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Jackson 2D JSON数组与多格式数据反序列化教程

DDD
发布: 2025-11-03 12:33:14
原创
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Jackson 2D JSON数组与多格式数据反序列化教程

本教程详细探讨了如何使用jackson库处理复杂的json反序列化场景。首先,通过`@jsonformat(shape = jsonformat.shape.array)`注解,解决了将json数组直接映射到自定义java对象的问题。其次,针对同一java类需要支持多种json输入格式的情况,介绍了如何利用`@jsoncreator`工厂方法结合`jsonnode`进行条件式解析,实现灵活的数据映射,确保不同结构的数据都能被正确反序列化。

理解Jackson反序列化与JSON数组映射

在使用Jackson库进行JSON反序列化时,我们通常将JSON对象映射到Java对象,JSON数组映射到Java集合或数组。然而,当JSON数组的元素本身需要映射到具有多个字段的Java对象时,例如将[-3.1, 55.4]这样的二维数组元素映射到LngLat对象(包含lng和lat两个字段),传统的字段名匹配方式就会失效,导致MismatchedInputException。

为了解决这个问题,我们需要明确告诉Jackson如何将数组中的值映射到Java对象的字段。

1. 将JSON数组元素映射到自定义Java对象

假设我们有一个LngLat记录(或类),它包含经度(lng)和纬度(lat)两个double类型字段。如果JSON数据中LngLat的表示形式是[-3.1, 55.4]这样的数组,我们可以使用@JsonFormat(shape = JsonFormat.Shape.ARRAY)注解来指导Jackson进行反序列化。

LngLat 记录定义:

import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonFormat;

@JsonFormat(shape = JsonFormat.Shape.ARRAY)
record LngLat(double lng, double lat) {}
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通过@JsonFormat(shape = JsonFormat.Shape.ARRAY),Jackson会按照记录中字段的声明顺序,将JSON数组的第一个元素映射到lng,第二个元素映射到lat。

NoFlyZone 记录定义:

在此基础上,包含LngLat数组的NoFlyZone记录可以被简化。原先需要自定义构造函数来处理double[][]并转换为LngLat[]的逻辑不再需要,Jackson可以直接处理LngLat[]。

import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonIgnoreProperties;

@JsonIgnoreProperties("name") // 忽略JSON中可能存在的"name"字段
record NoFlyZone(LngLat[] coordinates) {}
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示例代码:

import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.fasterxml.jackson.core.type.TypeReference;
import java.util.List;

public class JacksonArrayDeserialization {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String json = "[{\"name\":\"Random\"," +
            "\"coordinates\":[[-3.1,55.4],[-3.1,55.9],[-3.7,55.3],[-3.8,55.7],[-3.0,55.8]]}]";

        ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();

        // 使用TypeReference处理泛型类型List<NoFlyZone>
        List<NoFlyZone> noFlyZones = mapper.readValue(json, new TypeReference<List<NoFlyZone>>() {});
        System.out.println(noFlyZones);
    }
}
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输出示例(假设NoFlyZone和LngLat有适当的toString()实现):

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[NoFlyZone{coordinates=[LngLat[lng=-3.1, lat=55.4], LngLat[lng=-3.1, lat=55.9], LngLat[lng=-3.7, lat=55.3], LngLat[lng=-3.8, lat=55.7], LngLat[lng=-3.0, lat=55.8]]}]
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2. 处理同一Java类支持多种JSON输入格式

在实际应用中,我们可能需要一个Java类来反序列化两种或多种完全不同的JSON结构。例如,NoFlyZone可能有时包含coordinates数组,有时则包含单独的longitude和latitude字段。这时,仅仅依靠字段映射和@JsonFormat是不够的。我们需要更强大的机制来根据JSON的结构动态选择反序列化逻辑。

Jackson提供了@JsonCreator注解,允许我们定义一个静态工厂方法或构造函数来处理反序列化过程。通过将JSON的所有字段作为Map<String, JsonNode>传入,我们可以在工厂方法中检查JSON结构并进行自定义处理。

更新后的NoFlyZone 记录定义:

LngLat记录的定义保持不变(带有@JsonFormat(shape = JsonFormat.Shape.ARRAY))。

import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonCreator;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonIgnoreProperties;
import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectReader;
import java.io.IOException;
import java.util.Map;

@JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true) // 忽略JSON中未映射到Java对象的所有未知字段,如"name"
public record NoFlyZone(LngLat[] coordinates) {

    @JsonCreator
    public static NoFlyZone getInstance(Map<String, JsonNode> fields) throws IOException {

        // 判断JSON结构:是否存在"coordinates"字段
        boolean isArrayFormat = fields.containsKey("coordinates");

