Вы можете использовать библиотеки Jackson для привязки JSON String к экземплярам POJO ( Обычный объект Java ). POJO - это просто класс с только частными полями и общедоступными методами getter / setter. Джексон собирается пересечь методы (используя отражение) и отображает объект JSON в экземпляр POJO, поскольку имена полей класса соответствуют именам полей объекта JSON.
В вашем объекте JSON, который на самом деле является составным объектом, основной объект состоит из двух под-объектов. Итак, наши классы POJO должны иметь одинаковую иерархию. Я назову весь объект JSON как объект страницы. Объект страницы состоит из объекта PageInfo и массива объектов Post.
Итак, мы должны создать три разных класса POJO:
Единственным пакетом, который я использовал, является Jackson ObjectMapper, то, что мы делаем, является обязательными данными ;
com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper
Необходимые зависимости, файлы jar перечислены ниже:
Вот требуемый код:
package com.levo.jsonex.model;
public class Page {
private PageInfo pageInfo;
private Post[] posts;
public PageInfo getPageInfo() {
return pageInfo;
}
public void setPageInfo(PageInfo pageInfo) {
this.pageInfo = pageInfo;
}
public Post[] getPosts() {
return posts;
}
public void setPosts(Post[] posts) {
this.posts = posts;
}
}
package com.levo.jsonex.model;
public class PageInfo {
private String pageName;
private String pagePic;
public String getPageName() {
return pageName;
}
public void setPageName(String pageName) {
this.pageName = pageName;
}
public String getPagePic() {
return pagePic;
}
public void setPagePic(String pagePic) {
this.pagePic = pagePic;
}
}
package com.levo.jsonex.model;
public class Post {
private String post_id;
private String actor_id;
private String picOfPersonWhoPosted;
private String nameOfPersonWhoPosted;
private String message;
private int likesCount;
private String[] comments;
private int timeOfPost;
public String getPost_id() {
return post_id;
}
public void setPost_id(String post_id) {
this.post_id = post_id;
}
public String getActor_id() {
return actor_id;
}
public void setActor_id(String actor_id) {
this.actor_id = actor_id;
}
public String getPicOfPersonWhoPosted() {
return picOfPersonWhoPosted;
}
public void setPicOfPersonWhoPosted(String picOfPersonWhoPosted) {
this.picOfPersonWhoPosted = picOfPersonWhoPosted;
}
public String getNameOfPersonWhoPosted() {
return nameOfPersonWhoPosted;
}
public void setNameOfPersonWhoPosted(String nameOfPersonWhoPosted) {
this.nameOfPersonWhoPosted = nameOfPersonWhoPosted;
}
public String getMessage() {
return message;
}
public void setMessage(String message) {
this.message = message;
}
public int getLikesCount() {
return likesCount;
}
public void setLikesCount(int likesCount) {
this.likesCount = likesCount;
}
public String[] getComments() {
return comments;
}
public void setComments(String[] comments) {
this.comments = comments;
}
public int getTimeOfPost() {
return timeOfPost;
}
public void setTimeOfPost(int timeOfPost) {
this.timeOfPost = timeOfPost;
}
}
Я только что скопировал ваш образец JSON в этот файл и поместил его в папку проекта.
{
"pageInfo": {
"pageName": "abc",
"pagePic": "http://example.com/content.jpg"
},
"posts": [
{
"post_id": "123456789012_123456789012",
"actor_id": "1234567890",
"picOfPersonWhoPosted": "http://example.com/photo.jpg",
"nameOfPersonWhoPosted": "Jane Doe",
"message": "Sounds cool. Can't wait to see it!",
"likesCount": "2",
"comments": [],
"timeOfPost": "1234567890"
}
]
}
package com.levo.jsonex;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.Arrays;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.levo.jsonex.model.Page;
import com.levo.jsonex.model.PageInfo;
import com.levo.jsonex.model.Post;
public class JSONDemo {
public static void main(String[] args) {
ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
try {
Page page = objectMapper.readValue(new File("sampleJSONFile.json"), Page.class);
printParsedObject(page);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
private static void printParsedObject(Page page) {
printPageInfo(page.getPageInfo());
System.out.println();
printPosts(page.getPosts());
}
private static void printPageInfo(PageInfo pageInfo) {
System.out.println("Page Info;");
System.out.println("**********");
System.out.println("\tPage Name : " + pageInfo.getPageName());
System.out.println("\tPage Pic : " + pageInfo.getPagePic());
}
private static void printPosts(Post[] posts) {
System.out.println("Page Posts;");
System.out.println("**********");
for(Post post : posts) {
printPost(post);
}
}
private static void printPost(Post post) {
System.out.println("\tPost Id : " + post.getPost_id());
System.out.println("\tActor Id : " + post.getActor_id());
System.out.println("\tPic Of Person Who Posted : " + post.getPicOfPersonWhoPosted());
System.out.println("\tName Of Person Who Posted : " + post.getNameOfPersonWhoPosted());
System.out.println("\tMessage : " + post.getMessage());
System.out.println("\tLikes Count : " + post.getLikesCount());
System.out.println("\tComments : " + Arrays.toString(post.getComments()));
System.out.println("\tTime Of Post : " + post.getTimeOfPost());
}
}
Page Info;
****(*****
Page Name : abc
Page Pic : http://example.com/content.jpg
Page Posts;
**********
Post Id : 123456789012_123456789012
Actor Id : 1234567890
Pic Of Person Who Posted : http://example.com/photo.jpg
Name Of Person Who Posted : Jane Doe
Message : Sounds cool. Can't wait to see it!
