JSON формат
Опубликовано: 08.06.2022
Что такое JSON? Лучший формат для обмена данными
Нотация объектов JavaScript — это схематическое текстовое представление структурированных данных на основе пар ключ-значение и упорядоченных списков. Хотя JSON является производным от JavaScript, прочтите XML Converter, он поддерживается либо встроенными, либо библиотеками большинства основных языков программирования. JSON часто, но не исключительно, используется для обмена информацией между веб-клиентами и веб-серверами.
За последние 15 лет JSON стал широко использоваться в Интернете. Сегодня этот формат выбран почти для всех общедоступных веб-служб, а также часто используется для частных веб-служб.
Популярность JSON также привела к поддержке JSON во многих базах данных. Реляционные базы данных, такие как PostgreSQL и MySQL, теперь имеют встроенную поддержку хранения и запросов данных JSON. Базы данных NoSQL, такие как MongoDB и Neo4j, также поддерживают JSON, хотя MongoDB за кулисами использует слегка измененную двоичную версию JSON.
В этой статье мы кратко рассмотрим JSON и обсудим, откуда он взялся, его преимущества перед XML, его недостатки, когда его использовать и когда рассматривать альтернативы. Но сначала давайте углубимся в грязные пески того, как JSON выглядит на практике.
Пример JSON
Вот пример данных, закодированных в формате JSON:
{
«FirstName»: «Jonathan»,
«LastName»: «Freeman»,
«LoginCount»: 4,
«IsWriter»: true,
«WorksWith» :: «Spantree Tenology Group», «»],
«Домашние животные»: [
«Имя»: «Лилия»,
«Тип»: «Енот» ]
}
Приведенная выше структура четко определяет некоторые атрибуты человека. Он включает в себя имя и фамилию, сколько раз человек входил в систему, является ли этот человек писателем, список компаний, с которыми он работает, и список домашних животных человека (в данном случае только одного). Структуру, подобную приведенной выше, можно передать с сервера в веб-браузер или мобильное приложение, которое затем выполнит действие, например отобразит данные или сохранит их для дальнейшего использования.
JSON — это распространенный формат данных с минимальным количеством типов значений: строк, чисел, логических чисел, списков, объектов и пустых значений. Хотя нотация является подмножеством JavaScript, эти типы представлены во всех распространенных языках программирования, что делает JSON хорошим кандидатом для передачи данных через пробелы в языке.
Инициатива цифровизации отрасли, известная под слоганом «Индустрия 4.0», уже прочно закрепилась в сознании людей, заинтересованных в развитии современного предпринимательства. Хотя к сельскому хозяйству редко относятся наравне с другими отраслями, фактически в современной сельскохозяйственной деятельности действуют все правила ведения деятельности в других отраслях экономики.
Все комментарии
" С одной стороны, рынок интеллектуальных решений для орошения растет благодаря объединению сельскохозяйственных культур, спросу на профессиональные решения и необходимости рационализировать водопотребление за счет реализации новой политики охраны водных ресурсов государства. С другой стороны, ощущается нехватка современных, простых в использовании решений, цена которых была бы приемлемой и, главное, легко масштабируемой, что значительно снижает входной барьер для новых пользователей - наших клиентов" - отмечает президент INVENTIA Ежи Белоуш
Такими же являются или должны быть процессы принятия решений, гарантирующие наилучшие результаты при минимально возможных затратах и ресурсах. Таким же образом проверяются и последствия хороших или плохих решений. Надежная информация необходима для принятия правильных бизнес-решений, и эту информацию можно получить только из достоверных данных. Это подводит нас к проблеме сбора данных в производственных процессах, в том числе в сельском хозяйстве.
