前面我们讨论了XML这种数据格式。XML的特点是功能全面,但标签繁琐,格式复杂。在Web上使用XML现在越来越少,取而代之的是JSON这种数据结构。
JSON是JavaScript Object Notation的缩写,它去除了所有JavaScript执行代码,只保留JavaScript的对象格式。一个典型的JSON如下:
{
"id": 1,
"name": "Java核心技术",
"author": {
"firstName": "Abc",
"lastName": "Xyz"
},
"isbn": "1234567",
"tags": ["Java", "Network"]
}JSON作为数据传输的格式,有几个显著的优点:
JSON只允许使用UTF-8编码,不存在编码问题;
JSON只允许使用双引号作为key,特殊字符用
\转义,格式简单;浏览器内置JSON支持,如果把数据用JSON发送给浏览器,可以用JavaScript直接处理。
因此,JSON适合表示层次结构,因为它格式简单,仅支持以下几种数据类型:
键值对:
{"key": value}数组:
[1, 2, 3]字符串:
"abc"数值(整数和浮点数):
12.34布尔值:
true或false空值:
null
浏览器直接支持使用JavaScript对JSON进行读写:
// JSON string to JavaScript object:jsObj = JSON.parse(jsonStr);// JavaScript object to JSON string:jsonStr = JSON.stringify(jsObj);
所以,开发Web应用的时候,使用JSON作为数据传输,在浏览器端非常方便。因为JSON天生适合JavaScript处理,所以,绝大多数REST API都选择JSON作为数据传输格式。
现在问题来了:使用Java如何对JSON进行读写?
在Java中,针对JSON也有标准的JSR 353 API,但是我们在前面讲XML的时候发现,如果能直接在XML和JavaBean之间互相转换是最好的。类似的,如果能直接在JSON和JavaBean之间转换,那么用起来就简单多了。
常用的用于解析JSON的第三方库有:
Jackson
Gson
Fastjson
...
注意到上一节提到的那个可以解析XML的浓眉大眼的Jackson也可以解析JSON!因此我们只需要引入以下Maven依赖:
<dependency> <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId> <artifactId>jackson-databind</artifactId> <version>2.10.0</version></dependency>
就可以使用下面的代码解析一个JSON文件:
InputStream input = Main.class.getResourceAsStream("/book.json");ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();// 反序列化时忽略不存在的JavaBean属性:mapper.configure(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES, false);Book book = mapper.readValue(input, Book.class);核心代码是创建一个ObjectMapper对象。关闭DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES功能使得解析时如果JavaBean不存在该属性时解析不会报错。
把JSON解析为JavaBean的过程称为反序列化。如果把JavaBean变为JSON,那就是序列化。要实现JavaBean到JSON的序列化,只需要一行代码:
String json = mapper.writeValueAsString(book);
要把JSON的某些值解析为特定的Java对象,例如LocalDate,也是完全可以的。例如:
{
"name": "Java核心技术",
"pubDate": "2016-09-01"}要解析为:
public class Book {
public String name; public LocalDate pubDate;
}只需要引入标准的JSR 310关于JavaTime的数据格式定义:
<dependency> <groupId>com.fasterxml.jackson.datatype</groupId> <artifactId>jackson-datatype-jsr310</artifactId> <version>2.10.0</version></dependency>
然后,在创建ObjectMapper时,注册一个新的JavaTimeModule:
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper().registerModule(new JavaTimeModule());
有些时候,内置的解析规则和扩展的解析规则如果都不满足我们的需求,还可以自定义解析。
举个例子,假设Book类的isbn是一个BigInteger:
public class Book {
public String name; public BigInteger isbn;
}但JSON数据并不是标准的整形格式:
{
"name": "Java核心技术",
"isbn": "978-7-111-54742-6"}直接解析,肯定报错。这时,我们需要自定义一个IsbnDeserializer,用于解析含有非数字的字符串: