JSONをいい感じに見るCLIを作った
その他 OS の方は GitHub のrelease ページから DL することができます。 使い方 tv はミニマムな CLI として作ったのでテーブル表示の機能とそれに付随したオプションのみを提供しています。 配列になっている JSON をテーブル表示する キーを指定することでそのキーを使ってソートできる いくつかのスタイルでテーブルを表示できる 以上が主の機能です。 Table 表示 ユースケースとして JSON が帰ってくる API を想定します。 API の例として jsonplaceholder を利用します。 今回は https://jsonplaceholder.typicode.com/users を使います。 この API は以下のようなデータが返ってきます。 $ curl -s https://jsonplaceholder.typicode.com/users [
はじめに VScodeを愛用していくうちに設定ファイル（settings.json）がだいぶ煩雑になってきたので、それらを見直しがてらZennに記事としてまとめてみました。 主にwebサイト制作者向けの内容になっております。 どなたかの参考になれば幸いです！ settings.jsonのコードの中身だけを見たい方はこちらへどうぞ！
JSON を行単位にわかりやすく展開してくれるコマンド gron がピンポイントでとても便利 2022-06-13-1 [Programming] コマンドラインでの JSON の操作には jq (軽量JSONパーサ)[2017-10-24-1] を使っています。万能で便利なんですが、奥まったところにある値だけを取りたいときとかちょっと面倒なんですよね。ちらっと値を見たいだけなのにおおげさになっちゃいがち。 ということで、 gron というのを使ってみました。 GitHub - tomnomnom/gron: Make JSON greppable!JSONをgrepしやすくするコマンドラインツールgronの紹介 - Qiitagronでjsonの扱いが楽になった話 – Tower of Engineers あ、これでいいや。 いわゆる「顧客（＝私）が本当に必要だったもの」だわ。 例えば、
PlantUML で JSON データを簡単視覚化
最近，仕事で使うことがあってたまたま気がついたのだが， PlantUML って JSON や YAML のデータを視覚化できるんだね。 やり方は簡単。たとえば { "firstName": "John", "lastName": "Smith", "isAlive": true, "age": 28, "address": { "streetAddress": "21 2nd Street", "city": "New York", "state": "NY", "postalCode": "10021-3100" }, "phoneNumbers": [ { "type": "home", "number": "212 555-1234" }, { "type": "office", "number": "646 555-4567" } ], "children": [], "spous
この文章はプログラマじゃない人向けに JSON を知ってもらうメリット、とくにAIとの効率的な対話方法を説明し、そしてあわよくばプログラマとも JSON の水準で会話してもらえたら嬉しい…というものです。 あなたは誰 UI を作るのが専門のエンジニアです。 エンジニア以外が使うノーコードのエディタを作ったりしてました プログラマじゃない人が JSON を知る利点 プログラマとして、プログラマじゃない人向けのノーコードなどを作っていたんですが、わかったことがあります。それは、「抽象的なロジックを記述するには訓練が必要だが、眼の前のデータとUIに対応したものは簡単に変更・記述できる」ということです。 自分の考える、もっとも成功したノーコードエディタこと Google Form JSON はよく知られているデータを記述する方法の一つです。特定の言語などとは関係ありません。 で、今現在 JSON
フロントエンドエンジニアが「自分はJSON色付け係」と自虐する理由を考察した - パンダのプログラミングブログ
パンダとおくだが、Web業界の当たり前を「これって本当にそうだっけ？」と問い直すラジオを配信しています 「JSON色付け係」という自虐 フロントエンドエンジニアの間では、「私の仕事は JSON に色を付けることです」という有名な自虐ネタがある。 おそらく初出は以下のツイートなのだろう（*1）。ただ、出典はあまり詳しく調べていない。 初めてこの言葉を見た時、面白い言い回しだなと思った。確かにフロントエンドの仕事にそういう側面はある。 実際、コンテンツの表示がメインのページで作業すると上記のような気持ちになる。この場合、フロントでやることといえばせいぜい日付の表示形式を適切にフォーマットするくらいだ。結局バックエンドからデータが返ってこないとフロントだけでは何もできないと思うこともある。 もちろん、フロントだけで簡潔する手書き風グラフ作成ツール excalidraw のようなものは別だし、フロ
