做塑料哪个网站好,网站服务器是主机吗,深圳市工程建设交易服务中心网站,深圳的网站设计java 自定义json解析注解 复杂json解析 工具类 目录java 自定义json解析注解 复杂json解析 工具类1.背景2、需求-各式各样的json一、一星难度json【json对象中不分层】二、二星难度json【json对象中出现层级】三、三星难度json【json对象中存在数组】四、四星难度json【json对象…java 自定义json解析注解 复杂json解析 工具类 目录java 自定义json解析注解 复杂json解析 工具类1.背景2、需求-各式各样的json一、一星难度json【json对象中不分层】二、二星难度json【json对象中出现层级】三、三星难度json【json对象中存在数组】四、四星难度json【json对象中数组中存在层级】五、五星难度json【json对象中包含数组、且选择是存在底层级跳转到高层级的】六、利用自定义注解和配置类解析1.自定义注解类2.自定义注解对应解析工具类如果业务中json的key出现了 这种特殊符合并且前后带空格的可以替换。如下七、实战 某个业务场景的一段json1.背景
为什么要写这个自定义注解因为需求需要处理一批比较复杂的json如果只有一个,直接手动写代码解析就好众所周知批量且类似的工作最好抽象出来。这也符合编程的风格不重复造轮子但是需要造轮子。【前面铺垫比较长如果需求比较复杂的json可以直接划到最下面粘贴自定义注解类 和 自定义注解解析工具类】
2、需求-各式各样的json
一、一星难度json【json对象中不分层】
需要的字段也恰好是对应上的 json
{
name: wuyuanshun,
sex:男
}或
[
{
name: wuyuanshun,
sex:男
},
{
name: liuyuanshun,
sex:男
}
]java对象
Data
public class Bean {private String name;private String sex;}解析方法
public class JsonUtil {public static final ObjectMapper mapper new ObjectMapper();public static T T fromJson(String json, ClassT clazz) {requireNonNull(json);requireNonNull(clazz);try {return mapper.readValue(json, clazz);} catch (IOException e) {throw new RuntimeException(e);}}/*** json数组转java对象* param json* param valueType* param T* return* author: wuyuanshn*/public static T ListT jsonArrayToObjectList(String json, ClassT valueType) {try {//解析JSONArray redisJsonArray JSONArray.parseArray(json);ListT redisList new ArrayList(redisJsonArray.size());//封装for (int i 0; i redisJsonArray.size(); i) {T item mapper.readValue(redisJsonArray.getString(i), valueType);redisList.add(item);}//返回return redisList;} catch (Exception e) {return null;}}public static void main(String[] args) {String jsonxxx;Bean bean fromJson(json, Bean.class);System.out.println(bean);String jsonList[xxx,xxx];ListBean beanList jsonArrayToObjectList(jsonList, Bean.class);System.out.println(beanList);}
}二、二星难度json【json对象中出现层级】
难度加大一些比如出现了层级 json
{
name: wuyuanshun,
sex:男,like:{title:羽毛球,level:1,time:1672402865000
}
}简单解析的话我们可以再新建一个Like对象如
Data
public class Like {private String title;private Integer level;private Long time;
}然后再bean里加上Like对象即可
java对象
public class Bean {private String name;private String sex;private Like like;
}
不过需求真的会那么简单我就不需要写这个文章了。像闯关一下让我们提升难度 比如我需要的对象是要同一层级的如下要存在一起比如存数据库表。当然我们也可以建Like对象再通过代码导入到同一层级。不过我们可以让他简单一些正题开始了 对应解析java对象
Date
public class Bean {JsonAnalysisProperty(name)private String name;JsonAnalysisProperty(sex)private String sex;JsonAnalysisProperty(like title)private String likeTitle;JsonAnalysisProperty(like level)private Integer likeLevel;JsonAnalysisProperty(like time)private Long likeTime;
}对应解析的bean【自定义注解JsonAnalysisProperty在文章最下面 目录六】
name 单层级直接获取like title 多层级 用 隔断取下一层级内容 【注意 前后有空格】
*测试方法【之后每个测试用测方法】
public static void main(String[] args) {//jsonString json {xxxxxxxxxxx};//自定义对象Bean bean new Bean();JsonAnalysisPropertyConfig.setObjectByJsonAnalysis(bean,json);System.out.println(bean);}
}三、三星难度json【json对象中存在数组】
需求取出姓名、性别、爱好名称like title、语文分数。
{name:wuyuanshun,sex:男,like:{title:羽毛球,level:1,time:1672402865000},examination_results:[{subject:数学,date:2023-01-29,score:98.5},{subject:语文,date:2023-01-29,score:98.5},{subject:英语,date:2023-01-29,score:98.5}]
}对应解析java对象
Date
public class Bean {JsonAnalysisProperty(name)private String name;JsonAnalysisProperty(sex)private String sex;JsonAnalysisProperty(like title)private String likeTitle;JsonAnalysisProperty(like level)private Integer likeLevel;JsonAnalysisProperty(examination_results \subject\:\语文\ score)private Double chineseScore;
}代表之后是数组中的内容直到key: value这种选择器结束。如果数组到选择器keyvalue中还有层级原来的层级( )需要换成 ()如四星难度json。【注意 前后有空格】
examination_results “subject”:“语文” 找到examination_results数组中keyvalue为subject:语文“的json对象 score 继续在json对象层级里找到score的值98.5
四、四星难度json【json对象中数组中存在层级】 {purchase_crowd:{interact_data:[{index_value:{index_display:有互动人数,value:{value:44,unit:number},},show_list:[{display:首购人数占比,value:{value:0.5909090909090909}}]},{index_value:{index_display:无互动人数},show_list:[{display:xxx占比,value:{value:0.02}},{display:首购人数占比,value:{value:0.4444444444444444}}]}]}
}
对应解析java对象
Date
public class Bean {JsonAnalysisProperty(defaultValue 0,value purchase_crowd interact_data index_value \index_display\:\有互动人数\ value value) ApiModelProperty(有互动人数) private String purchaseCrowdInteractDataPeopleNumberInteracting;}defaultValue “0” 是如果json解析中没找到这个字段添加的默认值。interact_data index_value “index_display”:“有互动人数” 这一段都是在数组中选择某一个keyvalue来定位自己要找的json对象。找到keyvalue后默认在当前层级继续向下选择value value 找到值44。
五、五星难度json【json对象中包含数组、且选择是存在底层级跳转到高层级的】
json同上 如 需求是取index_display 为 有互动人数的数组中的 ‘收购人数占比’ value数值、和取index_display 为 无互动人数的数组中的‘收购人数占比’value数值
对应解析java对象
Date
public class Bean {JsonAnalysisProperty(defaultValue 0,value purchase_crowd interact_data * index_value \index_display\:\有互动人数\ show_list \display\:\首购人数占比\ value value) ApiModelProperty(有互动人数-首购人数占比) private String purchaseCrowdInteractDataPeopleNumberFirstPurchaseRatio;JsonAnalysisProperty(defaultValue 0,value purchase_crowd interact_data * index_value \index_display\:\无互动人数\ show_list \display\:\首购人数占比\ value value) ApiModelProperty(无互动人数-首购人数占比) private String purchaseCrowdNotInteractDataPeopleNumberFirstPurchaseRatio;
}自定义注解的逻辑就是像指针一样根据注解中的路由去寻找字段
符号 “ * ” 代表记录指针位置层级等找到对应的keyvalue时返回之前保存的层级。【注意 * 前后有空格】
interact_data * index_value “index_display”:“无互动人数” 中的 * 号记录了找到keyvalue后从 interact_data到 index_value这层开始选择可以继续选择【index_value、show_list】及通过之前的选择选中了下图中绿色区域。 show_list “display”:“首购人数占比” 继续从show_list数组中找到对应的keyvalue黄色区域 value value 继续从‘首购人数占比’层级往下寻找 到0.4444…。
六、利用自定义注解和配置类解析 public static void main(String[] args) {//jsonString json {xxxxxxxxxxx};//自定义对象Bean bean new Bean();JsonAnalysisPropertyConfig.setObjectByJsonAnalysis(bean,json);System.out.println(bean);}
}1.自定义注解类 package com.wuyuanshun.annotation;import java.lang.annotation.Documented;
import java.lang.annotation.Retention;
import java.lang.annotation.RetentionPolicy;
