JSON-Splora使用教程
2025-04-18 06:30:09作者:仰钰奇
1. 项目介绍
JSON-Splora是一个基于Electron的GUI应用程序,用于编辑、可视化和操作JSON数据。它支持使用jq或JavaScript进行数据过滤和处理。JSON-Splora的编辑器使用CodeMirror,并且输入被解析为json5格式,这允许在输入中添加注释以及使用更宽松的JSON格式。
2. 项目快速启动
安装
JSON-Splora要求至少Node版本6。以下为安装步骤:
全局安装(命令行界面):
npm i -g json-splora
这将创建应用程序以及别名jsplora。
本地安装:
npm install
构建和运行
根据操作系统构建:
# 构建darwin系统版本
npm run-script build-darwin
# 构建linux系统版本
npm run-script build-linux
# 构建win32系统版本
npm run-script build-win32
使用
运行应用后,可以通过以下方式输入数据:
- 拖放或打开任何JSON文件。
- 使用纯文本输入。
- 输入URL,解析返回的JSON数据。
3. 应用案例和最佳实践
数据编辑
打开JSON文件后,可以直接在编辑器中修改数据。编辑器支持语法高亮和格式化,使得JSON数据的编辑更为直观。
数据过滤
在输入有效的JSON后,可以通过JavaScript或jq来过滤数据。例如,使用jq过滤数组中的对象:
output = .[?.name == "desiredName"]
使用JavaScript进行更复杂的操作:
output = data.filter(item => item.name === "desiredName");
实时预览
编辑或过滤数据时,右侧面板会实时显示输出结果。
4. 典型生态项目
JSON-Splora可以作为众多JSON处理任务的一部分,以下是一些可能的生态项目:
- 数据清洗:在数据导入到数据库前,使用JSON-Splora进行格式化和清洗。
- API响应处理:对API返回的JSON数据进行预处理或转换。
- 教育工具:在教学中使用JSON-Splora来帮助学生更好地理解JSON结构和数据处理。
通过以上教程,您可以快速上手JSON-Splora,并开始使用它来处理JSON数据。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
20
暂无简介
Dart
659
150
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.17 K
644
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
657
293
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
131
865
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
251
320
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
138
874