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怎么进行数据编排json解析入库呢？
其实，大部分场景下，json文件都是通过API或者其他方式获取到的，假如能直接对接数据源和API自动生成平台的话，可以省略本地保存json文件的步骤；也可以通过API自动生成平台程序，或者工具定时去对json
有时候大家API取数之后，获取json之后，想要获得自己想要的数据，但是却不知道API取数之后，怎么处理数据，获得json。今天就跟大家聊聊API取数之后，处理数据，获取json的文本。
其实问题对比python复杂的数据清洗并不难，可以把要进行的具体的数据分析，复制粘贴到excel或者其他文本中，直接进行解析。如若后续要对接API数据源，直接把数据源从文件切换到API数据源就ok。
首先，业务人员需要具备一定的技术背景和经验，能够使用如Python、Java等编程语言来编写调用API的脚本，包括处理API响应、数据解析和错误排查等等，以确保正确实现API调用和数据获取。
②装载器与解析器：装载器负责从数据源装载数据，解析器则负责将装载的数据转换成 FineReport 支持的数据模型。
JSON解析的难点 JSON解析是指将JSON格式的数据转换为程序中的数据结构，以便程序能够对其进行处理和使用。通常情况下，会使用特定的库或框架来实现JSON解析功能。JSON解析的难点如下： 1.
其中强大的异构数据处理技术除可处理数据库表类型外，还可对JSON、API 、XML等半结构化数据进行解析关联，解决复杂数据处理问题，大大提高数据处理的效率。
例如我们想要通过 API 取数将单条数据写入简道云表单中，然后将写入表单中的数据（包含 JSON 结构）解析并同步至指定的数据库中。
因为数据服务通过 API 接口实时接入数据，可以说是进一步丰富了数据采集的方式，解决了大部分的上述的问题。 此外，当数据服务与流式ETL相结合时，能够实现解析处理逻辑和写入目标端的灵活自定义。
例如，关系数据库中的表格数据、电子表格中的数据等。 2.半结构化数据：介于结构化数据和非结构化数据之间的数据。经常使用标记语言或标记结构进行组织。例如，日志文件、XML、JSON等。
json数据解析，使用fdl解析
需求：json数据集插件解析json文件
finereport列数据是json格式数据怎么解析成列表展示
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