Java 中 Snack3的使用

新疆SEO:网上看了一篇Java 中 Gson的使用,所以也跟着写篇Java 中 Snack3的使用

JSON 是一种文本形式的数据交换格式,从Ajax的时候开始流行,它比XML更轻量、比二进制容易阅读和编写;解析和生成的方式很多,Java中最常用的类库有:JSON-Java、Gson、Jackson、FastJson、Snack3等。

Snack3 基于jdk8,60kb大小,非常小巧。

<dependency>
  <groupId>org.noear</groupId> <artifactId>snack3</artifactId> <version>3.1.5.11</version> </dependency> 

Snack3 借鉴了 Javascript 所有变量由 var 申明,及 Xml dom 一切都是 Node 的设计。其下一切数据都以ONode表示,ONode也即 One node 之意,代表任何类型,也可以转换为任何类型。

  • 强调文档树的操控和构建能力
  • 做为中间媒体,方便不同格式互转
  • 高性能Json path查询(兼容性和性能很赞)
  • 支持序列化、反序列化

一、Snack3的基本用法

Snack3提供了几个快捷函数:

  • load(strOrObj)loadStr(str)loadObj(obj) 用于解析和加载;
  • stringify(obj)serialize(obj)deserialize(str,clz) 用于序列化和反序列化

(1)基本数据类型的解析

int i = ONode.load("100").getInt(); //100
double d = ONode.load("\"99.99\"").getDouble(); //99.99 boolean b = ONode.load("true").getBoolean(); // true String str = ONode.load("String").getString(); // String 

(2)基本数据类型的生成 

String jsonNumber = ONode.load(100).toJson();       // 100
String jsonBoolean = ONode.load(false).toJson();    // false
String jsonString = ONode.load("String").toString(); //"String" 

(3)POJO类的生成与解析

public class User {
    public String name; public int age; public String emailAddress; } 
生成JSON: 
User user = new User("张三",24);

//输出: {"name":"张三","age":24}
String json = ONode.stringify(user); //JSON字符化 //输出: {"@type":"demo.User","name":"\u5F20\u4E09","age":24} String json2 = ONode.serialize(user); //JSON序列化 
解析并反序列化JSON: 
String json = "{name:'张三',age:24}";
User user = ONode.deserialize(json, User.class);//JSON反序列化

二、序列化事项补充说明

从上面示例可以看出json的字段和值是的名称和类型是一一对应的,Snack3不支持直接改名称,但可以通过transient关键字进行排序,例:

public class User {
    public String name; public int age; public String emailAddress; public transient Date date; } 

或者,加载后再重改名称,例:

User user = new User("name", 12, "[email protected]");

//输出: {"name":"name","age":12,"email":"[email protected]"} ONode.load(user).rename("emailAddress","email").toJson(); //o.rename(key,newKey); //重命名子节点,并返回自己 

Snack3在序列化和反序列化时需要使用反射,且只对字段进行序列化(不管属性)。

特性总结:
  • 只对字段进行序列化(包括私有)
  • 使用transient 对字段排序
  • 加载后可进行重命名字段

三、Snack3中使用泛型

例如:JSON字符串数组:["Android","Java","PHP"]

当要通过Snack3解析这个json时,一般有三种方式:使用ONode,使用数组,使用List;而List对于增删都是比较方便的,所以实际使用是还是List比较多

数组比较简单:

String jsonArray = "[\"Android\",\"Java\",\"PHP\"]";
String[] strings = ONode.deserialize(jsonArray,String[].class);

对于List将上面的代码中的 String[].class 直接改为 List<String>.class 是不行的,对于Java来说List<String> 和List<User> 这俩个的字节码文件只一个那就是List.class,这是Java泛型使用时要注意的问题 泛型擦除。

为了解决的上面的问题,Snack3提供了2种方式来实现对泛型的支持,所以将以上的数据解析为List<String>时需要这样写:

