基于JKDBModel类实现存储时候在某些情况下储存失败的解决方案

文章介绍了如何使用NSData+YYAdd扩展和JKDBModel来处理数据存储的问题。当遇到FMDB无法存储的数据类型时,通过将数据转换为Base64编码进行存储。在存储和取出数据时,确保了转码过程的对应性,以保证数据的完整性和一致性。

提示:使用了 NSData+YYAdd , JKDBModel

文章目录


前言

为了实现简单数据存储,通过使用JKDBModel简单实现。但是在存储接口返回值时,会出现有的接口返回值存储失败,有的成功。通过简单分析问题出现在返回值数据类型fmdb无法存储。简单思路就是将无法存储数据转成base64


注意:操作base64是通过 NSData+YYAdd实现

一、存储

以前是 

[[NSString alloc] initWithData:jsonData encoding:NSUTF8StringEncoding]; 这样在特殊数据比如有网页标签的时候JKDBModel就可能出现存失败的情况。

优化后:

- (NSString *)dictionaryToJson:(NSDictionary *)dic {
    if (dic == nil) {
        return nil;
    }
    NSError *parseError = nil;
    NSData *jsonData = [NSJSONSerialization dataWithJSONObject:dic options:NSJSONWritingFragmentsAllowed error:&parseError];
    if (parseError) {
        return nil;
    }
    return [jsonData base64EncodedString];
}

二、取出数据

需要和存储过程对应上,怎么存的怎么取

(以前是: NSData *jsonData = [jsonString dataUsingEncoding:NSUTF8StringEncoding])

- (NSDictionary *)dictionaryWithBase64JsonString:(NSString *)jsonString {
    if (jsonString == nil) {
        return nil;
    }
    NSData *jsonData = [NSData dataWithBase64EncodedString:jsonString];
    NSError *err;
    NSDictionary *dic = [NSJSONSerialization JSONObjectWithData:jsonData
                                                        options:NSJSONReadingMutableContainers
                                                          error:&err];

    if (err) {
        NSLog(@"json解析失败:%@", err);
        return nil;
    }
    return dic;
}


总结

转码过程要对应

【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究展开,重点介绍基于Matlab的代码实现方法。文章系统阐述了遍历理论的基本概念、动态模态分解(DMD)的数学原理及其与库普曼算子谱特性之间的内在联系,展示了如何通过数值计算手段分析非线性动力系统的演化行为。文中提供了完整的Matlab代码示例,涵盖数据驱动的模态分解、谱分析及可视化过程,帮助读者理解并复现相关算法。同时,文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用场景,体现出该方法在复杂系统建模与分析中的广泛适用性。; 适合人群:具备一定动力系统、线性代数与数值分析基础,熟悉Matlab编程,从事控制理论、流体力学、信号处理或数据驱动建模等领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解库普曼算子理论及其在非线性系统分析中的应用;②掌握动态模态分解(DMD)算法的实现与优化;③应用于流体动力学、气候建模、生物系统、电力系统等领域的时空模态提取与预测;④支撑高水平论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段调试运行,对照理论推导加深理解;推荐参考文中提及的相关研究方向拓展应用场景;鼓励在实际数据上验证算法性能,并尝试改进与扩展算法功能。
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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