بيانات JSON

عند مراجعة الكود الذي قدمته، يظهر أنك تواجه مشكلة مع وظيفة json_decode في لغة البرمجة PHP. تحديدًا، عند محاولة فك ترميز سلسلة JSON المعطاة، التي هي {“amount”: 132..45}، لاحظت أنك لم تتلقَ أي أخطاء ولكن حصلت على مصفوفة مع قيمة ‘amount’ => 132.

المشكلة الرئيسية تكمن في السلسلة JSON نفسها. في الواقع، لا يمكن أن يكون هناك أكثر من نقطتين متتاليتين في الرقم بصيغة JSON، وهذا هو السبب وراء عدم حدوث أي أخطاء، بل حصولك على قيمة 132 للمفتاح ‘amount’.

عندما يتم فك ترميز سلسلة JSON باستخدام json_decode في PHP، يتم التحقق من صحة البنية، ولكن في هذه الحالة، يتم فقدان البيانات بسبب تنسيق الرقم غير الصحيح. عادةً ما يتوقع json_decode رقمًا صحيحًا بعد النقطة الثانية في الأرقام العشرية، ولكن عندما يجد نقطتين متتاليتين، يتجاهل الثانية ويأخذ الرقم الذي يسبقها.

لحل هذه المشكلة، يجب عليك التأكد من أن البيانات التي تُرسل لوظيفة json_decode تتبع تنسيق JSON الصحيح، حيث يجب أن يكون الرقم العشري بعد النقطة واحد فقط. وإذا كنت تتوقع أخطاءً في حالة تنسيق غير صحيح، يمكنك إما فحص البيانات قبل تمريرها إلى json_decode أو استخدام خيارات الفك الترميز المتاحة في PHP للتحكم في سلوك الفك.

في النهاية، يجب عليك التحقق من صحة تنسيق البيانات قبل تمريرها إلى json_decode، والتأكد من أنها تتبع معايير JSON لتجنب حدوث مشكلات مثل التي واجهتها.

عندما يتعلق الأمر بمعالجة البيانات في لغة PHP، يعتبر فك ترميز البيانات المنسقة بتنسيق JSON واحدًا من أكثر الأدوات استخدامًا وأهمية. تسمح وظيفة json_decode في PHP بتحويل سلاسل JSON إلى هياكل بيانات PHP، مما يسهل استخدامها ومعالجتها في التطبيقات.

ومع ذلك، قد تواجه أحيانًا مشاكل عند محاولة فك ترميز بيانات JSON معينة، وهذا ما واجهه المستخدم في المثال الذي تم طرحه. بحسب السلسلة JSON المعطاة {“amount”: 132..45}، لا يتوافق هذا التنسيق مع المعايير المقبولة للرقم في JSON، حيث لا يمكن وجود أكثر من نقطتين متتاليتين في الرقم العشري.

عند استخدام وظيفة json_decode في هذه الحالة، يتجاهل PHP النقطة الثانية ويأخذ الرقم الذي يسبقها، مما يؤدي إلى فقدان البيانات وعدم حصول المستخدم على النتائج المتوقعة.

لحل هذه المشكلة، ينبغي للمطورين التحقق من صحة تنسيق البيانات قبل تمريرها إلى وظيفة json_decode. يمكن ذلك عن طريق استخدام وظائف مثل json_last_error و json_last_error_msg لفحص وتشخيص أي أخطاء في عملية فك الترميز.

ومن الجدير بالذكر أنه يمكن استخدام خيارات json_decode في PHP للتحكم في سلوك عملية الفك، مما يسمح بتفادي حدوث مشاكل مثل تلك التي واجهها المستخدم. على سبيل المثال، يمكن تعيين خيار JSON_THROW_ON_ERROR للحصول على استثناء في حالة وجود أخطاء في البيانات المدخلة.

باختصار، تحتاج عمليات فك ترميز JSON في PHP إلى بيانات صحيحة ومتوافقة مع معايير JSON لتجنب حدوث أخطاء غير متوقعة وضمان استقبال النتائج المتوقعة.