Если мы посмотрим на ситуацию со сбором данных в различных отраслях, то увидим, что она сильно зависит от используемого уровня автоматизации, и это не сулит ничего хорошего сельхозпроизводителям. Отсутствие высокоавтоматизированных процессов и относительно низкая техническая культура используемых машин и устройств не дают возможности для массового получения разнородных данных, являющихся основой для эффективной переработки в полезную информацию. Конечно, все больше говорят о SmartFarming, то есть о сельском хозяйстве, использующем самые современные технологии, сочетающие агротехнические работы с информационным управлением работой машин в соответствии с потребностями культур, определяемыми передовыми алгоритмами. Технологии, которые можно условно назвать «Земледелие 4.0», касаются подавляющего большинства крупноплощадных посевов зерновых и других растений, являющихся основой питания постоянно растущего населения Земли. В ином положении находятся отрасли сельского хозяйства, где производство осуществляется на фруктовых или овощных плантациях. В таком случае учета практически не существует, а применяемые методы обеспечения агротехнических мероприятий основаны на многолетнем опыте хозяйственников и метеорологических данных, публикуемых по отдельным районам возделывания. Из-за очень большого разнообразия рельефа и почвенных условий посевных площадей получить должное соответствие между опубликованными данными и реальной ситуацией на месте возделывания не представляется возможным. Принятые на этом основании решения могут быть отягощены крупной ошибкой, приводящей к потерям урожая или значительным затратам на ненужные агротехнические мероприятия.
Однако есть шанс, что эта ситуация изменится. Имеются технические средства, позволяющие точно определять климатическую и почвенную обстановку на больших площадях посевов сельскохозяйственных культур. Это становится возможным благодаря появлению технологий в области промышленного интернета вещей (IIoT), позволяющих обеспечить длительную работу беспроводных коммуникаций, распределенных датчиков с питанием от аккумуляторов или солнечных батарей. Распределенные датчики для измерения почвенных или климатических параметров могут стать источником данных для агротехнических систем поддержки принятия решений на территориях, охваченных учетами. Этому и должна служить система AGREUS.
Система AGREUS является результатом объединения опыта Inventia в области беспроводной телеметрии и знаний и навыков, которые мы получаем, работая с Лабораторией ирригации агроинженерного отдела Института садоводства в г. Скерневице во главе с проф. Вальдемар Тредер. Целью сотрудничества является создание нового качества в поддержку решений в области ирригации и защиты растений. В конечном счете, система AGREUS будет включать в себя множество типов экологических и технических датчиков, данные которых будут отправляться на портал, интегрируя их собранные и обрабатывая их в информацию, поддерживающую решения производителей. Будет контролироваться температура и влажность воздуха и почвы, т.е. основные параметры, необходимые для определения потребности растений в воде в процессе полива. Кроме того, данные об осадках, скорости ветра и инсоляции будут отслеживаться или получаться из третьих источников, что позволит повысить точность сельскохозяйственных мероприятий.
Исторически система AGREUS возникла как проект для решения проблем с надлежащим орошением как сельскохозяйственных культур, так и приусадебных участков. Таким образом, основой стали измерения влажности почвы и погоды, а также контроль орошения. По своей конструкции система должна решить многие недостатки современных систем управления поливом, такие как: необходимость прокладки кабелей управления клапанами и плохая возможность создания схем полива, обычно состоящих из последовательной активации отдельных секций. Немногие системы могут сопоставлять полив с погодными условиями и условиями осадков, и до сих пор трудно найти систему, которая может создавать гибкие графики и автоматически связывать их с измеренной влажностью почвы или данными о недавних или прогнозируемых уровнях осадков. Конечно, ситуация на рынке решений для сельского хозяйства динамична, но, похоже, доступные системы, входящие в группу Smart, не в состоянии удовлетворить все ожидания пользователей. Тем важнее, что выбранная технология получения информации позволяет расширить применение Системы АГРЕУС с изначально незапланированными возможностями.