import java.lang.annotation.Target;/*** program: wys-service* description: 自定义json解析注解* author: wuyuanshn* create: 2022-12-26 17:12**/Target({java.lang.annotation.ElementType.ANNOTATION_TYPE, java.lang.annotation.ElementType.FIELD, java.lang.annotation.ElementType.METHOD, java.lang.annotation.ElementType.PARAMETER})
Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
Documented
public interface JsonAnalysisProperty {/*** 正常层级选择*/String SPLIT_DEFAULT ;/*** 下层级是数组内元素*/String SPLIT_DEFAULT_ARRAY ;/*** 数组内 选择返回的层级 默认是最后最深层的节点*/String SELECT_ARRAY_DEFAULT_ARRAY * ;/*** 核心字段** return*/String value();/*** 类型 默认0* 1 多层级【后续可以改为枚举类型】** return*/int type() default 0;/*** 分隔符** return*/String split() default SPLIT_DEFAULT;/*** 数组内 选择返回的层级 默认是最后最深层的节点** return*/String selectArrayOne() default SELECT_ARRAY_DEFAULT_ARRAY;/*** 标记为数组** return*/String splitArray() default SPLIT_DEFAULT_ARRAY;/*** 是否忽略** return*/boolean ignore() default false;/*** 默认值** return*/String defaultValue() default ;
}
2.自定义注解对应解析工具类
package com.wuyuanshun.annotation;import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.util.StringUtils;import java.lang.reflect.Field;
import java.math.BigDecimal;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;/*** program: wys-service* description: 自定义json解析注解 工具类* author: wuyuanshn* create: 2022-12-26 18:38**/
Slf4j
public class JsonAnalysisPropertyConfig {public static final ObjectMapper mapper new ObjectMapper();static Pattern GROUP_INDEX_PATTERN Pattern.compile(\([\\u4E00-\\u9FA5A-Za-z0-9_])\[ ]*:[ ]*\([\\u4E00-\\u9FA5A-Za-z0-9_%,!#^*《》【】\\-。;?$\\x22])\);/*** 根据注解解析 对象中的所有** param t* param json* param T*/public static T void setObjectByJsonAnalysis(T t, String json) {ListField fieldList getFieldList(t.getClass());for (Field field : fieldList) {setAnalysisProperty(field, t, json);}}/*** 解析对象** return*/public static ListField getFieldList(Class? clazz) {ListField fieldList new ArrayList();while (clazz ! null) {fieldList.addAll(new ArrayList(Arrays.asList(clazz.getDeclaredFields())));clazz clazz.getSuperclass();}Field[] fields new Field[fieldList.size()];fieldList.toArray(fields);return fieldList;}/*** 根据注解解析 对象中的单个字段** param field* param t* param json* param T*/public static T void setAnalysisProperty(Field field, T t, String json) {try {JsonAnalysisProperty annotation field.getAnnotation(JsonAnalysisProperty.class);if (annotation null || StringUtils.isEmpty(json)) {return;}//一、 验证参数//忽略boolean ignore annotation.ignore();String split annotation.split();String splitArray annotation.splitArray();String selectArrayOne annotation.selectArrayOne();String defaultValue annotation.defaultValue();if (ignore) {return;}field.setAccessible(true);//字段内容Object fieldValue field.get(t);//有默认值 先这设置默认值 防止后续报错 设置不上(字段没有内容的情况下 再设置默认值)if (!StringUtils.isEmpty(defaultValue) StringUtils.isEmpty(fieldValue)) {setField(field, t, defaultValue);}//默认-核心字段String codeValue annotation.value();if (StringUtils.isEmpty(codeValue)) {return;}//二、 处理数据JsonNode jsonNode mapper.readTree(json);String[] codeValueList codeValue.split(split);for (int i 0; i codeValueList.length; i) {String codeValueItem codeValueList[i];if (StringUtils.isEmpty(codeValueItem)) {continue;}//剔除多余空格codeValueItem codeValueItem.trim();//判断是否是数组 是则处理数组 选择节点JsonNode jsonNodeItem analysisSplitArrayMax(jsonNode, codeValueItem, splitArray, selectArrayOne);//是选择数组 跳过if (jsonNodeItem ! null) {jsonNode jsonNodeItem;continue;}jsonNode jsonNode.get(codeValueItem);}String text jsonNode.asText();//设置值
