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JSONObject.parseObject(JSON.toJSONString(item, SerializerFeature.WriteMapNullValue), LinkedHashMap.class)

时间: 2025-03-14 16:06:32 浏览: 45
### 如何使用 `JSONObject.parseObject` 将 JSON 字符串（包含 `WriteMapNullValue` 特性）正确转换为 `LinkedHashMap` 为了确保 JSON 字符串能够被正确解析并保留键值对的顺序，同时支持 `SerializerFeature.WriteMapNullValue` 序列化特性，可以通过指定目标类型为 `LinkedHashMap` 并启用 `Feature.OrderedField` 来完成此操作。 以下是具体方法： 通过调用 `JSON.parseObject(content, LinkedHashMap.class, Feature.OrderedField)` 方法，可以将 JSON 字符串解析为一个有序的 `LinkedHashMap` 实例[^3]。该方法不仅保持了字段的原始顺序，还允许处理可能存在的空值情况。 下面是一个完整的代码示例来展示这一过程： ```java import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.alibaba.fastjson.Feature; import com.alibaba.fastjson.serializer.SerializerFeature; import java.util.LinkedHashMap; import java.util.Map; public class JsonExample { public static void main(String[] args) { String content = "{\"text1\":null,\"text2\":\"456\",\"text3\":\"789\"}"; // 使用 SerializerFeature.WriteMapNullValue 进行序列化 String serializedContent = JSON.toJSONString(JSON.parseObject(content), SerializerFeature.WriteMapNullValue); // 反序列化为 LinkedHashMap，并保留字段顺序 LinkedHashMap<String, Object> result = JSON.parseObject(serializedContent, LinkedHashMap.class, Feature.OrderedField); System.out.println(result.toString()); } } ``` 上述代码中，`SerializerFeature.WriteMapNullValue` 确保在序列化过程中不会忽略值为 `null` 的字段[^5]；而 `Feature.OrderedField` 则保证了解析后的 `LinkedHashMap` 中字段的顺序与原 JSON 字符串一致。 #### 注意事项 - 如果未指定 `Feature.OrderedField` 参数，则最终得到的 `Map` 对象可能是无序的 `HashMap` 或其他类型的映射结构[^1]。 - 当需要严格控制字段顺序时，推荐始终显式声明目标容器类型以及附加功能选项。 ---
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package com.app.controller; import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.annotation.IgnoreAuth; import com.baidu.aip.face.AipFace; import com.baidu.aip.face.MatchRequest; import com.baidu.aip.util.Base64Util; import com.baomidou.mybatisplus.mapper.EntityWrapper; import com.entity.ConfigEntity; import com.service.CommonService; import com.service.ConfigService; import com.utils.BaiduUtil; import com.utils.FileUtil; import com.utils.R; import com.utils.StringUtil; import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import org.json.JSONObject; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.web.bind.annotation.*; import javax.servlet.http.HttpServletRequest; import java.io.File; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.IOException; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.*; /** * 通用接口 */ @RestController public class CommonController{ private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(CommonController.class); @Autowired private CommonService commonService; @Autowired private ConfigService configService; private static AipFace client = null; private static String BAIDU_DITU_AK = null; @RequestMapping("/location") public R location(String lng,String lat) { if(BAIDU_DITU_AK==null) { BAIDU_DITU_AK = configService.selectOne(new EntityWrapper<ConfigEntity>().eq("name", "baidu_ditu_ak")).getValue(); if(BAIDU_DITU_AK==null) { return R.error("请在配置管理中正确配置baidu_ditu_ak"); } } Map<String, String> map = BaiduUtil.getCityByLonLat(BAIDU_DITU_AK, lng, lat); return R.ok().put("data", map); } /** * 人脸比对 * * @param face1 人脸1 * @param face2 