«Концепция распределенной системы измерения параметров почвы, климата и управления орошением, предложенная Inventia, дает уникальную возможность использования датчиков в количествах и местах с учетом потребностей получателя — заказчик сможет начните приключение с системой с одного датчика и тогда система сможет расширяться практически без ограничений, а данные будут храниться в облаке с легким доступом с компьютера или смартфона. Подключение датчиков в радиосеть освобождает пользователя от хлопотной проводки» – отмечает проф. Вальдемар Тредер
Сердцем системы AGREUS является базовая станция, передающая данные от/к распределенным терминалам, т.е. создающая сеть датчиков и исполнительных механизмов. Передача происходит с помощью беспроводной радиосети дальнего действия — LoRa. Эта технология, в зависимости от условий местности, позволяет охватить большую площадь посевов при ее работе с низким энергопотреблением, что является критичным параметром для устройств с батарейным питанием. Кроме того, базовая станция AGREUS подключается к сети Интернет с помощью Wi-Fi существующей локальной сети, самостоятельно через GSM (3G, LTE) или опционально через кабельное соединение Ethernet. Интернет-соединение позволяет отправлять собранные данные на портал AGREUS, работающий в облаке. Передаваемые данные собираются на индивидуальных учетных записях пользователей Системы, становясь основой для анализа и формирования отчетов.
Портал AGREUS позволяет управлять как подключенными терминалами, так и пользователями, позволяя создавать персонализированные профили пользователей с разными уровнями прав доступа в рамках созданного счет. Автоматизация с использованием NFC, добавление дополнительных терминалов и гибкость настройки информационных экранов, способных совмещать текущие и исторические данные, облегчает использование информации, собранной в полевых условиях. В задачу данной статьи не входит точное описание конфигурационных возможностей и функционала готовящегося решения, но следует сказать, что в распоряжении пользователя будут различные формы обмена информацией, в том числе простое представление числовых данных, текущих и исторические карты, и представление данных на интерактивной карте или собственной графике. Такое разнообразие возможностей, безусловно, будет принято пользователями, что позволит адаптировать представление информации к индивидуальным потребностям.
Основной формой использования портала AGREUS будет доступ с мобильных устройств, что, безусловно, облегчит использование Системы. Данные для мобильных устройств будут загружаться с портала в режиме реального времени, делая доступную информацию основой для принятия решений. Панели портала (dashboards), оповещения и отчеты, полученные по электронной почте или SMS, являются дополнительными факторами, которые позволяют рассматривать портал AGREUS как незаменимый источник данных о сельскохозяйственных культурах.
В дополнение к доступу через облако также будет возможен локальный доступ, позволяющий выдавать и просматривать заказы на полив, а также текущее и, в ограниченной степени, историческое представление собранных климатических параметров. По своей природе локальный доступ будет менее гибким, чем предлагаемый на портале, из-за ограниченных вычислительных ресурсов базовой станции.
В качестве первых элементов системы AGREUS, конечно же, кроме встроенной базовой станции AGB 2000, будут модули, которые позволят реализовать первоначальную идею, т.е. интеллектуальное управление поливом на основе измерений влажности почвы и погодных условий. параметры. Это будут:
АМ-100
Профильный датчик влажности почвы, температуры и засоления, позволяющий измерять параметры на 1, 2 или 3 уровнях, чтобы точно определить способ и уровень полива, необходимые для поддержания оптимального состояния посевов. Датчик также будет контролировать температуру воздуха на поверхности, предоставляя информацию для предупреждения о замерзании.
Профильный датчик влажности почвы, температуры и засоления, позволяющий измерять параметры на 1, 2 или 3 уровнях, чтобы точно определить способ и уровень полива, необходимые для поддержания оптимального состояния посевов. Датчик также будет контролировать температуру воздуха на поверхности, предоставляя информацию для предупреждения о замерзании.
АМ-110
Модуль цифрового ввода, позволяющий подключить реле давления и/или счетчик воды для оценки правильности процесса полива.
Модуль цифрового ввода, позволяющий подключить реле давления и/или счетчик воды для оценки правильности процесса полива.
АМ-411
Исполнительный модуль, который позволяет независимо управлять 4 клапанами системы орошения, активируемыми напряжением 24 В переменного тока.
