Jackson:GitHub上star数最多的JSON解析库
在当今的编程世界里,JSON 已经成为将信息从客户端传输到服务器端的首选协议,可以好不夸张的说,XML 就是那个被拍死在沙滩上的前浪。
很不幸的是,JDK 没有 JSON 库,不知道为什么不搞一下。Log4j 的时候,为了竞争,还推出了 java.util.logging,虽然最后也没多少人用。
Java 之所以牛逼,很大的功劳在于它的生态非常完备,JDK 没有 JSON 库,第三方类库有啊,还挺不错,比如说本篇的猪脚——Jackson,GitHub 上标星 6.1k,Spring Boot 的默认 JSON 解析器。
怎么证明这一点呢?
当我们通过 starter 新建一个 Spring Boot 的 Web 项目后,就可以在 Maven 的依赖项中看到 Jackson 的身影。
Jackson 有很多优点:
- 解析大文件的速度比较快;
- 运行时占用的内存比较少,性能更佳;
- API 很灵活,容易进行扩展和定制。
Jackson 的核心模块由三部分组成:
- jackson-core,核心包,提供基于“流模式”解析的相关 API,包括 JsonPaser 和 JsonGenerator。
- jackson-annotations,注解包,提供标准的注解功能;
- jackson-databind ,数据绑定包,提供基于“对象绑定”解析的相关 API ( ObjectMapper ) 和基于“树模型”解析的相关 API (JsonNode)。
01、引入 Jackson 依赖
要想使用 Jackson,需要在 pom.xml 文件中添加 Jackson 的依赖。
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
<artifactId>jackson-databind</artifactId>
<version>2.10.1</version>
</dependency>
jackson-databind 依赖于 jackson-core 和 jackson-annotations,所以添加完 jackson-databind 之后,Maven 会自动将 jackson-core 和 jackson-annotations 引入到项目当中。
Maven 之所以讨人喜欢的一点就在这,能偷偷摸摸地帮我们把该做的做了。
02、使用 ObjectMapper
Jackson 最常用的 API 就是基于”对象绑定” 的 ObjectMapper,它通过 writeValue 的系列方法将 Java 对象序列化为 JSON,并且可以存储成不同的格式。
writeValueAsString(Object value)
方法,将对象存储成字符串writeValueAsBytes(Object value)
方法,将对象存储成字节数组writeValue(File resultFile, Object value)
方法,将对象存储成文件
来看一下存储成字符串的代码示例:
import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
/**
* 微信搜索「沉默王二」,回复 Java
*
* @author 沉默王二
* @date 2020/11/26
*/
public class Demo {
public static void main(String[] args) throws JsonProcessingException {
Writer wanger = new Writer("沉默王二", 18);
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
String jsonString = mapper.writerWithDefaultPrettyPrinter()
.writeValueAsString(wanger);
System.out.println(jsonString);
}
}
class Writer {
private String name;
private int age;
public Writer(String name, int age) {
this.name = name;
this.age = age;
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public int getAge() {
return age;
}
public void setAge(int age) {
this.age = age;
}
}
程序输出结果如下所示:
{
"name" : "沉默王二",
"age" : 18
}
不是所有的字段都支持序列化和反序列化,需要符合以下规则:
- 如果字段的修饰符是 public,则该字段可序列化和反序列化(不是标准写法)。
- 如果字段的修饰符不是 public,但是它的 getter 方法和 setter 方法是 public,则该字段可序列化和反序列化。getter 方法用于序列化,setter 方法用于反序列化。
- 如果字段只有 public 的 setter 方法,而无 public 的 getter 方 法,则该字段只能用于反序列化。
如果想更改默认的序列化和反序列化规则,需要调用 ObjectMapper 的 setVisibility()
方法。否则将会抛出 InvalidDefinitionException 异常。
ObjectMapper 通过 readValue 的系列方法从不同的数据源将 JSON 反序列化为 Java 对象。
readValue(String content, Class<T> valueType)
方法,将字符串反序列化为 Java 对象readValue(byte[] src, Class<T> valueType)
方法,将字节数组反序列化为 Java 对象readValue(File src, Class<T> valueType)
方法,将文件反序列化为 Java 对象
来看一下将字符串反序列化为 Java 对象的代码示例:
import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
/**
* 微信搜索「沉默王二」,回复 Java
*
* @author 沉默王二
* @date 2020/11/26
*/
public class Demo {
public static void main(String[] args) throws JsonProcessingException {
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
String jsonString = "{\n" +
" \"name\" : \"沉默王二\",\n" +
" \"age\" : 18\n" +
"}";
Writer deserializedWriter = mapper.readValue(jsonString, Writer.class);
System.out.println(deserializedWriter);
}
}
class Writer{
private String name;
private int age;
// getter/setter
@Override
public String toString() {
return "Writer{" +
"name='" + name + '\'' +
", age=" + age +
'}';
}
}
程序输出结果如下所示:
Writer{name='沉默王二', age=18}
PS:如果反序列化的对象有带参的构造方法,它必须有一个空的默认构造方法,否则将会抛出 InvalidDefinitionException
一行。
Exception in thread "main" com.fasterxml.jackson.databind.exc.InvalidDefinitionException: Cannot construct instance of `com.itwanger.jackson.Writer` (no Creators, like default construct, exist): cannot deserialize from Object value (no delegate- or property-based Creator)
at [Source: (String)"{
"name" : "沉默王二",
"age" : 18
}"; line: 2, column: 3]
at com.fasterxml.jackson.databind.exc.InvalidDefinitionException.from(InvalidDefinitionException.java:67)
at com.fasterxml.jackson.databind.DeserializationContext.reportBadDefinition(DeserializationContext.java:1589)
at com.fasterxml.jackson.databind.DeserializationContext.handleMissingInstantiator(DeserializationContext.java:1055)
at com.fasterxml.jackson.databind.deser.BeanDeserializerBase.deserializeFromObjectUsingNonDefault(BeanDeserializerBase.java:1297)
at com.fasterxml.jackson.databind.deser.BeanDeserializer.deserializeFromObject(BeanDeserializer.java:326)
at com.fasterxml.jackson.databind.deser.BeanDeserializer.deserialize(BeanDeserializer.java:159)
at com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper._readMapAndClose(ObjectMapper.java:4202)
at com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper.readValue(ObjectMapper.java:3205)
at com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper.readValue(ObjectMapper.java:3173)
at com.itwanger.jackson.Demo.main(Demo.java:19)
Jackson 最常用的 API 就是基于”对象绑定” 的 ObjectMapper,
ObjectMapper 也可以将 JSON 解析为基于“树模型”的 JsonNode 对象,来看下面的示例。
import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;
import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
/**
* 微信搜索「沉默王二」,回复 Java
*
* @author 沉默王二
* @date 2020/11/26
*/
public class JsonNodeDemo {
public static void main(String[] args) throws JsonProcessingException {
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
String json = "{ \"name\" : \"沉默王二\", \"age\" : 18 }";
JsonNode jsonNode = mapper.readTree(json);
String name = jsonNode.get("name").asText();
System.out.println(name); // 沉默王二
}
}
借助 TypeReference 可以将 JSON 字符串数组转成泛型 List,来看下面的示例:
import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;
import com.fasterxml.jackson.core.type.TypeReference;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import java.util.List;
/**
* 微信搜索「沉默王二」,回复 Java
*
* @author 沉默王二
* @date 2020/11/26
*/
public class TypeReferenceDemo {
public static void main(String[] args) throws JsonProcessingException {
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