人脸2 * @return */ @RequestMapping("/matchFace") public R matchFace(String face1, String face2, HttpServletRequest request) { if(client==null) { /*String AppID = configService.selectOne(new EntityWrapper<ConfigEntity>().eq("name", "AppID")).getValue();*/ String APIKey = configService.selectOne(new EntityWrapper<ConfigEntity>().eq("name", "APIKey")).getValue(); String SecretKey = configService.selectOne(new EntityWrapper<ConfigEntity>().eq("name", "SecretKey")).getValue(); String token = BaiduUtil.getAuth(APIKey, SecretKey); if(token==null) { return R.error("请在配置管理中正确配置APIKey和SecretKey"); } client = new AipFace(null, APIKey, SecretKey); client.setConnectionTimeoutInMillis(2000); client.setSocketTimeoutInMillis(60000); } JSONObject res = null; try { File file1 = new File(request.getSession().getServletContext().getRealPath("/upload")+"/"+face1); File file2 = new File(request.getSession().getServletContext().getRealPath("/upload")+"/"+face2); String img1 = Base64Util.encode(FileUtil.FileToByte(file1)); String img2 = Base64Util.encode(FileUtil.FileToByte(file2)); MatchRequest req1 = new MatchRequest(img1, "BASE64"); MatchRequest req2 = new MatchRequest(img2, "BASE64"); ArrayList<MatchRequest> requests = new ArrayList<MatchRequest>(); requests.add(req1); requests.add(req2); res = client.match(requests); System.out.println(res.get("result")); } catch (FileNotFoundException e) { e.printStackTrace(); return R.error("文件不存在"); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } return R.ok().put("data", com.alibaba.fastjson.JSONObject.parse(res.get("result").toString())); } /** * 获取table表中的column列表(联动接口) * @return */ @RequestMapping("/option/{tableName}/{columnName}") @IgnoreAuth public R getOption(@PathVariable("tableName") String tableName, @PathVariable("columnName") String columnName,String level,String parent) { Map<String, Object> params = new HashMap<String, Object>(); params.put("table", tableName); params.put("column", columnName); if(StringUtils.isNotBlank(level)) { params.put("level", level); } if(StringUtils.isNotBlank(parent)) { params.put("parent", parent); } List<String> data = commonService.getOption(params); return R.ok().put("data", data); } /** * 根据table中的column获取单条记录 * @return */ @RequestMapping("/follow/{tableName}/{columnName}") @IgnoreAuth public R getFollowByOption(@PathVariable("tableName") String tableName, @PathVariable("columnName") String columnName, @RequestParam String columnValue) { Map<String, Object> params = new HashMap<String, Object>(); params.put("table", tableName); params.put("column", columnName); params.put("columnValue", columnValue); Map<String, Object> result = commonService.getFollowByOption(params); return R.ok().put("data", result); } /** * 修改table表的sfsh状态 * @param map * @return */ @RequestMapping("/sh/{tableName}") public R sh(@PathVariable("tableName") String tableName, @RequestBody Map<String, Object> map) { map.put("table", tableName); commonService.sh(map); return R.ok(); } /** * 获取需要提醒的记录数 * @param tableName * @param columnName * @param type 1:数字 2:日期 * @param map * @return */ @RequestMapping("/remind/{tableName}/{columnName}/{type}") @IgnoreAuth public R remindCount(@PathVariable("tableName") String tableName, @PathVariable("columnName") String columnName, @PathVariable("type") String type,@RequestParam Map<String, Object> map) { map.put("table", tableName); map.put("column", columnName); map.put("type", type); if(type.equals("2")) { SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd"); Calendar c = Calendar.getInstance(); Date remindStartDate = null; Date remindEndDate = null; if(map.get("remindstart")!=null) { Integer remindStart = Integer.parseInt(map.get("remindstart").toString()); c.setTime(new Date()); c.add(Calendar.DAY_OF_MONTH,remindStart); remindStartDate = c.getTime(); map.put("remindstart", sdf.format(remindStartDate)); } if(map.get("remindend")!=null) { Integer remindEnd = Integer.parseInt(map.get("remindend").toString()); c.setTime(new Date()); c.add(Calendar.DAY_OF_MONTH,remindEnd); remindEndDate = c.getTime(); map.put("remindend", sdf.format(remindEndDate)); } } int count = commonService.remindCount(map); return R.ok().put("count", count); } /** * 圖表统计 */ @IgnoreAuth @RequestMapping("/group/{tableName}") public R group1(@PathVariable("tableName") String tableName, @RequestParam Map<String,Object> params) { params.put("table1", tableName); List<Map<String, Object>> result = commonService.chartBoth(params); return R.ok().put("data", result); } /** * 单列求和 */ @RequestMapping("/cal/{tableName}/{columnName}") @IgnoreAuth public R cal(@PathVariable("tableName") String tableName, @PathVariable("columnName") String columnName) { Map<String, Object> params = new HashMap<String, Object>(); params.put("table", tableName); params.put("column", columnName); Map<String, Object> result = commonService.selectCal(params); return R.ok().put("data", result); } /** * 分组统计 */ @RequestMapping("/group/{tableName}/{columnName}") @IgnoreAuth public R group(@PathVariable("tableName") String tableName, @PathVariable("columnName") String columnName) { Map<String, Object> params = new HashMap<String, Object>(); params.put("table", tableName); params.put("column", columnName); List<Map<String, Object>> result = commonService.selectGroup(params); return R.ok().put("data", result); } /** * （按值统计） */ @RequestMapping("/value/{tableName}/{xColumnName}/{yColumnName}") @IgnoreAuth public R value(@PathVariable("tableName") String tableName, @PathVariable("yColumnName") String yColumnName, @PathVariable("xColumnName") String xColumnName) { Map<String, Object> params = new HashMap<String, Object>(); params.put("table", tableName); params.put("xColumn", xColumnName); params.put("yColumn", yColumnName); List<Map<String, Object>> result = commonService.selectValue(params); return R.ok().put("data", result); } /** * 下面为新加的 * * * */ /** * 查询字典表的分组求和 * tableName 表名 * groupColumn 分组字段 * sumCloum 统计字段 * @return */ @RequestMapping("/newSelectGroupSum") public R newSelectGroupSum(@RequestParam Map<String,Object> params) { logger.debug("newSelectGroupSum:,,Controller:{},,params:{}",this.getClass().getName(),params); List<Map<String, Object>> result = commonService.newSelectGroupSum(params); return R.ok().put("data", result); } /** tableName 查询表 condition1 条件1 condition1Value 条件1值 average 计算平均评分 取值 有值 Number(res.data.value.toFixed(1)) 无值 if(res.data){} * */ @IgnoreAuth @RequestMapping("/queryScore") public R queryScore(@RequestParam