fastJson的简单使用
int型数组： { "arr" : [80,81,82,83] } string数组 { "arr" : ["a","b","c","d"] } List<Integer>: { "list" : [14120913 , 14120914 , 14120915 , 14120916] } List<String>: { "list" : ["ASD14120913","ASD14120914","ASD14120915","ASD14120916"] } Map<Integer,String> { "map" : {1:"a",2:"b",3:"c",4:"d"} } Set<String> { "set" : ["a","b","c","d"] } Map<String,String> { "map" : {"1":"a","2":"b","3":"c","4":"d"} }
FastJson是阿里巴巴的开源JSON解析库，它可以解析JSON格式的字符串，支持将Java Bean序列化为JSON字符串，也可以从JSON字符串反序列化到JavaBean。
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>fastjson</artifactId>
<version>1.2.54</version>
</dependency>
com.alibaba.fastjson.JSON 这个类是FastJson API的入口，主要的功能都通过这个类提供。使用fastjson要注意要转换的类必须有默认的无参构造方法。
String转JSON
对于字符串的处理，主要是看这个字符串（jsonStr）是JSON对象格式还是JSON数组格式，然后选择对应的方法处理就行。
JSON对象字符串转为JSON对象
JSONObject jsonObj = JSON.parseObject(jsonStr);
JSON数组字符串转为JSON数组
JSONArray jsonArr = JSON.parseArray(jsonStr); jsonArray.size();// 获取数组元素个数 List<TrackNodeDto> nodes = jsonArray.toJavaList(TrackNodeDto.class);//转化为特定的List
String转JavaBean
Model model = JSON.parseObject(jsonStr, Model.class);
Object转String
包括JSONObject、JSONArray、JavaBean、数组、List、Set、Map都可以通过这种方式转String
String jsonStr = JSON.toJSONString(object);
泛型反序列化:
注意：VO必须有默认无参构造方法
List<VO> list = JSON.parseObject("jsonString", new TypeReference<List<VO>>(){});
说明：
SerializeWriter：相当于StringBuffer
JSONArray：相当于List
JSONObject：相当于Map
需要根据不同的环境返回定制化返回属性时，可以使用SimplePropertyPreFilter。
SimplePropertyPreFilter的代码接口如下：
public class SimplePropertyPreFilter implements PropertyPreFilter { public SimplePropertyPreFilter(String... properties){ this(null, properties); } public SimplePropertyPreFilter(Class<?> clazz, String... properties){ ... ... } public Class<?> getClazz() { return clazz; } public Set<String> getIncludes(); public Set<String> getExcludes(); ... }
你可以配置includes、excludes。当class不为null时，针对特定类型；当class为null时，针对所有类型。
当includes的size > 0时，属性必须在includes中才会被序列化，excludes优先于includes。
使用方法：
在1.1.23版本之后，JSON提供新的序列化接口toJSONString，如下：
String JSON.toJSONString(Object, SerializeFilter, SerializerFeature…);
用法如下：
User user = new User(); user.setName("shamo"); user.setPwd("123"); user.setAge(25); SimplePropertyPreFilter filter = new SimplePropertyPreFilter(User.class, "pwd", "age"); Set<String> includes = filter.getIncludes(); Set<String> excludes = filter.getExcludes(); includes.add("name"); excludes.add("pwd"); String json = JSON.toJSONString(user, filter); System.out.println(json);
输出:
{"age":25,"name":"shamo"}
JSONField
这是一个注解，用于配置在JavaBean，可以配置在getter/setter方法或者字段上，也可以直接配置在属性上。
注意：若属性是私有的，必须有set*方法。否则无法反序列化。
部分属性
@JSONField(ordinal=1)//配置序列化的字段顺序（1.1.42版本之后才支持） @JSONField(serialize=false) //是否参与序列化：该字段不输出 但是如果加了final，这个字段就无法被过滤 @JSONField(derialize=false) //是否参与反序列化：该字段不输出 但是如果加了final，这个字段就无法被过滤 @JSONField(format="yyyy-MM-dd HH:mm:ss") //日期按照指定格式序列化 @JSONField(name="别名");//使用字段别名 @JSONField(serialzeFeatures={SerialzeFeatures属性});//序列化规则 @JSONField(parseFeatures={Features属性});//反序列化规则
SerializerFeature属性
