Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Итерация и получение значений из карты

У меня есть некоторые данные JSON, которые я преобразовал в карту с именем data_json. Он содержит несколько сотен предметов.

Используя следующий код, я могу успешно получить значение «dn» для одного из элементов на карте, однако я изо всех сил пытаюсь перебрать всю структуру, чтобы получить значение «dn» для всех элементов на карте.

objects := data_json["data"].([]interface{})
first := objects[0].(map[string]interface{})
fmt.Println(first["dn"])

Я пробовал этот тип подхода, но я не понимаю, как мне создавать ключи и значения.

for v, k := range keys {
fmt.Println("Key:", k, "Value:", m[k])
}
go dictionary iteration
20.12.2014

Ответы:


1

Если вы имеете в виду, что все элементы равны objects, вы сделаете это следующим образом:

func printAllDataDn(data_json map[string]interface{}) {
    objects := data_json["data"].([]interface{})
    for _, v := range objects {
        item := v.(map[string]interface{})
        fmt.Println(item["dn"])
    }
}
20.12.2014
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..