JSON的三种解析方式

JSON使用及解析详解 本文介绍了JSON格式及其C++解析技术。JSON作为一种轻量级数据交换格式,具有易读易写、跨语言等优势,已成为现代开发中的事实标准。文章对比了JSON与XML的特点及适用场景,重点讲解了C++中高效解析JSON的方法,特别是nlohmann/json库的使用技巧,包括安装配置、基本操作、性能优化和异常处理等。通过多个实战示例展示了从简单到复杂场景的JSON解析方案,并提供了自定义类型转换、内存管理等高级技巧。最后总结了JSON解析的最佳实践和常见问题解决方案,帮助开发者在不同场景下选择最优的JSON处理方 阅读详情

JSON的三种解析方式

一、什么是JSON?

JSON是一种取代XML的数据结构,和xml相比,它更小巧但描述能力却不差,由于它的小巧所以网络传输数据将减少更多流量从而加快速度。

JSON就是一串字符串 只不过元素会使用特定的符号标注。

{} 双括号表示对象

[] 中括号表示数组

"" 双引号内是属性或值

: 冒号表示后者是前者的值(这个值可以是字符串、数字、也可以是另一个数组或对象)

所以 {"name": "Michael"} 可以理解为是一个包含name为Michael的对象

而[{"name": "Michael"},{"name": "Jerry"}]就表示包含两个对象的数组

当然了,你也可以使用{"name":["Michael","Jerry"]}来简化上面一部,这是一个拥有一个name数组的对象

二、JSON解析之传统的JSON解析

1、生成json字符串

public static String createJsonString(String key, Object value) {
        JSONObject jsonObject = new JSONObject();
        jsonObject.put(key, value);
        return jsonObject.toString();
}

2、解析JSON字符串

分为以下三种情况,一个JavaBean,一个List数组,一个嵌套Map的List数组:

复制代码
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;

import org.json.JSONArray;
import org.json.JSONObject;

import com.android.myjson.domain.Person;

/**
 * 完成对json数据的解析
 * 
 */
public class JsonTools {


    public static Person getPerson(String key, String jsonString) {
        Person person = new Person();
        try {
            JSONObject jsonObject = new JSONObject(jsonString);
            JSONObject personObject = jsonObject.getJSONObject("person");
            person.setId(personObject.getInt("id"));
            person.setName(personObject.getString("name"));
            person.setAddress(personObject.getString("address"));
        } catch (Exception e) {
            // TODO: handle exception
        }
        return person;
    }

    public static List getPersons(String key, String jsonString) {
        List list = new ArrayList();
        try {
            JSONObject jsonObject = new JSONObject(jsonString);
            // 返回json的数组
            JSONArray jsonArray = jsonObject.getJSONArray(key);
            for (int i = 0; i < jsonArray.length(); i++) {
                JSONObject jsonObject2 = jsonArray.getJSONObject(i);
                Person person = new Person();
                person.setId(jsonObject2.getInt("id"));
                person.setName(jsonObject2.getString("name"));
                person.setAddress(jsonObject2.getString("address"));
                list.add(person);
            }
        } catch (Exception e) {
            // TODO: handle exception
        }
        return list;
    }

    public static List getList(String key, String jsonString) {
        List list = new ArrayList();
        try {
            JSONObject jsonObject = new JSONObject(jsonString);
            JSONArray jsonArray = jsonObject.getJSONArray(key);
            for (int i = 0; i < jsonArray.length(); i++) {
                String msg = jsonArray.getString(i);
                list.add(msg);
            }
        } catch (Exception e) {
            // TODO: handle exception
        }
        return list;
    }

    public static List> listKeyMaps(String key,
            String jsonString) {
        List> list = new ArrayList>();
        try {
            JSONObject jsonObject = new JSONObject(jsonString);
            JSONArray jsonArray = jsonObject.getJSONArray(key);
            for (int i = 0; i < jsonArray.length(); i++) {
                JSONObject jsonObject2 = jsonArray.getJSONObject(i);
                Map map = new HashMap();
                Iterator iterator = jsonObject2.keys();
                while (iterator.hasNext()) {
                    String json_key = iterator.next();
                    Object json_value = jsonObject2.get(json_key);
                    if (json_value == null) {
                        json_value = "";
                    }
                    map.put(json_key, json_value);
                }
                list.add(map);
            }
        } catch (Exception e) {
            // TODO: handle exception
        }
        return list;
    }
}
复制代码

三、JSON解析之GSON

1、生成JSON字符串

复制代码
import com.google.gson.Gson;

public class JsonUtils {

    public static String createJsonObject(Object obj) {
        Gson gson = new Gson();
        String str = gson.toJson(obj);
        return str;

    }
}
二、解析JSON

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;

import com.google.gson.Gson;
import com.google.gson.reflect.TypeToken;

;
public class GsonTools {

    public GsonTools() {
        // TODO Auto-generated constructor stub
    }

    /**
     * @param 
     * @param jsonString
     * @param cls
     * @return
     */
    public static  T getPerson(String jsonString, Class cls) {
        T t = null;
        try {
            Gson gson = new Gson();
            t = gson.fromJson(jsonString, cls);
        } catch (Exception e) {
            // TODO: handle exception
        }
        return t;
    }

    /**
     * 使用Gson进行解析 List
     * 
     * @param 
     * @param jsonString
     * @param cls
     * @return
     */
    public static  List getPersons(String jsonString, Class cls) {
        List list = new ArrayList();
        try {
            Gson gson = new Gson();
            list = gson.fromJson(jsonString, new TypeToken>() {
            }.getType());
        } catch (Exception e) {
        }
        return list;
    }

    /**
     * @param jsonString
     * @return
     */
    public static List getList(String jsonString) {
        List list = new ArrayList();
        try {
            Gson gson = new Gson();
            list = gson.fromJson(jsonString, new TypeToken>() {
            }.getType());
        } catch (Exception e) {
            // TODO: handle exception
        }
        return list;
    }

    public static List> listKeyMaps(String jsonString) {
        List> list = new ArrayList>();
        try {
            Gson gson = new Gson();
            list = gson.fromJson(jsonString,
                    new TypeToken>>() {
                    }.getType());
        } catch (Exception e) {
            // TODO: handle exception
        }
        return list;
    }
}
复制代码

三、JSON解析之FastJSON

复制代码
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.TypeReference;

public class JsonTool {

    public static  T getPerson(String jsonstring, Class cls) {
        T t = null;
        try {
            t = JSON.parseObject(jsonstring, cls);
        } catch (Exception e) {
            // TODO: handle exception
        }
        return t;
    }

    public static  List getPersonList(String jsonstring, Class cls) {
        List list = new ArrayList();
        try {
            list = JSON.parseArray(jsonstring, cls);
        } catch (Exception e) {
            // TODO: handle exception
        }
        return list;
    }

    public static  List> getPersonListMap1(
            String jsonstring) {
        List> list = new ArrayList>();
        try {
            list = JSON.parseObject(jsonstring,
                    new TypeReference>>() {
                    }.getType());

        } catch (Exception e) {
            // TODO: handle exception
        }

        return list;
    }
}
复制代码

总结:

JSON对于移动设备来说,尤其对于网络环境较差和流量限制的情况下,相对于XML格式的数据传输会更节省流量,传输效率更高。在这三种解析方式中FastJson是效率最高的,推荐使用。

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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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晓弋风
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