【亲测免费】 JSON Flattener 项目推荐
1. 项目基础介绍和主要编程语言
JSON Flattener 是一个用 Java 编写的开源工具,旨在处理嵌套的 JSON 对象。它能够将复杂的嵌套 JSON 结构展平为简单的键值对形式,并且还可以将展平后的 JSON 恢复为原始的嵌套结构。该项目在 GitHub 上开源,拥有广泛的用户基础和社区支持。
2. 项目的核心功能
JSON Flattener 的核心功能包括:
-
展平 JSON 对象:将嵌套的 JSON 对象转换为扁平的键值对形式。例如,将
{"a": {"b": 1, "c": null, "d": [false, true]}}转换为{"a.b": 1, "a.c": null, "a.d[0]": false, "a.d[1]": true}。 -
恢复 JSON 对象:将展平后的 JSON 对象恢复为原始的嵌套结构。例如,将
{"a.b": 1, "a.c": null, "a.d[0]": false, "a.d[1]": true}恢复为{"a": {"b": 1, "c": null, "d": [false, true]}}。 -
支持多种 JSON 库:该项目支持多种 JSON 库,如 Jackson、Gson 等,用户可以根据自己的需求选择合适的 JSON 库进行操作。
-
自定义配置:用户可以通过配置选项自定义展平或恢复 JSON 的行为,例如设置分隔符、处理保留字符等。
3. 项目最近更新的功能
最近更新的功能包括:
-
支持自定义 JSON 库:用户现在可以选择使用 Jackson、Gson 等不同的 JSON 库来处理 JSON 数据,增强了项目的灵活性和兼容性。
-
新增 FlattenMode 选项:引入了新的展平模式
KEEP_PRIMITIVE_ARRAYS,允许在展平过程中保留原始的数组结构。 -
性能优化:通过引入
JsonValueBase类,提升了 JSON 处理的性能,特别是在处理大规模数据时表现更为出色。 -
新增 API:增加了
JsonUnflattener.unflatten(Map)和JsonUnflattener.unflattenAsMap等 API,使得用户可以更方便地从 Java Map 中恢复 JSON 结构。
这些更新进一步增强了 JSON Flattener 的功能和易用性,使其成为处理复杂 JSON 数据的理想工具。
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00