什么是 fims-jsonld
fims-jsonld 是一个用于在 JavaScript 中处理 JSON-LD 的 npm 包,它提供了一些有用的函数,可以方便地处理 JSON-LD 数据。它在处理生命科学的开放数据时尤为有用。
安装和使用 fims-jsonld
要安装和使用 fims-jsonld,需要进行以下几个步骤:
首先,需要安装 Node.js 和 npm。请直接访问官方网站下载并安装。
创建一个新的 npm 项目,并在其中安装 fims-jsonld:
npm i fims-jsonld
。在代码中引入 fims-jsonld 模块:
const fimsJsonld = require('fims-jsonld');
。
现在就可以使用 fims-jsonld 了,下面详细介绍几个常用的函数及其使用方法。
函数
fimsJsonld.flatten(obj, options)
将 JSON-LD 对象“扁平化”。这使得 JSON-LD 对象具有更清晰的结构并更容易处理。obj
是要扁平化的 JSON-LD 对象,options
是可选的选项。该函数返回扁平化的 JSON-LD 对象。
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输出:
{ "@context": "http://foo.bar/context.jsonld", "@type": "Sample", "id": "foo", "name": "fooName", "attributes.foo": 1, "attributes.bar": 2 }
fimsJsonld.expand(obj, options)
将扁平化的 JSON-LD 对象“展开”。obj
是要展开的 JSON-LD 对象,options
是可选的选项。该函数返回展开的 JSON-LD 对象。
-- -------------------- ---- ------- ----- --------- - - ----------- -------------------------------- -------- --------- ----- ------ ------- ---------- ----------------- -- ----------------- - -- ----- -------- - ----------------------------- ----------------------
输出:
-- -------------------- ---- ------- - - ----------- -------------------------------- -------- --------- ----- ------ ------- ---------- ------------- - -------- ------------- ------ -- ------ - - - -
fimsJsonld.compact(obj, context, options)
使用给定的上下文“压缩” JSON-LD 对象。obj
是要压缩的 JSON-LD 对象,context
是一个包含上下文信息的 JSON-LD 对象,options
是可选的选项。该函数返回压缩后的 JSON-LD 对象。
-- -------------------- ---- ------- ----- --- - - ----------- -------------------------------- -------- --------- ----- ------ ------- --------- -- ----- ------- - - ----------- - --------- ---------------------- ----- ------ ------- ------------------------- - -- ----- --------- - ----------------------- --------- -----------------------
输出:
{ "@context": "http://foo.bar/context.jsonld", "type": "Sample", "id": "foo", "name": "fooName" }
学习和指导意义
fims-jsonld 是一个非常有用的 npm 包,可以帮助处理 JSON-LD 数据。学习和使用 fims-jsonld,可以使得开发者更加便捷地处理 JSON-LD 数据。虽然本文只介绍了三个常用的函数,但是 fims-jsonld 还提供了其它的函数,可以更加灵活地处理数据。使用 fims-jsonld,可以使得处理生命科学的开放数据变得更加容易。
示例代码
完整使用示例代码如下:
-- -------------------- ---- ------- ----- ---------- - ----------------------- -- ------- ----- --- - - ----------- -------------------------------- -------- --------- ----- ------ ------- ---------- ------------- - -------- ------------- ------ -- ------ - - -- ----- --------- - ------------------------ ----------------------- -- ------ ----- ---- - - ----------- -------------------------------- -------- --------- ----- ------ ------- ---------- ----------------- -- ----------------- - -- ----- -------- - ------------------------ ---------------------- -- ------- ----- ---- - - ----------- -------------------------------- -------- --------- ----- ------ ------- --------- -- ----- ------- - - ----------- - --------- ---------------------- ----- ------ ------- ------------------------- - -- ----- --------- - ------------------------ --------- -----------------------
输出:
-- -------------------- ---- ------- - ----------- -------------------------------- -------- --------- ----- ------ ------- ---------- ----------------- -- ----------------- - - - - ----------- -------------------------------- -------- --------- ----- ------ ------- ---------- ------------- - -------- ------------- ------ -- ------ - - - - - ----------- -------------------------------- ------- --------- ----- ------ ------- --------- -
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