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  • 自动生成json格式
    千次阅读
    2020-12-02 21:17:45

    前端自动生成JSON文件小工具
    是我自己在项目中目前没有后端对接,需要大量假数据来供自己调试使用。写的不好,不喜勿喷。
    如果有需要点下面
    自动生成JSON文件小工具

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    在写接口文档时,需要附上接口请求或返回的json示例,如果接口已经存在则可以直接从接口返回结果中拷贝。如果接口还未定义,则可以使用下面工具来生成json示例,代码如下:

    <!DOCTYPE html>
    <html lang="en">
    <head>
    
    </head>
    <body>
        <h3>使用方法:将字段名称列和字段类型列数据拷贝到待解析文本域中,点击解析按钮即可自动生成json实例并自动赋值到粘贴板中。<br/>支持Excel表格数据和word中的表格数据</h3>
        <h1>待解析文本</h1>
        <textarea id="AnswerText" rows="15" style="width:500px"></textarea>
    	<button id="BtnNow" style="width:50px;height:50px;">解析</button>
        <br />
    	<h1>解析后文本</h1>
        <textarea id="AnswerAnalysis" rows="20" style="width:500px"></textarea>
    
        <script src="https://cdn.bootcss.com/jquery/3.3.1/jquery.min.js"></script>
        <script type="text/javascript">
            $("#BtnNow").on("click", function () {
                var vHtml = "";
                var _answerText = $("#AnswerText").val();
                if (_answerText != "") {
                    var vArr = _answerText.split("\n");//按行拆分
                    //console.log(vArr);
                    for (var i = 0; i < vArr.length; i++) {
                        var v1 = vArr[i];
                        var vArr1 = v1.split("\t");//按空格拆分
    
                        var filedName = vArr1[0];//字段名称英文
    					var fieldType= vArr1[1];//字段类型
    					var fieldValue="";
    
    					if(fieldType=='字符串'){
    						if(filedName =='OPERATE_TYPE'){
    							fieldValue="I";
    						}else if(filedName =='CREATE_USERNAME' || filedName =='OPERATE_USERNAME' || filedName =='AUDIT_USERNAME'){
    							fieldValue="管理员";
    						}else if(filedName =='FID'  || filedName =='RESOURCE_ID'){
    							fieldValue="1";
    						}else if(filedName =='CORPNO'  || filedName =='SOURCECORPNO'){
    							fieldValue="CO000001";
    						}else{
    							fieldValue="示例文字";
    						}
    						
    						vHtml += '"'+ vArr1[0] + '":"' + fieldValue + '",\n'//要输出的文本
    					}else if(fieldType=='数字'){
    						fieldValue=1;
    						vHtml += '"'+ vArr1[0] + '":' + fieldValue + ',\n'//要输出的文本
    					}else if(fieldType=='日期'){
    						
                            if(filedName=="FCREATETIME" || filedName=="FLASTUPDATETIME" || filedName=="CREATE_DATE" || filedName=="OPERATE_DATE" || filedName=="AUDIT_DATE"){
    							fieldValue=getNowFormatDateAll();
                            }else{
    							fieldValue=getNowFormatDate();
                            }
    
                            vHtml += '"'+ vArr1[0] + '":"' + fieldValue + '",\n'//要输出的文本
    						
    					 }else{
    						fieldValue="";
    						vHtml += '"'+ vArr1[0] + '":"' + fieldValue + '",\n'//要输出的文本
    					}
                    }
    
    				var jsonStr="[{" + vHtml +"},{"+ vHtml + "}]";
                    $("#AnswerAnalysis").html(jsonStr);
    
    				//将待解析文本域清空
                    $("#AnswerText").val("");
    
    				//将内容复制到粘贴板
    				var text = $('#AnswerAnalysis'); 
    				text.select();
    				document.execCommand("Copy");
                }
            });
    
