Go解析不定JSON数据的方法详解
作者:安妮的心动录
前言
在开发中常常会碰到很多JSON类型的数据进行交互,而其中有很多JSON数据你是不能确定它的字段和结构的,而Go语言是一门静态强类型的语言,在进行JSON解析的时候必须要确定字段的类型,定义出对应的结构体,然后再进行Unmarshal,那这二者之间的冲突我们该如何解决呢?
什么是JSON
- json是JavaScript Object Notation(JavaScript对象表示法)
- json是轻量级的文本数据交换格式
- json独立于语言
- json具有自我描述性,更容易理解
- json使用js语法来描述数据对象,但是json仍然独立于语言和平台,json解析器和json库支持许多不同的编程语言
json是一种轻量级的数据交换格式,易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成,之所以json这么流行,是因为json的结构和多级结构体(对象)刚好能对应上,并且本身也十分易读。而前后端交互的时候后端通常会返回给前端一个多级的结构体,于是json慢慢开始流行了,且json是跨语言和跨平台的,自身也足够轻量级。
json的几种标准格式
一个标准的json数据 //每个key对应的是一个value { “k1": 1, "k2": 2 //注意结尾的这个不能有逗号 } json字符串 { "k1": "1", "k2": "2" } json数组 { “k1”: [1,2], “k2”: [3,4] } json对象 { “k1”: {“1”: “haihai”}, “k2”: {“2”:”haihahai”} } json对象数组 { “k1”: [ {“k11”: “hellohello”}, {“k12”: “badbad”} ] } json数组对象 { “k2”: { “hello”: [1,2,3] } } 所有的JSON数据都是由上述几种JSON数据组合而成
如何在Go中解析不确定的JSON数据
通过看文档的方式去确定对应的JSON数据,然后构造对应的结构体
这是最靠谱的方式,最合理也是效率最高的方式。
// 请求其他服务 jsonStr := xxx var data interface{} err := json.Unmarshal([]byte(jsonStr),&data) fmt.Println(data)
比如可以先拿一个interface{}类型来接住JSON数据,然后看这个interface{}的值,来确定这个JSON数据哪些字段是string 哪些是object 哪些是int float等等
当然这也不是完全适用的,比如下面这种情况,有一个字段如下
type : []
能看出来type是一个切片类型的值,但是具体的类型你并不知道,可能是[]int 也有可能是[]string []float等等
map[string] interface{}
这个类型是map键值对,值可以是任意类型,因为在go中任意类型都实现了空接口interface{},而json数据也是key value的键值对,所以map[string] interface{}天然支持解析json类型数据
jsonStr := xxx var data map[string]interface{} err := json.Unmarshal([]byte(jsonStr),&data) // 你想取的字段 fieldValue := data["field"] // 类型断言 if value,ok := data["field"].(float64);ok { } else if vluae,ok := data["field"].(int64); ok { } 理论上所有的合法的JSON数据都可以被反序列化到map[string]interface{}中 但是实际应用中 可能会出现一些无法被map[string]interface{}解析的JSON数据
- JSON 数据中包含了多层嵌套的数据结构。在这种情况下,如果没有使用递归或者其他方式对嵌套数据进行处理,可能会导致反序列化失败。
- JSON 数据中包含了数组类型,但是数组元素类型不一致或者无法转换成相应的类型。在这种情况下,可能需要手动处理数组元素或者使用其他数据类型来保存数组数据。
- JSON 数据中包含了自定义数据类型或者复杂的数据结构,无法使用 map[string]interface{} 类型来反序列化。在这种情况下,需要定义相应的结构体或者使用其他适合的数据类型来反序列化。
第三方库
除了encoding/json之外,还有很多第三方库可以用来解析不确定的JSON数据,例如gjson和jsonparser,这些库通常提供了更加灵活和高效的JSON解析方式,可以根据具体的需求选择合适的库来使用
json.RawMessage与json.Number
- json.RawMessage 是一个非常高效的数据类型,因为她不需要进行任何解析和类型转换,直接保存了未经处理的原始JSON数据,在反序列化的时候只需要将
json.RawMessage
转化为对应的数据类型即可,无需重新解析JSON数据 - json.Number 表示JSON中的数字类型,可以用来保存任意精度的数字。这个数字可以特别大,可能会无法用Go中的整数或者浮点数来表示
package main import ( "encoding/json" "fmt" ) func main() { jsonData := []byte(`{ "id": 12345, "name": "John Doe", "age": 30, "score": 95.5, "is_student": true, "tags": ["tag1", "tag2", "tag3"], "extra": { "field1": "value1", "field2": 123 } }`) var m map[string]json.RawMessage err := json.Unmarshal(jsonData, &m) if err != nil { panic(err) } var id int err = json.Unmarshal(m["id"], &id) if err != nil { panic(err) } fmt.Printf("id: %d\n", id) var name string err = json.Unmarshal(m["name"], &name) if err != nil { panic(err) } fmt.Printf("name: %s\n", name) var age int err = json.Unmarshal(m["age"], &age) if err != nil { panic(err) } fmt.Printf("age: %d\n", age) var score float64 err = json.Unmarshal(m["score"], &score) if err != nil { panic(err) } fmt.Printf("score: %f\n", score) var isStudent bool err = json.Unmarshal(m["is_student"], &isStudent) if err != nil { panic(err) } fmt.Printf("is_student: %v\n", isStudent) var tags []string err = json.Unmarshal(m["tags"], &tags) if err != nil { panic(err) } fmt.Printf("tags: %v\n", tags) var extra map[string]json.RawMessage err = json.Unmarshal(m["extra"], &extra) if err != nil { panic(err) } var field1 string err = json.Unmarshal(extra["field1"], &field1) if err != nil { panic(err) } fmt.Printf("extra.field1: %s\n", field1) var field2 int err = json.Unmarshal(extra["field2"], &field2) if err != nil { panic(err) } fmt.Printf("extra.field2: %d\n", field2) } // 不确定的类型 data := make(map[string]interface{}) if err := json.Unmarshal(rawData, &data); err != nil { log.Fatal(err) } if value, ok := data["age"].(float64); ok { // 处理年龄为浮点数的情况 } else if value, ok := data["age"].(int); ok { // 处理年龄为整数的情况 } else { // 处理年龄为其他类型或不存在的情况 }
需要注意的是:类型断言的底层为反射,因为在运行时需要判断一个接口值的具体类型,而这个类型是在编译时无法确定的,需要在运行时动态地获取。效率比正常的代码低一到两个数量级,而且需要消耗额外的时间和内存。
最后
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