Unity JavaScript 解析json

Unity游戏开发:Webview插件选型与C#/JavaScript双向通信实战指南 在移动应用和游戏开发中,Webview是一个核心组件,它允许应用内嵌网页内容,实现原生与Web技术的混合开发。其原理是通过封装原生浏览器控件,在应用内部创建一个独立的渲染环境。这项技术的价值在于能无缝融合原生性能与Web的灵活性和动态更新能力,避免了应用切换带来的体验割裂,同时支持双向通信以实现复杂交互。常见的应用场景包括游戏内嵌活动页面、用户协议展示、广告播放和HTML5小游戏集成。本文聚焦Unity引擎,深入探讨了Webview的集成策略,特别是C#与JavaScript之间的通信机制,并针对性能优化和 阅读详情
Unity JavaScript解析json的问题已解决,给大家分享一下我的解决办法。
使用了LitJson这个开源组件http://litjson.sourceforge.net/
如果在C#脚本下使用该组件处理json很容易,在JavaScript脚本中处理其实也不难。。。
首先要在Project里Import New Asset把LigJson.dll文件导入,然后在JavaScript脚本中就可以直接使用了。
  1. function Start() {
  2. var s : String = "{'name':'aaa'}";
  3. var json : LitJson.JsonData = LitJson.JsonMapper.ToObject(s);
  4. print(json["name"]);
  5. }
  6. function Update () {
  7. }

很方便。。。
JsonData实现的接口如下:
IJsonWrapper, IList, ICollection, IEnumerable, IOrderedDictionary, IDictionary, IEquatable<JsonData>
JsonData需要从Json字符串返回的类型来判断该JsonData类型是否为数组,这一点可以从它的IsArray方法可以看出
eg:
  1. string s = "[{'name':'lisi'},{'name':'zhangsan'}]";
  2. string a = "{'name':'aaa'}";
  3. JsonData[] jarr = JsonMapper.ToObject<JsonData[]>(s);
  4. print(jarr. IsArray);//返回true
  5. if(jarr.IsArray){
  6. foreach(JsonData jd in jarr){
  7. print(jd["name"]);//返回结果: lisi
  8. // zhangsan
  9. }
  10. }
  11. JsonData jdata = JsonMapper.ToObject(s);
  12. print(jdata.IsArray);//返回true
  13. if (jdata.IsArray)
  14. {
  15. for (int i = 0; i < jdata.Count;i ++ )
  16. {
  17. print(jdata[i]["name"]);//返回的结果: lisi
  18. // zhangsan
  19. }
  20. }
  21. JsonData j = JsonMapper.ToObject(a);
  22. print(j.IsArray);//返回false
  23. print(j["name"]);//返回aaa

从上面的示例可以看出JsonData是否能以数组的方式访问需看json字符串返回的是否是数组类型的.

示例展示了最基本得JsonData用法: 创建一个JsonData通常由JsonMapper的ToObject方法,这个方法有3个重载:
JsonMapper.ToObject(JsonReader reader);
JsonMapper.ToObject(string json);
JsonMapper.ToObject(System.IO.TextReader reader);
其中JsonReader类也是一个读取json字串的类,不过它是按行的方式读取,不能像key-value的方式读取json的值,
第二个是最常见的创建JsonData的方式,它只需提供一个json字串即可,
第三个是读取一个包含json字符的文本流来创建一个JsonData
JsonMapper中还有一个ToObject方法:
public static T ToObject<T>();
当然它也有三个重载,同上
目前我主要使用这个方法来创建JsonData类型的数组
  1. JsonData[] jarr = JsonMapper.ToObject<JsonData[]>(s);
  2. foreach (JsonData jd in jarr)
  3. {
  4. print(jd.IsArray);// 返回false false
  5. }

至于具体原因,呃,我想我主要还是用到了foreach这个循环方式了,还有一个原因就是我正在做Json框架的转换,一些原有的东西尽量不去更改.

OK,现在我需要在原有的字串上动态添加一个节点,怎么办,使用JsonData其实很简单:
不过这里要分两种情况:
即原字串为json数组和非数组
一:非数组情况:
  1. JsonData j = JsonMapper.ToObject(a);
  2. j["www"] = "dsdfsd";
  3. print(JsonMapper.ToJson(j));//返回{'name':'aaa', 'www':'dsdfsd'}

其实大家看JsonData类的这个方法就知道了:
public JsonData this[int index] { get; set; }
public JsonData this[string prop_name] { get; set; }
注意,如果指定的key相同的话,后者将会覆盖
二:数组情况:
  1. JsonData j = JsonMapper.ToObject(s);
  2. JsonData jdata1 = new JsonData();
  3. jdata1["wwww"] = "wuwu";
  4. j.Add(jdata1);
  5. print(JsonMapper.ToJson(j));
  6. //返回: [{'name':'lisi'},{'name':'zhangsan'},{'wwww':'wuwu'}]

以上API的使用及示例程序,参考自网络,感谢原创者的分享!
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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