public enum SerializerFeature { /** * 输出key时是否使用双引号,默认为true */ QuoteFieldNames, /** * 使用单引号而不是双引号,默认为false */ UseSingleQuotes, /** * 是否输出值为null的字段,默认为false */ WriteMapNullValue, /** * 用枚举toString()值输出 */ WriteEnumUsingToString, /** * 用枚举name()输出 */ WriteEnumUsingName, /** * Date使用ISO8601格式输出，默认为false */ UseISO8601DateFormat, /** * @since 1.1 * List字段如果为null,输出为[],而非null */ WriteNullListAsEmpty, /** * @since 1.1 * 字符类型字段如果为null,输出为"",而非null */ WriteNullStringAsEmpty, /** * @since 1.1 * 数值字段如果为null,输出为0,而非null */ WriteNullNumberAsZero, /** * @since 1.1 * Boolean字段如果为null,输出为false,而非null */ WriteNullBooleanAsFalse, /** * @since 1.1 * 如果是true，类中的Get方法对应的Field是transient，序列化时将会被忽略。默认为true */ SkipTransientField, /** * @since 1.1 * 按字段名称排序后输出。默认为false */ SortField, /** * @since 1.1.1 * 把\t做转义输出，默认为false(不推荐，已删除) */ @Deprecated WriteTabAsSpecial, /** * @since 1.1.2 * 结果是否格式化,默认为false */ PrettyFormat, /** * @since 1.1.2 * 序列化时写入类型信息，默认为false。反序列化时需用到 */ WriteClassName, /** * @since 1.1.6 * 消除对同一对象循环引用的问题，默认为false */ DisableCircularReferenceDetect, /** * @since 1.1.9 * 对斜杠"/"进行转义 */ WriteSlashAsSpecial, /** * @since 1.1.10 * 将中文都会序列化为\uXXXX格式，字节数会多一些，但是能兼容IE 6，默认为false */ BrowserCompatible, /** * @since 1.1.14 * 全局修改日期格式,默认为false。JSON.DEFFAULT_DATE_FORMAT = “yyyy-MM-dd”;JSON.toJSONString(obj, SerializerFeature.WriteDateUseDateFormat); */ WriteDateUseDateFormat, /** * @since 1.1.15 */ NotWriteRootClassName, /** * @since 1.1.19 * 一个对象的字符串属性中如果有特殊字符如双引号，将会在转成json时带有反斜杠转移符。如果不需要转义，可以使用这个属性。默认为false */ DisableCheckSpecialChar, /** * @since 1.1.35 * 将对象转为array输出 */ BeanToArray, /** * @since 1.1.37 */ WriteNonStringKeyAsString, /** * @since 1.1.42 */ NotWriteDefaultValue, /** * @since 1.2.6 */ BrowserSecure, /** * @since 1.2.7 */ IgnoreNonFieldGetter, /** * @since 1.2.9 */ WriteNonStringValueAsString, /** * @since 1.2.11 */ IgnoreErrorGetter; }
Feature属性
public enum Feature { /** * 这个特性，决定了解析器是否将自动关闭那些不属于parser自己的输入源。 * 如果禁止，则调用应用不得不分别去关闭那些被用来创建parser的基础输入流InputStream和reader； * 如果允许，parser只要自己需要获取closed方法（当遇到输入流结束，或者parser自己调用 JsonParder#close方法），就会处理流关闭。 * 注意：这个属性默认是true，即允许自动关闭流 */ AutoCloseSource, /** * 该特性决定parser将是否允许解析使用Java/C++ 样式的注释（包括'/'+'*' 和'//' 变量）。 * 由于JSON标准说明书上面没有提到注释是否是合法的组成，所以这是一个非标准的特性；尽管如此，这个特性还是被广泛地使用。 * 注意：该属性默认是false，因此必须显式允许，即通过JsonParser.Feature.ALLOW_COMMENTS 配置为true。 */ AllowComment, /** * 这个特性决定parser是否将允许使用非双引号属性名字， （这种形式在Javascript中被允许，但是JSON标准说明书中没有）。 * 注意：由于JSON标准上需要为属性名称使用双引号，所以这也是一个非标准特性，默认是false的。 * 同样，需要设置JsonParser.Feature.ALLOW_UNQUOTED_FIELD_NAMES为true，打开该特性。 */ AllowUnQuotedFieldNames, /** * 该特性决定parser是否允许单引号来包住属性名称和字符串值。 * 注意：默认下，该属性也是关闭的。需要设置JsonParser.Feature.ALLOW_SINGLE_QUOTES为true */ AllowSingleQuotes, /** * 该特性决定JSON对象属性名称是否可以被String#intern 规范化表示。如果允许，则JSON所有的属性名将会 intern() ； * 如果不设置，则不会规范化，默认下，该属性是开放的。此外，必须设置CANONICALIZE_FIELD_NAMES为true * 关于intern方法作用：当调用 intern 方法时，如果池已经包含一个等于此 String 对象的字符串 （该对象由 equals(Object) 方法确定），则返回池中的字符串。 * 否则，将此 String 对象添加到池中， 并且返回此 String 对象的引用。 */ InternFieldNames, /** * 这个设置为true则遇到字符串符合ISO8601格式的日期时，会直接转换成日期类。 */ AllowISO8601DateFormat, /** * 允许多重逗号,如果设为true,则遇到多个逗号会直接跳过。 * {"a":1,,,"b":2} */ AllowArbitraryCommas, /** * 这个设置为true则用BigDecimal类来装载数字，否则用的是double； */ UseBigDecimal, /** * @since 1.1.2 * 忽略不匹配 */ IgnoreNotMatch, /** * @since 1.1.3 * 如果你用fastjson序列化的文本，输出的结果是按照fieldName排序输出的，parser时也能利用这个顺序进行优化读取。这种情况下，parser能够获得非常好的性能 */ SortFeidFastMatch, /** * @since 1.1.3 * 禁用ASM */ DisableASM, /** * @since 1.1.7 * 禁用循环引用检测 */ DisableCircularReferenceDetect, /** * @since 1.1.10 * 对于没有值的字符串属性设置为空串 */ InitStringFieldAsEmpty, /** * @since 1.1.35 * 支持数组to对象 */ SupportArrayToBean, /** * @since 1.2.3 * 属性保持原来的顺序 */ OrderedField, /** * @since 1.2.5 * 禁用特殊字符检查 */ DisableSpecialKeyDetect, /** * @since 1.2.9 * 使用对象数组 */ UseObjectArray; }
测试代码
目标JavaBean代码：
class User { //指定序列化字段顺序，字段名称 @JSONField(ordinal=4,name="ID") private Integer id; //指定序列化字段顺序，不参加序列化 @JSONField(ordinal=3,serialize=false) private String name; //指定序列化字段顺序，不参加反序列化 @JSONField(ordinal=2,deserialize=false) private Integer age; //指定序列化字段顺序，日期格式 @JSONField(ordinal=1,format="yyyy-MM-dd") private Date creattime; //指定序列化规则，字段为null的时候依然参加序列化 @JSONField(serialzeFeatures=SerializerFeature.WriteMapNullValue) private String phone; public Integer getId() {return id;} public Date getCreattime() {return creattime;} public void setId(Integer id) {this.id = id;} public void setCreattime(Date creattime) {this.creattime = creattime;} public String getName() {return name;} public void setName(String name) {this.name = name;} public Integer getAge() {return age;} public void setAge(Integer age) {this.age = age;} public String getPhone() {return phone;} public void setPhone(String phone) {this.phone = phone;} @Override public String toString() { return "id="+id+"; name="+name+"; age="+age+"; createtime="+creattime; } };
测试代码：
User user = new User(); user.setId(123456); user.setName("wangbo"); user.setAge(28); user.setCreattime(new Date()); String userStr = JSON.toJSONString(user); System.out.println(userStr); User user2 = JSON.parseObject(userStr, User.class); System.out.println(user2);
执行结果：
userStr
{"phone":null,"creattime":"2018-12-04","age":28,"ID":123456}
user2
id=123456; name=null; age=null; createtime=Tue Dec 04 00:00:00 CST 2018
可以看出：
第一步序列化的结果：按照指定字段顺序序列化的，id字段序列化为ID，name没有参加序列化，createtime按照指定格式序列化，phone为null，但是参与了序列化。
（FastJson默认的序列化规则是字段的值为null的时候，不参与序列化，serialzeFeatures=SerializerFeature.WriteMapNullValue可以在value的值为null的时候，依然会把它的值序列化出来。）
第二部反序列化结果：age没有参与反序列化。
JSONPath（项目中没有遇到过，看看就好）
FastJson 1.2.0之后的版本支持JSONPath。这是一个很强大的功能，可以在java框架中当作对象查询语言（OQL）来使用。
API
public class JSONPath { //求值，静态方法 public static Object eval(Object rootObject, String path); //计算size，Map非空元素个数，对象非空元素个数，Collection的Size，数组的长度。其他无法求值返回-1 public static int size(Object rootObject, String path); //是否包含，path中是否存在对象 public static boolean contains(Object rootObject, String path); //是否包含，path中是否存在指定值，如果是集合或者数组，在集合中查找value是否存在 public static boolean containsValue(Object rootObject, String path, Object value); //在数组或者集合中添加元素 public static void arrayAdd(Object rootObject, String path, Object... values); //修改制定路径的值，如果修改成功，返回true，否则返回false public static boolean set(Object rootObject, String path, Object value); }