Map<String, Object> params) { logger.debug("queryScore:,,Controller:{},,params:{}",this.getClass().getName(),params); Map<String, Object> queryScore = commonService.queryScore(params); return R.ok().put("data", queryScore); } /** * 查询字典表的分组统计总条数 * tableName 表名 * groupColumn 分组字段 * @return */ @RequestMapping("/newSelectGroupCount") public R newSelectGroupCount(@RequestParam Map<String,Object> params) { logger.debug("newSelectGroupCount:,,Controller:{},,params:{}",this.getClass().getName(),params); List<Map<String, Object>> result = commonService.newSelectGroupCount(params); return R.ok().put("data", result); } /** * 当前表的日期分组求和 * tableName 表名 * groupColumn 分组字段 * sumCloum 统计字段 * dateFormatType 日期格式化类型 1:年 2:月 3:日 * @return */ @RequestMapping("/newSelectDateGroupSum") public R newSelectDateGroupSum(@RequestParam Map<String,Object> params) { logger.debug("newSelectDateGroupSum:,,Controller:{},,params:{}",this.getClass().getName(),params); String dateFormatType = String.valueOf(params.get("dateFormatType")); if("1".equals(dateFormatType)){ params.put("dateFormat", "%Y"); }else if("2".equals(dateFormatType)){ params.put("dateFormat", "%Y-%m"); }else if("3".equals(dateFormatType)){ params.put("dateFormat", "%Y-%m-%d"); }else{ R.error("日期格式化不正确"); } List<Map<String, Object>> result = commonService.newSelectDateGroupSum(params); return R.ok().put("data", result); } /** * * 查询字典表的分组统计总条数 * tableName 表名 * groupColumn 分组字段 * dateFormatType 日期格式化类型 1:年 2:月 3:日 * @return */ @RequestMapping("/newSelectDateGroupCount") public R newSelectDateGroupCount(@RequestParam Map<String,Object> params) { logger.debug("newSelectDateGroupCount:,,Controller:{},,params:{}",this.getClass().getName(),params); String dateFormatType = String.valueOf(params.get("dateFormatType")); if("1".equals(dateFormatType)){ params.put("dateFormat", "%Y"); }else if("2".equals(dateFormatType)){ params.put("dateFormat", "%Y-%m"); }else if("3".equals(dateFormatType)){ params.put("dateFormat", "%Y-%m-%d"); }else{ R.error("日期格式化类型不正确"); } List<Map<String, Object>> result = commonService.newSelectDateGroupCount(params); return R.ok().put("data", result); } /** * 饼状图 * -- 饼状图 查询当前表 -- 查询字典表【月】 -- 统计 -- 查询某个月的每个类型的订单销售数量 -- 求和 -- 查询某个月的每个类型的订单销售额 -- 查询某个字符串【月】 -- 统计 -- 查询某个月的每个员工的订单销售数量 -- 求和 -- 查询某个月的每个员工的订单销售额 -- 查询时间【年】 -- 统计 -- 查询每个月的订单销售数量 -- 求和 -- 查询每个月的订单销售额 -- 饼状图 查询级联表 -- 查询字典表 -- 统计 -- 查询某个月的每个类型的订单销售数量 -- 求和 -- 查询某个月的每个类型的订单销售额 -- 查询某个字符串 -- 统计 -- 查询某个月的每个员工的订单销售数量 -- 求和 -- 查询某个月的每个员工的订单销售额 -- 查询时间 -- 统计 -- 统计每个月的订单销售数量 -- 求和 -- 查询每个月的订单销售额 */ /** * 柱状图 -- 柱状图 查询当前表 -- 某个【年，月】 -- 当前表 2 级联表 1 -- 统计 -- 【日期，字符串，下拉框】 -- 求和 -- 【日期，字符串，下拉框】 -- 柱状图 查询级联表 -- 某个【年，月】 -- 统计 -- 【日期，字符串，下拉框】 -- 求和 -- 【日期，字符串，下拉框】 */ /** * 柱状图求和 */ @RequestMapping("/barSum") public R barSum(@RequestParam Map<String,Object> params) { logger.debug("barSum方法:,,Controller:{},,params:{}",this.getClass().getName(), com.alibaba.fastjson.JSONObject.toJSONString(params)); Boolean isJoinTableFlag = false;//是否有级联表相关 String one = "";//第一优先 String two = "";//第二优先 //处理thisTable和joinTable 处理内容是把json字符串转为Map并把带有,的切割为数组 //当前表 Map<String,Object> thisTable = JSON.parseObject(String.valueOf(params.get("thisTable")),Map.class); params.put("thisTable",thisTable); //级联表 String joinTableString = String.valueOf(params.get("joinTable")); if(StringUtil.isNotEmpty(joinTableString)) { Map<String, Object> joinTable = JSON.parseObject(joinTableString, Map.class); params.put("joinTable", joinTable); isJoinTableFlag = true; } if(StringUtil.isNotEmpty(String.valueOf(thisTable.get("date")))){//当前表日期 thisTable.put("date",String.valueOf(thisTable.get("date")).split(",")); one = "thisDate0"; } if(isJoinTableFlag){//级联表日期 Map<String, Object> joinTable = (Map<String, Object>) params.get("joinTable"); if(StringUtil.isNotEmpty(String.valueOf(joinTable.get("date")))){ joinTable.put("date",String.valueOf(joinTable.get("date")).split(",")); if(StringUtil.isEmpty(one)){ one ="joinDate0"; }else{ if(StringUtil.isEmpty(two)){ two ="joinDate0"; } } } } if(StringUtil.isNotEmpty(String.valueOf(thisTable.get("string")))){//当前表字符串 thisTable.put("string",String.valueOf(thisTable.get("string")).split(",")); if(StringUtil.isEmpty(one)){ one ="thisString0"; }else{ if(StringUtil.isEmpty(two)){ two ="thisString0"; } } } if(isJoinTableFlag){//级联表字符串 Map<String, Object> joinTable = (Map<String, Object>) params.get("joinTable"); if(StringUtil.isNotEmpty(String.valueOf(joinTable.get("string")))){ joinTable.put("string",String.valueOf(joinTable.get("string")).split(",")); if(StringUtil.isEmpty(one)){ one ="joinString0"; }else{ if(StringUtil.isEmpty(two)){ two ="joinString0"; } } } } if(StringUtil.isNotEmpty(String.valueOf(thisTable.get("types")))){//当前表类型 thisTable.put("types",String.valueOf(thisTable.get("types")).split(",")); if(StringUtil.isEmpty(one)){ one ="thisTypes0"; }else{ if(StringUtil.isEmpty(two)){ two ="thisTypes0"; } } } if(isJoinTableFlag){//级联表类型 Map<String, Object> joinTable = (Map<String, Object>) params.get("joinTable"); if(StringUtil.isNotEmpty(String.valueOf(joinTable.get("types")))){ joinTable.put("types",String.valueOf(joinTable.get("types")).split(",")); if(StringUtil.isEmpty(one)){ one ="joinTypes0"; }else{ if(StringUtil.isEmpty(two)){ two ="joinTypes0"; } } } } List<Map<String, Object>> result = commonService.barSum(params); List<String> xAxis = new ArrayList<>();//报表x轴 List> yAxis = new ArrayList<>();//y轴 List<String> legend = new ArrayList<>();//标题 if(StringUtil.isEmpty(two)){//不包含第二列 List<String> yAxis0 = new ArrayList<>(); yAxis.add(yAxis0); legend.add("数值"); for(Map<String, Object> map :result){ String oneValue = String.valueOf(map.get(one)); String value = String.valueOf(map.get("value")); xAxis.add(oneValue); yAxis0.add(value); } }else{//包含第二列 Map<String, HashMap<String, String>> dataMap = new LinkedHashMap<>(); if(StringUtil.isNotEmpty(two)){ for(Map<String, Object> map :result){ String oneValue = String.valueOf(map.get(one)); String twoValue = String.valueOf(map.get(two)); String value = String.valueOf(map.get("value")); if(!legend.contains(twoValue)){ legend.add(twoValue);//添加完成后 就是最全的第二列的类型 } if(dataMap.containsKey(oneValue)){ dataMap.get(oneValue).put(twoValue,value); }else{ HashMap<String, String> oneData = new HashMap<>(); oneData.put(twoValue,value); dataMap.put(oneValue,oneData); } } } for(int i =0; i<legend.size(); i++){ yAxis.add(new ArrayList<String>()); } Set<String> keys = dataMap.keySet(); for(String key:keys){ xAxis.add(key); HashMap<String, String> map = dataMap.get(key); for(int i =0; i<legend.size(); i++){ List<String> data = yAxis.get(i); if(StringUtil.isNotEmpty(map.get(legend.get(i)))){ data.add(map.get(legend.get(i))); }else{ data.add("0"); } } } System.out.println(); } Map<String, Object> resultMap = new HashMap<>(); resultMap.put("xAxis",xAxis); resultMap.put("yAxis",yAxis); resultMap.put("legend",legend); return R.ok().put("data", resultMap); } /** * 柱状图统计 */ @RequestMapping("/barCount") public R barCount(@RequestParam Map<String,Object> params) { logger.debug("barCount方法:,,Controller:{},,params:{}",this.getClass().getName(), com.alibaba.fastjson.JSONObject.toJSONString(params)); Boolean isJoinTableFlag = false;//是否有级联表相关 String one = "";//第一优先 String two = "";//第二优先 //处理thisTable和joinTable 处理内容是把json字符串转为Map并把带有,的切割为数组 //当前表 Map<String,Object> thisTable = JSON.parseObject(String.valueOf(params.get("thisTable")),Map.class); params.put("thisTable",thisTable); //级联表 String joinTableString = String.valueOf(params.get("joinTable")); if(StringUtil.isNotEmpty(joinTableString)) { Map<String, Object> joinTable = JSON.parseObject(joinTableString, Map.class); params.put("joinTable", joinTable); isJoinTableFlag = true; } if(StringUtil.isNotEmpty(String.valueOf(thisTable.get("date")))){//当前表日期 thisTable.put("date",String.valueOf(thisTable.get("date")).split(",")); one = "thisDate0"; } if(isJoinTableFlag){//级联表日期 Map<String, Object> joinTable = (Map<String, Object>) params.get("joinTable"); if(StringUtil.isNotEmpty(String.valueOf(joinTable.get("date")))){ joinTable.put("date",String.valueOf(joinTable.get("date")).split(",")); if(StringUtil.isEmpty(one)){ one ="joinDate0"; }else{ if(StringUtil.isEmpty(two)){ two ="joinDate0"; } } } } if(StringUtil.isNotEmpty(String.valueOf(thisTable.get("string")))){//当前表字符串 thisTable.put("string",String.valueOf(thisTable.get("string")).split(",")); if(StringUtil.isEmpty(one)){ one ="thisString0"; }else{ if(StringUtil.isEmpty(two)){ two ="thisString0"; } } } if(isJoinTableFlag){//级联表字符串 Map<String, Object> joinTable = (Map<String, Object>) params.get("joinTable"); if(StringUtil.isNotEmpty(String.valueOf(joinTable.get("string")))){ joinTable.put("string",String.valueOf(joinTable.get("string")).split(",")); if(StringUtil.isEmpty(one)){ one ="joinString0"; }else{ if(StringUtil.isEmpty(two)){ two ="joinString0"; } } } } if(StringUtil.isNotEmpty(String.valueOf(thisTable.get("types")))){//当前表类型 thisTable.put("types",String.valueOf(thisTable.get("types")).split(",")); if(StringUtil.isEmpty(one)){ one ="thisTypes0"; }else{ if(StringUtil.isEmpty(two)){ two ="thisTypes0"; } } } if(isJoinTableFlag){//级联表类型 Map<String, Object> joinTable = (Map<String, Object>) params.get("joinTable"); if(StringUtil.isNotEmpty(String.valueOf(joinTable.get("types")))){ joinTable.put("types",String.valueOf(joinTable.get("types")).split(",")); if(StringUtil.isEmpty(one)){ one ="joinTypes0"; }else{ if(StringUtil.isEmpty(two)){ two ="joinTypes0"; } } } } List<Map<String, Object>> result = commonService.barCount(params); List<String> xAxis = new ArrayList<>();//报表x轴 List> yAxis = new ArrayList<>();//y轴 List<String> legend = new ArrayList<>();//标题 if(StringUtil.isEmpty(two)){//不包含第二列 List<String> yAxis0 = new ArrayList<>(); yAxis.add(yAxis0); legend.add("数值"); for(Map<String, Object> map :result){ String