    		
    		//获取当前时间,格式YYYY-MM-DD
    		function getNowFormatDate() {
    			var date = new Date();
    			var seperator1 = "-";
    			var year = date.getFullYear();
    			var month = date.getMonth() + 1;
    			var strDate = date.getDate();
    			if (month >= 1 && month <= 9) {
    				month = "0" + month;
    			}
    			if (strDate >= 0 && strDate <= 9) {
    				strDate = "0" + strDate;
    			}
    			var currentdate = year + seperator1 + month + seperator1 + strDate;
    			return currentdate;
    		}
    
    
    		function add(m){
    			return m<10?'0'+m:m
    		}
     
    		//获取当前时间,格式YYYY-MM-DD hh:mm:ss
    		function getNowFormatDateAll() {
    			var date = new Date();
    			var seperator1 = "-";
    			var year = date.getFullYear();
    			var month = date.getMonth() + 1;
    			var strDate = date.getDate();
    			if (month >= 1 && month <= 9) {
    				month = "0" + month;
    			}
    			if (strDate >= 0 && strDate <= 9) {
    				strDate = "0" + strDate;
    			}
    			var currentdate = year + seperator1 + month + seperator1 + strDate;
    
    			var h = date.getHours();
    			var mm = date.getMinutes();
    			var s = date.getSeconds();
    
    			currentdate = currentdate +' '+add(h)+':'+add(mm)+':'+add(s);
    
    			return currentdate;
    		}
        </script>
    </body>
    </html>

    使用方法:

    1.将上面的代码拷贝出来,放到txt文件中,然后把文件后缀名改为html(网页格式),使用浏览器打开。打开后可以看到如下页面:

    2.将要生成的字段名称和字段类型放入待解析文本域中,点击解析按钮:

    3.点击解析按钮后,就可以看到在下方文本域中自动生成了json字符串。

    4.这里会生成两个json对象,字段信息是一样的,在每个对象的最后一个字段后面,需要把逗号删掉,不然json解析会失败。

    5.将上面生成的json字符串进行解析看下格式对不对:

    放入解析网页,可以正常解析,就说明生成的json字符串格式是对的。

    这个工具的代码可以根据实际情况进行修改,使用这个小工具的好处是不用一个字段一个字段去写。 

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  • VS功能之自动生成json格式

    千次阅读 2017-06-08 08:59:15
    当我们拿到一个json格式的对象时,别急着在类中新建model,因为一个一个敲代码很是麻烦,vs提供了一个很方便的功能,如图所示: 这样是不是很方便,更重要的是,减少了失误率,共勉。
     当我们拿到一个json格式的对象时,别急着在类中新建model,因为一个一个敲代码很是麻烦,vs提供了一个很方便的功能,如图所示:
    

    这里写图片描述

    这样是不是很方便,更重要的是,减少了失误率,共勉。

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    千次阅读 2021-12-02 14:08:57
    import json import os import pandas as pd dict_color = {'Key1':"#ff0000", 'Key2':"#ff0000", 'Key3':"#ff0000" } dict_name = {'Key1':"name1", 'Key2':"name2",'Key3':"name3" } def generate_list(work_...
    import json
    import os
    import pandas as pd
    
    dict_color = {'Key1':"#ff0000", 'Key2':"#ff0000", 'Key3':"#ff0000"
                }
    dict_name = {'Key1':"name1", 'Key2':"name2",'Key3':"name3"
                }
    def generate_list(work_path):
        '''
        params work_path: files path that needs to be converted
        to do           : generate dataframe from all stl files
        return          : pd 
        '''
        record = pd.DataFrame(columns = ['color', 'title', 'stl'])
        stl_list = os.listdir(work_path)
        for stl in stl_list:
            if stl.split('.')[-1] == 'stl':
                df = pd.DataFrame({
                    'color': dict_color[stl.split('.')[0]], 
                    'title': dict_name[stl.split('.')[0]],
                    'stl': stl,
                },index=[0])
            record = record.append(df)
        # record.to_csv(os.path.join(work_path, 'json.csv'))
        return record
    
    def generate_json(work_path):
        '''
        params work_path: files path that needs to be converted
        to do           : save pd to json as rules
        return          : None
        '''
        jsontext = {'Myjson_file':[]}
        record = generate_list(work_path)
        for index,row in record.iterrows():
            jsontext['Myjson_file'].append({'color':row['color'], 'title':row['title'], 'stl':row['stl']})
        jsondata = json.dumps(jsontext,indent=4,separators=(',', ': '))
        f = open(os.path.join(work_path, 'MyFirst.json'), 'w')
        f.write(jsondata)
        f.close()
    
    if __name__ == '__main__':
        root_path = r'D:\xx\model'
        generate_json(root_path)
    
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