ccfjson的簡單介紹

本文目錄一覽：

• 1、java解析json 求解(org.json.jar) 急！
• 2、ccf認證最大的矩形得分0； 求一組測試數據
• 3、我用到的Samtools介紹
• 4、C#語言，從百度地圖反向地理編碼api返回的json數據中提取信息
• 5、求解密php方法，以下是內容

java解析json 求解(org.json.jar) 急！

String a=”{\”data\”:{\”bidirection\”:true},\”msg\”:\”成功\”,\”success\”:true,\”code\”:0,\”array\”:[{\”a\”:true},{\”a\”:false}]}”;

JSONObject jso=new JSONObject(a);

System.out.println(jso.get(“data”).toString());

JSONObject jso2=jso.getJSONObject(“data”);

System.out.println(jso.get(“success”));

System.out.println(jso2.getBoolean(“bidirection”));

JSONArray jso3=jso.getJSONArray(“array”);

System.out.println(jso3.get(0));

這是我自己寫的試驗的很短的例子,你可以參照的看看，把例子運行一遍就知道大致上的解析規則，寫自己的也就很簡單了

你的同時滿足我是沒有想到辦法的，兩個json的結構都不一樣，想同時滿足的話先用if判斷吧

String a=jso.get(“data”).toString();

if(a!=null){

//這裡表示傳入的是data，用相應的方法解析

}else{

//傳入的是result

}

還有，麻煩使用追問，你用問題補充我不進來就不知道有改變，百度都不提示問題補充的

ccf認證最大的矩形得分0； 求一組測試數據

$arr = json_decode ($json, true);

echo “pre”;

print_r($arr);

echo “/pre”;

$values = array();

foreach ($arr as $k = $v) {

$values[] = “‘” . $v[‘openid’] . “‘, ” . $v[‘opercode’] . “, ” . $v[‘text’] . “,” . $v[‘time’] . “,” . $v[‘worker’] . “”;

}

我用到的Samtools介紹

記錄一下我用到的samtools的用法。

samtools的說明文檔：

bam文件優點：bam文件為二進位文件，佔用的磁碟空間比sam文本文件小；利用bam二進位文件的運算速度快。

首先需要意識到的是samtools是一個非常強大的工具，想要熟練的使用它，還需要不斷的摸索。

samtools的用法

（1）View

samtools view -bS abc.sam abc.bam    #將sam文件轉換為bam文件

 參數：

-b bam 輸出bam

-S sam 輸入sam

-@ 線程

在比對完成的sam文件中，包含著mapped reads 和unmapped reads

$ samtools view -bF 4  abc.bam abc.F.bam       #提取沒有比對到參考序列上的比對結果，步包含標籤

$ samtools view -bF 12 abc.bam abc.F12.bam   #提取paired reads中兩條reads都比對到參考序列上的比對結果，只需要把兩個4+8的值12作為過濾參數即可

$ samtools view -bf 4 abc.bam abc.f.bam    #提取沒有比對到參考序列上的比對結果，包含標籤

$ samtools view abc.bam scaffold1 scaffold1.sam     #提取bam文件中比對到caffold1上的比對結果，並保存到sam文件格式

$ samtools view abc.bam scaffold1:30000-100000 $gt; scaffold1_30k-100k.sam    #提取scaffold1上能比對到30k到100k區域的比對結果

$ samtools view -T genome.fasta -h scaffold1.sam scaffold1.h.sam    #根據fasta文件，將 header 加入到 sam 或 bam 文件中

samtools的view不就可以進行格式轉換，還可以進行數據的提取

例：提取1號染色體上1234~123456區域的以對read

samtools view SRR3589957_sorted.bam chr1:1234-123456| head

 samtools view SRR3589957_sorted.bam chr1:1234-123456 sub.bam 

使FLAG更具可讀性

samtools view -X sample.sorted.bam | head -n 5

計算總的比對數量

samtools view sample.sorted.bam | wc -l

顯示標題，-H選項

samtools view -H sample.sorted.bam

將bam文件轉換為sam文件

samtools view -h abc.bam abc.sam

（2）Sort

samtools sort對bam文件進行排序，不能對sam文件進行排序。

以leftmost coordinates的方式對比對結果進行排序，或者使用-n參數以read名稱進行排序。將會添加適當的@HD-SO排序順序標頭標籤或者如果有必要的話，將會更新現存的一個排序順序標頭標籤。sort命令的輸出默認是標準輸出寫入，或者使用-o參數時，指定bam文件輸出名。sort命令還會在內存不足時創建臨時文件tmpprefix.%d.bam。