oneValue = String.valueOf(map.get(one)); String value = String.valueOf(map.get("value")); xAxis.add(oneValue); yAxis0.add(value); } }else{//包含第二列 Map<String, HashMap<String, String>> dataMap = new LinkedHashMap<>(); if(StringUtil.isNotEmpty(two)){ for(Map<String, Object> map :result){ String oneValue = String.valueOf(map.get(one)); String twoValue = String.valueOf(map.get(two)); String value = String.valueOf(map.get("value")); if(!legend.contains(twoValue)){ legend.add(twoValue);//添加完成后 就是最全的第二列的类型 } if(dataMap.containsKey(oneValue)){ dataMap.get(oneValue).put(twoValue,value); }else{ HashMap<String, String> oneData = new HashMap<>(); oneData.put(twoValue,value); dataMap.put(oneValue,oneData); } } } for(int i =0; i<legend.size(); i++){ yAxis.add(new ArrayList<String>()); } Set<String> keys = dataMap.keySet(); for(String key:keys){ xAxis.add(key); HashMap<String, String> map = dataMap.get(key); for(int i =0; i<legend.size(); i++){ List<String> data = yAxis.get(i); if(StringUtil.isNotEmpty(map.get(legend.get(i)))){ data.add(map.get(legend.get(i))); }else{ data.add("0"); } } } System.out.println(); } Map<String, Object> resultMap = new HashMap<>(); resultMap.put("xAxis",xAxis); resultMap.put("yAxis",yAxis); resultMap.put("legend",legend); return R.ok().put("data", resultMap); } } 我现在使用springboot3.5.3和java17，这些文件需要修改吗，怎么修改，修改后的文件需要重新给出注释并给出完整的代码

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{"dimName":"模型分值","echatsName":"私家车燃油车","map":{"x":["1","2","3","4","5","6","7","8","9","10"],"y":[{"name":"2024 - 求和项:CUR_REAL_ANP_ADJ","ratio":[0.215,0.127,0.1083,0.0989,0.0899,0.0819,0.0763,0.0715,0.0665,0.0607],"type":"1"},{"name":"2024 - 求和项:PLR","ratio":[0.4833,0.5622,0.6001,0.6325,0.6656,0.7,0.7401,0.7892,0.8639,1.0385],"type":"3"},{"name":"2024 - 求和项:LR","ratio":[0.4237,0.4333,0.6267,0.5871,0.5951,0.6223,0.837,0.8298,0.6898,0.8478],"type":"2"}],"issueMonth":["2024 - 求和项:CUR_REAL_ANP_ADJ","2024 - 求和项:PLR","2024 - 求和项:LR"]},"title":"提升效果","type":"2"} 把这种数据转换为这种格式怎么转换 { "dimName":"{dimName}", "title":"{title}", "x":"所提取的{x}数据" "data"{ “{y}中的{name}”:[{x}中所对应的{y}中的{radio}数据] } }

JSONObject original = JSON.parseObject(jsonData); JSONObject map = original.getJSONObject("map"); // 提取 x 轴数据 List<String> xList = map.getJSONArray("x").toJavaList(String.class); // 提取 y...

{\"dimName\":\"模型分值\",\"echatsName\":\"私家车燃油车\",\"map\":{\"x\":[\"1\",\"2\",\"3\",\"4\",\"5\",\"6\",\"7\",\"8\",\"9\",\"10\"],\"y\":[{\"name\":\"2024 - 求和项:CUR_REAL_ANP_ADJ\",\"ratio\":[0.215,0.127,0.1083,0.0989,0.0899,0.0819,0.0763,0.0715,0.0665,0.0607],\"type\":\"1\"},{\"name\":\"2024 - 求和项:PLR\",\"ratio\":[0.4833,0.5622,0.6001,0.6325,0.6656,0.7,0.7401,0.7892,0.8639,1.0385],\"type\":\"3\"},{\"name\":\"2024 - 求和项:LR\",\"ratio\":[0.4237,0.4333,0.6267,0.5871,0.5951,0.6223,0.837,0.8298,0.6898,0.8478],\"type\":\"2\"}],\"issueMonth\":[\"2024 - 求和项:CUR_REAL_ANP_ADJ\",\"2024 - 求和项:PLR\",\"2024 - 求和项:LR\"]},\"preFix\":\"分\",\"title\":\"提升效果\",\"type\":\"2\"} 如何把这个数据中的map变为 { “2024”:[{“1”:[{“PLR”:[…]},{“LR”:[…]}],…}], “2025”:[{“1”:[{“PLR”:[…]},{“LR”:[…]}],…}] }

JSONObject data = JSON.parseObject(jsonStr); JSONObject map = data.getJSONObject("map"); JSONArray xList = map.getJSONArray("x"); JSONArray yArray = map.getJSONArray("y"); // 构建年份 -> 数据的...