String json = "[{ \"name\" : \"沉默王三\", \"age\" : 18 }, { \"name\" : \"沉默王二\", \"age\" : 19 }]";
List<Author> listAuthor = mapper.readValue(json, new TypeReference<List<Author>>(){});
System.out.println(listAuthor);
}
}
class Author{
private String name;
private int age;
// getter/setter
// toString
}
03、更高级的配置
Jackson 之所以牛掰的一个很重要的因素是可以实现高度灵活的自定义配置。
在实际的应用场景中,JSON 中常常会有一些 Java 对象中没有的字段,这时候,如果直接解析的话,会抛出 UnrecognizedPropertyException 异常。
下面是一串 JSON 字符串:
String jsonString = "{\n" +
" \"name\" : \"沉默王二\",\n" +
" \"age\" : 18\n" +
" \"sex\" : \"男\",\n" +
"}";
但 Java 对象 Writer 中没有定义 sex 字段:
class Writer{
private String name;
private int age;
// getter/setter
}
我们来尝试解析一下:
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
Writer deserializedWriter = mapper.readValue(jsonString, Writer.class);
不出意外,抛出异常了,sex 无法识别。
Exception in thread "main" com.fasterxml.jackson.databind.exc.UnrecognizedPropertyException: Unrecognized field "sex" (class com.itwanger.jackson.Writer), not marked as ignorable (2 known properties: "name", "age"])
at [Source: (String)"{
"name" : "沉默王二",
"age" : 18,
"sex" : "男"
}"; line: 4, column: 12] (through reference chain: com.itwanger.jackson.Writer["sex"])
怎么办呢?可以通过 configure()
方法忽略掉这些“无法识别”的字段。
mapper.configure(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES, false);
除此之外,还有其他一些有用的配置信息,来了解一下:
// 在序列化时忽略值为 null 的属性
mapper.setSerializationInclusion(JsonInclude.Include.NON_NULL);
// 忽略值为默认值的属性
mapper.setDefaultPropertyInclusion(JsonInclude.Include.NON_DEFAULT);
04、处理日期格式
对于日期类型的字段,比如说 java.util.Date,如果不指定格式,序列化后将显示为 long 类型的数据,这种默认格式的可读性很差。
{
"age" : 18,
"birthday" : 1606358621209
}
怎么办呢?
第一种方案,在 getter 上使用 @JsonFormat
注解。
private Date birthday;
// GMT+8 是指格林尼治的标准时间,在加上八个小时表示你现在所在时区的时间
@JsonFormat(timezone = "GMT+8", pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")
public Date getBirthday() {
return birthday;
}
public void setBirthday(Date birthday) {
this.birthday = birthday;
}
再来看一下结果:
{
"age" : 18,
"birthday" : "2020-11-26 03:02:30"
}
具体代码如下所示:
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
Writer wanger = new Writer("沉默王二", 18);
wanger.setBirthday(new Date());
String jsonString = mapper.writerWithDefaultPrettyPrinter()
.writeValueAsString(wanger);
System.out.println(jsonString);
第二种方案,调用 ObjectMapper 的 setDateFormat()
方法。
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
mapper.setDateFormat(StdDateFormat.getDateTimeInstance());
Writer wanger = new Writer("沉默王二", 18);
wanger.setBirthday(new Date());
String jsonString = mapper.writerWithDefaultPrettyPrinter()
.writeValueAsString(wanger);
System.out.println(jsonString);
输出结果如下所示:
{
"name" : "沉默王二",
"age" : 18,
"birthday" : "2020年11月26日 上午11:09:51"
}
05、字段过滤
在将 Java 对象序列化为 JSON 时,可能有些字段需要过滤,不显示在 JSON 中,Jackson 有一种比较简单的实现方式。
@JsonIgnore 用于过滤单个字段。
@JsonIgnore
public String getName() {
return name;
}
@JsonIgnoreProperties 用于过滤多个字段。
@JsonIgnoreProperties(value = { "age","birthday" })
class Writer{
private String name;
private int age;
private Date birthday;