tsconfig.json を使うと、型チェックを緩く/強くしたり、また出力する JS の形式を変えたりできる。しかしいくつかの事情から、正しく書くのが難しい。 オプションの数が非常に多い その数なんと 133 個 *1 オプションの意味や役割が理解しにくい 公式ドキュメントは丁寧にかかれているが... JavaScript や TypeScript の仕様、型の知識、歴史的経緯などを知らないと理解しづらい 推奨されるオプションが変わっていく 言語やエコシステムの進化/変化によって変わる 最近だと Node.js の TypeScript サポートで変わった 「オプションの細かい意味とかは一旦いいから、モダンで最小限の tsconfig.json がすぐに欲しい！！！」。そうした声に応えて、id:mizdra がオススメする「4 ステップでモダンな tsconfig.json を作る方法」
はじめに VS Codeでコーディングをするとき、Gitの操作やビルド、デプロイなど、決まった処理を手動で実行するのが面倒だなと思ったことがあるのではないでしょうか。tasks.jsonというファイルを使えば、そういった面倒な手順を自動化し、開発効率を上げることができます。 この記事でやること この記事では、作業ブランチにmainブランチの取り込みを行うGitコマンドを自動化してみます。mainブランチを取り込むために、以下のコマンドを毎回手で実行しているとします。 git stash git pull origin main git stash pop これをtasks.jsonに定義して自動化したいと思います。 タスクの作成 タスクを作成するには、VS CodeのメニューのTerminal⇒Configure Tasksを選択します。 Create tasks.json file fr
なんでもメモして個人的な知識を蓄える「Obsidian」のキャンバスデータ保存形式「JSON Canvas」がオープンソース化、中身はこんな感じ
Markdown形式でメモを作成できるサービスのObsidianが使用しているObsidian Canvasファイル形式を「JSON Canvas」ファイル形式としてオープンソース化することを発表しました。 JSON Canvas — An open file format for infinite canvas data. https://jsoncanvas.org/ Announcing JSON Canvas: an open file format for infinite canvas data - Obsidian https://obsidian.md/blog/json-canvas/ 仕様についてはjsoncanvas.orgに記載されています。サイトにアクセスするとこんな感じ。右下の「Toggle output」をクリックしてみます。 右側にJSON Canvas形式
日本時間未明(午前三時)ものすごいスピードで語られたOpenAI初の開発者向けイベントDevDayで発表されたGPT-4-TurboとGPT-3.5-TurboによるJSONモード。 これはものすごく強力なんだけど、Python APIによる使い方がどこにも描いてないので試行錯誤の末見つけましたので共有いたします。 from openai import OpenAI import openai import os openai.api_key = "<APIキー>" client = OpenAI() def gpt(utterance): #response = openai.chat( response = client.chat.completions.create( #model="gpt-4-1106-preview", model="gpt-3.5-turbo-1106", r
Claude Code の settings.json は設定した方がいい - じゃあ、おうちで学べる
はじめに Claude Code 使ってますか？ターミナルから Claude に直接コーディングタスクを投げられる便利なツールなんですが、デフォルト設定のまま使うのはちょっともったいない。というかいちいちいろんなことを聞いてきてめちゃくちゃダルい。 syu-m-5151.hatenablog.com settings.json をちゃんと設定すると、セキュリティも保ちつつ、もっと快適に使えるようになります。全体的に疲れている時の~/.claude/settings.json と~/.claude/CLAUDE.md · GitHub 私のデフォルトの設定も公開してますのでよかったら参考にしてください。 ここで読むのをやめる人のために言っておくと Claude Codeの設定は優先順位があるので覚えておくと良い です。あと、比較的に今は黎明期なので非推奨や追加機能が多いのでその点も注意が必要
JWTって何？ JWTはJSON Web Tokenの略です。 まずは完成されたJWTを見てみましょう。 eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJzdWIiOiIxMjM0NTY3ODkwIiwibmFtZSI6IkpvaG4gRG9lIiwiaWF0IjoxNTE2MjM5MDIyfQ.SflKxwRJSMeKKF2QT4fwpMeJf36POk6yJV_adQssw5c この文字列がJWTです。 JWTの特徴を見てみる よく見ると、この文字列は 「.」(ドット) で区切られています。 JWTは次の3つのパーツから構成されています。 ヘッダ（Header） ペイロード（Payload） 署名（Signature） ただの文字列じゃない？ JWTは単なる文字列ではありません。 実は、この「ヘッダ」や「ペイロード」をデコードすると、JSON形式のデータ
パイプライン指向JSON処理プログラミング言語 jq - 檜山正幸のキマイラ飼育記 (はてなBlog)
jq（https://stedolan.github.io/jq/）の紹介では、「JSON処理のワンライナー〈一行野郎〉としてめちゃくちゃ便利！」とアピールするのが定番です。もちろんそれは本当で、「めちゃくちゃ便利！」です。が、実は jq は、ワンライナー記述にとどまらない、かなり本格的なプログラミング言語です。 JSON処理のためのDSL〈Domain Specific Language | 領域特化言語〉なので、汎用言語ではありません。しかし、汎用言語が備えている言語機能の一部（関数定義、モジュールシステムなど）を jq も持っています。また jq は、独特で楽しいプログラミング・パラダイム -- “パイプライン指向”に基づいて設計されています。 この記事では、ワンライナーを超えた jq の使い方と、プログラミング言語としての jq の特徴を紹介します。長い記事になってしまったので、一
ちなみに jq がインストールされている必要はありません。 jnv does not require users to install jq on their system, because it utilizes j9 Rust bindings. https://github.com/ynqa/jnv#installation JSON navigator and interactive filter leveraging jq Usage: jnv [OPTIONS] [INPUT] Examples: - Read from a file: jnv data.json - Read from standard input: cat data.json | jnv Arguments: [INPUT] Optional path to a JSON file. If not prov
JSON sucks.But we're making it better.Stop staring at thousand line JSON files in your editor and start staring at thousand line JSON files in the world's best JSON viewer. With a few nice features to help make it not the worst.
Make working with JSON easyJSON Crack eliminates the chaos of raw, messy data, making the complex appear simple and easy to understand. Upload your dataUpload your JSON file, URL, or type your data directly into our easy-to-use text editor.
JSON Canvas
An open file format for infinite canvas data. Infinite canvas tools are a way to view and organize information spatially, like a digital whiteboard. Infinite canvases encourage freedom and exploration, and have become a popular interface pattern across many apps. The JSON Canvas format was created to provide longevity, readability, interoperability, and extensibility to data created with infinite
LLMにJSONやソースコードを出力させるStructured Generationの技術 - NTT Communications Engineers' Blog
