【Json】使用json的一些技巧

前端领域JSON在缓存中的使用技巧 本文旨在为前端开发者提供一套完整的JSON数据缓存使用指南。JSON在浏览器缓存中的存储方式多种缓存策略的比较与选择性能优化与内存管理技巧实际项目中的应用案例首先介绍JSON和缓存的基本概念然后分析核心原理和技术实现接着提供实际代码示例和项目案例最后讨论未来发展趋势和挑战: 一种轻量级的数据交换格式,易于人阅读和编写,也易于机器解析和生成缓存(Cache): 临时存储数据的组件,用于加速后续对相同数据的访问序列化(Serialization) 阅读详情

json这种数据格式很简便,在开发中经常用到,这次我们来谈谈关于json的一些使用技巧。


若返回的是json数据,直接返回到前台访问的话只会提示object,但不会显示json里面的具体内容,如:

var aaa = {xxx:yyy,mmm:nnn};

console.log(aaa);      //[object object]


如果想要知道aaa的具体内容是什么,需要先把json转换为string字符串,再打印。如:

var jsonToString = JSON.stringify(aaa);

console.log(jsonToString);   // {xxx:yyy,mmm:nnn}


这里可以总结一下json和string互相转换的方式:

json转成string :使用函数 JSON.stringify(json);

string转成json:使用函数 JSON.parse(string);

需要注意的是,虽然eval()方法也可以把string转换成json,但eval()是一个危险的函数,容易受到攻击者的脚本注入,不提倡使用该函数。


通常,遍历json数据获取key和value值也是很经常发生的事,尤其是json数组的遍历,在此提供关于遍历json的参考链接:

http://www.nowamagic.net/javascript/js_TraversalJson.php

遍历json的所有key和value(无法知道key时):

http://blog.youkuaiyun.com/love__coder/article/details/7532616


另外还需要注意的是,单独获取json的value值时,外面是没有引号的。但是当把value值写入json中的value位置时,就会自动补全双引号,因为json会自动认为这是value值,自动加引号。要预防出现两个双引号而导致后续获取数据出错的情况。


Author:致知

Sign:路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。



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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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