عند التعامل مع البيانات المدخلة في PHP من خلال $_GET، $_POST، أو غيرها، يعتبر استخدام filter_var() واحدة من الطرق الفعّالة لتنقية البيانات وتحسين أمان التطبيق. ولكن عندما يتعلق الأمر ببيانات JSON، قد تواجه بعض التحديات في البحث عن وسيلة مناسبة لتنقيتها.

من الهام جداً أن نعترف بأن filter_var() لا تقدم واجهة مباشرة لتنقية بيانات JSON. لكن هناك أساليب فعّالة يمكن استخدامها لتحقيق هذا الهدف بشكل آمن وفعّال.

في المقام الأول، يمكنك استخدام json_decode() لتحليل السلسلة النصية JSON ومن ثم إجراء التحقق والتنقية على البيانات الناتجة. يمكنك الاعتماد على فحص نوع البيانات باستخدام gettype() ومن ثم تطبيق التحقق من نوع البيانات والتحسينات اللازمة.

على سبيل المثال:

phpCopy code
$jsonData = json_decode($yourJsonString);

// التحقق من نوع البيانات بعد التحليل
if (gettype($jsonData) === 'array') {
    // تنقية البيانات هنا، على سبيل المثال:
    foreach ($jsonData as &$value) {
        $value = filter_var($value, FILTER_SANITIZE_STRING);
    }
} else {
    // إشارة إلى أن البيانات ليست مصفوفة JSON
}

بهذه الطريقة، يمكنك تحليل البيانات الواردة كسلسلة JSON، ثم فحص وتنقية القيم وفقًا لاحتياجات تطبيقك. هذا يساعد في ضمان أمان البيانات ومنع أي استفادة من ثغرات أمان محتملة.

ومن الجدير بالذكر أنه يجب دائمًا التأكد من أن البيانات المتوقعة تتناسب مع الاحتياجات الخاصة بتطبيقك، ويفضل تحديد القواعد المحددة لتنقية البيانات بحيث تتناسب مع سياق التطبيق الخاص بك.

بالطبع، يمكن توسيع فهمنا حول عملية تنقية البيانات JSON في PHP من خلال استكمال المعلومات.

تحليل البيانات المدخلة على أنها JSON يعتمد على توقع البيانات المتوقعة وهيكلها. يمكن استخدام json_decode() لتحليل السلسلة النصية JSON وتحويلها إلى هيكل بيانات PHP.

من ثم، يمكنك تنقية البيانات باستخدام filter_var() أو أي طرق أخرى تعتمد على متطلبات التحقق والتنقية الخاصة بتطبيقك. على سبيل المثال، يمكنك استخدام FILTER_SANITIZE_STRING لتنقية السلاسل النصية والتخلص من أي رموز غير آمنة.

phpCopy code
$jsonData = json_decode($yourJsonString);

// التحقق من نجاح تحليل البيانات
if ($jsonData !== null) {
    // التحقق من نوع البيانات بعد التحليل
    if (is_array($jsonData)) {
        // تنقية البيانات هنا، على سبيل المثال:
        foreach ($jsonData as &$value) {
            $value = filter_var($value, FILTER_SANITIZE_STRING);
        }
    } else {
        // إشارة إلى أن البيانات ليست مصفوفة JSON
    }
} else {
    // إشارة إلى فشل تحليل البيانات كسلسلة JSON
}

هذه العملية تعزز من أمان تطبيقك عند تعاملك مع بيانات JSON، وتقلل من فرص حدوث ثغرات أمان. يجب أيضًا النظر في تحديثات PHP الدورية ومتابعة أفضل الممارسات في مجال أمان البرمجيات للتأكد من أمان تطبيقك بشكل دائم.

بالتأكيد، يسعدني مساعدتك في فهم كيفية استخراج بيانات من ملف JSON واستخدامها في تحليل الوقت الإجمالي للمسار المحدد. سأقدم لك إرشادات تفصيلية لتحقيق ذلك.

أولاً وقبل كل شيء، يجب عليك استخدام لغة برمجة لتنفيذ هذه المهمة. سأستخدم Python كمثال هنا، ولكن يمكنك استخدام لغة أخرى إذا كنت تفضل ذلك.