こんにちは、イノベーションセンターの加藤です。この記事では、大規模言語モデル(LLM)にJSONやソースコードを正しく出力させるための生成手法であるStructured Generationについて紹介します。 Structured Generationとは パーサーを用いた制約手法 正則言語とは 正則言語のStructured Generation 文脈自由言語とは 字句解析について 正則言語+文脈自由言語のStructured Generation まとめ Structured Generationとは 大規模言語モデル(LLM)はよくチャットボットとしての活用が目立ちますが、LLMの入出力を外部のプログラムに繋ぎ込むことでより高度な自然言語処理システムを作ることができます。 例えばOpenAIのCode Interpreter1はLLMをPythonの実行環境と接続することで、ユーザ
DB に JSON を保存したいときに Protobuf を使うと便利 #LayerXテックアドカレ - LayerX エンジニアブログ
こんにちは。バクラク事業部 Enabling チームの @izumin5210 です。最近「HUNTER×HUNTER」の既刊を全部読みました。 この記事はLayerXテックアドカレ2023の9日目の記事です。 前回「1人目データアナリストとしてデータチームに異動しました 」 次回「Slack × Zapier × MiroでKPTでの振り返りをラクにする」 RDB や KVS などのデータ保存先において、データを正規化せずにそのまま保存したいと思うことはありませんか？ 8月にリリースされた「バクラク請求書発行」というプロダクトには「柔軟なレイアウトカスタマイズ」機能が搭載されています。リンク先の画面操作イメージを見ていただくと、この機能の雰囲気を理解していただけると思います。この機能が扱うレイアウトデータはまさに「関係の正規化をせずに保存したいデータ」でした。 bakuraku.jp こ
ここで知った。 試しに、神戸市が公開している観光に関する統計・調査資料のうち、「令和5年度 神戸市観光動向調査結果について」のPDFで一度試していたのだけども: （出典） 神戸市Webサイトの「観光に関する統計・調査」のページ 上記にある「令和5年度 神戸市観光動向調査結果について」のPDF 日本語でも、概ね問題なく、表などもきれいにパースされる ただし、表が画像 になってる場合に、うまく解釈されない（表は解釈されるが、中の文字が化ける） OCRが正しくできていない可能性 というのがあって、ドキュメント読んだけどわからなくて、それ以上深追いしてなかった。 ただ、X界隈を見る限りは評判は良さそうで、いろいろ記事も出てきたみたいなので、改めて試してみる。 GitHubレポジトリ ドキュメント Docling Doclingは、ドキュメントを解析し、簡単かつ迅速に希望の形式にエクスポートします。
[電話予約の無人化]Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(日付,時間など)を抽出 | DevelopersIO
[電話予約の無人化]Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(日付,時間など)を抽出 はじめに Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(電話番号,日時,名前,人数)を正しく抽出できるか検証しました。 コールセンターでは、有人対応から無人対応に変更したいニーズが増えているように思います。 電話予約の無人対応を想定し、1回の発話で、下記の５つの予約情報を抽出できるか確認します。 お名前 電話番号 予約日 予約時間 人数 発話で予約情報を抽出する方法として、GPT-4 Turbo のJSONモードを利用します。 JSONモードの詳細は、下記を参照ください。 例えば、「名前はクラスメソッドで、電話番号は09011111111。来週の火曜日の19時に4名で予約できます
![[電話予約の無人化]Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(日付,時間など)を抽出 | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e41bad5b85c8a6e53a308ad1ab6864682d595877/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F11%2Fhirai_reservation_1200x630.png)
この記事はRust Advent Calendar 2021 カレンダー2の1日目の記事です。 はじめに エンジニアは一度はJSONパーサーをフルスクラッチで実装したほうが良いという天啓を受け、RFC 8259を読みつつRustでJSONパーサーを実装してみました。パーサーの実装は面白く勉強になり満足しましたが折角なのでhands-on形式の記事にしようと思いこの記事を書きました。 Rustの基本的な文法が分かる方向けに記事を書きましたが、これからRustを勉強してみたい方にもぜひ挑戦してほしいです。 複雑な機能は使っていないので、分からない文法や標準ライブラリは公式ドキュメントを読めば十分補完できると思います。 The Rust Programming Language 日本語版 Rust by Example 日本語版 monkey-json 本記事ではRustでJSONパーサー(mo