// field.set(t, text);setField(field, t, text);//如果为空 且有默认值 设置默认值if (StringUtils.isEmpty(text) !StringUtils.isEmpty(defaultValue) StringUtils.isEmpty(fieldValue)) {setField(field, t, defaultValue);}} catch (Exception e) {String error null;try {StackTraceElement[] stackTrace e.getStackTrace();StackTraceElement stackTraceElement stackTrace[0];error e \r\n stackTraceElement;} catch (Exception exception) {log.error(JsonAnalysisPropertyConfig setAnalysisProperty exception error {}, e, exception);}log.error(JsonAnalysisPropertyConfig setAnalysisProperty field {} error {}, field, error);}}/*** 设置字段值 不同类型** param field* param t* param value* param T*/public static T void setField(Field field, T t, String value) {try {Object obj value;Class? type field.getType();if (type.equals(String.class)) {
// field.set(t, obj);} else if (type.equals(Long.class)) {obj Long.parseLong(value);} else if (type.equals(Integer.class)) {obj Integer.parseInt(value);} else if (type.equals(Boolean.class)) {obj Boolean.parseBoolean(value);} else if (type.equals(BigDecimal.class)) {obj new BigDecimal(value);} else if (type.equals(Double.class)) {obj Double.parseDouble(value);} else if (type.equals(Float.class)) {obj Float.parseFloat(value);}
// else if (type.equals(Date.class)) {
// obj DateUtils.getDate(value);
// }//其他类型可以在这里添加field.set(t, obj);} catch (Exception e) {log.error(JsonAnalysisPropertyConfig setField 赋值字段失败 field {}; t {}; value {}, field, t, value, e);}}/*** 判断是否是数组,如果是 接着处理** param jsonNode* param codeValueItem* param splitArray*/public static JsonNode analysisSplitArray1(JsonNode jsonNode, String codeValueItem, String splitArray) {//判断是否是数组if (codeValueItem.startsWith(splitArray)) {String key;String value;//查看是否需要选择json数组中的某一个Matcher matcher GROUP_INDEX_PATTERN.matcher(codeValueItem);if (matcher.find()) {key matcher.group(1);value matcher.group(2);} else {return null;}IteratorJsonNode elements jsonNode.elements();//遍历找出对应的数组itemwhile (elements.hasNext()) {JsonNode next elements.next();String getValue next.get(key).asText();if (!StringUtils.isEmpty(getValue) getValue.equals(value)) {return next;}}}return null;}/*** 判断是否是数组,如果是 接着处理** param jsonNode* param codeValueItem* param splitArray*/public static JsonNode analysisSplitArray2(JsonNode jsonNode, String codeValueItem, String splitArray) {//判断是否是数组if (codeValueItem.contains(splitArray)) {String[] keyList null;keyList codeValueItem.split(splitArray);//一、平级选择String codeNext keyList[0];jsonNode jsonNode.get(codeNext);//二、数组选择IteratorJsonNode elements jsonNode.elements();String