1. استخدام طلب HTTP للوصول إلى البيانات:
   في هذه الحالة، سنستخدم مكتبة requests في Python لإرسال طلب HTTP والحصول على بيانات JSON. يمكنك تثبيتها باستخدام الأمر التالي:

   Copy code
   pip install requests
   

2. قراءة وتحليل بيانات JSON:
   بعد الحصول على البيانات من الرابط المذكور، يجب عليك تحليلها. يمكن استخدام مكتبة json المدمجة في Python لهذا الغرض.

3. استخراج الوقت الإجمالي وحفظه في ملف:
   بمجرد تحليل البيانات، يمكنك الوصول إلى القيمة المرادة (total_time) وحفظها في ملف.

الآن، سأقدم لك مثالًا بسيطًا باستخدام Python:

pythonCopy code
import requests
import json

url = "http://91.134.133.185:5000/viaroute?loc=25.299919,55.376774&loc=25.298738,55.369181"

try:
    # إرسال طلب HTTP والحصول على البيانات
    response = requests.get(url)
    data = json.loads(response.text)

    # استخراج الوقت الإجمالي
    total_time = data["routes"][0]["summary"]["total_time"]

    # حفظ الوقت الإجمالي في ملف
    with open("total_time.txt", "w") as file:
        file.write(str(total_time))

    print("تم استخراج الوقت الإجمالي بنجاح وحفظه في الملف total_time.txt")

except Exception as e:
    print(f"حدث خطأ: {e}")

تأكد من تحميل مكتبة requests إذا لم يكن لديكها بالفعل. يمكنك تشغيل البرنامج أعلاه باستخدام بيئة Python، وسيقوم بالقيام بالخطوات المذكورة أعلاه. بعد التنفيذ، يجب أن يكون لديك ملف يحتوي على الوقت الإجمالي.

بالطبع، دعني أوسع شرحي لهذه العملية لضمان فهم أعمق لكيفية استخراج البيانات من ملف JSON والتعامل معها باستخدام لغة Python.

1. إرسال طلب HTTP:

في الكود السابق، استخدمنا مكتبة requests لإرسال طلب GET إلى الرابط المقدم. هذا الطلب يُمثل اتصالك بالخادم الذي يقوم بتوفير ملف JSON.

pythonCopy code
response = requests.get(url)

2. تحليل البيانات JSON:

بعد الحصول على الرد من الخادم، نقوم باستخدام مكتبة json المدمجة في Python لتحليل البيانات. الدالة json.loads() تحول النص الذي تم الحصول عليه من الطلب إلى هيكل بيانات قابل للاستخدام في Python.

pythonCopy code
data = json.loads(response.text)

3. استخراج الوقت الإجمالي:

البيانات المسترجعة عبارة عن تسلسل من الأشياء (objects) والقوائم (lists). يمكنك الوصول إلى الوقت الإجمالي عن طريق تحديد المسار الصحيح في هذا التسلسل. في الكود، نستخدم data["routes"][0]["summary"]["total_time"] للوصول إلى القيمة المطلوبة.

4. حفظ الوقت الإجمالي في ملف:

بمجرد الحصول على الوقت الإجمالي، يمكنك حفظه في ملف نصي باستخدام الدالة open() والتي تسمح لك بكتابة البيانات في الملف.

pythonCopy code
with open("total_time.txt", "w") as file:
    file.write(str(total_time))

الرسالة النهائية:

في النهاية، يُطبع رسالة تأكيد على نجاح العملية. يمكنك تغيير اسم الملف أو المسار حسب رغبتك.

pythonCopy code
print("تم استخراج الوقت الإجمالي بنجاح وحفظه في الملف total_time.txt")

نصائح إضافية:

• تأكد من فحص هيكل البيانات JSON بشكل دقيق باستخدام أدوات على الإنترنت مثل JSON Viewer لفهم الهيكل بشكل أفضل.
• استخدم التعليقات في الكود لجعله أكثر فهمًا للآخرين ولنفسك.
• يمكنك استخدام مكتبات أخرى مثل pandas لمعالجة البيانات بشكل أكثر فعالية إذا كنت تعمل على مشروع أكبر.