String jsonArray = "[\"Android\",\"Java\",\"PHP\"]";
ONode ary0 			  = ONode.load(jsonArray);
List<String> ary1 = ONode.deserialize(jsonArray,(new ArrayList<String>(){}).getClass());
List<String> ary2 = ONode.deserialize(jsonArray,(new TypeRef<List<String>>(){}).getClass());

//(new ArrayList<String>(){}).getClass() 			//方式1,通过临时类形(最终都是产生Class)
//(new TypeRef<List<String>>(){}).getClass() //方式2,通过TypeRef(最终都是产生Class) 

泛型的引入还可以减少无关的代码: 

{"code":"0","message":"success","data":{}} {"code":"0","message":"success","data":[]} 

像上面这段代码,code只使用一次,message则几乎不用;我们真正需要的data所包含的数据,但它可能对象也可能是数组。如果Snack3不支持泛型或不知道Snack3支持泛型的同学一定会这么定义POJO:

public class UserResponse {
    public int code; public String message; public User data; } 

当设计其它接口的时候又重新定义一个XxxResponse将data的类型改成Xxx,很明显code,和message被重复定义了多次,会产大量的POJO。。。通过泛型可以将code和message字段抽取到一个Result的类中,这样只需要编写data字段所对应的POJO即可:

public class Result<T> { public int code; public String message; public T data; } 

四、Snack3的序列化与反序列化

####(1)自动方式 Snack3提供了serialize(obj)deserialize(str,clz) 前者实现序列化,后者实现了反序列化。

ONode.serialize(obj);       //序列化
ONode.deserialize(str,clz); //反序列化

(2)手动方式:

手动的方式使用load(obj),toObject(clz),toJson() 来手动实现序列化和反序列化:

String json = "{\"name\":\"张三\",\"age\":\"24\"}";

//反序列化
User user = ONode.load(json,Constants.serialize()).toObject(User.class);

//序列化
ONode.load(user,Constants.serialize()).toJson();

自动方式最终都是通过load(obj),toObject(clz),toJson() 进行操作。

内部代码:

/**
 * 序列化为 string(由序列化器决定格式)
 *
 * @param source java object
 * @throws Exception
 */
public static String serialize(Object source) { //加载java object,须指定Fromer return load(source, Constants.serialize(), DEFAULTS.DEF_OBJECT_FROMER).toJson(); } /** * 反序列化为 java object(由返序列化器决定格式) * * @param source string * @throws Exception */ public static <T> T deserialize(String source, Class<?> clz) { //加载String,不需指定Fromer return load(source, Constants.serialize(), null).toObject(clz); } 

五、使用Snack3导出null值、格式化输出、日期时间

一般情况下ONode类提供的 API已经能满足大部分的使用场景,但有时需要更多特殊、强大的功能时,这时候就引入一个新的类 Constants。

Constants从名字上看它是一个提供配置的类,要想改变ONode默认的设置必须使用该类进行配置。用法: 

Constants.of(..)                      //全新定义一份配置
Constants.def().add(..).sub(..)       //在默认配置基础上,添加或减少特性
Constants.serialize().add(..).sub(..) //在序列化配置基础上,添加或减少特性

(1)Snack3在默认情况下是不动导出值null的键的,如:

User user = new User("张三", 24);
System.out.println(ONode.stringify(user)); //{"name":"张三","age":24}


Constants cfg = Constants.def().add(Feature.SerializeNulls); //导出null System.out.println(ONode.load(user, cfg).toJson()); //{"name":"张三","age":24,"emailAddress":null} 

(2)格式化输出、日期时间及其它:

Date date = new Date();

Constants cfg = Constants.of(Feature.WriteDateUseFormat) //使用格式化特性
        .build(c-> c.date_format = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd",c.locale)); //设置格式符(默认为:"yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss") System.out.println(ONode.load(date, cfg).toJson()); //2019-12-06 

六、使用Snack3进行JSONPath查询

在网上找了一份经典的JSON样本:

