Asp这个老古懂估计没几个人在用了。
几年没写代码了，最近要弄个小东西，给手机端提供json数据，不想麻烦别人，自己又只会asp，没办法就自己动手了。
网上找了好久都没有一个人能完整的把asp操作json说清楚。
最后还是自己搞定的。
整出来共享给大家。
（ps,还有个原因csdn的分不够用啦，大家看着给点吧。
写这个说明文档都用了我两小时。
^_^）以下是示例代码'说明：json.asp中引用了json.js.asp'其他见文档'手机很多时候不认gb2312，跳入json的坑就忘记gb2312吧,讨厌的是，如果代码报错，iis会输出gb2312，结果就是乱码，有点烦。
'自己想办法解决吧response.Charset="utf-8"dimstrJsonData,ovbJson,jdimarrTemp,varname,isetovbJson=newvbJson'asprecrodset和数组转json字符arrTemp=array("a","{""oa"":""我是oa""}","c")strJsonData=ovbjson.toJson(empty,arrTemp,true)'转换为Json格式的字符串，有兴趣可以自己输出看看是什么setj=json.parse(strJsonData)'序列化为json对象（或者是数组对象）response.Write(j.get(1)&"")'别用vb数组来存json对象，不然得每个元素去重新序列化，这里如果想j.get(1).oa就不行了。
必须对j.get(1)单独序列才行'----recrodset就不演示了，懒得连数据库'---自定义操作方法的演示---strJsonData="{a:1,b:[{c:'我是数组中的点c'}]}"setj=json.parsestr(strJsonData)response.Write(j.b.get(0).c&"")'添加节点的时候注意，如果值是null，会被忽然，这个节点会不存在的。
在添加之前记得先检查值setj=json.add(j,"new","我是新加的节点")response.Write(j.new&"")'下面这句注掉了，是因为这个操作是无效的因为j.b是数组，不能add'setj=json.add(j.b,"new1","我是加不进的节点")setj.b=j.b.put(j.b.length,j.b.get(0))response.Write(j.b.get(1).c&",我是新加的数组元素")'因为数组的get方法不允许被赋值，所以不能像下面这样写'setj.b.get(0)=json.add(j.b.get(0),"new","我会报错")json.addj.b.get(0),"new","我是新加的new我不会报错"json.addj.b.get(0),"new1","我是通过变量取出来的哦"response.Write(j.b.get(0).new&"")varname="new1"response.Write(json.byname(j.b.get(0),varname)&"")fori=0toj.b.length-1 varname="c" response.Write(json.byname(j.b.get(i),varname)&"我是循环出来的c，索引："&i&"")next'最后完整的输出给手机就这样：response.Writejson.stringify(j)

json3.js【JS/JavaScript中解析JSON的js包，JSON官方的JSON解析包】。
JavaScript中解析JSON的js包，页面中引入json3.js，即可使用。
使用方法：JSON.parse(str),JSON.stringify(obj)更多详情请参考博文：JavaScript中解析JSON---JSON.parse()、JSON.stringify()以及$.parseJSON()使用详解-chunlynn的小屋-CSDN博客http://blog.csdn.net/chenchunlin526/article/details/78850924

在使用StanfordCoreNLP对文本句子进行分析时，需要先对句子进行分词nlp.word_tokenize(sentence)然后对分词后的句子进行句子成分分析nlp.pos_tag(sentence)然后继续进行命名实体识别nlp.ner(sentence)再之后就是句法分析与依存句法分析nlp.parse(sentence)nlp.dependency_parse(sentence)

本工具功能为读取ini配置文件中的配置项，包含有样例程序，编译脚本，如需自编译验证，可在安装有G++4.4.7以上版本的linux环境下直接运行makefile(命令make),即可生成可执行文件parse运行样例见本说明第四部分。
如需将本工具嵌入您的项目中直接使用，只需将config.cpp与config.h文件拷贝到您项目的源程序目录下，然后在您的代码中加入"config.h"头文件，参考样例iniFile_parse.cpp中的写法，采用：intparse_ini_file(constchar*fileName,Config*pconfig);接口解析配置文件到Config类对象中，再从Config类对象中读取出相应的配置即可，关于Config类的主要功能，可以参考本说明第三部分内容。

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适用于人类可读日期的Python剖析器•••••首要特色反对于多少乎齐全现有的日期格式：相对于日期，相对于日期（"twoweeksago"或者"tomorrow"），功夫戳等。
反对于。
语言自动检测经由可自定义的行为。
反对于。
反对于带时区缩写或者UTC偏移量的日期（"August14,2015EST"，"21July201310:15pm+0500"...）较长的文本。
若何使用使用dateparser剖析日期的最直接方式是使用dateparser.parse()函数，该函数包装了模块的大大都成果。
＞＞＞importdateparser＞＞＞dateparser.parse('Fri,12Dec201410:55:50')datetime.datetime(2014,12,12,10,