语法
JSONPATH 描述
详见：https://www.cnblogs.com/wbxk/p/10064737.html
package com.wangbo.fastjson; import java.util.ArrayList; import java.util.Collection; import java.util.List; import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.alibaba.fastjson.JSONObject; import com.alibaba.fastjson.JSONPath; public class Test { public static void main(String[] args) { String jsonStr = "{\n" + " \"store\": {\n" + " \"bicycle\": {\n" + " \"color\": \"red\",\n" + " \"price\": 19.95\n" + " },\n" + " \"book\": [\n" + " {\n" + " \"author\": \"刘慈欣\",\n" + " \"price\": 8.95,\n" + " \"category\": \"科幻\",\n" + " \"title\": \"三体\"\n" + " },\n" + " {\n" + " \"author\": \"itguang\",\n" + " \"price\": 12.99,\n" + " \"category\": \"编程语言\",\n" + " \"title\": \"go语言实战\"\n" + " }\n" + " ]\n" + " }\n" + "}"; JSONObject jsonObject = JSON.parseObject(jsonStr); System.out.println(jsonObject.toString()); //得到所有的书 List<Book> books = (List<Book>) JSONPath.eval(jsonObject, "$.store.book"); System.out.println("books=" + books); //得到所有的书名 List<String> titles = (List<String>) JSONPath.eval(jsonObject, "$.store.book.title"); System.out.println("titles=" + titles); //第一本书title String title = (String) JSONPath.read(jsonStr, "$.store.book[0].title"); System.out.println("title=" + title); //price大于10元的book List<Book> list = (List<Book>) JSONPath.read(jsonStr, "$.store.book[price > 10]"); System.out.println("price大于10元的book="+ list); //price大于10元的title List<String> list2 =(List<String>) JSONPath.read(jsonStr, "$.store.book[price > 10].title"); System.out.println("price大于10元的title=" + list2); //category(类别)为科幻的book List<Book> list3 = (List<Book>) JSONPath.read(jsonStr,"$.store.book[category = '科幻']"); System.out.println("category(类别)为科幻的book=" + list3); //bicycle的所有属性值 Collection<String> values = (Collection<String>) JSONPath.eval(jsonObject, "$.store.bicycle.*"); System.out.println("bicycle的所有属性值={}" + values); //bicycle的color和price属性值 List<String> read =(List<String>) JSONPath.read(jsonStr, "$.store.bicycle['color','price']"); System.out.println("bicycle的color和price属性值=" + read); } }
运行结果
{"store":{"bicycle":{"color":"red","price":19.95},"book":[{"author":"刘慈欣","price":8.95,"category":"科幻","title":"三体"},{"author":"itguang","price":12.99,"category":"编程语言","title":"go语言实战"}]}}
books=[{"author":"刘慈欣","price":8.95,"category":"科幻","title":"三体"},{"author":"itguang","price":12.99,"category":"编程语言","title":"go语言实战"}]
titles=["三体","go语言实战"]
title=三体
price大于10元的book=[{"author":"itguang","price":12.99,"category":"编程语言","title":"go语言实战"}]
price大于10元的title=["go语言实战"]
category(类别)为科幻的book=[{"author":"刘慈欣","price":8.95,"category":"科幻","title":"三体"}]
bicycle的所有属性值={}[red, 19.95]
bicycle的color和price属性值=[red, 19.95]
代码举例