key;String value;//查看是否需要选择json数组中的某一个Matcher matcher GROUP_INDEX_PATTERN.matcher(codeValueItem);if (matcher.find()) {key matcher.group(1);value matcher.group(2);} else {//匹配不到筛选key value 但是包含数组 按第一哥个返回认为数组中只有一个JsonNode 或者取第一个【顺序保证的前提下】if (elements.hasNext()) {return elements.next();}//取不到数据 认为不是数组return null;}//遍历找出对应的数组itemwhile (elements.hasNext()) {JsonNode next elements.next();//判断是否需要深层选择if (keyList.length 2) {for (int i 0; i keyList.length; i) {//跳过最后一个 认为最后一个是key value//跳过第一个 第一个事平级选择if (i 0 || i keyList.length - 1) {continue;}next next.get(keyList[i]);}}String getValue next.get(key).asText();if (!StringUtils.isEmpty(getValue) getValue.equals(value)) {return next;}}}return null;}/*** 判断是否是数组,如果是 接着处理** param jsonNode* param codeValueItem* param splitArray* param selectArrayOne*/public static JsonNode analysisSplitArrayMax(JsonNode jsonNode, String codeValueItem, String splitArray, String selectArrayOne) {//判断是否是数组if (codeValueItem.contains(splitArray)) {String[] keyList null;keyList codeValueItem.split(splitArray);//一、层级选择String codeNext keyList[0];jsonNode jsonNode.get(codeNext);//二、数组选择IteratorJsonNode elements jsonNode.elements();String key;String value;//查看是否需要选择json数组中的某一个Matcher matcher GROUP_INDEX_PATTERN.matcher(codeValueItem);if (matcher.find()) {key matcher.group(1);value matcher.group(2);} else {//匹配不到筛选key value 但是包含数组 按第一哥个返回认为数组中只有一个JsonNode 或者取第一个【顺序保证的前提下】if (elements.hasNext()) {return elements.next();}//取不到数据 认为不是数组return null;}//遍历找出对应的数组itemwhile (elements.hasNext()) {JsonNode next elements.next();JsonNode returnNext null;//判断是否需要深层选择if (keyList.length 2) {for (int i 0; i keyList.length; i) {//跳过最后一个 认为最后一个是key value//跳过第一个 第一个事平级选择if (i 0 || i keyList.length - 1) {continue;}String keyItem keyList[i];if (keyItem.startsWith(selectArrayOne)) {keyItem keyItem.replace(selectArrayOne, );returnNext next;}next next.get(keyItem);}}String getValue next.get(key).asText();if (!StringUtils.isEmpty(getValue) getValue.equals(value)) {//是否选择返回层级if (returnNext ! null) {return returnNext;}return next;}}}return null;}public static void main(String[] args) {String a aasddd\key_\ :\value值asdd。a\;Matcher matcher GROUP_INDEX_PATTERN.matcher(a);if (matcher.find()) {String key matcher.group(1);String value matcher.group(2);System.out.println(key key);System.out.println(value value);/* key key_value value值asdd。a*/}String json {\n \name\: \wuyuanshun\,\n \sex\:\男\,\n \like\:{\n \t\title\:\羽毛球\,\n \t\level\:1,\n \t\time\:1672402865000\n },\n \examination_results\:[\n {\n \t\subject\:\语文\,\n \t\date\:\2023-01-29\,\n \t\score\:98.5\n }, {\n \t\subject\:\数学\,\n \t\date\:\2023-01-29\,\n \t\score\:98.5\n }, {\n \t\subject\:\英语\,\n \t\date\:\2023-01-29\,\n \t\score\:98.5\n }\n ]\n };Bean bean new Bean();setObjectByJsonAnalysis(bean,json);System.out.println(bean);}
}
如果业务中json的key出现了 这种特殊符合并且前后带空格的可以替换。如下
