使用JSON
前面我们讨论了XML这种数据格式。XML的特点是功能全面,但标签繁琐,格式复杂。在Web上使用XML现在越来越少,取而代之的是JSON这种数据结构。
JSON是JavaScript Object Notation的缩写,它去除了所有JavaScript执行代码,只保留JavaScript的对象格式。一个典型的JSON如下:
{
"id": 1,
"name": "Java核心技术",
"author": {
"firstName": "Abc",
"lastName": "Xyz"
},
"isbn": "1234567",
"tags": ["Java", "Network"]
}
JSON作为数据传输的格式,有几个显著的优点:
- JSON只允许使用UTF-8编码,不存在编码问题;
- JSON只允许使用双引号作为key,特殊字符用
\
转义,格式简单; - 浏览器内置JSON支持,如果把数据用JSON发送给浏览器,可以用JavaScript直接处理。
因此,JSON适合表示层次结构,因为它格式简单,仅支持以下几种数据类型:
- 键值对:
{"key": value}
- 数组:
[1, 2, 3]
- 字符串:
"abc"
- 数值(整数和浮点数):
12.34
- 布尔值:
true
或false
- 空值:
null
浏览器直接支持使用JavaScript对JSON进行读写:
// JSON string to JavaScript object:
jsObj = JSON.parse(jsonStr);
// JavaScript object to JSON string:
jsonStr = JSON.stringify(jsObj);
所以,开发Web应用的时候,使用JSON作为数据传输,在浏览器端非常方便。因为JSON天生适合JavaScript处理,所以,绝大多数REST API都选择JSON作为数据传输格式。
现在问题来了:使用Java如何对JSON进行读写?
在Java中,针对JSON也有标准的JSR 353 API,但是我们在前面讲XML的时候发现,如果能直接在XML和JavaBean之间互相转换是最好的。类似的,如果能直接在JSON和JavaBean之间转换,那么用起来就简单多了。
常用的用于解析JSON的第三方库有:
- Jackson
- Gson
- Fastjson
- …
注意到上一节提到的那个可以解析XML的浓眉大眼的Jackson也可以解析JSON!因此我们只需要引入以下Maven依赖:
- com.fasterxml.jackson.core:jackson-databind:2.12.0
就可以使用下面的代码解析一个JSON文件:
InputStream input = Main.class.getResourceAsStream("/book.json");
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
// 反序列化时忽略不存在的JavaBean属性:
mapper.configure(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES, false);
Book book = mapper.readValue(input, Book.class);
核心代码是创建一个ObjectMapper
对象。关闭DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES
功能使得解析时如果JavaBean不存在该属性时解析不会报错。
把JSON解析为JavaBean的过程称为反序列化。如果把JavaBean变为JSON,那就是序列化。要实现JavaBean到JSON的序列化,只需要一行代码:
String json = mapper.writeValueAsString(book);
要把JSON的某些值解析为特定的Java对象,例如LocalDate
,也是完全可以的。例如:
{
"name": "Java核心技术",
"pubDate": "2016-09-01"
}
要解析为:
public class Book {
public String name;
public LocalDate pubDate;
}
只需要引入标准的JSR 310关于JavaTime的数据格式定义至Maven:
- com.fasterxml.jackson.datatype:jackson-datatype-jsr310:2.12.0
然后,在创建ObjectMapper
时,注册一个新的JavaTimeModule
:
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper().registerModule(new JavaTimeModule());
有些时候,内置的解析规则和扩展的解析规则如果都不满足我们的需求,还可以自定义解析。
举个例子,假设Book
类的isbn
是一个BigInteger
:
public class Book {
public String name;
public BigInteger isbn;
}
但JSON数据并不是标准的整形格式:
{
"name": "Java核心技术",
"isbn": "978-7-111-54742-6"
}
直接解析,肯定报错。这时,我们需要自定义一个IsbnDeserializer
,用于解析含有非数字的字符串:
public class IsbnDeserializer extends JsonDeserializer<BigInteger> {
public BigInteger deserialize(JsonParser p, DeserializationContext ctxt) throws IOException, JsonProcessingException {
// 读取原始的JSON字符串内容:
String s = p.getValueAsString();
if (s != null) {
try {
return new BigInteger(s.replace("-", ""));
} catch (NumberFormatException e) {
throw new JsonParseException(p, s, e);
}
}
return null;
}
}
然后,在Book
类中使用注解标注:
public class Book {
public String name;
// 表示反序列化isbn时使用自定义的IsbnDeserializer:
@JsonDeserialize(using = IsbnDeserializer.class)
public BigInteger isbn;
}
类似的,自定义序列化时我们需要自定义一个IsbnSerializer
,然后在Book
类中标注@JsonSerialize(using = ...)
即可。
反序列化
在反序列化时,Jackson要求Java类需要一个默认的无参数构造方法,否则,无法直接实例化此类。存在带参数构造方法的类,如果要反序列化,注意再提供一个无参数构造方法。
对于enum
字段,Jackson按String类型处理,即:
class Book {
public DayOfWeek start = MONDAY;
}
序列化为:
{
"start": "MONDAY"
}
对于record
类型,Jackson会自动找出它的带参数构造方法,并根据JSON的key进行匹配,可直接反序列化。对record
类型的支持需要版本2.12.0
以上。
练习
从下载练习:使用Jackson解析JSON (推荐使用IDE练习插件快速下载)
小结
JSON是轻量级的数据表示方式,常用于Web应用;
Jackson可以实现JavaBean和JSON之间的转换;
可以通过Module扩展Jackson能处理的数据类型;
可以自定义JsonSerializer
和JsonDeserializer
来定制序列化和反序列化。