完了するまでに 2 ~ 3 日かかりました。今はそれをここに記録し、必要な友人がそこから学ぶことができます。注: この記事では、実行不可能な完全なコードを引用していますが、コード環境データベースの重要な部分のみを抜粋しています: mysqlpython: 3.6 テーブル構造 CREATE TABLE `tb_menu` ( `id` varchar(32) NOT NULL コメント '一意の識別'、 `menu_name` varchar(40) DEFAULT NULL コメント 'メニュー名', `menu_url` varchar
1. Python メニューの再帰クエリとデータの JSON 変換の例
はじめに: この記事では主に Python の再帰クエリ メニューと JSON への変換の例を紹介します。参考値を設定し、興味のある友人が参照することができます。
2. JSON-lib フレームワーク、JSON と XML の変換はもう難しくありません
はじめに: Json-lib は Java オブジェクトを JSON 形式の文字列に変換することも、Java オブジェクトを変換することもできますXML 形式のドキュメントに変換でき、JSON 文字列を Java オブジェクトに変換したり、XML 文字列を Java オブジェクトに変換したりすることもできます。
3. Json オブジェクトと文字列の変換、JSON データのスプライシングと JSON の使用方法の詳細な紹介 (概要)
概要: JSON (JavaScript Object Notation) は軽量のデータ交換形式です。この記事では主に JSON オブジェクトと文字列の変換、JSON データの結合、JSON の使用方法の詳細な紹介 (概要) を紹介します。
はじめに: Web サービスを開発するとき、JSON ベースの Web サービス プロトコルを使用することがあります。 Python 言語を使用して開発する場合、その拡張モジュールは JSON 形式のメッセージを直接処理できます。たとえば、Python 2.6 で導入された Python の JSON モジュールは、デフォルトの JSON エンコーダとデコーダを提供しますが、もちろん、他の JSON エンコーダ/デコーダをインストールして使用することもできます。 次のコード スニペットは、Python で JSON を解析する例です。 import json json_in...5. Json オブジェクトと文字列が相互に変換され、JSON データのスプライシングと JSON の使用法が詳しく紹介されています
概要: Json オブジェクトと文字列を相互に変換する、JSON データのスプライシングと JSON の使用方法について詳しく説明します
6. Python で JSON 文字列を変換する
: 私たちWeb を開発している場合、サービスを提供するときに、JSON ベースの Web サービス プロトコルが使用される場合があります。 Python 言語を使用して開発する場合、その拡張モジュールは JSON 形式のメッセージを直接処理できます。たとえば、Python 2.6 で導入された Python の JSON モジュールは、デフォルトの JSON エンコーダとデコーダを提供しますが、もちろん、他の JSON エンコーダ/デコーダをインストールして使用することもできます。 次のコード スニペットは、Python で JSON を解析する例です import json json_in...
7 PHP チュートリアルに興味がある方は参考にしてください。
8. php は配列内のインデックス関連データを json オブジェクトに変換するメソッドを実装します。データ変換 json_PHP チュートリアル
はじめに: php は配列内のインデックス関連データを json オブジェクトに変換するメソッドを実装します。データ変換用のjson。 PHP で配列内のインデックス関連データを JSON オブジェクトに変換する方法を実装します。 データ変換 json この記事では、PHP で配列内のインデックス関連データを JSON オブジェクトに変換する方法について説明します。みんなでシェア
9. データテーブルフィールドのdemand_praiseid型varcharのデフォルトの空文字列を配列に変換する方法
はじめに: {code...} 私が投稿したリクエストは、誰も投稿しなかったものです。クリックしたとき いいねした後、デマンドの demand_praiseid フィールドを取り出して配列に変換し、その uid をこのフィールドに変換したいと思います。まだ完成していませんが、これを自分でやったかどうかはわかりません...
10. php で配列を json に変換する際に問題がある場合は、ぜひご覧ください
はじめに: PHP 配列を JSON に変換する際に問題がある場合は、ぜひご覧ください
【関連 Q&A 推奨事項】:
php - データ テーブル demand_praiseid 型の varchar フィールドを次の方法で配列に変換する方法デフォルトの空の文字列
java - JSON 形式を変換するときに時刻が文字化けする問題
javascript - JSON 形式を変換するために多層括弧を追加します
以上がJSONの変換の詳細な紹介の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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