Likes Count : 2
Comments : []
Time Of Post : 1234567890
Ответ Павла - прекрасный способ сделать это.
Однако, если вы не хотите создавать пользовательские преобразования, вы можете просто использовать два подзаголовка для создания того же эффекта.
Вместо того, чтобы составить пример с нуля, есть отличный пример этого, написанный Павлом Ивановым в примерах matplotlib (это только в текущем совете git, поскольку это было сделано только несколько месяцев назад. Это еще не на веб-странице).
Это просто простая модификация этого примера, чтобы иметь прерывистую ось x вместо оси y. (Вот почему я делаю этот пост CW)
В принципе, вы просто делаете что-то вроде этого:
import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np
# If you're not familiar with np.r_, don't worry too much about this. It's just
# a series with points from 0 to 1 spaced at 0.1, and 9 to 10 with the same spacing.
x = np.r_[0:1:0.1, 9:10:0.1]
y = np.sin(x)
fig,(ax,ax2) = plt.subplots(1, 2, sharey=True)
# plot the same data on both axes
ax.plot(x, y, 'bo')
ax2.plot(x, y, 'bo')
# zoom-in / limit the view to different portions of the data
ax.set_xlim(0,1) # most of the data
ax2.set_xlim(9,10) # outliers only
# hide the spines between ax and ax2
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax2.spines['left'].set_visible(False)
ax.yaxis.tick_left()
ax.tick_params(labeltop='off') # don't put tick labels at the top
ax2.yaxis.tick_right()
# Make the spacing between the two axes a bit smaller
plt.subplots_adjust(wspace=0.15)
plt.show()
[/g1]
Чтобы добавить эффект сломанной оси //
, мы можем это сделать (опять же, модифицированный из примера Павла Иванова):
import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np
# If you're not familiar with np.r_, don't worry too much about this. It's just
# a series with points from 0 to 1 spaced at 0.1, and 9 to 10 with the same spacing.
x = np.r_[0:1:0.1, 9:10:0.1]
y = np.sin(x)
fig,(ax,ax2) = plt.subplots(1, 2, sharey=True)
# plot the same data on both axes
ax.plot(x, y, 'bo')
ax2.plot(x, y, 'bo')
# zoom-in / limit the view to different portions of the data
ax.set_xlim(0,1) # most of the data
ax2.set_xlim(9,10) # outliers only
# hide the spines between ax and ax2
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax2.spines['left'].set_visible(False)
ax.yaxis.tick_left()
ax.tick_params(labeltop='off') # don't put tick labels at the top
ax2.yaxis.tick_right()
# Make the spacing between the two axes a bit smaller
plt.subplots_adjust(wspace=0.15)