}
06、自定义序列化和反序列化
当 Jackson 默认序列化和反序列化不能满足实际的开发需要时,可以自定义新的序列化和反序列化类。
自定义的序列化类需要继承 StdSerializer,同时重写 serialize()
方法,利用 JsonGenerator 生成 JSON,示例如下:
/**
* 微信搜索「沉默王二」,回复 Java
*
* @author 沉默王二
* @date 2020/11/26
*/
public class CustomSerializer extends StdSerializer<Man> {
protected CustomSerializer(Class<Man> t) {
super(t);
}
public CustomSerializer() {
this(null);
}
@Override
public void serialize(Man value, JsonGenerator gen, SerializerProvider provider) throws IOException {
gen.writeStartObject();
gen.writeStringField("name", value.getName());
gen.writeEndObject();
}
}
class Man{
private int age;
private String name;
public Man(int age, String name) {
this.age = age;
this.name = name;
}
public int getAge() {
return age;
}
public void setAge(int age) {
this.age = age;
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
}
定义好自定义序列化类后,要想在程序中调用它们,需要将其注册到 ObjectMapper 的 Module 中,示例如下所示:
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
SimpleModule module =
new SimpleModule("CustomSerializer", new Version(1, 0, 0, null, null, null));
module.addSerializer(Man.class, new CustomSerializer());
mapper.registerModule(module);
Man man = new Man( 18,"沉默王二");
String json = mapper.writeValueAsString(man);
System.out.println(json);
程序输出结果如下所示:
{"name":"沉默王二"}
自定义序列化类 CustomSerializer 中没有添加 age 字段,所以只输出了 name 字段。
再来看一下自定义的反序列化类,继承 StdDeserializer,同时重写 deserialize()
方法,利用 JsonGenerator 读取 JSON,示例如下:
public class CustomDeserializer extends StdDeserializer<Woman> {
protected CustomDeserializer(Class<?> vc) {
super(vc);
}
public CustomDeserializer() {
this(null);
}
@Override
public Woman deserialize(JsonParser p, DeserializationContext ctxt) throws IOException, JsonProcessingException {
JsonNode node = p.getCodec().readTree(p);
Woman woman = new Woman();
int age = (Integer) ((IntNode) node.get("age")).numberValue();
String name = node.get("name").asText();
woman.setAge(age);
woman.setName(name);
return woman;
}
}
class Woman{
private int age;
private String name;
public Woman() {
}
// getter/setter
@Override
public String toString() {
return "Woman{" +
"age=" + age +
", name='" + name + '\'' +
'}';
}
}
通过 JsonNode 把 JSON 读取到一个树形结构中,然后通过 JsonNode 的 get 方法将对应字段读取出来,然后生成新的 Java 对象,并返回。
定义好自定义反序列化类后,要想在程序中调用它们,同样需要将其注册到 ObjectMapper 的 Module 中,示例如下所示:
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
SimpleModule module =
new SimpleModule("CustomDeserializer", new Version(1, 0, 0, null, null, null));
module.addDeserializer(Woman.class, new CustomDeserializer());
mapper.registerModule(module);
String json = "{ \"name\" : \"三妹\", \"age\" : 18 }";
Woman woman = mapper.readValue(json, Woman.class);
System.out.println(woman);
程序输出结果如下所示:
Woman{age=18, name='三妹'}
07、结语
哎呀,好像不错哦,Jackson 绝对配得上“最牛掰”这三个字,虽然有点虚。如果只想简单的序列化和反序列化,使用 ObjectMapper 的 write 和 read 方法即可。
如果还想更进一步的话,就需要对 ObjectMapper 进行一些自定义配置,或者加一些注解,以及直接自定义序列化和反序列化类,更贴近一些 Java 对象。
需要注意的是,对日期格式的字段要多加小心,尽量不要使用默认配置,可读性很差。
好了,通过这篇文章的系统化介绍,相信你已经完全摸透 Jackson 了,我们下篇文章见。