java to xml 框架_Jackson_Java和Json/XML互转的开源框架

[在Java项目中將一个对象转换成一段Json格式的字符串是非常常见的,能够实现这种需求的工具包也比较多,例如Gson、JSON-lib、Jackson等等。本文主要介绍Jackson的使用,Jac

记得当时我在优化同事的Oauth能力开放项目的时候,需要把Java对象转化为Json和XML格式。当时是花了一天的时间,尝试了各种开源框架,最终选用了Jackson(官网:http://jackson.codehaus.org/)。它支持Java和Json格式的互转,同时也支持Java和XML的互转。它简单易用,而且通过简单的封装就可以适合项目的需求。

用到的Jar包:①jackson-all-1.9.5.jar、②jackson-xml-databind-0.6.0.jar、③stax2-api-3.1.1.jar

(下载地址:①http://jackson.codehaus.org/1.9.5/jackson-all-1.9.5.jar②http://www.jarvana.com/jarvana/archive-details/com/fasterxml/jackson-xml-databind/0.6.0/jackson-xml-databind-0.6.0.jar③http://repo1.maven.org/maven2/org/codehaus/woodstox/stax2-api/3.1.1/stax2-api-3.1.1.jar)

1、单例类,包括ObjectMapper 和 XMLMapper,分别用于实现Java和Json、XML格式的互转

[Jackson解析的速度算是同类框架中最快的,同时也是Spring MVC中内置使用的解析方式。  准备工作: 下载jar包:http://jackson.codehaus.org/1.7.6/jackson-all-1.7.6.jarJ

package cn.eshore.pm.json;

import org.codehaus.jackson.map.ObjectMapper;

import com.fasterxml.jackson.xml.XmlMapper;

/**

*

* @author yehuanwen

*/

public class JacksonMapper {

/**

* can reuse, share globally

*/

private static final ObjectMapper object = new ObjectMapper();

/**

* can reuse, share globally

*/

private static final XmlMapper xml = new XmlMapper();

/**

* private constructor

*/

private JacksonMapper() {

}

/**

* return a ObjectMapper that is singleton

* @return

*/

public static ObjectMapper getObjectMapper() {

return object;

}

/**

* return a XmlMapper that is singleton

* @return

*/

public static XmlMapper getXmlMapper() {

return xml;

}

}

2、工具类,封装了Mapper里面的方法,实现Java对象转Json和XML

package cn.eshore.pm.json;

import java.io.IOException;

import java.util.Map;

import java.util.TreeMap;

import org.codehaus.jackson.JsonGenerationException;

import org.codehaus.jackson.map.JsonMappingException;

import org.codehaus.jackson.map.ObjectMapper;

import com.fasterxml.jackson.xml.XmlMapper;

/**

*

* @author yehuanwen

*/

public class JacksonUtils {

public static void main(String[] args) {

System.out.println("JacksonUtils...");

Map nameValuePair = new TreeMap();

nameValuePair.put("Account", "2222222");

nameValuePair.put("pUserID", "123456");

System.out.println(JacksonUtils.toJson(nameValuePair));

System.out.println(JacksonUtils.toXML(nameValuePair,

"getMobile_response"));

}

/**

* Object to XML, default root name is 'root'

*

* @param nameValuePair

* @return

*/

public static String toXML(Object object) {

return toXML(object, "root");

}

/**

* Object to XML

*

* @param nameValuePair

* @param rootName

* @return

*/

public static String toXML(Object object, String rootName) {

try {

XmlMapper xml = JacksonMapper.getXmlMapper();

// Object to XML

String xmlStr = xml.writeValueAsString(object);

String xmlHeader = "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"UTF-8\"?>";

// Object Class Name

String mapClassName = object.getClass().getSimpleName();

String beginStr = "";

String endStr = "" + mapClassName + ">";

int beginNum = beginStr.length();

int endNum = xmlStr.indexOf(endStr);

String subStr = xmlStr.substring(beginNum, endNum);

StringBuffer sb = new StringBuffer();

sb.append(xmlHeader).append("").append(subStr)

.append("" + rootName + ">");

return sb.toString();

} catch (JsonGenerationException e) {

e.printStackTrace();

} catch (JsonMappingException e) {

e.printStackTrace();

} catch (IOException e) {

e.printStackTrace();

}

return null;

}

/**

* Object to Json

*

* @param object

* @return

*/

public static String toJson(Object object) {

try {

ObjectMapper mapper = JacksonMapper.getObjectMapper();

return mapper.writeValueAsString(object);

} catch (JsonGenerationException e) {

e.printStackTrace();

} catch (JsonMappingException e) {

e.printStackTrace();

} catch (IOException e) {

e.printStackTrace();

}

return null;

}

}

运行结果:

JacksonUtils...

{"Account":"2222222","pUserID":"123456"}

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>2222222123456

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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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