「全部YAMLに書き直せ」と言われた月曜日の朝... 先日、上司から「全APIドキュメントをJSONからYAMLに書き換えて」と突然言われた時のことを思い出します。その瞬間の私の顔は...😱 「マジか...何百ものAPIを全部書き直すのか...また週末出勤確定じゃん...」 でも意外なことに、この作業は思ったほど大変ではなく、むしろYAMLの良さを発見するきっかけになったんです！今日は、JSONとYAMLの 決定的な違い と、 簡単に楽しく 変換する方法をシェアしたいと思います！ JSON vs YAML：フォーマット対決！ 変換方法の前に、まずこの2つのフォーマットの違いを見てみましょう。「案ずるより産むが易し」というように、実際に理解すれば怖くありません！ 1. 構造表現：中括弧 VS インデント JSONとYAMLはデータ構造の表現方法が全く違います。JSONは真面目なサラリーマン
最速のJSONライブラリを求めて
Alignment and Autonomy in Cybozu - 300人の開発組織でアラインメントと自律性を両立させるアジャイルな組織運営 / RSGT2025
2024-08-06 TSKaigi サブイベント #1 フロントエンド
大量データの JSON serialize 処理を高速化し、レスポンスが倍速になった話 - freee Developers Hub
こんにちは、freee会計でワークフロー機能の開発をしている @mitubaEX です。 先日 freee会計のパフォーマンスチューニングに取り組みました。本記事では、調査の流れ、改善の事例を紹介します。 問題発覚までの流れ freee では自社の経理業務に freee会計を利用しており、その中でも経費精算の機能はほぼすべての従業員が利用しています。そのため日々多くのフィードバックをもらえます。そのフィードバックの1つで、「経費精算の一覧を開くのが遅い」という報告をもらいました。幸い表示件数を指定できるので調整すれば遅くはならないのですが、一覧性が下がってしまうため有用な解決策ではありません。 そこでワークフローを開発しているチームで、このパフォーマンスイシューの調査を始めました。 調査する まず事前調査として Datadog*1 で一覧画面を表示するリクエストの処理を確認しました。 一覧
Ruby on Rails を用いたシステム上で入力フォームを実現する際、Rails が提供しているフォームヘルパーを利用した実装や、React や Vue によるコンポーネントの自前での実装が一般的に行われます。 ここで、職業で学生を選択した場合は学校名と学年、会社員を選択した場合は役職と年収を…
構造化ログのプラクティスをあちこちで調べていたら、logfmtを推奨する記事を見つけたので調べてみました。 先に結論を言うと、JSON linesを使っておくのが良さそうです。 logfmt について logfmtとはスペース区切りで key=value を並べたフォーマットです。文字列にはクォートとエスケープによってスペースや改行を含められます。 at=info method=GET path=/ host=mutelight.org fwd="124.133.52.161" dyno=web.2 connect=4ms service=8ms status=200 bytes=1653 (logfmt から引用) あちこちで logfmt のリファレンスとして紹介されているのはこの記事です。 https://brandur.org/logfmt 発明されたのはどこか分かりませんが、流行
JSON攻略法.pdf
Power Automateのデータ操作(Data Operation)について (Ver.モダンデザイナー）
主にバックエンドのエンジニアとしてクックパッドマートの開発に携わっている塩出（ @solt9029 ）です。 美味しい食材をユーザにお届けするサービスであるクックパッドマートでは、日々街の販売店や地域の生産者が商品の登録を行っています。 商品を登録する際、販売者は消費期限をはじめとする様々な品質保証の情報を正確に入力する必要があります。 しかし、商品の種類や状態に応じて記載するべき品質保証の情報は異なるため、全項目が羅列されるフォームでは正確な入力が困難であり、販売者および商品の審査を行う社内の運用メンバに対して大きな負担をかけていました。 そこで、 JSON Schema を利用して複雑なフォームの出し分けを自動で制御し、またバックエンド側でのバリデーションも行うことが出来る仕組みを導入しました。 その結果、商品の種類や状態を選択するだけで、適切な品質保証の情報が自動的に入力され、必要な
