JSON写入器

Python 的 JSON 字段解析配上 Excel 写入，简直是数据的黄金搭档。你要是经常和接口打交道，那肯定绕不开 JSON 格式，字段多、结构深，一不小心就得手动展开。嗯，用 Python 解析起来还挺顺的，配上openpyxl或者pandas，直接丢进 Excel，整套流程就顺溜。 JSON 字段的比较推荐用json.loads()来转字典，再用pandas.DataFrame一行行拆字段。碰到嵌套的，递归下就行，也不难。写 Excel 呢？df.to_excel()就能搞定，路径设置好，表头自动生成，连格式也能控制。 我试过的几个场景：比如从接口批量拉数据，每条记录一堆嵌套字段，用

matlab-json是用于MATLAB的快速高效的JSON解析器。示例： a = struct(); a.name = 'Hello, World!'; a.data = magic(3);tojson(a);ans = { \"name\": \"Hello, World!\", \"data\": [ [ 8, 3, 4 ], [ 1, 5, 9 ], [ 6, 7, 2 ] ] }fromjson('{\"name\": \"Hello, World\", \"data\": 123}')ans = name: 'Hello, World' data: 123要求（最低0.11）

WRITESCF是一个MATLAB开发的工具，用于将数据写入SCF格式的文件。SCF格式文件主要用于存储来自DNA测序仪器的数据。当前版本的WRITESCF功能包括添加原始跟踪到SCF文件，但不涉及基础或分数的写入。该工具为处理DNA测序数据提供了便利。

这是用于监控Grafana服务器节点负载的JSON文件。

包含全球、中国省市区县的地图Json数据，适用于d3.js地图开发。

Matlab JSON编辑器采用JSON模式，并利用其生成HTML表单。它完全支持JSON Schema版本3和版本4，并且可以与几种流行CSS框架（如Bootstrap、Foundation和jQueryUI）集成。查看交互式演示（demo.html）：下载（压缩后22K）。JSON编辑器无需任何必需依赖项，仅需现代浏览器（已在Chrome和Firefox中测试）。可选的样式和可用性改进包括：兼容的JS模板引擎（Mustache、Underscore、Hogan、Handlebars、Swig、Markup或EJS）、CSS框架样式兼容（Bootstrap 2/3、Foundation 3/

JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。JSON转换涉及将JSON数据与其他数据格式相互转换，包括将JSON字符串转换为JavaScript对象和将JavaScript对象转换为JSON字符串等多种方法。在将JavaScript对象转换为JSON字符串时，常用的方法包括toJSONString()和JSON.stringify()。这些方法都能有效地将JavaScript对象转换为JSON字符串，但使用方法和用途略有不同。同样地，将JSON字符串转换为JavaScript对象也有多种方式，如eval

S3-JSON-DB 把 Amazon S3 当作 JSON 数据库和无服务器 API，挺适合需要快速搭建后端原型或 SPA 的场景。你可以用它轻松插入、更新、删除条目，数据会保存在 S3 里的一个 json 文件中，直接用 JSON 格式操作，简单高效。如果你正在开发一个无服务器应用或想试试基于 S3 的存储方式，这个工具真心值得一试。它支持与 DigitalOcean Spaces、Linode 对象存储等兼容，适用场景广泛。代码也简单，只要配好 S3 相关参数，就能直接操作。

想找个轻量级的 JSON 存储方案？json-store是你需要的东西。它将 JSON 文档存储在文件系统中，模拟 NoSQL 数据库的查询功能。你可以把多个 JSON 对象放进不同的商店，也能将它们集中到一个商店。最棒的是，它不会像传统数据库一样占用大量内存，文档时也不会一次性加载所有数据，减少了内存开销。如果你对存储的表现有要求，可以自定义适配器将文件存储在光盘、云端、内存甚至 zip 中。比如，创建一个Config对象并设置适配器：$config = new Store\Config(); $config->setAdapter(new Local('some/path/persons'