# This looks pretty good, and was fairly painless, but you can get that
# cut-out diagonal lines look with just a bit more work. The important
# thing to know here is that in axes coordinates, which are always
# between 0-1, spine endpoints are at these locations (0,0), (0,1),
# (1,0), and (1,1). Thus, we just need to put the diagonals in the
# appropriate corners of each of our axes, and so long as we use the
# right transform and disable clipping.
d = .015 # how big to make the diagonal lines in axes coordinates
# arguments to pass plot, just so we don't keep repeating them
kwargs = dict(transform=ax.transAxes, color='k', clip_on=False)
ax.plot((1-d,1+d),(-d,+d), **kwargs) # top-left diagonal
ax.plot((1-d,1+d),(1-d,1+d), **kwargs) # bottom-left diagonal
kwargs.update(transform=ax2.transAxes) # switch to the bottom axes
ax2.plot((-d,d),(-d,+d), **kwargs) # top-right diagonal
ax2.plot((-d,d),(1-d,1+d), **kwargs) # bottom-right diagonal
# What's cool about this is that now if we vary the distance between
# ax and ax2 via f.subplots_adjust(hspace=...) or plt.subplot_tool(),
# the diagonal lines will move accordingly, and stay right at the tips
# of the spines they are 'breaking'
plt.show()
[/g2]
Проверьте пакет brokenaxes :
import matplotlib.pyplot as plt
from brokenaxes import brokenaxes
import numpy as np
fig = plt.figure(figsize=(5,2))
bax = brokenaxes(xlims=((0, .1), (.4, .7)), ylims=((-1, .7), (.79, 1)), hspace=.05)
x = np.linspace(0, 1, 100)
bax.plot(x, np.sin(10 * x), label='sin')
bax.plot(x, np.cos(10 * x), label='cos')
bax.legend(loc=3)
bax.set_xlabel('time')
bax.set_ylabel('value')
Я вижу много предложений для этой функции, но никаких указаний на ее реализацию. Это эффективное решение для времени. Он применяет преобразование ступенчатой функции к оси x. Это много кода, но это довольно просто, так как большинство из них - это шаблонный пользовательский масштаб. Я не добавил графики, чтобы указать местоположение перерыва, так как это вопрос стиля. Удачи, закончив работу.
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import scale as mscale
from matplotlib import transforms as mtransforms
import numpy as np
def CustomScaleFactory(l, u):
class CustomScale(mscale.ScaleBase):
name = 'custom'
def __init__(self, axis, **kwargs):
mscale.ScaleBase.__init__(self)
self.thresh = None #thresh
def get_transform(self):
return self.CustomTransform(self.thresh)
def set_default_locators_and_formatters(self, axis):
pass
class CustomTransform(mtransforms.Transform):
input_dims = 1
output_dims = 1
is_separable = True
lower = l
upper = u
def __init__(self, thresh):
mtransforms.Transform.__init__(self)
self.thresh = thresh
def transform(self, a):
aa = a.copy()
aa[a>self.lower] = a[a>self.lower]-(self.upper-self.lower)
aa[(a>self.lower)&(a<self.upper)] = self.lower
return aa
def inverted(self):
return CustomScale.InvertedCustomTransform(self.thresh)
class InvertedCustomTransform(mtransforms.Transform):
input_dims = 1
output_dims = 1
is_separable = True
lower = l
upper = u
def __init__(self, thresh):
mtransforms.Transform.__init__(self)
self.thresh = thresh
def transform(self, a):
aa = a.copy()
aa[a>self.lower] = a[a>self.lower]+(self.upper-self.lower)
return aa
def inverted(self):
return CustomScale.CustomTransform(self.thresh)
return CustomScale
mscale.register_scale(CustomScaleFactory(1.12, 8.88))
x = np.concatenate((np.linspace(0,1,10), np.linspace(9,10,10)))
xticks = np.concatenate((np.linspace(0,1,6), np.linspace(9,10,6)))
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y, '.')
ax = plt.gca()
ax.set_xscale('custom')
ax.set_xticks(xticks)
plt.show()
[/g0]
Направляя вопрос Фредерика Норда о том, как включить параллельную ориентацию диагональных «ломающихся» линий при использовании сетки с коэффициентами неравного 1: 1, могут быть полезны следующие изменения, основанные на предложениях Павла Иванова и Джо Кингтона. Коэффициент ширины можно варьировать с использованием переменных n и m.
import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np
import matplotlib.gridspec as gridspec
x = np.r_[0:1:0.1, 9:10:0.1]
y = np.sin(x)
n = 5; m = 1;
gs = gridspec.GridSpec(1,2, width_ratios = [n,m])
plt.figure(figsize=(10,8))
ax = plt.subplot(gs[0,0])
ax2 = plt.subplot(gs[0,1], sharey = ax)
plt.setp(ax2.get_yticklabels(), visible=False)
plt.subplots_adjust(wspace = 0.1)
ax.plot(x, y, 'bo')
ax2.plot(x, y, 'bo')
ax.set_xlim(0,1)
ax2.set_xlim(10,8)
# hide the spines between ax and ax2
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax2.spines['left'].set_visible(False)
ax.yaxis.tick_left()
ax.tick_params(labeltop='off') # don't put tick labels at the top
ax2.yaxis.tick_right()
d = .015 # how big to make the diagonal lines in axes coordinates
# arguments to pass plot, just so we don't keep repeating them
kwargs = dict(transform=ax.transAxes, color='k', clip_on=False)
on = (n+m)/n; om = (n+m)/m;
ax.plot((1-d*on,1+d*on),(-d,d), **kwargs) # bottom-left diagonal
ax.plot((1-d*on,1+d*on),(1-d,1+d), **kwargs) # top-left diagonal
kwargs.update(transform=ax2.transAxes) # switch to the bottom axes
ax2.plot((-d*om,d*om),(-d,d), **kwargs) # bottom-right diagonal
ax2.plot((-d*om,d*om),(1-d,1+d), **kwargs) # top-right diagonal
plt.show()