XML与JSON - 使用JSON - 《廖雪峰 Java 教程（Java 13）》

使用JSON
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小结
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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：

<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
    <artifactId>jackson-databind</artifactId>
    <version>2.10.0</version>
</dependency>

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：

<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.datatype</groupId>
    <artifactId>jackson-datatype-jsr310</artifactId>
    <version>2.10.0</version>
</dependency>

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。