C#关于json字符串解析的封装

CJSON封装,对JSON格式解析及封装源码 阅读详情

本文的目标是实现C#语言对json字符串解析的封装,使用到的动态链接库是:Newtonsoft.Json。
下面叙述封装的过程:
1.首先是构造Json解析对象JsonDecode:

        private JObject jo;//json对象
        private string jsonString;//json字符串
        public JsonDecode(string str)
        {
            this.jsonString = str;
            try
            {
                this.jo = JObject.Parse(str.Trim());
                Console.WriteLine("init jsondecode");
            }
            catch (Exception e)
            {
                Console.WriteLine(e.Message);
                Console.WriteLine("json base error!");
                this.jo = JObject.Parse("\"MsgType\":\"error\"");
            }
        }

由上面的代码可以看到,JsonDecode对象有2个成员变量,一个是JObject对象,这是我们要进行的操作对象;一个是json字符串,这是构造JsonDecode对象所需要传进来的待解析字符串。
2.根据不同的字符串进行解析,得到所需要的内容:
比如:{success:true,message:”123”},解析的方法如下:

        public Boolean getResult()
        {
            Boolean result = GetJObject()["success"].Value<Boolean>();
            return result;
        }

        public string getMsg()
        {
            string result = GetJObject()["message"].Value<string>();
            return result;
        }

还有比如上类型更为复杂的字符串比如:

{
    "num": 2,
    "child": [
        {
            "date": {
                "date": 15,
                "day": 1,
                "hours": 0,
                "minutes": 0,
                "month": 5,
                "nanos": 0,
                "seconds": 0,
                "time": 1434297600000,
                "timezoneOffset": -480,
                "year": 115
            },
            "addName": "admin",
            "addr": "北京",
            "name": "李",
            "phone": "123",
            "id": 106
        },
        {
            "date": {
                "date": 15,
                "day": 1,
                "hours": 0,
                "minutes": 0,
                "month": 5,
                "nanos": 0,
                "seconds": 0,
                "time": 1434297600000,
                "timezoneOffset": -480,
                "year": 115
            },
            "addName": "admin",
            "addr": "山东",
            "name": "张",
            "phone": "123",
            "id": 107
        }
    ]
}

解析代码如下:
1.首先定义一个Person对象,方便对数据进行保存:

    public class Person
    {
        public string name;
        public string phone;
        public string addr;
        public int id;
        }

2。接着进行解析:

public List<Person> getPerson()
        {
            JToken listData = GetJObject()["child"];
            List<Person> result = new List<Person>();
            foreach (JToken jt in listData)
            {
                Person person = new Person();
                person.name = jt.SelectToken("name").ToString();
                person.phone = jt.SelectToken("phone").ToString();
                person.addr = jt.SelectToken("addr").ToString();
                person.id = int.Parse(jt.SelectToken("id").ToString());
                result.Add(person);
            }
            return result;
        }

以上就完成了对字符串的解析。
如果是对内部的date进行解析的话,通过以下代码:

JToken listDate=jt.SelectToken("date");
foreach(JToken jt in listDate){
    jt.SelectToken("date");
    jt.SelectToken("day");
    jt.SelectToken("month");
    jt.SelectToken("minutes");
}

以上,便是对基本的json的字符串进行解析,更多负责的类型都是在这基础之上的~

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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. 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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")

ajax 输入一个整数,jQuery.ajax()仅适用于整数

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凌云子09
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