json文件跟js文件的代码一样吗

不一样。

_son文件代码是一种轻量级的数据交换格式,主要是为了跨平台交流数据用的，仅仅是一种数据形式。而js文件代码是表示类的实例。

_秸咧湎喔ㄏ喑桑涤_son数据格式是从js对象中演变出来的，它是js的一个子集。区别与json可以跨平台传播速度快，而js不能实现传播。

?

首先看一个简单的例子，是我曾做过的一个菜单项的一部分内容：

SELECT 收费.序号,收费.id1,学生.专业,学生.年级,学生.层次,学生.形式,学生.学号,学生.姓名,收费.时间,收费.收据编号,收费.所属学期,

收费.缴费方式,收费.收费部门,收费.减免金额,收费.本期实交,收费.备注,学生.班级号,学生.学校 INTO DBF xuesheng.DBF FROM 学生 inner JOIN 收费

ON 学生.id1=收费.id1 ORDER BY 收费.序号

有两个表：

1、学生：主要存储学生的相关信息，有id1、专业、年级、层次、形式、学号、姓名、学号、班级号、学校等字段，id1在学生表中的记录是不重复的。

2、收费：主要存储收费的相关信息，有id1、序号、时间、收据编号、所属学期、缴费方式、收费部门、减免金额、本期实交、备注等字段

上一语句的作用是以id1作为连接学生表和收费表的字段，连接方式是内连接inner，排序依据是收费表的序号，连接结果存入表xuesheng。

再体会一下我做过的另一个菜单项

IF USED('学生')

SELECT 学生

ELSE

USE 学生 IN 0 AGAIN

ENDIF

SELECT 学生.id1,学生.班级号,学生.专业,学生.年级,学生.层次,学生.形式,学生.学号,学生.姓名,标准.所属学期,SUM(标准.学费) AS 学费,SUM(标准.书籍费) AS 书籍费,

SUM(标准.其他) AS 其他,SUM(标准.合计) AS 合计,100000000.00-100000000.00 AS 减免金额,

100000000.00-100000000.00 AS 本期应交,

100000000.00-100000000.00 AS 本期实交,100000000.00-100000000.00 AS 欠交金额

FROM 学生 JOIN 标准 ON 学生.id1=标准.id1

GROUP BY 学生.id1,学生.班级号,学生.专业,学生.年级,学生.层次,学生.形式,学生.学号,学生.姓名,标准.所属学期,标准.学费,

标准.书籍费,标准.其他,标准.合计

UNION

SELECT 学生.id1,学生.班级号,学生.专业,学生.年级,学生.层次,学生.形式,学生.学号,学生.姓名,收费.所属学期,0,0,0,0,SUM(收费.减免金额) AS 减免金额,

100000000.00-100000000.00 AS 本期应交,SUM(收费.本期实交) AS 本期实交,100000000.00-100000000.00 AS 欠交金额

FROM 学生 JOIN 收费 ON 学生.id1=收费.id1

GROUP BY 收费.所属学期,学生.id1,学生.班级号,学生.专业,学生.年级,学生.层次,学生.形式,学生.学号,学生.姓名

INTO DBF xstotal_.DBF

SELECT id1,班级号,专业,年级,层次,形式,学号,姓名,所属学期,SUM(学费) AS 学费,SUM(书籍费) AS 书籍费,SUM(其他) AS 其他,

SUM(合计) AS 合计,SUM(减免金额) AS 减免金额,SUM(本期应交) AS 本期应交,SUM(本期实交) AS 本期实交,

SUM(欠交金额) AS 欠交金额 INTO DBF xstotal.DBF GROUP BY 所属学期,专业,年级,层次,形式,学号,姓名,id1,班级号 FROM xstotal_

ORDER BY 专业,年级,层次,形式,学号,姓名,所属学期

SELECT xstotal

REPLACE ALL 本期应交 WITH 合计-减免金额,欠交金额 WITH 本期应交-本期实交

CLOSE ALL

DO FORM 统计1

menuav=0

你将上述命令复制到一个程序文件如test.prg中，用“工具－美化（...）”就能很清楚看到其中的层次。

son是一种基于JSON并添加一个 受YAML启发的特性：对象与 ---。可选地，分隔符===可以在每个son文件中使用一次来分隔 元数据。

为什么son？

虽然json非常适合存储结构化数据，但它本质上是不可能的 将数据的新部分添加到文件中而不先读取它。上的yaml文件 另一方面，由{{CD1}}定界符可自扩展，但具有灵活性。 YAML提供的功能使得文件解析效率低下因此他们不适合 存储大量数据

son通过允许json对象与---连接来填补空白。它 从而将json的速度和效率与顺序扩展性结合起来 山药，见example它进一步增加了从 使用===的实际数据。

son不允许not覆盖数据。为了避免意外数据丢失， metada只能写入新文件，而数据只能附加到文件

谁需要这个？

son源于存储生成的计算数据的需要 一部分一部分地在计算机上。要求是：

可能被人读到

可以存储任意数据结构，包括元数据，

易于计算机编写和分析，

高效地解析以允许大小高达GB的文件（使用YAML解析需要永远的时间）

循序渐进、廉洁，

抗数据丢失。

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