Java开发工具-scala处理json格式利器-json4s详解
1.为什么是json4s
从json4s的官方描述
Atthismomentthereareatleast6jsonlibrariesforscala,notcountingthejavajsonlibraries.AlltheselibrarieshaveaverysimilarAST.ThisprojectaimstoprovideasingleASTtobeusedbyotherscalajsonlibraries.
AtthismomenttheapproachtakentoworkingwiththeASThasbeentakenfromlift-jsonandthenativepackageisinfactlift-jsonbutoutsideoftheliftproject.
在scala库中，至少有6个json库，并且不包括java的json库，这些库都有着类似的抽象语法树AST，json4s的目的就是为了使用简单的一种语法支持这些json库，因此说json4s可以说是一种json的规范处理，配合scala开发过程中极其简介的语法特性，可以轻松地实现比如json合并，json的diff操作，可以方便地处理jsonArray的字符串，所以如果使用scala，那么json4s一定不能错过，在实际场景下使用json处理数据很常见，比如spark开发中处理原始json数据等等，开始上手可能看起来比较复杂，但是用起来你会很爽。
2.json4s的数据结构
json4s包括10个类型和一个type类型的对象，分别如下
caseobjectJNothingextendsJValue//'zero'forJValue caseobjectJNullextendsJValue caseclassJString(s:String)extendsJValue caseclassJDouble(num:Double)extendsJValue caseclassJDecimal(num:BigDecimal)extendsJValue caseclassJInt(num:BigInt)extendsJValue caseclassJLong(num:Long)extendsJValue caseclassJBool(value:Boolean)extendsJValue caseclassJObject(obj:List[JField])extendsJValue caseclassJArray(arr:List[JValue])extendsJValue typeJField=(String,JValue)
可以看到，他们都继承自JValue,JValue是json4s里面类似于java的object地位，而JField是用来一次性匹配json的key,value对而准备的。
3.json4s的实践
下面来看，我们如何来使用json4s
org.json4s json4s-native_2.11 3.7.0-M6
看下面的代码即可，注释写的比较清晰，一般来说json的使用无外乎是字符串到对象或者对象到字符串，而字符串到对象可以用caseclass也可以用原始的比如上面提到的类
packagecom.hoult.scala.json4s
importorg.json4s._
importorg.json4s.JsonDSL._
importorg.json4s.native.JsonMethods._
objectDemo1{
defmain(args:Array[String]):Unit={
//parse方法表示从字符串到json-object
valperson=parse(
"""
|{"name":"Toy","price":35.35}
|""".stripMargin,useBigDecimalForDouble=true)
//1.模式匹配提取，\表示提取
valJString(name)=(person\"name")
println(name)
//2.extract[String]取值
//implicitvalformats=org.json4s.Formats
implicitvalformats=DefaultFormats
valname2=(person\"name").extract[String]
valname3=(person\"name").extractOpt[String]
valname4=(person\"name").extractOrElse("")
//3.多层嵌套取值
valparseJson:JValue=parse(
"""
|{"name":{"tome":"new"},"price":35.35}
|""".stripMargin,useBigDecimalForDouble=true)
//3.1逐层访问
valvalue=(parseJson\"name"\"tome").extract[String]
//3.2循环访问
valvalue2=(parseJson\\"tome")
println(value2)
//4.嵌套json串解析
valjson=parse(
"""
{"name":"joe",
"children":[
{
"name":"Mary",
"age":20
},
{
"name":"Mazy",
"age":10
}
]
}
""")
//println(json\"children")
//模式匹配
for(JArray(child)<-json)println(child)
//提取object下某字段的值
valages=for{
JObject(child)<-json
JField("age",JInt(age))<-child
}yieldage
println(ages)
//嵌套取数组中某个字段值，并添加过滤
valnameAges=for{
JObject(child)<-json
JField("name",JString(name))<-child
JField("age",JInt(age))<-child
ifage>10
}yield(name,age)
println(nameAges)
//5.json和对象的转换,[就是json数组]
caseclassClassA(a:Int,b:Int)
valjson2:String="""[{"a":1,"b":2},{"a":1,"b":2}]"""
valbb:List[ClassA]=parse(json2).extract[List[ClassA]]
println(bb)
//6.json转对象，[json非json数组，但是每个级别要明确]
caseclassClassC(a:Int,b:Int)
caseclassClassB(c:List[ClassC])
valjson3:String="""{"c":[{"a":1,"b":2},{"a":1,"b":2}]}"""
valcc:ClassB=parse(json3).extract[ClassB]
println(cc)
//7.使用org.json4s产生json字符串
//importorg.json4s.JsonDSL._
valjson1=List(1,2,3)
valjsonMap=("name"->"joe")
valjsonUnion=("name"->"joe")~("age"->10)
valjsonOpt=("name"->"joe")~("age"->Some(1))
valjsonOpt2=("name"->"joe")~("age"->(None:Option[Int]))
caseclassWinner(id:Long,numbers:List[Int])
caseclassLotto(id:Long,winningNumbers:List[Int],winners:List[Winner],drawDate:Option[java.util.Date])
valwinners=List(Winner(10,List(1,2,5)),Winner(11,List(1,2,0)))
vallotto=Lotto(11,List(1,2,5),winners,None)
valjsonCase=
("lotto"->
("lotto-id"->lotto.id)~
("winning-numbers"->lotto.winningNumbers)~
("draw-date"->lotto.drawDate.map(_.toString))~
("winners"->
lotto.winners.map{w=>
(("winner-id"->w.id)~
("numbers"->w.numbers))}))
println(compact(render(json1)))
println(compact(render(jsonMap)))
println(compact(render(jsonUnion)))
println(compact(render(jsonOpt)))
println(compact(render(jsonOpt2)))
println(compact(render(jsonCase)))
//8.json格式化
println(pretty(render(jsonCase)))
//9.合并字符串
vallotto1=parse("""{
"lotto":{
"lotto-id":1,
"winning-numbers":[7,8,9],
"winners":[{
"winner-id":1,
"numbers":[7,8,9]
}]
}
}""")
vallotto2=parse("""{
"lotto":{
"winners":[{
"winner-id":2,
"numbers":[1,23,5]
}]
}
}""")
valmergedLotto=lotto1mergelotto2
//println(pretty(render(mergedLotto)))
//10.字符串寻找差异
valDiff(changed,added,deleted)=mergedLottodifflotto1
println(changed)
println(added)
println(deleted)
valjson10=parse(
"""
""")
println("********8")
println(json10)
for(JObject(j)<-json10)println(j)
println("********11")
//11.遍历json，使用for
//key1valueskey1_vk1:v1....
valstr="{\"tag_name\":\"t_transaction_again_day\",\"tag_distribute_json\":\"{\\\"1\\\":\\\"0.0011231395\\\",\\\"0\\\":\\\"0.9988768605\\\"}\"}"
valvalueJson=parse(str)\"tag_distribute_json"
println(valueJson)
for{
JString(obj)<-valueJson
JObject(dlist)<-parse(obj)
(key,JString(value))<-dlist
}{
println(key+"::"+value)
//valkvList=for(JObject(key,value)<-parse(obj))yield(key,value)
//println("obj:"+kvList.mkString(","))
}
}
}
4.注意
4.1compact和render的使用
常用写法compact(render(json)),用来把一个json对象转成字符串，并压缩显示，当然也可以用prety(render(json))
4.2序列化时候需要一个隐式对象
例如下面的
implicitvalformats=Serialization.formats(NoTypeHints)
参考
https://json4s.org/
https://github.com/json4s/json4s/tree/v.3.2.0_scala2.10
https://www.cnblogs.com/yyy-blog/p/11819302.html
https://www.shuzhiduo.com/A/Vx5MBVOYdN/
https://segmentfault.com/a/1190000007302496
https://www.coder.work/article/6786418
https://www.wolai.com/sTVar6XXjpuM9ANFn2sx9n
https://www.wolai.com/sTVar6XXjpuM9ANFn2sx9n
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