{
    "store": {
        "bicycle": {
            "color": "red",
            "price": 19.95 }, "book": [ { "author": "刘慈欣", "price": 8.95, "category": "科幻", "title": "三体" }, { "author": "itguang", "price": 12.99, "category": "编程语言", "title": "go语言实战" } ] } } 

Snack3可以提供高速的JSONPath查询,JSONPath更给日常的查询节省了大量代码:

ONode o = ONode.load(jsonStr);

//得到所有的书
ONode books = o.select("$.store.book");
System.out.println("books=::" + books);

//得到所有的书名
ONode titles = o.select("$.store.book.title"); System.out.println("titles=::" + titles); //第一本书title ONode title = o.select("$.store.book[0].title"); System.out.println("title=::" + title); //price大于10元的book ONode list = o.select("$.store.book[?(price > 10)]"); System.out.println("price大于10元的book=::" + list); //price大于10元的title ONode list2 = o.select("$.store.book[?(price > 10)].title"); System.out.println("price大于10元的title=::" + list2); //category(类别)为科幻的book ONode list3 = o.select("$.store.book[?(category == '科幻')]"); System.out.println("category(类别)为科幻的book=::" + list3); //bicycle的所有属性值 ONode values = o.select("$.store.bicycle.*"); System.out.println("bicycle的所有属性值=::" + values); //bicycle的color和price属性值 ONode read = o.select("$.store.bicycle['color','price']"); System.out.println("bicycle的color和price属性值=::" + read); 

(1)支持的JSONPath语法

  • 字符串使用单引号,例:['name']
  • 过滤操作用空隔号隔开,例:[?(@.type == 1)]
支持操作 说明
$ 表示根元素
@ 当前节点(做为过滤表达式的谓词使用)
* 通用配配符,可以表示一个名字或数字。
.. 深层扫描。 可以理解为递归搜索。
.<name> 表示一个子节点
['<name>' (, '<name>')] 表示一个或多个子节点
[<number> (, <number>)] 表示一个或多个数组下标(负号为倒数)
[start:end] 数组片段,区间为[start,end),不包含end(负号为倒数)
[?(<expression>)] 过滤表达式。 表达式结果必须是一个布尔值。
支持过滤操作符 说明
== left等于right(注意1不等于'1')
!= 不等于
< 小于
<= 小于等于
> 大于
>= 大于等于
=~ 匹配正则表达式[?(@.name =~ /foo.*?/i)]
in 左边存在于右边 [?(@.size in ['S', 'M'])]
nin 左边不存在于右边
支持尾部函数 说明
min() 计算数字数组的最小值
max() 计算数字数组的最大值
avg() 计算数字数组的平均值
sum() 计算数字数组的汇总值(新加的)

像这两种写法的语义是差不多:

$.store.book[0].title //建议使用这种
$['store']['book'][0]['title']

(2)语法示例说明

JSONPath 说明
$ 根对象
$[-1] 最后元素
$[:-2] 第0个至倒数第2个
$[1:] 第1个之后所有元素(0为首个)
$[1,2,3] 集合中1,2,3个元素(0为首个)

七、数据格式互转

Snack3是采用(Fromer)->(ONode)->(Toer)的架构。非常适合格式的转换,开发时只需要完成与ONode的对接即可:

(1)将Xml转为Ymal

String xml = "<xml>....</xml>";
XmlFromer xmlFromer = new XmlFromer();
YmalToer  ymalToer  = new YmalToer();

//加载xml,输出ymal
String ymal = ONode.load(xml,Constants.def(),xmlFromer).to(ymalToer);

(2)加载Xml,去掉手机号,转为java object

ONode tmp =ONode.load(xml,Constants.def(),xmlFromer);

//找到有手机号的,然后移除手机号
tmp.select("$..[?(@.mobile)]").forEach(n->n.remove("mobile"));

XxxModel m =tmp.toObject(XxxModel.class);
 

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