JsonAnalysisProperty(defaultValue 0,value purchase_crowd interact_data * index_value \index_display\:\有互动人数\ show_list \display\:\首购人数占比\ value value)ApiModelProperty(成交人群分析-有互动人数-首购人数占比) private String purchaseCrowdInteractDataPeopleNumberFirstPurchaseRatio;
//替换为
JsonAnalysisProperty(split 》 , splitArray 》》 , selectArrayOne ** , defaultValue 0,value purchase_crowd 》 interact_data 》》 ** index_value 》》 \index_display\:\有互动人数\ show_list 》》 \display\:\首购人数占比\ 》 value 》 value)ApiModelProperty(成交人群分析-有互动人数-首购人数占比) private String purchaseCrowdInteractDataPeopleNumberFirstPurchaseRatio;七、实战 某个业务场景的一段json
{purchase_crowd:{interact_data:[{index_value:{index_display:有互动人数,index_name:,value:{value:44,unit:number},change_value:{value:0.4943820224719101,unit:ratio}},show_list:[{display:粉丝占比,name:,value:{value:0.8636363636363636,unit:ratio}},{display:首购人数占比,name:,value:{value:0.5909090909090909,unit:ratio}}]},{index_value:{index_display:无互动人数,index_name:,value:{value:45,unit:number},change_value:{value:0.5056179775280899,unit:ratio},},show_list:[{display:粉丝占比,name:,value:{value:0.6888888888888889,unit:ratio}},{display:首购人数占比,name:,value:{value:0.4444444444444444,unit:ratio}}]}]}
}对应解析java对象 JsonAnalysisProperty(defaultValue 0, value purchase_crowd interact_data index_value \index_display\:\有互动人数\ value value)ApiModelProperty(成交人群分析-有互动人数)private String purchaseCrowdInteractDataPeopleNumberInteracting;JsonAnalysisProperty(defaultValue 0, value purchase_crowd interact_data index_value \index_display\:\有互动人数\ change_value value)ApiModelProperty(成交人群分析-有互动人数占比)private String purchaseCrowdInteractDataPeopleNumberRatio;JsonAnalysisProperty(defaultValue 0, value purchase_crowd interact_data * index_value \index_display\:\有互动人数\ show_list \display\:\粉丝占比\ value value)ApiModelProperty(成交人群分析-有互动人数-粉丝占比)private String purchaseCrowdInteractDataPeopleNumberFansDataRatio;JsonAnalysisProperty(defaultValue 0, value purchase_crowd interact_data * index_value \index_display\:\有互动人数\ show_list \display\:\首购人数占比\ value value)ApiModelProperty(成交人群分析-有互动人数-首购人数占比)private String purchaseCrowdInteractDataPeopleNumberFirstPurchaseRatio;JsonAnalysisProperty(defaultValue 0, value purchase_crowd interact_data index_value \index_display\:\无互动人数\ value value)ApiModelProperty(成交人群分析-无互动人数)private String purchaseCrowdNotInteractDataPeopleNumber;JsonAnalysisProperty(defaultValue 0, value purchase_crowd interact_data index_value \index_display\:\无互动人数\ change_value value)ApiModelProperty(成交人群分析-无互动人数占比)private String purchaseCrowdNotInteractDataPeopleNumberRatio;JsonAnalysisProperty(defaultValue 0, value purchase_crowd interact_data * index_value \index_display\:\无互动人数\ show_list \display\:\粉丝占比\ value value)ApiModelProperty(成交人群分析-无互动人数-粉丝占比)private String purchaseCrowdNotInteractDataPeopleNumberFansDataRatio;JsonAnalysisProperty(defaultValue 0, value purchase_crowd interact_data * index_value \index_display\:\无互动人数\ show_list \display\:\首购人数占比\ value value)ApiModelProperty(成交人群分析-无互动人数-首购人数占比)private String purchaseCrowdNotInteractDataPeopleNumberFirstPurchaseRatio;
