Java嵌入腳本怎么快速解析多層 json，相信很多沒有經驗的人對此束手無策，為此本文總結了問題出現的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。
關于Json處理的開源包有很多，比如json-lib、jackson、Gson、Fastjson。Gson是谷歌做的，功能強大；Fastjson是阿里巴巴做的，性能較快。具體用哪個，你開心就好。
Json解析出來一般都是為了再次計算，常見的這些開源包大多都對Json的讀取與解析提供了豐富的接口，但是接下來如何把多層Json數據經過篩選、進行深入計算并展開成二維數據，供給其它服務使用，仍然需要復雜硬編碼，一般還需要借助關系數據庫(創建臨時表，解析入庫，再使用SQL對其二次運算等)，這些步驟搞起來，就需要開發人員去頭疼了。
比如要處理這么個場景：訂單信息的Json數據分為兩層: 第一層是國家和地區，第二層是明細數據?，F在想要查詢出中國華北地區2013年的訂單。
部分源數據如下：
[{"COUNTRY":"China","AREA":"Northeast China","ORDERS":[ {"ORDER_ID":10252,"CUSTOMER_ID":"SUPRD","EMPLOYEE_ID":4, …}, {"ORDER_ID":10318,"CUSTOMER_ID":"ISLAT","EMPLOYEE_ID":8, …}, …]}, {"COUNTRY":"China","AREA":"East China","ORDERS":[ {"ORDER_ID":10249,"CUSTOMER_ID":"TOMSP","EMPLOYEE_ID":6, …}, {"ORDER_ID":10251,"CUSTOMER_ID":"VICTE","EMPLOYEE_ID":3, …}, …]}, …] |
期望Json結構化并過濾后的效果：
COUNTRY | AREA | ORDER_ID | CUSTOMER_ID | EMPLOYEE_ID | ORDER_DATE |
China | North China | 10402 | ERNSH | 8 | 2013-01-02 |
China | North China | 10403 | ERNSH | 4 | 2013-01-03 |
China | North China | 10404 | MAGAA | 2 | 2013-01-03 |
China | North China | 10407 | OTTIK | 2 | 2013-01-07 |
Java解析的部分代碼大概要寫成這樣：
... JSONObject jsonObject = JSONObject.fromObject(orderstr); JSONArray jsonArray = jsonObject.getJSONArray("COUNTRY"); ... JSONArray twos = jsonArray.getJSONArray("ORDERS"); JSONObject two = null; List<Map<String, String>> list = new ArrayList<Map<String, String>>(); for (int i = 0; i < twos.size(); i++) { two = twos.getJSONObject(i); Map<String, String> map = new HashMap<String, String>(); ... list.add(map); } ... |
如果有了集算器，Json解析就會簡單很多，它不僅把Json類庫做了二次封裝，實現同樣的算法只需更少的代碼，且精心設計了一套集合運算領域的函數庫，以應對結構化后的各類運算，不再需要安裝配置第三方數據庫軟件。比如上面從解析到過濾，只需4行就搞定了：
A | |
1 | =json(file("orders.json").read()) |
2 | =A1.select(COUNTRY=="China" && AREA.contain("North China")) |
3 | =A2.news(ORDERS;COUNTRY,AREA,${B1.ORDERS.fname().concat@c()}) |
4 | =A3.select(year(ORDER_DATE)==2013) |
看完上述內容，你們掌握Java嵌入腳本怎么快速解析多層 json的方法了嗎？如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！
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