常用json格式
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"}
}
介绍
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。
Maven依赖
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>fastjson</artifactId>
<version>1.2.54</version>
</dependency>
基本使用
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
过滤属性
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"]}