Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Игнорировать отсутствующие типы во время десериализации списка

При десериализации списка с помощью TypeNameHandling.All, если пространство имен типов для одного из элементов отсутствует (удалено после сериализации), это вызовет ошибку Error resolving type specified in JSON.
Вместо этого я хочу игнорировать эти элементы, оставив остальные позади.

Error = (sender, args) => { args.ErrorContext.Handled = true; } в JsonSerializerSettings делает то, что я ищу, но, конечно, фиксирует ВСЕ ошибки.

Есть ли более чистый способ сделать это, возможно, с помощью настройки сериализатора, которую я пропустил?


Ответы:


1

Вы можете использовать следующие свойства ErrorContext внутри SerializationErrorCallback, чтобы ограничить типы ошибок, которые необходимо обрабатывать и игнорировать:

  • ErrorEventArgs.ErrorContext.OriginalObject: получает исходный объект, вызвавший ошибку. . Если элемент списка не может быть построен из-за недопустимого имени типа, OriginalObject будет самим списком.

    С помощью этого свойства вы можете проверить, является ли OriginalObject IList<T> для некоторого T.

  • ErrorEventArgs.CurrentObject. Получает текущий объект, для которого вызывается событие ошибки. Исключения всплывают в стеке вызовов сериализации, и объекты на каждом уровне могут попытаться обработать ошибку.

    Вы захотите обрабатывать его на самом низком уровне, когда CurrentObject == ErrorContext.OriginalObject.

  • ErrorEventArgs.ErrorContext.Error — вызывает фактическое исключение. Вам потребуется обрабатывать только исключения, создаваемые привязкой сериализации.

Теперь, как обнаружить и перехватить только те исключения из-за неудачной привязки имени типа? Как оказалось, DefaultSerializationBinder выдает JsonSerializationException, когда тип не может быть загружен. Однако то же самое исключение может быть вызвано во многих других ситуациях, включая неверный файл JSON. Итак, введите ISerializationBinder декоратор, который перехватывает и перехватывает исключения из связывателя JSON по умолчанию и упаковывает их в исключения определенного типа:

public class JsonSerializationBinder : ISerializationBinder
{
    readonly ISerializationBinder binder;

    public JsonSerializationBinder(ISerializationBinder binder)
    {
        if (binder == null)
            throw new ArgumentNullException();
        this.binder = binder;
    }

    public Type BindToType(string assemblyName, string typeName)
    {
        try
        {
            return binder.BindToType(assemblyName, typeName);
        }
        catch (Exception ex)
        {
            throw new JsonSerializationBinderException(ex.Message, ex);
        }
    }

    public void BindToName(Type serializedType, out string assemblyName, out string typeName)
    {
        binder.BindToName(serializedType, out assemblyName, out typeName);
    }
}

public class JsonSerializationBinderException : JsonSerializationException
{
    public JsonSerializationBinderException() { }

    public JsonSerializationBinderException(string message) : base(message) { }

    public JsonSerializationBinderException(string message, Exception innerException) : base(message, innerException) { }

    public JsonSerializationBinderException(SerializationInfo info, StreamingContext context) : base(info, context) { }
}

Далее, на каком-то более высоком уровне кода Json.NET упаковывает JsonSerializationBinderException внутри еще одного JsonSerializationException, поэтому необходимо просмотреть внутренние исключения на наличие исключения нужного типа при принятии решения об обработке исключения. Следующие настройки делают свое дело:

var settings = new JsonSerializerSettings
{
    SerializationBinder = new JsonSerializationBinder(new DefaultSerializationBinder()),
    TypeNameHandling = TypeNameHandling.All, // Or Auto or Objects as appropriate
    Error = (sender, args) =>
    {
        if (args.CurrentObject == args.ErrorContext.OriginalObject
            && args.ErrorContext.Error.InnerExceptionsAndSelf().OfType<JsonSerializationBinderException>().Any()
            && args.ErrorContext.OriginalObject.GetType().GetInterfaces().Any(t => t.IsGenericType && t.GetGenericTypeDefinition() == typeof(IList<>)))
        {
            args.ErrorContext.Handled = true;
        }
    },
};

Используя метод расширения:

public static class ExceptionExtensions
{
    public static IEnumerable<Exception> InnerExceptionsAndSelf(this Exception ex)
    {
        while (ex != null)
        {
            yield return ex;
            ex = ex.InnerException;
        }
    }
}

Демонстрационная скрипта №1 здесь.

Обратите внимание, что ISerializationBinder был представлен в Json.NET 10.0.1. . В более ранних версиях ваша оболочка должна наследовать от SerializationBinder и установить в JsonSerializerSettings.Binder.

Демонстрационная скрипта № 2 здесь.

08.09.2016
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..