#GPF##一、GPF（GraphProcessingFlow）：行使图神经收集处置下场的普通化流程一、图节点预展现：行使NE框架，直接患上到全图每一个节点的Embedding;二、正负样本采样：（1）单节点样本；
（2）节点对于样本；
三、抽取封锁子图：可做类化处置，建树一种通用图数据结构;四、子图特色领悟：预展现、节点特色、全局特色、边特色;五、收集配置配备枚举：可所以图输入、图输入的收集；
也可所以图输入，分类/聚类下场输入的收集;六、熬炼以及测试;##二、首要文件：一、graph.py：读入图数据;二、embeddings.py：预展现学习;三、sample.py：采样;四、subgraphs.py/s2vGraph.py：抽取子图;五、batchgraph.py：子图特色领悟;六、classifier.py：收集配置配备枚举;七、parameters.py/until.py:参数配置配备枚举/帮手文件;##三、使用一、在parameters.py中配置配备枚举相关参数（可默许）；
二、在example/文件夹中运行响应的案例文件--搜罗链接料想、节点外形料想；
以链接料想为例：###一、导入配置配备枚举参数```fromparametersimportparser,cmd_embed,cmd_opt```###二、参数转换```args=parser.parse_args()args.cuda=notargs.noCudaandtorch.cuda.is_available()torch.manual_seed(args.seed)ifargs.cuda:torch.cuda.manual_seed(args.seed)ifargs.hop!='auto':args.hop=int(args.hop)ifargs.maxNodesPerHopisnotNone:args.maxNodesPerHop=int(args.maxNodesPerHop)```###三、读取数据```g=graph.Graph()g.read_edgelist(filename=args.dataName,weighted=args.weighted,directed=args.directed)g.read_node_status(filename=args.labelName)```###四、患上到全图节点的Embedding```embed_args=cmd_embed.parse_args()embeddings=embeddings.learn_embeddings(g,embed_args)node_information=embeddings#printnode_information```###五、正负节点采样```train,train_status,test,test_status=sample.sample_single(g,args.testRatio,max_train_num=args.maxTrainNum)```###六、抽取节点对于的封锁子图```net=until.nxG_to_mat(g)#printnettrain_graphs,test_graphs,max_n_label=subgraphs.singleSubgraphs(net,train,train_status,test,test_status,args.hop,args.maxNodesPerHop,node_information)print('#train:%d,#test:%d'%(len(train_graphs),len(test_graphs)))```###七、加载收集模子，并在classifier中配置配备枚举相关参数```cmd_args=cmd_opt.parse_args()cmd_args.feat_dim=max_n_label+1cmd_args.attr_dim=node_information.shape[1]cmd_args.latent_dim=[int(x)forxincmd_args.latent_dim.split('-')]iflen(cmd_args.latent_dim)

名义上：用于记录链接的最大强度名称解析器:link:名字名义上将以书写的个人名字简化并解析为六个核心字段：标题，，中间名，姓氏，后缀和昵称。
通常，名义上用于解析整个列表或名称。
该软件包包括一个命令行工具，用于解析单个名称，以便进行一次性测试和示例。
名义上产生的字段次要适合在数据集中或数据集中进行比较。
这样一来，名字的格式就不用考虑人的句法偏好了：devonausfern,mrjohanngMr.JohannG.devonAusferndevonausfern,mrjohanngMr.JohannG.devonAusferndevonausfern,mrjohanng而不是Mr.JohannG.devonAusfern。
:notebook:入门调用parse_name()解析六个核心字段：$python-q＞＞＞fromnominallyimportparse_name＞＞＞parse_name("Blankinsop,Jr.,Mr.James'Jimmy'"

ParserdxfParser=ParserBuilder.createDefaultParser();dxfParser.parse(in,"UTF-8");DXFDocumentdoc=dxfParser.getDocument();SAXGeneratorgenerator=newSVGGenerator();

运输jsTransit是一种数据格式和一组库，用于在以不同语言编写的应用程序之间传递值。
该库提供了对往返于JavaScript的Transit数据进行封送的支持。
只需存在提供parse和stringify方法的模块，transit-js就可以与任何或更高版本JavaScript实现一起使用。
Transit-js当前不支持对编码。
与Java和Clojure实现不同，它依赖于宿主JavaScript环境的非流JSON解析机制。
，尽快启动并运行，关于transit-js常见问题此实现的major.minor版本号与其支持的Transit规范的版本相对应。
注意：Transit主要用作在应用程序之间传输数据的有线协议。
如果要持久存储Transit数据，则读取器和写入器应使用相同版本的Transit，并且当传输格式发生更改时，您有责任负责迁移/转换/重新存储该数据。
发布和

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。