wandermonk:
Tengo un requisito para analizar un archivo de texto y generar documentos JSON. El archivo de texto tiene un patrón de texto que contiene una clave que es un nombre y el valor es un gran texto de TSV con cabeceras.
Podría analizar el archivo de texto y generar clases de frijol utilizando las cabeceras y ahora quiero para establecer los datos de esta clase de bean generado. Estoy usando la reflexión para hacer esto.
Class<?> beanClass = BeanClassGenerator.beanGenerator(k, mapForBeanGeneration);
try {
Object beanClassObject = beanClass.newInstance();
lines.forEach(line -> {
if (line != null && !line.isEmpty() && !line.equals("null")) {
String[] lineData = line.split("\t");
System.out.println("LineData length :: " + lineData.length);
Method[] methods = beanClass.getMethods();
System.out.println("Methods length :: " + methods.length);
int index = 0;
for (Method m : methods) {
m.setAccessible(true);
if (m.getName().startsWith("set")) {
try {
if ((lineData.length <= index) && lineData[index] != null) {
m.invoke(beanClassObject, lineData[index]);
index++;
} else {
m.invoke(beanClassObject, " ");
}
} catch (IllegalAccessException | InvocationTargetException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
});
ObjectMapper om = new ObjectMapper();
System.out.println(om.writeValueAsString(beanClassObject));
} catch (InstantiationException | IllegalAccessException | JsonProcessingException e) {
e.printStackTrace();
}});
El problema con este enfoque es que la mayoría de las veces todos los valores de columna no tienen datos de que puede ser anulado.
Me pregunto si hay una manera más fácil de hacer esto. Cualquier ayuda es apreciada.
Aquí está el método de generación de frijol.
public static Class<?> beanGenerator(final String className, final Map<String, Class<?>> properties) {
BeanGenerator beanGenerator = new BeanGenerator();
beanGenerator.setNamingPolicy(new NamingPolicy() {
@Override
public String getClassName(String prefix, String source, Object key, Predicate names) {
return className;
}
});
BeanGenerator.addProperties(beanGenerator, properties);
return (Class<?>) beanGenerator.createClass();
}
Aquí está el archivo de texto de muestra que necesita ser convertida a la salida JSON.
<Data1>
Col1 col2 col3 col4 col5
even sense met has
root greatest spin mostly
gentle held introduced palace
cold equator remember grandmother
slightly butter depth like
distant second coast everyone
<Data2>
Col1 col2 col3 col4 col5 col6 col7 col8
greatest rope operation flies brown continent combination read
slightly diagram he grandfather where party fifty pour
well put plastic anyway refer careful correct furniture
how since army tongue birthday been clock official
table command specific distant cutting hill movie experience
national though stopped youth army underline five know
<Data3>
Col1 col2 col3 col4 col5 col6 col7 col8 col9 col9 col10
vessels characteristic ship joy than tomorrow high seven future trade
try gray fourth advice week stream motion musical whom tin
limited daughter large rice came home chicken wheat engine box
easy city pair strange stage visitor coach announced allow simple
jet therefore single during construction flag bigger muscle complex pleasure
income several coat range dull cattle damage jump present shake
JSON de salida:
[{
"<Data1>": [{
"col1": "",
"col2": "",
"col3": "",
"col4": ""
},
{
"col1": "",
"col2": "",
"col3": "",
"col4": ""
},
{
"col1": "",
"col2": "",
"col3": "",
"col4": ""
}
]
}, {
"<Data2>": [{
"col1": "",
"col2": "",
"col3": "",
"col4": "",
"col5": "",
"col6": "",
"col7": "",
"col8": ""
},
{
"col1": "",
"col2": "",
"col3": "",
"col4": "",
"col5": "",
"col6": "",
"col7": "",
"col8": ""
},
{
"col1": "",
"col2": "",
"col3": "",
"col4": "",
"col5": "",
"col6": "",
"col7": "",
"col8": ""
}
]
}]
Se me ocurrió una solución utilizando los mapas.
Map<String, List<Map<String, String>>> finalMap = new HashMap<>();
metadataMap.forEach((k, v) -> {
List<Map<String, String>> datamap = new ArrayList<>();
String key = k;
String[] fields = v.getFields();
List<String> lines = v.getLines();
lines.forEach(line -> {
if (line != null && !line.isEmpty() && !line.equals("null")) {
String[] fieldData = line.split("\t");
Map<String, String> eachLineMap = new HashMap<>();
for (int index = 0; index < fields.length; index++) {
if (index < fieldData.length && (fieldData[index] != null && !fieldData[index].isEmpty())) {
eachLineMap.put(fields[index], fieldData[index]);
} else {
eachLineMap.put(fields[index], " ");
}
datamap.add(eachLineMap);
}
}
});
finalMap.put(key, datamap);
});
try {
output = new ObjectMapper().writeValueAsString(finalMap);
}catch(JsonProcessingException e){
e.printStackTrace();
}
wandermonk:
Me di cuenta de que en lugar de crear los objetos POJO con un enfoque complejo. Es mejor utilizar los Maps y convertirlos en JSON usando Jackson ObjectMapper. La publicación de otros que piensan que esto podría ser un enfoque útil.
public String convert(Map<String, ? extends Metadata> metadataMap) {
String output = "";
Map<String, List<Map<String, String>>> finalMap = new HashMap<>();
metadataMap.forEach((k, v) -> {
List<Map<String, String>> datamap = new LinkedList<>();
String key = k;
String[] fields = v.getFields();
List<String> lines = v.getLines();
lines.forEach(line -> {
if (line != null && !line.isEmpty() && !line.equals("null")) {
String[] fieldData = line.split("\t",-1);
Map<String, String> eachLineMap = new HashMap<>();
for (int index = 0; index < fields.length; index++) {
if (index < fieldData.length && (fieldData[index] != null && !fieldData[index].isEmpty())) {
eachLineMap.put(fields[index], fieldData[index]);
} else {
eachLineMap.put(fields[index], " ");
}
datamap.add(eachLineMap);
}
}
});
finalMap.put(key, datamap);
});
try {
output = new ObjectMapper().writeValueAsString(finalMap);
}catch(JsonProcessingException e){
e.printStackTrace();
}
return output;
}