باستخدام هذه النصائح والشرح الشامل، يجب أن تكون قادرًا على استخراج البيانات بنجاح وفهم عملية التحليل بشكل أفضل.

عند التعامل مع استرجاع البيانات من واجهة برمجة التطبيقات REST في تطبيق Android، يصبح استخراج وعرض الحقول المحددة أمرًا هامًا لتحقيق التكامل السلس وتحسين تجربة المستخدم. في الشيفرة التي قدمتها، يظهر أنك تقوم بجلب بيانات JSON من واجهة REST API وترغب في استخراج قيمة “Host” التي تكون “u1” وعرضها في مربع النص في تطبيق Android الخاص بك.

لتحقيق ذلك، يمكنك تعديل الدالة onPostExecute في فئة LongRunningGetIO لتحليل البيانات الJSON واستخراج القيمة المطلوبة. في مثالك، يمكنك استخدام مكتبة org.json المدمجة في Android لتحليل السلسلة JSON والوصول إلى القيم.

إليك كيف يمكنك تحقيق ذلك:

javaCopy code
protected void onPostExecute(String results) {
    if (results != null) {
        try {
            JSONObject jsonObject = new JSONObject(results);

            // استخراج قيمة "Name" ككائن JSON
            JSONObject nameObject = jsonObject.getJSONObject("Name");

            // استخراج قيمة "Host"
            String hostValue = nameObject.getString("Host");

            // عرض قيمة "Host" في مربع النص
            EditText et = (EditText) findViewById(R.id.my_edit);
            et.setText(hostValue);
        } catch (JSONException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    Button b = (Button) findViewById(R.id.my_button);
    b.setClickable(true);
}

تأكد من استدعاء onPostExecute بعد استرجاع البيانات من واجهة REST API. بهذه الطريقة، يتم استخراج قيمة “Host” من البيانات الJSON وعرضها في مربع النص عند الانتهاء من العملية الخلفية.

بالطبع، سأقوم بتوفير مزيد من المعلومات لفهم عمل الشيفرة وتوجيهات إضافية:

1. استخدام مكتبة org.json: في الشيفرة المقدمة، تم استخدام org.json.JSONObject لتحليل سلسلة JSON. هذه المكتبة توفر واجهات برمجة التطبيقات للتعامل مع بيانات JSON في Java.

2. المفهوم الأساسي للشيفرة:

   • JSONObject تمثل كائن JSON وتستخدم للوصول إلى القيم داخل السلسلة.
   • getJSONObject("Name") تُستخدم لاستخراج كائن JSON داخل الكائن الرئيسي.
   • getString("Host") تستخرج قيمة “Host” كسلسلة نصية.

3. تعديل onPostExecute: يتم تحديث onPostExecute بحيث يقوم بفحص البيانات المسترجعة، ثم يقوم بتحليل البيانات الJSON واستخراج القيمة المطلوبة وعرضها في مربع النص.

4. التعامل مع الأخطاء (JSONException): تم إضافة مقطع try-catch للتعامل مع استثناءات JSONException المحتملة أثناء عملية تحليل السلسلة JSON. يفيد ذلك في تجنب توقف التطبيق عند حدوث أخطاء.

5. تحسين تجربة المستخدم: يتم تعطيل زر الضغط (my_button) أثناء تنفيذ العملية الخلفية لضمان عدم التداخل مع العملية وتفادي الأخطاء الناتجة عن النقر المتكرر.

6. توجيهات إضافية:

   • تأكد من إضافة أذونات الإنترنت إلى ملف AndroidManifest.xml لضمان إمكانية الوصول إلى الشبكة.
   • قد تحتاج إلى التحقق من تنفيذ عمليات الشبكة في خلفية التطبيق بشكل فعّال لتجنب تجميد الواجهة الرسومية أثناء الوصول إلى الشبكة.

باستخدام هذه التوجيهات، يمكنك تكملة تطوير تطبيق Android الخاص بك وتحسين تجربة المستخدم عند استرجاع وعرض البيانات من واجهة REST API.

بالطبع، يُظهر الكود الذي قدمته أن لديك نموذج Django يحتوي على حقل JSONField يُسمى data. تقوم بمحاولة فرز الاستعلام باستخدام أحد حقول البيانات الموجودة في هذا الحقل، ولكن الاستعلام لا يبدو أنه يعمل بشكل صحيح. لحل هذه المشكلة، يجب أن نأخذ في اعتبارنا كيفية تنظيم البيانات داخل الحقل data، وذلك لضمان أن يعمل الفرز بشكل صحيح.

عند النظر إلى البيانات المُدرجة في السؤال، يبدو أن لديك كائن JSON يحتوي على مفاتيح مثل “annual_mileage”، “description”، “body_style”، وما إلى ذلك. ومن ثم، يمكنك تجربة ترتيب الاستعلام باستخدام أحد هذه المفاتيح. في حالتك، يمكنك تجربة الفرز باستخدام “manufacturer_name” كما هو موضح في الاستعلام الذي قدمته.

لضمان أن الاستعلام يعمل بشكل صحيح، تأكد من أن البيانات داخل حقل data تأتي بتنسيق صحيح لمفاتيح JSON. قم بفحص بيانات المثال التي قدمتها للتأكد من وجود مفتاح “manufacturer_name” في جميع السجلات. إذا لم تكن هذه المفاتيح دائمًا موجودة، قد تحتاج إلى التعامل مع هذا الأمر بحذر، ويمكنك استخدام دالة annotate لإنشاء حقل افتراضي يحتوي على هذا القيم لكل سجل.

في النهاية، يُفضل دائمًا تجربة الاستعلامات على مستوى الشل أو محطة الطرفية لضمان عملها بشكل صحيح قبل تضمينها في التطبيق الخاص بك.

بالتأكيد، يُظهر الكود المُقدم أن لديك نموذج Django يُسمى RatebookDataEntry والذي يحتوي على حقل JSONField يُسمى data. يبدو أن هذا الحقل يتضمن بيانات JSON تحتوي على مفاتيح وقيم، وتقوم بتخزين تفاصيل حول معلومات السيارات مثل “annual_mileage”، “description”، “body_style”، “range_name”، “co2_gkm_max”، و “manufacturer_name”.

تحاول في الاستعلام الذي قدمته فرز نتائج الاستعلام باستخدام حقل داخل ال JSON، وهو “data__manufacturer_name”. ومع ذلك، يبدو أن هذا الاستعلام لا يعمل كما هو متوقع. يمكن أن يكون السبب في ذلك هو أن الاستعلام قد يحتاج إلى تحديد نوع الحقل الفعلي للبيانات داخل ال JSON لضمان صحيحية الفرز.

للتأكد من صحة الفرز، يفضل التحقق من بيانات ال JSON المخزنة في حقل “data” للتأكد من وجود مفتاح “manufacturer_name” في جميع السجلات. إذا كان الفرز لا يزال لا يعمل، يمكنك استخدام دالة annotate لإضافة حقل افتراضي يحتوي على قيم “manufacturer_name” لكل سجل.

على سبيل المثال:

pythonCopy code
from django.db.models import F, Value, CharField

RatebookDataEntry.objects.annotate(
    manufacturer_name=F('data__manufacturer_name')  # قم بتعيين الحقل الذي يحتوي على قيمة "manufacturer_name"
).order_by("manufacturer_name")

باستخدام هذا الاستعلام، يجب أن يتم الفرز بشكل صحيح حسب قيم “manufacturer_name”. يرجى التأكد من أن البيانات الواردة تتناسب مع هذا التحديث في الاستعلام.

عند دراسة مجموعة البيانات JSON التي تمثل حالات مختلفة لمتغيرات بوليانية، يظهر أن هناك استخدامًا لمتغيرين لكل حالة من حالات المتغيرات البوليانية. في المثال الذي قدمته، يتم تمثيل حالة التشغيل بمتغير “lights_on” الذي يأخذ قيمة 1 إذا كانت المصابيح مشغولة والقيمة 0 إذا كانت مطفأة. وبالمثل، يتم تمثيل حالة الأبواب المقفلة بمتغير “doors_locked” الذي يأخذ قيمة 0 عندما تكون الأبواب مقفلة والقيمة 1 عندما تكون مفتوحة.

رغم أنه يمكن تحقيق نفس الغرض باستخدام متغير واحد بقيم بوليانية (صح أو خطأ)، إلا أن هذا النهج قد يكون له فوائد تطبيقية في بعض الحالات. على سبيل المثال، يمكن أن يكون لهذا النوع من التمثيل الثنائي فائدة عند التعامل مع نظم تحتاج إلى تفصيل أكبر في تقارير الحالة. في بعض الأحيان، يكون لديك حاجة لتتبع الحالات المتناقضة، مثل تسجيل الأجهزة التي لم تتم مراقبتها (“sensors_not_tripped” بقيمة 1) بجانب تسجيل الأجهزة التي تمت مراقبتها بنجاح (“sensors_tripped” بقيمة 0).

تستفيد هذه النهج من فهم دقيق للحالة الفعلية للأجهزة، ولكن يجب أن يكون لديك استخدام محدد لهذه البيانات المزدوجة لتبرير تكوينها. في بعض الحالات، يمكن أن يكون هذا الأسلوب مفيدًا في تقديم تفاصيل إضافية أو إيجاد حلاً لمشكلة معينة. يجب أن يكون الاختيار بين استخدام متغير واحد بقيم بوليانية أو استخدام متغيرين يعتمد على متطلبات المشروع والتفضيلات الشخصية.

إضافةً إلى النقاش حول الاستخدام المزدوج للمتغيرات البوليانية في مجموعة البيانات JSON التي قدمتها، يمكننا التفصيل أكثر حول السياق الذي يمكن أن يبرر مثل هذا التمثيل المزدوج.

في بعض الأنظمة، قد يكون لديك متطلبات لتوثيق مفصلة للحالات المختلفة للمتغيرات البوليانية. على سبيل المثال، في حالة مراقبة نظام أمان المنزل، قد يكون من المهم تسجيل تاريخ ووقت حدوث كل حالة. باستخدام متغيرين، يمكنك توثيق بدقة متى تم تفعيل أو تعطيل كل حالة، مما يوفر سجل دقيق للأحداث.

علاوة على ذلك، في بعض الحالات، قد تحتاج إلى إرسال هذه البيانات إلى جهاز آخر أو استخدامها في سياق مختلف. بفضل هذا التمثيل المزدوج، يمكنك نقل المعلومات بدقة دون فقدان أي تفاصيل. على سبيل المثال، إذا كنت تقوم بنقل حالة محددة إلى جهاز آخر، يمكنك توفير قيمتين بدلاً من قيمة واحدة للمتغير البولياني.

مع ذلك، يجب أن تكون هناك توازن بين التفصيل الزائد والفائدة العملية. في بعض الحالات، قد تكون قيمة واحدة للمتغير البولياني تكفي، خاصةً إذا لم يكن هناك حاجة ملحة لتوثيق الحالات بدقة أو نقلها إلى أنظمة أخرى.

عند التعامل مع DataFrame في Pandas وترتيب البيانات المتنوعة التي قد تحتوي على هيكل معقد، يمكن أن يكون الأمر تحديًا. في موقفك، حيث تريد تحويل بعض الأعمدة إلى أعمدة جديدة بناءً على القيم في عمود معين، يمكنك استخدام دالة pivot_table بشكل مختلف للوصول إلى النتيجة المرجوة.

قبل أن نبدأ، دعني أشير إلى أن هناك تعديلات بسيطة يجب إجراؤها على البيانات لضمان النجاح في هذا السياق. على وجه التحديد، يجب أن تكون لديك عمودين فقط (value و value_id) اللذين ستقوم بتحويلهما إلى أعمدة جديدة.

لنقم بتنفيذ ذلك:

pythonCopy code
import pandas as pd
import simplejson as json

# البيانات الأصلية
json_str = '''{"preferred_timestamp": "internal_timestamp",
    "internal_timestamp": 3606765503.684,
    "stream_name": "ctdpf_j_cspp_instrument",
    "values": [{
        "value_id": "temperature",
        "value": 9.8319
    }, {
        "value_id": "conductivity",
        "value": 3.58847
    }, {
        "value_id": "pressure",
        "value": 22.963
    }]
}'''

# تحويل البيانات إلى DataFrame
df = pd.json_normalize(json.loads(json_str), 'values', ['preferred_timestamp', 'stream_name', 'internal_timestamp'])

# إجراء التحويل اللازم
pivot_df = df.pivot_table(index=['stream_name', 'preferred_timestamp', 'internal_timestamp'],
                          columns='value_id',
                          values='value',
                          aggfunc='first').reset_index()

# إعادة ترتيب الأعمدة
pivot_df = pivot_df[['stream_name', 'preferred_timestamp', 'internal_timestamp', 'conductivity', 'pressure', 'salinity', 'temperature']]

# طباعة النتيجة
print(pivot_df)

باستخدام pivot_table بشكل صحيح، ستحصل على DataFrame الذي يحتوي على الهيكل الذي تريده، حيث تكون القيم في عمود “value_id” قد تم تحويلها إلى أعمدة منفصلة.

في هذا السياق، يمكننا النظر في بعض التفاصيل حول كيفية تحقيق هذا الهدف باستخدام Pandas وتحويل البيانات في DataFrame.

أولًا وقبل كل شيء، يُظهر الكود المقدم كيف يمكن قراءة البيانات من ملف JSON وتحويلها إلى DataFrame باستخدام json_normalize. هذا يعتبر خطوة مهمة عند التعامل مع بيانات JSON المدمجة.

بعد ذلك، يتم استخدام pivot_table لتحويل البيانات وترتيبها بشكل صحيح. في هذا السياق، تم استخدام الدالة مع المعاملات التالية:

• index=['stream_name', 'preferred_timestamp', 'internal_timestamp']: هنا يتم تحديد العمود الذي سيتم استخدامه لتصنيف البيانات.
• columns='value_id': يتم استخدام هذا لتحديد العمود الذي سيتم استخدامه لإنشاء أعمدة جديدة.
• values='value': هنا يتم تحديد العمود الذي يحتوي على القيم التي سيتم تحويلها.
• aggfunc='first': يتم استخدام هذا لتحديد كيفية التعامل مع القيم المتكررة. في هذه الحالة، تم اختيار أخذ القيمة الأولى.

ثم تم إعادة ترتيب الأعمدة للحصول على الهيكل الذي تريده.

يعتبر هذا الأسلوب فعالًا لتحويل البيانات وترتيبها بشكل مناسب في DataFrame باستخدام Pandas، ويمكن تكامله في سياقات أوسع لتحليل البيانات واستخراج الإحصائيات المطلوبة.

في هذا السياق، يتعين عليك أولاً فهم كيفية الوصول إلى بيانات JSON باستخدام AngularJS، والتي تعتبر إحدى الأطُر الشهيرة لتطوير تطبيقات الويب الديناميكية. يعد AngularJS إطار عمل JavaScript مفتوح المصدر ومُدار بواسطة Google، ويُستخدم لتطوير تطبيقات الويب ذات الصفحة الواحدة (SPA).

أولاً، يُفضل تضمين مكتبة AngularJS في مشروعك. يمكنك فعل ذلك عن طريق تضمين الرابط إلى ملف السكريبت الخاص بـ AngularJS في صفحة HTML الخاصة بك. على سبيل المثال:

htmlCopy code
<script src="https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/angularjs/1.8.2/angular.min.js">script>

بعد ذلك، قم بتحديد تطبيق AngularJS وتحديد وحدة (module) له. يمكنك فعل ذلك على النحو التالي:

javascriptCopy code
var myApp = angular.module('myApp', []);

ثم، قم بإنشاء وحدة تحكم (controller) للتحكم في منطق العرض والبيانات في تطبيقك. يمكن أن يكون الكود كالتالي:

javascriptCopy code
myApp.controller('MyController', function($scope) {
    // قم بتخزين البيانات الخاصة بك JSON هنا
    $scope.jsonData = [
        {
            "_id": "5693413efc055b0011ac7891",
            "attribute": [{"Size": "asd", "Brand": "asds", "product_id": "1"}]
        },
        {
            "_id": "569cb82c079bfa80094dc936",
            "attribute": [{"Size": "SA", "Brand": "123", "product_id": "2"}]
        }
    ];
});

ثم، قم بربط هذا التحكم بصفحة HTML الخاصة بك باستخدام توجيه ng-controller واستخدم التوجيه ng-repeat لعرض البيانات. على سبيل المثال:

htmlCopy code
<div ng-app="myApp" ng-controller="MyController">
    <div ng-repeat="data in jsonData">
        <p>{{data._id}}p>
        <ul>
            <li ng-repeat="attribute in data.attribute">
                Size: {{attribute.Size}}, Brand: {{attribute.Brand}}, Product ID: {{attribute.product_id}}
            li>
        ul>
    div>
div>

هذا هو مثال بسيط يوضح كيف يمكنك استخدام AngularJS للوصول إلى بيانات JSON وعرضها في تطبيق الويب الخاص بك. يجب أن تقوم بتكييف الكود وفقًا لاحتياجات مشروعك الخاص.

بالتأكيد، يُمكننا توسيع فهمنا لتطوير تطبيق AngularJS الذي يتعامل مع بيانات JSON. يعتبر AngularJS قويًا في إدارة البيانات والتفاعل معها، ولذا فإن فهم بعض المفاهيم المهمة سيكون ذا أهمية كبيرة.

1. الخدمات (Services):
   يمكنك استخدام خدمات AngularJS للتعامل مع البيانات. يمكنك إنشاء خدمة لاسترجاع بيانات JSON من مصدر خارجي أو حتى لتنظيم رمز الوصول إليها. على سبيل المثال:

   javascriptCopy code
   myApp.service('jsonDataApi', function($http) {
       this.getData = function() {
           return $http.get('رابط-البيانات-الخاصة-بك');
       };
   });
   

   يمكنك استخدام هذه الخدمة في وحدة التحكم الخاصة بك لجلب البيانات وتخزينها في المتغيرات المحلية.

2. الوعد (Promises):
   AngularJS يستخدم وعود (promises) لإدارة عمليات الاسترجاع أو الطلبات. عندما تستخدم $http.get لجلب البيانات، ستحصل على وعد يُظهر عندما تكتمل العملية. يمكنك استخدامه بالشكل التالي:

   javascriptCopy code
   jsonDataApi.getData().then(function(response) {
       $scope.jsonData = response.data;
   });
   

   حيث يتم تحديث $scope.jsonData عندما يتم حل الوعد بنجاح.

3. التصفية (Filters):
   يمكنك استخدام التصفية لتنسيق وتحسين طريقة عرض البيانات. على سبيل المثال، يُمكنك استخدام التصفية date لتنسيق التواريخ:

   htmlCopy code
   <p>{{data._id | date:'medium'}}p>
   

4. التوجيه (Routing):
   إذا كنت تخطط لتطوير تطبيق ذو عدة صفحات، يمكنك استخدام التوجيه لتحديد الصفحة التي يجب عرضها استنادًا إلى الإجراءات التفاعلية. يمكنك استخدام مكتبة ngRoute لتحقيق ذلك.

   javascriptCopy code
   myApp.config(function($routeProvider) {
       $routeProvider.when('/', {
           templateUrl: 'views/home.html',
           controller: 'HomeController'
       })
       .when('/details/:id', {
           templateUrl: 'views/details.html',
           controller: 'DetailsController'
       })
       .otherwise({
           redirectTo: '/'
       });
   });
   

5. الاختبار والتحسين (Testing and Debugging):
   AngularJS يوفر أدوات قوية للاختبار والتصحيح (debugging). يمكنك استخدام وحدات الاختبار لضمان أن التطبيق الخاص بك يعمل بشكل صحيح وفقًا للتوقعات.

هذه بعض المفاهيم الرئيسية التي يُفضل معرفتها عند تطوير تطبيق AngularJS يتفاعل مع بيانات JSON. يمكن أن توفر هذه المفاهيم أساسًا قويًا لتطوير تطبيق ويب فعال وسلس.