也就是說：samtools的排序方式有兩種（常用）

默認方式，按照染色體的位置進行排序

samtools sort test.bam default

參數-n則是根據read名進行排序。

samtools sort -n test.bam sort_left

usage: samtools sort [-l level] [-m maxMem] [-o out.bam] [-O format] [-n] [-T tmpprefix] [-@ threads] [in.sam|in.bam|in.cram]

例如：samtools sort abc.bam abc.sort

samtools sort -O bam -@ 2 SRR1909070.bam -o SRR1909070.sorted.bam

RNA-seq 的數據比對結果 BAM 文件使用 samtools 進行 sort 之後文件壓縮比例變化會比DNA-seq 更甚。另外，samtools 對 BAM 文件進行排序之後那些沒有比對上的 reads 會被放在文件的末尾。

 參數：

-l INT 設置輸出文件壓縮等級。0-9，0是不壓縮，9是壓縮等級最高。不設置此參數時，使用默認壓縮等級；

-m INT 設置每個線程運行時的內存大小，可以使用K，M和G表示內存大小。

-n 設定排序方式按short reads的ID排序。默認下是按序列在fasta文件中的順序（即header）和序列從左往右的位點排序。

-o FILE 設置最終排序後的輸出文件名；

-O FORMAT 設置最終輸出的文件格式，可以是bam，sam或者cram，默認為bam；

-T PREFIX 設置臨時文件的前綴；

-@ INT 設置排序和壓縮是的線程數量，默認是單線程。

（3）index

samtools index 建立索引，在建立索引之前應該先對bam文件進行排序。必須對bam文件進行 默認情況下的排序後 ，才能進行index。否則會報錯。

建立索引後將產生後綴為.bai的文件，用於快速的隨機處理。很多情況下需要有bai文件的存在，特別是顯示序列比對情況下。比如samtool的tview命令就需要；gbrowse2顯示reads的比對圖形的時候也需要。

samtools index abc.sort.bam

如果想要建立索引的，具體可以看看比對的內部的演算法，鏈接具體是怎麼建立索引的

建立索引的目的應該是為了提高比對的效率

以下兩種命令結果一樣

$ samtools index abc.sort.bam

$ samtools index abc.sort.bam abc.sort.bam.bai

（4）flagstat

samtools flagstat  給出BAM文件的比對結果

samtools flagstat [options] in.bam

-@ 線程

-O FORMAT 設置最終輸出的文件格式，可以是txt，json或者tsv，默認為json，tsv；

samtools flagstat輸出結果解釋:

11945742 + 0 in total (QC-passed reads + QC-failed reads)

#總共的reads數

0 + 0 duplicates

7536364 + 0 mapped (63.09%:-nan%)

#總體上reads的匹配率

11945742 + 0 paired in sequencing

#有多少reads是屬於paired reads

5972871 + 0 read1

#reads1中的reads數

5972871 + 0 read2

#reads2中的reads數

6412042 + 0 properly paired (53.68%:-nan%)

#完美匹配的reads數：比對到同一條參考序列，並且兩條reads之間的距離符合設置的閾值

6899708 + 0 with itself and mate mapped

#paired reads中兩條都比對到參考序列上的reads數

636656 + 0 singletons (5.33%:-nan%)

#單獨一條匹配到參考序列上的reads數，和上一個相加，則是總的匹配上的reads數。

469868 + 0 with mate mapped to a different chr

#paired reads中兩條分別比對到兩條不同的參考序列的reads數

243047 + 0 with mate mapped to a different chr (mapQ=5)

#paired reads中兩條分別比對到兩條不同的參考序列的reads數,並且其中比對質量=5的reads的數量

（5）depth

得到每個鹼基位點的測序深度,並輸出到標準輸出。

usage: samtools depth [options] in.bam [in.bam …]

注意 ：做depth之前必須做samtools index；

示例：

samtools depth in.bam    out.depth.txt

注意： in.bam 必須經過了排序。

（6）samtools rmdup

NGS上機測序前需要進行PCR一步，使一個模板擴增出一簇，從而在上機測序的時候表現出為1個點，即一個reads。若一個模板擴增出了多簇，結果得到了多個reads，這些reads的坐標(coordinates)是相近的。在進行了reads比對後需要將這些由PCRduplicates獲得的reads去掉，並只保留最高比對質量的read。使用rmdup命令即可完成.

