Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как сделать карту fieldName для fieldValue десериализацией строки json

У меня есть класс с тривиальными строковыми полями и только одной картой:


class MyClass {
  @SerializedName("handle");
  String nickName;
  Map randomDetails;
} 

Мое требование состоит в том, чтобы создать карту fieldName для fieldValue (Map), но fieldNames должны быть такими же, как @SerializedName, а не имя поля Myclass. Я понимаю, что для сложного типа, такого как MyClass, мне, возможно, придется самостоятельно выполнить некоторую низкоуровневую десериализацию. Кто-нибудь сталкивался с этим?

21.12.2010

Ответы:


1

Если вы используете библиотеку, вам не нужно выполнять никакую низкоуровневую работу.

Я не использовал его (пока), но Jackson похоже, что он сделает то, что вам нужно.

Это было бы особенно просто, если бы вам не требовалось использовать эту аннотацию @SerializedName, поскольку Джексон предоставляет набор собственных аннотаций которые делают именно то, что вам нужно - (см. аннотацию @JsonProperty).

Если вы используете режим работы Древовидная модель Джексона, вы должны получить что-то вроде результатов на основе карты, которые вы ищу.

29.03.2011

2

(Я думаю, что понимаю, что вопрос касается того, как использовать Gson для десериализации структуры карты JSON в Java Map.)

В настоящее время Гсону требуется немного больше информации о типе Map, чем предоставляет структура класса Java в исходном вопросе. Вместо того, чтобы заявлять, что randomDetails — это старый добрый Map, дайте Гсону знать, что это Map<String, String>. Затем следующий пример JSON и простой код десериализации выполняются должным образом.

Содержимое input.json:

{
  "handle":"the handle",
  "random_details":{"one":1,"too":"B","3":false,"for":5.32}
}

Foo.java:

import java.io.FileReader;
import java.util.Map;

import com.google.gson.FieldNamingPolicy;
import com.google.gson.Gson;
import com.google.gson.GsonBuilder;
import com.google.gson.annotations.SerializedName;

public class Foo
{
  public static void main(String[] args) throws Exception
  {
    GsonBuilder gsonBuilder = new GsonBuilder();
    gsonBuilder.setFieldNamingPolicy(FieldNamingPolicy.LOWER_CASE_WITH_UNDERSCORES);
    Gson gson = gsonBuilder.create();
    MyClass myObject = gson.fromJson(new FileReader("input.json"), MyClass.class);
    System.out.println(gson.toJson(myObject));
  }
}

class MyClass
{
  @SerializedName("handle")
  String nickName;
  Map<String, String> randomDetails;
}

Обратите внимание, что это преобразует все значения в Map в Strings. Если вам нужно что-то более общее, например Map<String, Object>, или если randomDetails должно быть обычным старым Map без дополнительной информации о типе, необходимо реализовать пользовательскую обработку десериализации, как описано в руководстве пользователя. (Это ситуация, когда Gson, к сожалению, в настоящее время автоматически не генерирует значения Java String или примитивного типа из примитивов JSON, если объявленный тип Java просто Object. Таким образом, необходимо реализовать пользовательскую десериализацию.)

Вот один из таких примеров.

import java.io.FileReader;
import java.lang.reflect.Type;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Set;

import com.google.gson.FieldNamingPolicy;
import com.google.gson.Gson;
import com.google.gson.GsonBuilder;
import com.google.gson.JsonDeserializationContext;
import com.google.gson.JsonDeserializer;
import com.google.gson.JsonElement;
import com.google.gson.JsonObject;
import com.google.gson.JsonParseException;
import com.google.gson.JsonPrimitive;
import com.google.gson.annotations.SerializedName;

public class Foo
{
  public static void main(String[] args) throws Exception
  {
    GsonBuilder gsonBuilder = new GsonBuilder();
    gsonBuilder.setFieldNamingPolicy(FieldNamingPolicy.LOWER_CASE_WITH_UNDERSCORES);
    gsonBuilder.registerTypeAdapter(MyClass.class, new MyClassDeserializer());
    Gson gson = gsonBuilder.create();
    MyClass myObject = gson.fromJson(new FileReader("input.json"), MyClass.class);
    System.out.println(gson.toJson(myObject));
  }
}

class MyClassDeserializer implements JsonDeserializer<MyClass>
{
  @Override
  public MyClass deserialize(JsonElement json, Type typeOfT, JsonDeserializationContext context)
      throws JsonParseException
  {
    JsonObject object = json.getAsJsonObject();
    String nickName = object.get("handle").getAsString();
    Set<Map.Entry<String, JsonElement>> mapEntries = object.get("random_details").getAsJsonObject().entrySet();
    Map randomDetails = new HashMap(mapEntries.size());
    for (Map.Entry<String, JsonElement> mapEntry : mapEntries)
    {
      String key = mapEntry.getKey();
      Object value;
      JsonPrimitive jsonPrimitive = mapEntry.getValue().getAsJsonPrimitive();
      if (jsonPrimitive.isNumber()) value = jsonPrimitive.getAsNumber();
      else if (jsonPrimitive.isBoolean()) value = jsonPrimitive.getAsBoolean();
      else value = jsonPrimitive.getAsString();
      randomDetails.put(key, value);
    }
    MyClass myObject = new MyClass();
    myObject.nickName = nickName;
    myObject.randomDetails = randomDetails;
    return myObject;
  }
}

class MyClass
{
  @SerializedName("handle")
  String nickName;
  Map randomDetails;
}
10.06.2011
  • Проблема Gson 325 касается простой десериализации в Map‹String, Object›. Не стесняйтесь голосовать за его реализацию на странице code.google.com/p/google-gson/issues/detail?id=325. 13.06.2011
  • 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..