Gson 的 JsonReader source code 理解

本文介绍使用JsonReader解析简单JSON数据的方法。通过一个具体示例展示了如何读取JSON对象和字符串,解释了JsonReader的主要变量及其作用。

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JsonReader 将JSON 内容作为Stream 读取, Stream包括 strings, numbers, booleans, and nulls 及 对象的开始有结束符, 另外还有数组。 

 

以读取一个简单的Json为例, 

 

 

public void testReadSimple() throws IOException {
		JsonReader reader = new JsonReader(reader("{\"name_test\": \"value_test\"}"));
		reader.beginObject();
		assertEquals("name_test", reader.nextName());
		assertEquals("value_test", reader.nextString());
		reader.endObject();
		assertEquals(JsonToken.END_DOCUMENT, reader.peek());
	}

 

 

主要的全局变量如下:

/**

   * Use a manual buffer to easily read and unread upcoming characters, and

   * also so we can create strings without an intermediate StringBuilder.

   * We decode literals directly out of this buffer, so it must be at least as

   * long as the longest token that can be reported as a number.

   */

1. private final char[] buffer = new char[1024];

2. private int pos = 0;   // current position.

3. private int limit = 0;

4. int peeked = PEEKED_NONE;

 /*

   * The nesting stack. Using a manual array rather than an ArrayList saves 20%.

   */

5. private int[] stack = new int[32];

6. private int stackSize = 0;

  {

    stack[stackSize++] = JsonScope.EMPTY_DOCUMENT;

  }

7.   /** The input JSON. */

  private final Reader in;

 

 

其序列图如下表示 :

 

 

 

 

 

 

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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