```java public class Test { public static void main(String[] args) { array2Json(); list2Json(); map2Json(); set2Json(); container2Json(); } /** * Array to JSON */ public static void array2Json(){ System.out.println("***************array2Json***************"); // 数组序列化 Integer[] array = new Integer[]{1,2,3,4}; String json = JSON.toJSONString(array); System.out.println("序列化 Array<Integer> to JSON：" + json); /******************************/ String[] array2 = new String[]{"a","b","c","d"}; String json2 = JSON.toJSONString(array2); System.out.println("序列化 Array<String> to JSON：" + json2); } /** * List to JSON */ public static void list2Json(){ System.out.println("***************list2Json***************"); // List序列化 List<String> list = new ArrayList<String>(); list.add("ASD14120913"); list.add("ASD14120914"); list.add("ASD14120915"); list.add("ASD14120916"); String json = JSON.toJSONString(list); System.out.println("序列化 List to JSON: " + json); // List反序列化 list = (List)JSON.parseObject(json,List.class); System.out.println("反序列化 List内容:" + list); } /** * Set to JSON */ public static void set2Json(){ System.out.println("***************set2Json***************"); // List序列化 Set<String> set = new HashSet<String>(); set.add("a"); set.add("b"); set.add("c"); set.add("d"); String json = JSON.toJSONString(set); System.out.println("序列化 Set to JSON: " + json); // Set反序列化 set = (Set)JSON.parseObject(json,Set.class); System.out.println("反序列化 Set内容: "); System.out.println(set); } /** * Map to JSON */ public static void map2Json(){ System.out.println("***************map2Json***************"); Map<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>(); map.put(1,"a"); map.put(2,"b"); map.put(3,"c"); map.put(4,"d"); String json = JSON.toJSONString(map); System.out.println("序列化Map<Integer,String>: " + json); // Map反序列化 map = (Map)JSON.parseObject(json, Map.class); System.out.println("反序列化 Map内容: "); System.out.println(map); } /** * Container to JSON */ public static void container2Json(){ System.out.println("***************container2Json***************"); List<String> list = new ArrayList<String>(); list.add("a"); list.add("b"); list.add("c"); list.add("d"); Set<String> set = new HashSet<String>(); set.add("A"); set.add("B"); set.add("C"); set.add("D"); Map<String,Object> map = new HashMap<String,Object>(); map.put("one", list); map.put("two", set); String jsonString = JSON.toJSONString(map); System.out.println("Container to JSON:"); System.out.println(jsonString); map = JSON.parseObject(jsonString, Map.class); System.out.println("JSON to Container:"); System.out.println(map); } }
输出结果如下:
***************array2Json*************** 序列化 Array<Integer> to JSON：[1,2,3,4] 序列化 Array<String> to JSON：["a","b","c","d"] ***************list2Json*************** 序列化 List to JSON: ["ASD14120913","ASD14120914","ASD14120915","ASD14120916"] 反序列化 List内容:[ASD14120913, ASD14120914, ASD14120915, ASD14120916] ***************map2Json*************** 序列化Map<Integer,String>: {1:"a",2:"b",3:"c",4:"d"} 反序列化 Map内容: {1=a, 2=b, 3=c, 4=d} ***************set2Json*************** 序列化 Set to JSON: ["a","b","c","d"] 反序列化 Set内容: [a, b, c, d] ***************container2Json*************** Container to JSON: {"one":["a","b","c","d"],"two":["A","B","C","D"]} JSON to Container: {one=["a","b","c","d"], two=["A","B","C","D"]}
参考链接: https://blog.csdn.net/qq_43215592/article/details/122057014