Usage:

samtools rmdup[-sS]

-s對single-end reads。默認情況下，只對paired-endreads

-S將Paired-endreads作為single-endreads處理。

$samtools rmdup input.sorted.bam output.bam

（7）mpileup

samtools還有個非常重要的命令mpileup，以前為pileup。該命令用於生成bcf文件，再使用bcftools進行SNP和Indel的分析。bcftools是samtool中附帶的軟體，在samtools的安裝文件夾中可以找到。

最常用的參數有2個：

-f來輸入有索引文件的fasta參考序列；

-g輸出到bcf格式。用法和最簡單的例子如下

Usage:samtoolsmpileup[-EBug][-CcapQcoef][-rreg][-fin.fa][-llist][-McapMapQ][-QminBaseQ][-qminMapQ]in.bam[in2.bam[…]]

$samtoolsmpileup-fgenome.fastaabc.bamabc.txt

$samtoolsmpileup-gSDfgenome.fastaabc.bamabc.bcf

$samtoolsmpileup-guSDfgenome.fastaabc.bam|\bcftoolsview-cvNg-abc.vcf

mpileup不使用-u或-g參數時，則不生成二進位的bcf文件，而生成一個文本文件(輸出到標準輸出)。該文本文件統計了參考序列中每個鹼基位點的比對情況；該文件每一行代表了參考序列中某一個鹼基位點的比對結果。比如：

（8）faidx

對fasta文件建立索引，比如基因組的文件，生成的索引文件以.fai後綴結尾。該命令也能依據索引文件快速提取fasta文件中的某一條（子）序列

Usage: samtools faidx in.bam [ […]]

對基因組文件建立索引

$ samtools faidx genome.fasta

生成了索引文件genome.fasta.fai,是一個文本文件，分成了5列。

第一列是子序列的名稱；

第二列是子序列的長度；

第三列是序列所在的位置，因為該數字從上往下逐漸變大，最後的數字是genome.fasta文件的大小；

第4和5列不知是啥意思。於是通過此文件，可以定

位子序列在fasta文件在磁碟上的存放位置，直接快速調出子序列。

由於有索引文件，可以使用以下命令很快從基因組中提取到fasta格式的子序列

$ samtools faidx genome.fasta scffold_10 scaffold_10.fasta

拓展：bcftools軟體

bcftools和samtools類似，用於處理vcf(variant call format)文件和bcf(binary call format)文件。前者為文本文件，後者為其二進位文件。

bcftools使用簡單，最主要的命令是view命令，其次還有index和cat等命令。index和cat命令和samtools中類似。此處主講使用view命令來進行SNP和Indel calling。該命令的使用方法和例子為：

$ bcftools view -cvNg abc.bcf snp_indel.vcf

生成的結果文件為vcf格式，有10列，分別是：1 參考序列名；2 varianti所在的left-most位置；3 variant的ID（默認未設置，用』.’表示)；4 參考序列的allele；5 variant的allele(有多個alleles，則用』,’分隔);6 variant/reference QUALity;7 FILTers applied;8 variant的信息，使用分號隔開；9 FORMAT of the genotype fields, separated by colon (optional)； 10 SAMPLE genotypes and per-sample information (optional)。

參考鏈接：

原文鏈接：

C#語言，從百度地圖反向地理編碼api返回的json數據中提取信息

安裝json.net控制項,並using Newtonsoft.Json.Linq;

