FreshRSS中JSON字段拼接功能的实现与应用
在RSS订阅工具FreshRSS的最新开发中,开发者们针对JSON格式订阅源处理的一个重要功能需求进行了讨论和实现。这个功能的核心在于解决从JSON格式API获取数据时,如何灵活地拼接字符串与字段值来构建完整URL的问题。
问题背景
许多现代API(如Netflix招聘API)返回的JSON数据中,URL信息往往不是完整的绝对路径,而是只提供相对路径或URL片段。例如,Netflix的招聘API返回的职位信息中只包含"external_id"这样的字段值,而完整的职位URL需要拼接基础地址"https://jobs.netflix.com/jobs/"和这个ID值。
技术挑战
FreshRSS原有的JSON解析功能虽然能够提取字段值,但缺乏字符串拼接能力。用户尝试使用类似strcat或"+"操作符的方法都无法奏效。这导致在构建完整URL时遇到困难,影响了许多需要从JSON API创建订阅源的用户体验。
解决方案探索
开发团队考虑了多种技术方案:
- 借鉴jq工具的处理方式,提供类似管道操作和字符串插值功能
- 参考JSONata语法,实现字符串连接操作符
- 提供简单的URL前缀配置选项
经过讨论,团队最终选择了实现"&"操作符的方案,这种语法简洁明了,能够满足大多数拼接需求,同时实现成本相对较低。
实现细节
在最新提交的代码中,FreshRSS添加了对"&"操作符的支持,允许用户在JSON路径表达式中进行字符串连接操作。例如,现在可以这样构建完整URL:
"https://jobs.netflix.com/jobs/" & external_id
这种语法直观易懂,同时保持了与现有JSON路径查询功能的兼容性。实现上,系统会自动识别"&"操作符,将其两侧的值作为字符串进行连接。
应用场景
这一功能不仅适用于构建URL,还可以用于:
- 拼接API返回的多个字段值
- 为数据添加固定前缀或后缀
- 构建复杂的显示字符串
- 处理需要组合多个字段的业务逻辑
技术意义
这一改进使FreshRSS在处理JSON格式订阅源时更加灵活强大,特别适合现代Web API的数据结构。它降低了用户从各类API创建自定义订阅源的技术门槛,扩展了FreshRSS的应用场景。
对于普通用户而言,这意味着现在可以更方便地从只提供部分URL信息的API创建完整的订阅源,而无需额外的数据处理步骤。这一改进体现了FreshRSS对实际使用场景的深入理解和快速响应能力。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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