JS操作JSON总结

SON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式,采用完全独立于语言的文本格式,是理想的数据交换格式。同时,JSON是 JavaScript 原生格式,这意味着在 JavaScript 中处理 JSON数据不须要任何特殊的 API 或工具包。

    本文主要是对JS操作JSON的要领做下总结。

    在JSON中,有两种结构:对象和数组。

    1. 一个对象以“{”(左括号)开始,“}”(右括号)结束。每个“名称”后跟一个“:”(冒号);“‘名称/值’ 对”之间运用 “,”(逗号)分隔。 名称用引号括起来;值如果是字符串则必须用括号,数值型则不须要。例如:

    var o={"xlid":"cxh","xldigitid":123456,"topscore":2000,"topplaytime":"2009-08-20"};

    2. 数组是值(value)的有序集合。一个数组以“[”(左中括号)开始,“]”(右中括号)结束。值之间运用 “,”(逗号)分隔。

    例如:

    var jsonranklist=[{"xlid":"cxh","xldigitid":123456,"topscore":2000,"topplaytime":"2009-08-20"},{"xlid":"zd","xldigitid":123456,"topscore":1500,"topplaytime":"2009-11-20"}];

    为了方便地处理JSON数据,JSON提供了json.js包,下载地址:http://www.json.org/json.js

    在数据传输流程中,json是以文本,即字符串的形式传递的,而JS操作的是JSON对象,所以,JSON对象和JSON字符串之间的相互转换是关键。例如:

    JSON字符串:

    var str1 = '{ "name": "cxh", "sex": "man" }';

    JSON对象:

    var str2 = { "name": "cxh", "sex": "man" };

    一、JSON字符串转换为JSON对象

    要运用上面的str1,必须运用下面的要领先转化为JSON对象:

    //由JSON字符串转换为JSON对象

    var obj = eval('(' + str + ')');

或者

 

    var obj = str.parseJSON(); //由JSON字符串转换为JSON对象

    或者

    var obj = JSON.parse(str); //由JSON字符串转换为JSON对象

    然后,就可以这样读取:

    Alert(obj.name);

    Alert(obj.sex);

    特别留心:如果obj本来就是一个JSON对象,那么运用 eval()函数转换后(哪怕是多次转换)还是JSON对象,但是运用 parseJSON()函数处理后会有疑问(抛出语法异常)。

    二、可以运用 toJSONString()或者全局要领 JSON.stringify()将JSON对象转化为JSON字符串。

    例如:

    var last=obj.toJSONString(); //将JSON对象转化为JSON字符

    或者

    var last=JSON.stringify(obj); //将JSON对象转化为JSON字符

    alert(last);

    留心:

    上面的多个要领中,除了eval()函数是js自带的之外,其他的多个要领都来自json.js包。新版本的 JSON 修改了 API,将 JSON.stringify() 和 JSON.parse() 两个要领都注入到了 Javascript 的内建对象里面,前者变成了 Object.toJSONString(),而后者变成了 String.parseJSON()。如果提示找不到toJSONString()和parseJSON()要领,则说明您的json包版本太低。


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内容概要:本文详细探讨了基于MATLAB/SIMULINK的多载波无线通信系统仿真及性能分析,重点研究了以OFDM为代表的多载波技术。文章首先介绍了OFDM的基本原理和系统组成,随后通过仿真平台分析了不同调制方式的抗干扰性能、信道估计算法对系统性能的影响以及同步技术的实现与分析。文中提供了详细的MATLAB代码实现,涵盖OFDM系统的基本仿真、信道估计算法比较、同步算法实现和不同调制方式的性能比较。此外,还讨论了信道特征、OFDM关键技术、信道估计、同步技术和系统级仿真架构,并提出了未来的改进方向,如深度学习增强、混合波形设计和硬件加速方案。; 适合人群:具备无线通信基础知识,尤其是对OFDM技术有一定了解的研究人员和技术人员;从事无线通信系统设计与开发的工程师;高校通信工程专业的高年级本科生和研究生。; 使用场景及目标:①理解OFDM系统的工作原理及其在多径信道环境下的性能表现;②掌握MATLAB/SIMULINK在无线通信系统仿真中的应用;③评估不同调制方式、信道估计算法和同步算法的优劣;④为实际OFDM系统的设计和优化提供理论依据和技术支持。; 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析,还附带了大量的MATLAB代码示例,便于读者动手实践。建议读者在学习过程中结合代码进行调试和实验,以加深对OFDM技术的理解。此外,文中还涉及了一些最新的研究方向和技术趋势,如AI增强和毫米波通信,为读者提供了更广阔的视野。
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