如何正确循环 golang 中的两个嵌套 json 结构
来源:stackoverflow
时间:2024-04-10 20:48:34 474浏览 收藏
从现在开始,我们要努力学习啦!今天我给大家带来《如何正确循环 golang 中的两个嵌套 json 结构》,感兴趣的朋友请继续看下去吧!下文中的内容我们主要会涉及到等等知识点,如果在阅读本文过程中有遇到不清楚的地方,欢迎留言呀!我们一起讨论,一起学习!
我是 go 新手。我有 2 个相同的 json 嵌套结构,每个结构都填充了 2 个 api 调用的输出。一次调用可获取 cpu 和其他内存指标。我可以单独解组它们中的每一个,并打印出项目名称以及 cpu 和内存的值,尽管是在 2 个单独的代码块中。我遇到的问题是我想在同一行的项目名称旁边打印出 cpu 和内存指标。
这是我用来按项目打印 cpu 指标的代码。它创建了一个漂亮的 csv 格式的输出:
// cpu metrics // loop through the data for the month, project, cpu requests, and cpu usage fmt.println("month, project, cpu request(core hours), cpu usage(core hours)\n") for _, value_cpu := range rh_values_cpu.data { for _, val_cpu := range value_cpu.projects { str := val_cpu.project s := strings.contains(str, "openshift") if s == true { continue } fmt.printf("%s, %s, ", value_cpu.date, val_cpu.project) for _, v_cpu := range val_cpu.values { fmt.printf("%.1f, %.1f\n", v_cpu.request.value, v_cpu.usage.value) } } }
我有类似的内存指标代码,也可以正常工作。
这是我用来循环两个 json 结构的代码。我怀疑我没有正确使用嵌套循环或者需要以不同的方式解决问题。
// cpu & memory metrics // loop through the data for the month, project, cpu requests, cpu usage, memory requests, and memory usage fmt.println("month, project, cpu request(core hours), cpu usage(core hours) memory request(mbytes), memory usage(mbytes)\n") for _, value_cpu := range rh_values_cpu.data { for _, value_mem := range rh_values_mem.data { for _, val_cpu := range value_cpu.projects { for _, val_mem := range value_mem.projects { str := val_cpu.project s := strings.contains(str, "openshift") if s == true { continue } fmt.printf("%s, %s, ", value_cpu.date, val_cpu.project) for _, v_cpu := range val_cpu.values { fmt.printf("%.1f, %.1f ", v_cpu.request.value, v_cpu.usage.value) for _,v_mem := range val_mem.values { fmt.printf("%.1f, %.1f\n", v_mem.request.value, v_mem.usage.value) } } } } } }
这是 json 结构之一:
type rh_output_mem struct { meta struct { count int `json:"count"` others int `json:"others"` currency string `json:"currency"` filter struct { resolution string `json:"resolution"` timescopevalue string `json:"time_scope_value"` timescopeunits string `json:"time_scope_units"` limit int `json:"limit"` offset int `json:"offset"` } `json:"filter"` groupby struct { project []string `json:"project"` } `json:"group_by"` orderby struct { } `json:"order_by"` exclude struct { } `json:"exclude"` total struct { usage struct { value float64 `json:"value"` units string `json:"units"` } `json:"usage"` request struct { value float64 `json:"value"` units string `json:"units"` } `json:"request"` limit struct { value float64 `json:"value"` units string `json:"units"` } `json:"limit"` capacity struct { value float64 `json:"value"` units string `json:"units"` } `json:"capacity"` infrastructure struct { raw struct { value float64 `json:"value"` units string `json:"units"` } `json:"raw"` markup struct { value float64 `json:"value"` units string `json:"units"` } `json:"markup"` usage struct { value float64 `json:"value"` units string `json:"units"` } `json:"usage"` distributed struct { value float64 `json:"value"` units string `json:"units"` } `json:"distributed"` total struct { value float64 `json:"value"` units string `json:"units"` } `json:"total"` } `json:"infrastructure"` supplementary struct { raw struct { value float64 `json:"value"` units string `json:"units"` } `json:"raw"` markup struct { value