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C# Socket通信源码：多连接支持与断线重连功能的物联网解决方案

内容概要：本文介绍了一套基于C#编写的Socket服务器与客户端通信源码，源自商业级物联网项目。这套代码实现了双Socket机制、多连接支持以及断线重连功能，适用于各类C#项目（如MVC、Winform、控制台、Webform）。它通过简单的静态类调用即可获取客户端传输的数据，并内置了接收和发送数据缓冲队列，确保数据传输的稳定性。此外，代码提供了数据读取接口，但不涉及具体的数据处理逻辑。文中详细展示了服务端和客户端的基本配置与使用方法，强调了在实际应用中需要注意的问题，如避免主线程执行耗时操作以防内存膨胀。 适合人群：具备基本C#编程能力的研发人员，尤其是对Socket通信有一定了解并希望快速集成相关功能到现有项目中的开发者。 使用场景及目标：① 需要在短时间内为C#项目增加稳定的Socket通信功能；② 实现多设备间的数据交换，特别是对于智能家居、工业传感器等物联网应用场景。 其他说明：虽然该代码能够满足大多数中小型项目的通信需求，但对于需要高性能、低延迟的金融级交易系统则不太合适。同时，代码并未采用异步技术，因此在面对海量连接时可能需要进一步优化。
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STM32CubeIDE 1.10.1代码自动提示补全功能

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 STM32CubeIDE 1.10.1代码自动提示补全功能
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专业定制变频器方案：高效节能，智能控制，满足多样化应用需求

内容概要：本文详细介绍了变频器在电气技术领域的应用及其工作原理，重点讨论了变频器的技术方案，包括基于电力电子器件的不同技术方案和控制策略。此外，还提供了变频器控制程序的代码分析，涵盖主程序、输入模块、输出模块和通信模块的关键组成部分，并附有一段简化的伪代码示例，帮助读者更好地理解变频器的内部机制和实际操作方法。 适合人群：从事电气工程、自动化控制及相关领域的技术人员和研究人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解变频器工作原理和技术实现的专业人士，旨在提高他们对变频器的理解和应用能力。 其他说明：随着电力电子技术和控制技术的发展，未来的变频器将更加智能化和高效化，文中提到的内容有助于读者跟上行业发展的步伐。
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S7-1200 PLC SCL编写的MODBUS-RTU轮询程序，用于控制32路485设备

内容概要：本文详细介绍了使用西门子SCL语言为S7-1200 PLC编写的MODBUS-RTU轮询程序，该程序主要用于控制多达32台RS485接口的设备。文中不仅展示了主循环和子程序的具体实现方法，还强调了良好的代码注释对于提高程序可读性和易维护性的必要性。此外，针对可能发生的异常状况提供了相应的解决方案，确保系统稳定运行。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，特别是那些需要利用PLC进行多设备管理的人群。 使用场景及目标：适用于需要通过MODBUS-RTU协议对多个远程IO站或其他兼容设备进行集中管理和监控的应用场合。目的是帮助读者掌握如何构建高效可靠的轮询控制系统，同时提供实用的技术指导。 其他说明：虽然文中给出了一些基本的代码框架和逻辑思路，但实际应用时还需依据具体情况做适当修改和完善。

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【仓储机器人开发】基于ROS的自主导航与机械臂控制：全栈技术详解及实战优化

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