        LngLat[] longLatArray;

        if (isArrayFormat) {
            // 如果存在"coordinates"字段,则按LngLat数组格式反序列化
            ObjectReader reader = new ObjectMapper().readerFor(LngLat[].class);
            longLatArray = reader.readValue(fields.get("coordinates")); // 反序列化"coordinates"对应的JsonNode
        } else {
            // 如果不存在"coordinates",则假设存在"longitude"和"latitude"字段
            // 手动构建一个包含单个LngLat对象的数组
            longLatArray = new LngLat[] { 
                new LngLat(
                    fields.get("longitude").asDouble(), // 从JsonNode获取double值
                    fields.get("latitude").asDouble()
                )
            };
        }
        return new NoFlyZone(longLatArray);
    }

    // 为了方便输出,可以重写toString()方法
    @Override
    public String toString() {
        StringBuilder sb = new StringBuilder("NoFlyZone{coordinates=[");
        if (coordinates != null) {
            for (int i = 0; i < coordinates.length; i++) {
                sb.append(coordinates[i]);
                if (i < coordinates.length - 1) {
                    sb.append(", ");
                }
            }
        }
        sb.append("]}");
        return sb.toString();
    }
}
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@JsonCreator工厂方法的逻辑解析:

  1. @JsonCreator: 标记此静态方法为Jackson的反序列化入口。
  2. Map<String, JsonNode> fields: Jackson会将当前JSON对象的所有顶级字段名和对应的JsonNode实例传入此Map。
  3. fields.containsKey("coordinates"): 通过检查Map中是否存在特定键,判断当前JSON是哪种结构。
  4. 条件反序列化:
    • 如果存在coordinates,则使用一个新的ObjectMapper的readerFor(LngLat[].class)来专门反序列化coordinates对应的JsonNode。这是因为JsonNode本身只是JSON树的一个节点,需要再次通过ObjectMapper进行具体类型转换。
    • 如果不存在coordinates,则从longitude和latitude对应的JsonNode中提取double值,并手动创建一个LngLat对象,然后将其放入一个单元素的LngLat数组中。
  5. @JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true): 确保JSON中存在的但Java类中没有对应的字段(如name)不会导致反序列化失败。

示例代码:

import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.fasterxml.jackson.core.type.TypeReference;
import java.util.List;

public class JacksonMultiFormatDeserialization {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String json1 = "[{\"name\":\"Random\"," +
            "\"coordinates\":[[-3.1,55.4],[-3.1,55.9],[-3.7,55.3],[-3.8,55.7],[-3.0,55.8]]}]";

        String json2 = "[{\"name\":\"Random\"," + "\"longitude\":-3.1, \"latitude\":55}]";

        ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();

        List<NoFlyZone> noFlyZones1 = mapper.readValue(json1, new TypeReference<List<NoFlyZone>>() {});
        System.out.println("反序列化JSON1: " + noFlyZones1);

        List<NoFlyZone> noFlyZones2 = mapper.readValue(json2, new TypeReference<List<NoFlyZone>>() {});
        System.out.println("反序列化JSON2: " + noFlyZones2);
    }
}
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输出示例:

反序列化JSON1: [NoFlyZone{coordinates=[LngLat[lng=-3.1, lat=55.4], LngLat[lng=-3.1, lat=55.9], LngLat[lng=-3.7, lat=55.3], LngLat[lng=-3.8, lat=55.7], LngLat[lng=-3.0, lat=55.8]]}]
反序列化JSON2: [NoFlyZone{coordinates=[LngLat[lng=-3.1, lat=55.0]]}]
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注意事项与总结

  • @JsonFormat(shape = JsonFormat.Shape.ARRAY):此注解是处理JSON数组直接映射到Java对象(按字段声明顺序)的关键。它简化了原本需要自定义反序列化器或复杂构造函数的场景。
  • @JsonCreator工厂方法:当一个Java类需要支持多种截然不同的JSON结构时,@JsonCreator提供了极大的灵活性。通过接收Map<String, JsonNode>,开发者可以完全控制反序列化逻辑,根据JSON内容动态构建Java对象。
  • @JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true):在处理多格式JSON或部分字段不重要的情况下,此注解非常有用,可以避免因JSON中存在Java类未定义的字段而导致的错误。
  • TypeReference:在反序列化泛型集合(如List<NoFlyZone>)时,应使用new TypeReference<List<NoFlyZone>>() {}来提供完整的泛型类型信息给Jackson,否则可能导致类型擦除问题。
  • 错误处理:在@JsonCreator方法中,应考虑对JsonNode的空值检查(例如fields.get("longitude") != null)以及类型转换异常(例如asDouble()可能抛出的异常),以提高代码的健壮性。
  • 代码可读性:虽然@JsonCreator提供了灵活性,但过于复杂的逻辑可能会降低代码的可读性。在设计JSON结构时,尽量保持一致性可以简化反序列化过程。

通过掌握这些Jackson的高级特性,开发者可以有效地处理各种复杂的JSON反序列化需求,无论是将数组映射到对象,还是根据不同JSON结构进行动态解析,都能实现高效且健壮的数据处理。

以上就是Jackson 2D JSON数组与多格式数据反序列化教程的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

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