這樣就可以獲取想要的tag對應的內容了。

string text = “renderReverserenderReverse({\”status\”:0,\”result\”:{\”location\”:{\”lng\”:116.32298703399,\”lat\”:39.983424051248},\”formatted_address\”:\”北京市海淀區中關村大街27號1101-08室\”,\”business\”:\”中關村,人民大學,蘇州街\”,\”addressComponent\”:{\”city\”:\”北京市\”,\”country\”:\”中國\”,\”direction\”:\”附近\”,\”distance\”:\”7\”,\”district\”:\”海淀區\”,\”province\”:\”北京市\”,\”street\”:\”中關村大街\”,\”street_number\”:\”27號1101-08室\”,\”country_code\”:0},\”pois\”:[{\”addr\”:\”北京北京海淀海淀區中關村大街27號（地鐵海淀黃庄站A1\”,\”cp\”:\”NavInfo\”,\”direction\”:\”內\”,\”distance\”:\”0\”,\”name\”:\”北京遠景國際公寓(中關村店)\”,\”poiType\”:\”房地產\”,\”point\”:{\”x\”:116.3229458916,\”y\”:39.983610361549},\”tag\”:\”房地產\”,\”tel\”:\”\”,\”uid\”:\”35a08504cb51b1138733049d\”,\”zip\”:\”\”},{\”addr\”:\”海淀區中關村北大街27號\”,\”cp\”:\”NavInfo\”,\”direction\”:\”附近\”,\”distance\”:\”25\”,\”name\”:\”中關村大廈\”,\”poiType\”:\”房地產\”,\”point\”:{\”x\”:116.32285606105,\”y\”:39.983568897877},\”tag\”:\”房地產;寫字樓\”,\”tel\”:\”\”,\”uid\”:\”06d2dffdaef1b7ef88f15d04\”,\”zip\”:\”\”},{\”addr\”:\”中關村大街29\”,\”cp\”:\”NavInfo\”,\”direction\”:\”北\”,\”distance\”:\”62\”,\”name\”:\”海淀醫院激光整形美容部\”,\”poiType\”:\”醫療\”,\”point\”:{\”x\”:116.32317046798,\”y\”:39.983016046485},\”tag\”:\”醫療;專科醫院\”,\”tel\”:\”\”,\”uid\”:\”b1c556e81f27cb71b4265502\”,\”zip\”:\”\”},{\”addr\”:\”中關村大街27號中關村大廈1層\”,\”cp\”:\”NavInfo\”,\”direction\”:\”附近\”,\”distance\”:\”1\”,\”name\”:\”中國人民財產保險中關村營業部\”,\”poiType\”:\”金融\”,\”point\”:{\”x\”:116.32298182382,\”y\”:39.983416864194},\”tag\”:\”金融;投資理財\”,\”tel\”:\”\”,\”uid\”:\”060f5e53137d20d7081cc779\”,\”zip\”:\”\”},{\”addr\”:\”北京市海淀區\”,\”cp\”:\”NavInfo\”,\”direction\”:\”東北\”,\”distance\”:\”58\”,\”name\”:\”北京市海淀醫院-輸血科\”,\”poiType\”:\”醫療\”,\”point\”:{\”x\”:116.322685383,\”y\”:39.983092063819},\”tag\”:\”醫療;其他\”,\”tel\”:\”\”,\”uid\”:\”cf405905b6d82eb9b55f1e89\”,\”zip\”:\”\”},{\”addr\”:\”北京市海淀區中關村大街27號中關村大廈二層\”,\”cp\”:\”NavInfo\”,\”direction\”:\”附近\”,\”distance\”:\”0\”,\”name\”:\”眉州東坡酒樓(中關村店)\”,\”poiType\”:\”美食\”,\”point\”:{\”x\”:116.32298182382,\”y\”:39.983423774823},\”tag\”:\”美食\”,\”tel\”:\”\”,\”uid\”:\”2c0bd6c57dbdd3b342ab9a8c\”,\”zip\”:\”\”},{\”addr\”:\”北京市海淀區中關村大街29號（海淀黃庄路口）\”,\”cp\”:\”NavInfo\”,\”direction\”:\”東北\”,\”distance\”:\”223\”,\”name\”:\”海淀醫院\”,\”poiType\”:\”醫療\”,\”point\”:{\”x\”:116.32199368776,\”y\”:39.982083099537},\”tag\”:\”醫療;綜合醫院\”,\”tel\”:\”\”,\”uid\”:\”fa01e9371a040053774ff1ca\”,\”zip\”:\”\”},{\”addr\”:\”北京市海淀區中關村大街28號\”,\”cp\”:\”NavInfo\”,\”direction\”:\”西北\”,\”distance\”:\”229\”,\”name\”:\”海淀劇院\”,\”poiType\”:\”休閑娛樂\”,\”point\”:{\”x\”:116.32476945179,\”y\”:39.982622137118},\”tag\”:\”休閑娛樂;電影院\”,\”tel\”:\”\”,\”uid\”:\”edd64ce1a6d799913ee231b3\”,\”zip\”:\”\”},{\”addr\”:\”海淀黃庄地鐵站旁\”,\”cp\”:\”NavInfo\”,\”direction\”:\”西北\”,\”distance\”:\”375\”,\”name\”:\”中發電子市場(中關村大街)\”,\”poiType\”:\”購物\”,\”point\”:{\”x\”:116.32529945204,\”y\”:39.981537146849},\”tag\”:\”購物;家電數碼\”,\”tel\”:\”\”,\”uid\”:\”69130523db34c811725e8047\”,\”zip\”:\”\”},{\”addr\”:\”北京市海淀區知春路128號\”,\”cp\”:\”NavInfo\”,\”direction\”:\”西北\”,\”distance\”:\”434\”,\”name\”:\”泛亞大廈\”,\”poiType\”:\”房地產\”,\”point\”:{\”x\”:116.32600013033,\”y\”:39.981516414381},\”tag\”:\”房地產;寫字樓\”,\”tel\”:\”\”,\”uid\”:\”d24e48ebb9991cc9afee7ade\”,\”zip\”:\”\”}],\”poiRegions\”:[],\”sematic_description\”:\”北京遠景國際公寓(中關村店)內0米\”,\”cityCode\”:131}})”;

//只保留Json內容

text = text.Remove(text.Length – 1).Remove(0, 29);

JObject jo = (JObject)Newtonsoft.Json.JsonConvert.DeserializeObject(text);

//獲取指定TAG的內容

MessageBox.Show(jo[“result”][“addressComponent”][“district”].ToString());

求解密php方法，以下是內容

這是一段json，你所說的解密是什麼意思？還原回數組？不知所云