データをシリアライズするには、独自のフォーマットを定めるよりも、基本的な定義済みの構造を組み合わせてフォーマットを作るほうが望ましい場合が多いです。 そのような仕組みとしてJSON, S式, XMLなどが存在しますが、これらは 「基本的な構造」として何を選ぶか、という観点からそれぞれに個性を持っています。 本記事では、具体的な構文のことは基本的に忘れて、各フォーマットが採用するデータモデルの違いに焦点を絞って比較します。 JSON data JSON = Value data Value = -- Compounds Array [Value] | Object (Map String Value) -- Scalars | Null | Boolean Boolean | String String -- UCS-2 | Number IntegerOrFloat -- no NaNs
「リードエンジニアから学ぶMedPeerのプロダクト開発」 https://medpeer.connpass.com/event/181835/
こういうツイートを見た。 Scala (or Java) で、jsonのdiffをpatchファイルみたいな感じでわかりやすいテキストで出力してくれるライブラリないかなあ。そしてjacksonに依存してないといいな— Arthur (@Arthur1__) 2024年1月13日 現代のプログラミングではJSONの差分を取ったり、逆にパッチを当てるということがよくある。可能ならそれがPretty Printできると良い。 JSONの差分をScalaで取る方法についていくつか調べてみたのでメモ。 JSONの差分をどう表現する？ JSON Patch diffson diffsonでJSON Patchを生成する diffsonでJSON Patchを適用する diffsonでJSON Merge Patchを生成する diffsonでJSON Merge Patchを適用する JSON Pat
ChatGPTを使ったLINEbot開発で、安定してJSON形式で出力する方法： この記事ではchatGPTを使ったLINEbotを作成する際に、出力を安定してJSON形式で得る方法を解説します。具体的には、gpt-3.5-turbo APIとGoogle Apps Script (GAS)を使ったLINEbotを想定しています。仮想人格の発言内容と内部パラメータ（感情パラメータなど）を分けて出力したい場合に役立ちます。 ChatGPT APIを使ったLineBotの作り方を、人格の与え方まで完全解説【プログラミング不要】 AIがあなたのお悩みに答えます。悩みを解決する未来の相談相手、AIがあなたを待っています。[プロンプト有] プロンプトインジェクション対策｜ChatGPT APIのLINEボットを一ヶ月運用して戦った記録 こんなとき役に立つ 感情を伝えるチャットボット ユーザーの反応に
パッケージマネージャ「Homebrew 4.0」正式リリース、より高速に。Git cloneからJSONによるパッケージ管理へ切り替え
パッケージマネージャ「Homebrew 4.0」正式リリース、より高速に。Git cloneからJSONによるパッケージ管理へ切り替え MacやLinuxに対応するパッケージマネージャ「Homebrew」の最新版となる「Homebrew 4.0」正式版がリリースされました。 下記は開発者であるMike McQuaid氏のツイートです。バージョン3.6以来最大の変更が行われ、Tapと呼ばれるサードパーティアプリをインストールするためのスクリプト管理がJSONベースになり、大幅に高速化されたと紹介しています。 Today I'm proud to announce the release of Homebrew 4.0.0. The most significant change since 3.6.0 enables significantly faster Homebrew-maintai
GPT-4, GPT-3.5 の API を利用して JSON だけ生成する (Function calling)
先日 OpenAI API のアップデートが以下のように発表されました。 一番の注目は Function calling じゃないでしょうか？ 名前から「関数を呼び出せるのかな？」と一番最初に想像しちゃいますが、この機能の革新的な部分は「JSON を作成してくれる」ところだと思っています。 JSON を作れると嬉しいことがいっぱいありますね！ ダミーデータの作成 生成した JSON をそのままレスポンスとして返すエンドポイントの作成 テストとしても良い 関数や外部 API の呼び出し 今までは難しかった JSON の作成 今まで、JSON を作成してもらうにあたって gpt-3.5-turbo を用いて JSON を作成させようとするとほぼ失敗していました。それで gpt-4 のモデルを利用して JSON を作成させますが、このモデルはほとんど正確になる一方で処理速度がかなり遅くなる点がネ
［速報］BigQueryが非構造化データのサポートを発表。これで構造化データ（RDB）、半構造化データ（JSON）、非構造化データをサポート。Google Cloud Next '22
Google Cloudは、開催中のイベント「Google Cloud Next '22」において、大規模データ分析サービスのBigQueryで非構造化データのサポートを発表しました。 BigQueryは今年1月にJSON型データへのネイティブ対応をパブリックプレビューとして公開しています。 参考：BigQueryがJSONにネイティブ対応。SQLでJSONに対するクエリが可能に これでBigQueryは今回の非構造化データのサポートにより、RDBのテーブルに格納された構造化データと、JSONなどによる半構造化データそして非構造化データの3つをすべてサポートする柔軟な大規模データ分析基盤になるわけです。 Google Cloud Storageバケットのテーブル形表現 BigQueryの非構造化データサポートはObjectテーブルによって実現され、画像や動画、音声、テキストなどのデータが扱
JSONとBigInt
ちょっと前にblueskyで見かけた話題。もとは「GraphQLのスキーマではintが32ビットしかなくて、64ビット整数とかないのがイケてない」といった話だったかなと思う。直感的にはこれは「Javascriptではすべてが倍精度浮動小数点数だから64bit intがないから」ということになるが、よくよく調べてみるといろいろややこしい歴史的事情があるようだ。 たしかにJSにはもともとひとつのNumber型しかなく、いわゆるdouble型(倍精度浮動小数点)だけで数値を表現してきた。IEEE754の倍精度浮動小数点数は仮数部が52ビットあるので、実際には32ビット整数ていどであれば全て誤差なく表現できる。なので32ビット整数または倍精度浮動小数点数がどちらも使えるというふうに理解されてきた。 そうはいっても不便なので、現代のJSにはBigIntがある。ES2020で導入されたらしい。ただし普
techfeed 経由で下記のスレッドを見かけたのですが、タイトルだけでも既に面白そうです。 また、ちょっと前から Notion のデータベースを各種コンテンツへ変換するツールを作っていまして、これを組み合わせるといろいろ楽できそうな予感がします。 そのようなわけで、スレッドで紹介されていた columnq-cli についての記事です。 columnq-cli とは？ README を読むと「各種データをテーブルとして SELECT できるようにする CLI ツール」で、テーブルソースには JSON などの他に ROAPI でサポートされているものを扱えるとのこと。 (SELECT のみで更新はできない) ここで ROAPI とはなんぞやとなりますが、こちらは「ローカルのファイルシステムや各種サービスのデータを統合的に扱える(SELECT できる)サーバー」を構築できるそうです。 図 1-
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VScodeの設定（settings.json）まとめ【2023年4月更新】
JSON を行単位にわかりやすく展開してくれるコマンド gron がピンポイントでとても便利
プログラマじゃない人でもAI対話用にJSONを学ぶのが最高効率という提案
4 ステップでモダンな tsconfig.json を作る - mizdra's blog
【VS Code】tasks.jsonで決まった作業を自動化する | DevelopersIO
GPT-3.5-Turbo / GPT-4-Turbo 1106のJSONモードの使い方｜shi3z
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JSON Hero - A beautiful JSON viewer
JSON Crack | Transform your data into interactive graphs
ドキュメントをMarkdownやJSONに変換してくれる「Docling」を試す
RustでJSONパーサーをフルスクラッチで実装する - Qiita
JSONデータをキレイに可視化してくれるオンラインツール「JSON Crack」は手軽でお勧め／画像化してクリップボード・ローカルファイルへエクスポートすることも【やじうまの杜】
JSONとYAMLどっちがいい？APIフォーマット選びで悩んでいる開発者必見！ - Qiita
tsconfig.jsonの設定を見直そう！�フロントエンド向け 2024夏
JSON Schema で複雑な仕様の入力フォームの実装に立ち向かった話
構造化ログのフォーマット logfmt vs JSON lines - methaneのブログ
JSON Schema をクックパッドマートの商品登録画面に導入した話 - クックパッド開発者ブログ
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Rails JSON APIとサービス高速化 / JSON Serializer 2020
JSONの差分を取ってJSON Patchを得るにはdiffsonがおすすめ - Lambdaカクテル
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