float64 `json:"value"` units string `json:"units"` } `json:"markup"` usage struct { value float64 `json:"value"` units string `json:"units"` } `json:"usage"` distributed struct { value float64 `json:"value"` units string `json:"units"` } `json:"distributed"` total struct { value float64 `json:"value"` units string `json:"units"` } `json:"total"` } `json:"supplementary"` cost struct { raw struct { value float64 `json:"value"` units string `json:"units"` } `json:"raw"` markup struct { value float64 `json:"value"` units string `json:"units"` } `json:"markup"` usage struct { value float64 `json:"value"` units string `json:"units"` } `json:"usage"` distributed struct { value float64 `json:"value"` units string `json:"units"` } `json:"distributed"` total struct { value float64 `json:"value"` units string `json:"units"` } `json:"total"` } `json:"cost"` } `json:"total"` } `json:"meta"` links struct { first string `json:"first"` next string `json:"next"` previous interface{} `json:"previous"` last string `json:"last"` } `json:"links"` data []struct { date string `json:"date"` projects []struct { project string `json:"project"` values []struct { date string `json:"date"` project string `json:"project"` usage struct { value float64 `json:"value"` units string `json:"units"` } `json:"usage"` request struct { value float64 `json:"value"` units string `json:"units"` } `json:"request"` limit struct { value float64 `json:"value"` units string `json:"units"` } `json:"limit"` capacity struct { value float64 `json:"value"` units string `json:"units"` } `json:"capacity"` classification string `json:"classification"` sourceuuid []string `json:"source_uuid"` clusters []string `json:"clusters"` infrastructure struct { raw struct { value float64 `json:"value"` units string `json:"units"` } `json:"raw"` markup struct { value float64 `json:"value"` units string `json:"units"` } `json:"markup"` usage struct { value float64 `json:"value"` units string `json:"units"` } `json:"usage"` distributed struct { value float64 `json:"value"` units string `json:"units"` } `json:"distributed"` total struct { value float64 `json:"value"` units string `json:"units"` } `json:"total"` } `json:"infrastructure"` supplementary struct { raw struct { value float64 `json:"value"` units string `json:"units"` } `json:"raw"` markup struct { value float64 `json:"value"` units string `json:"units"` } `json:"markup"` usage struct { value float64 `json:"value"` units string `json:"units"` } `json:"usage"` distributed struct { value float64 `json:"value"` units string `json:"units"` } `json:"distributed"` total struct { value float64 `json:"value"` units string `json:"units"` } `json:"total"` } `json:"supplementary"` cost struct { raw struct { value float64 `json:"value"` units string `json:"units"` } `json:"raw"` markup struct { value float64 `json:"value"` units string `json:"units"` } `json:"markup"` usage struct { value float64 `json:"value"` units string `json:"units"` } `json:"usage"` distributed struct { value float64 `json:"value"` units string `json:"units"` } `json:"distributed"` total struct { value float64 `json:"value"` units string `json:"units"` } `json:"total"` } `json:"cost"` } `json:"values"` } `json:"projects"` } `json:"data"` }
这是我运行程序时得到的输出片段。正如您所看到的,日期、项目和内部循环(cpu 指标)会重复自身,而外部循环(内存指标)则会运行:
我正在寻找一个输出,其中每个项目只有一行(月份、项目、cpu 指标、内存指标)
Month, Project, CPU Request(Core hours), CPU Usage(Core hours) Memory Request(mBytes), Memory Usage(mBytes) 2022-12, amq-demo-streams, 0.0, 34.0, 0.0, 4353.2 2022-12, amq-demo-streams, 0.0, 34.0, 1115.6, 1081.4 2022-12, amq-demo-streams, 0.0, 34.0, 0.0, 10675.9 2022-12, amq-demo-streams, 0.0, 34.0, 100.9, 284.0 2022-12, amq-demo-streams, 0.0, 34.0, 0.0, 70064.5 2022-12, amq-demo-streams, 0.0, 34.0, 773088.9, 427757.8 2022-12, amq-demo-streams, 0.0, 34.0, 9440.0, 11610.3 2022-12, amq-demo-streams, 0.0, 34.0, 9471.3, 11696.9 2022-12, amq-demo-streams, 0.0, 34.0, 0.0, 2455.2 2022-12, amq-demo-streams, 0.0, 34.0, 0.0, 3.3 2022-12, amq-demo-streams, 0.0, 34.0, 0.0, 0.0 2022-12, amq-demo-streams, 0.0, 34.0, -0.3, 0.0 2022-12, amq-demo-streams, 0.0, 34.0, 3785.0, 6610.4 2022-12, amq-demo-streams, 0.0, 34.0, 252.3, 1007.8 2022-12, amq-demo-streams, 0.0, 34.0, 757.0, 883.0 2022-12, amq-demo-streams, 0.0, 34.0, 1009.4, 1613.4 2022-12, amq-demo-streams, 0.0, 34.0, 378.5, 413.5 2022-12, amq-demo-streams, 0.0, 34.0, 908.4, 2856.8 2022-12, amq-demo-streams, 0.0, 34.0, 252.3, 248.7 2022-12, amq-demo-streams, 0.0, 34.0, 66873.8, 21035.3 2022-12, amq-demo-streams, 0.0, 34.0, 353.3, 611.9 2022-12, amq-demo-streams, 0.0, 34.0, 10203.6, 12418.3 2022-12, amq-demo-streams, 0.0, 34.0, 504.7, 398.3 2022-12, amq-demo-streams, 0.0, 34.0, 1135.5, 2248.5 2022-12, amq-demo-streams, 0.0, 34.0, 252.3, 610.6 2022-12, amq-demo-streams, 0.0, 34.0, 252.3, 370.6
正确答案
我允许自己使用更简单的结构定义。您始终可以根据您的结构调整此代码。
type Cpu struct { Project string Data []Data } type Memory struct { Project string Data []Data } type Data struct { Date string Projects []Project } type Project struct { Project string Values []struct { Request float64 Value float64 } } func CSVOutput(cpu Cpu, mem Memory) error { // Returns an error if cpu & memory's data are the same length if len(cpu.Data) != len(mem.Data) { return fmt.Errorf("cpu.Data and mem.Data don't have the same length") } // Printing CSV file header fmt.Println("Month, Project, CPU Request(Core hours), CPU Usage(Core hours) Memory Request(mBytes), Memory Usage(mBytes)") for i := range cpu.Data { cpuData := cpu.Data[i] memData := mem.Data[i] // Using the format from Errorf to add context to the error if len(cpuData.Projects) != len(memData.Projects) { return fmt.Errorf("cpu.Data[%d].Projects and mem.Data[%d].Projects don't have the same length", i, i) } for j := range cpuData.Projects { cpuProject := cpuData.Projects[j] memProject := memData.Projects[j] if len(cpuProject.Values) != len(memProject.Values) { return fmt.Errorf("cpu.Data[%d].Projects[%d].Values and mem.Data[%d].Projects[%d].Values don't have the same length", i, j, i, j) } name := cpuProject.Project date := cpuData.Date // Continue if the cpu project concerns openshift if strings.Contains(name, "openshift") { continue } for k := range cpuProject.Values { cpuValue := cpuProject.Values[k] memValue := memProject.Values[k] fmt.Printf("%s, %s, %.1f, %.1f, %.1f, %.1f", date, name, cpuValue.Request, cpuValue.Value, memValue.Request, memValue.Value) } } } return nil }
只有当您接收到的cpu数据与内存数据一样多时,此代码才有效。
如果不是这种情况,您将必须找到一种方法将某个 cpu 的数据链接到其内存等效项。
如果您认为这种情况可能会出现,可以进一步讨论这个问题。
今天关于《如何正确循环 golang 中的两个嵌套 json 结构》的内容就介绍到这里了,是不是学起来一目了然!想要了解更多关于的内容请关注golang学习网公众号!
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