Исполнительный модуль, который позволяет независимо управлять 4 клапанами системы орошения, активируемыми напряжением 24 В переменного тока.
АМ-200
Модуль измерения температуры и влажности в теплицах, холодильных камерах или грибных подвалах, позволяющий создать систему мониторинга условий выращивания в теплицах, независимую от контроля параметров окружающей среды.
Модуль измерения температуры и влажности в теплицах, холодильных камерах или грибных подвалах, позволяющий создать систему мониторинга условий выращивания в теплицах, независимую от контроля параметров окружающей среды.
АМ-401
Модуль релейного выхода 230 В переменного тока / 10 А, позволяющий управлять работой различных устройств с питанием от сети, в том числе освещения.
Модуль релейного выхода 230 В переменного тока / 10 А, позволяющий управлять работой различных устройств с питанием от сети, в том числе освещения.
АМ-421
Исполнительный модуль, позволяющий независимо управлять 4 клапанами системы полива, активируемыми напряжением 9 В постоянного тока. Работает от батареи. Решение используется, когда клапаны не могут быть запитаны от источника напряжения 24 В переменного тока.
Исполнительный модуль, позволяющий независимо управлять 4 клапанами системы полива, активируемыми напряжением 9 В постоянного тока. Работает от батареи. Решение используется, когда клапаны не могут быть запитаны от источника напряжения 24 В переменного тока.
В планах предусмотрено создание множества других дистанционных датчиков и исполнительных механизмов, позволяющих не только следить за климатом и управлять поливом, но и физически защищать оборудование и предупреждать о нежелательных явлениях. По определению, система готова к передаче различных типов данных, что значительно облегчается протоколом MQTT, используемым для целей передачи, формирующимся стандартом Интернета вещей. Использование MQTT предназначено не только для обеспечения конфиденциальности, целостности и безопасности данных, отправляемых нативными элементами системы AGREUS, но и для создания возможности интеграции с порталом AGREUS продуктов других производителей, осуществляющих связь в этом протоколе. Это означает открытие неограниченных возможностей расширения функциональности Системы AGREUS, будущее применение которой будет ограничено только вашим воображением.
При разработке проекта мы используем финансирование ЕС в рамках Меры РПО ВМ 1.2 Научно-исследовательская деятельность предприятий, номер проекта РПМА.01.02.00-14-5663/16-00:
«Разработка инновационной распределенной системы измерения параметров климата и почвы как инструмента оптимизации орошения, защиты растений и агротехнических работ».
Комплект — это просто набор уникальных вещей. Таким образом, главное в любом наборе то, что он не содержит дубликатов.
Мы можем поместить в набор все, что угодно. Однако обычно мы используем наборы для группировки вещей, имеющих общую черту. Например, у нас может быть набор транспортных средств или набор животных.
setA: {1, 2, 3, 4} setB: {2, 4, 6, 8}
Мы можем показать наборы в виде диаграммы, просто поместив значения в круги:
Подобные диаграммы известны как диаграммы Венна, и они дают нам полезный способ показать взаимодействие между наборами, как мы увидим позже.
Мы видим, что целые числа 2 и 4 встречаются в обоих наборах. Таким образом, пересечение множества A и множества B равно 2 и 4, потому что это значения, общие для обоих наших множеств.
setA пересечение setB = {2, 4}
Чтобы показать пересечение на диаграмме, мы объединим два наших набора и выделим область, общую для обоих наших наборов:
Итак, давайте создадим новый набор, который будет суммой наших наборов образцов. Мы уже знаем, что у нас не может быть повторяющихся значений в наборе. Однако в наших наборах есть несколько повторяющихся значений (2 и 4). Поэтому, когда мы объединяем содержимое обоих наборов, нам нужно убедиться, что мы удалили дубликаты. Итак, у нас есть 1, 2, 3, 4, 6 и 8.
setA union setB = {1, 2, 3, 4, 6, 8}
Опять же, мы можем показать взаимосвязь на диаграмме. Итак, давайте объединим наши два набора и выделим область, которую представляют отношения: