`
dcaoyuan
  • 浏览: 306387 次
社区版块
存档分类
最新评论

Parse JSON to xmerl Compitable XML Tree via A Simple XML State Machine

阅读更多

Updated Aug 5: rewrote json_parser.erl base on tonyg's RFC4627 implementation, fixed some bugs.

In my previous blog: A Simple XML State Machine Accepting SAX Events to Build xmerl Compitable XML Tree: icalendar demo, I wrote a simple state machine to parse icalendar to xmerl compitable XML tree. This time, I'll use this state machine to parse a JSON expression to xmerl compitable XML tree, the work is fairly simple:

-module(json_parser).

-define(stateMachine, fun xml_sm:state/2).

-export([parse/1]).

-export([test/0]).


parse(Bin) when is_binary(Bin) ->
    parse(binary_to_list(Bin));
parse(Text) ->
    States1 = ?stateMachine({startDocument}, undefined),
    States2 = parse_value(skip_ws(Text), States1),
    States3 = ?stateMachine({endDocument}, States2).


parse_value([], States) -> States;
parse_value([H|T], States) when H == $"; H == $' -> 
    {Rest, Value} = parse_string(T, [], H),
    States1 = ?stateMachine({characters, Value}, States),
    {Rest, States1};
parse_value([${|T], States) -> 
    States1 = ?stateMachine({startElement, [], obj, [], []}, States),
    parse_object(skip_ws(T), States1);
parse_value([$[|T], States) -> 
    parse_array(skip_ws(T), States);
parse_value(Chars, States) -> 
    {Rest, Value} = parse_number(skip_ws(Chars), []),
    States1 = ?stateMachine({characters, Value}, States),
    {Rest, States1}.

parse_object([$}|T], States) ->
    States1 = ?stateMachine({endElement, [], obj, []}, States),
    case skip_ws(T) of
        []     -> States1;  %% final result
        Chars  -> {Chars, States1}
    end;
parse_object([$,|T], States) ->
    parse_object(skip_ws(T), States);
parse_object([H|T], States) when H == $"; H == $' -> 
    {Rest, Name} = parse_string(skip_ws(T), [], H),
    States1 = ?stateMachine({startElement, [], list_to_atom(Name), [], []}, States),
    [$:|Rest1] = skip_ws(Rest),
    {Rest2, States2} = parse_value(skip_ws(Rest1), States1),
    States3 = ?stateMachine({endElement, [], undefined, []}, States2),
    parse_object(skip_ws(Rest2), States3).

parse_array([$]|T], States) ->
    {T, States};
parse_array([$,|T], States) ->
    parse_array(skip_ws(T), States);
parse_array(Chars, States) ->
    {Rest, States1} = parse_value(Chars, States),
    parse_array(skip_ws(Rest), States1).

parse_string([H|T], Acc, Quote) when H == Quote ->
    {T, lists:reverse(Acc)};
parse_string([H|T], Acc, Quote) ->
    parse_string(T, [H|Acc], Quote).

parse_number([H|T], Acc) when H == $,; H == $}; H == $] ->
    {[H|T], lists:reverse(Acc)};
parse_number([H|T], Acc) ->
    parse_number(T, [H|Acc]).


skip_ws([H|T]) when H =< 32 ->
    skip_ws(T);
skip_ws(Chars) ->
    Chars.



test() ->
    Text = "
{'businesses': [{'address1': '650 Mission Street',
                 'address2': '',
                 'avg_rating': 4.5,
                 'categories': [{'category_filter': 'localflavor',
                                 'name': 'Local Flavor',
                                 'search_url': 'http://lightpole.net/search'}],
                 'city': 'San Francisco',
                 'distance': 0.085253790020942688,
                 'id': '4kMBvIEWPxWkWKFN__8SxQ',
                 'latitude': 37.787185668945298,
                 'longitude': -122.40093994140599},
                {'address1': '25 Maiden Lane',
                 'address2': '',
                 'avg_rating': 5.0,
                 'categories': [{'category_filter': 'localflavor',
                                 'name': 'Local Flavor',
                                 'search_url': 'http://lightpole.net/search'}],
                 'city': 'San Francisco',
                 'distance': 0.23186808824539185,
                 'id': 'O1zPF_b7RyEY_NNsizX7Yw',
                 'latitude': 37.788387,
                 'longitude': -122.40401}]}
",
    {ok, Xml} = parse(Text),
    %io:fwrite(user, "Xml Tree: ~p~n", [Xml]),
    XmlText = lists:flatten(xmerl:export_simple([Xml], xmerl_xml)),
    io:fwrite(user, "Parsed: ~n~p~n", [XmlText]),
    Latitude1 = xmerl_xpath:string("/obj/businesses/obj[1]/latitude/text()", Xml),
    io:format(user, "Latitude1: ~p~n", [Latitude1]).

The result will be something like:

<?xml version=\"1.0\"?>
<obj>
  <businesses>
    <obj>
      <address1>650 Mission Street</address1>
      <address2></address2>
      <avg_rating>4.5</avg_rating>
      <categories>
        <obj>
          <category_filter>localflavor</category_filter>
          <name>Local Flavor</name>
          <search_url>http://lightpole.net/search</search_url>
        </obj>
      </categories>
      <city>San Francisco</city>
      <distance>0.085253790020942688</distance>
      <id>4kMBvIEWPxWkWKFN__8SxQ</id>
      <latitude>37.787185668945298</latitude>
      <longitude>-122.40093994140599</longitude>
    </obj>
    <obj>
      <address1>25 Maiden Lane</address1>
      <address2></address2>
      <avg_rating>5.0</avg_rating>
      <categories>
        <obj>
          <category_filter>localflavor</category_filter>
          <name>Local Flavor</name>
          <search_url>http://lightpole.net/search</search_url>
        </obj>
      </categories>
      <city>San Francisco</city>
      <distance>0.23186808824539185</distance>
      <id>O1zPF_b7RyEY_NNsizX7Yw</id>
      <latitude>37.788387</latitude>
      <longitude>-122.40401</longitude>
    </obj>
  </businesses>
</obj>

Now you fecth element by:

> [Latitude1] = xmerl_xpath:string("/obj/businesses/obj[1]/latitude/text()", Xml),
> Latitude1#xmlText.value.
"37.787185668945298"

Next time, I'll write a simple Erlang Data state machine, which will parse icalendar and json to simple Erlang Lists + Tuples.

The code of xml_sm.erl can be found in my previous blog.

分享到:
评论

相关推荐

    Parse JSON in TSQL

    Is it possible to parse JSON in TSQL? I dont mean to create a JSON string, i mean to parse a json string passed in as a parameter.数据库parseJSON 转表

    xml-to-json.rar_XML to JSON _jquery.xml2json.js_xml json_xml to

    在上述代码中,`$.parseXML()`函数用于将XML字符串解析为DOM对象,然后`$.xml2json()`函数将DOM对象转换为JSON对象。转换后的JSON对象可以直接在JavaScript环境中使用,如遍历、操作或发送到服务器。 值得注意的是...

    Xml2Json and Json2Xml

    XML(Extensible Markup Language)和JSON(JavaScript Object Notation)是两种常见的数据交换格式,广泛应用于Web服务和数据传输。XML是一种结构化语言,用于描述数据,而JSON更简洁,通常用于JavaScript应用程序...

    (C#)json to xml 解析转换源代码

    标题中的"(C#)json to xml 解析转换源代码"指出我们将探讨一个C#实现的JSON到XML的转换工具。这种转换通常涉及两个主要步骤:首先解析JSON字符串,然后将解析得到的数据结构转换成XML表示。 描述中提到的"用C#写的...

    ParseJson.txt

    大多数网上下载的SQL parseJson函数都存在Bug,我也是下载应用到公司系统开发后才发现,无奈系统已经正式使用,硬着头皮改Bug,至少改了两处Bug,修改不易,希望大家体谅一下.

    JSON2.JS JSON.JS JSON_PARSE.JS

    toJSONString method and a parseJSON method to Object.prototype. Use of this file is not recommended. json_parse.js: This file contains an alternative JSON parse function that uses recursive descent ...

    Jboss启动报Failed to parse WEB-INFweb.xml; - nested throwable错误

    Jboss启动报Failed to parse WEB-INF/web.xml; - nested throwable错误解决方案 在Jboss应用服务器中,启动报错Failed to parse WEB-INF/web.xml; - nested throwable是一种常见的错误,本文将对此错误进行深入分析...

    json报文与XML互转

    JSON(JavaScript Object Notation)和XML(eXtensible Markup Language)是两种广泛使用的数据交换格式,它们在web服务和应用程序之间传输数据时起到关键作用。本文将深入讲解如何在Java环境中将Java对象与JSON报文...

    jquery-xmlToJson.js

    总结来说,"jquery-xmlToJson.js"是一个用于XML到JSON转换的jQuery插件,它能够帮助开发者轻松地将XML数据转化为更适应JavaScript环境的JSON格式,提高数据处理的效率,并且兼容多种jQuery版本。在进行Web开发时,...

    C#写的Json与Xml互转支持.net framework2.0以上组件Newtonsoft.Json.dll

    在.NET开发环境中,数据交换和序列化经常是关键任务,其中JSON和XML是最常见的两种格式。本文将深入探讨如何在C#中使用Newtonsoft.Json.dll库进行JSON与XML之间的转换,特别关注对.NET Framework 2.0及以上版本的...

    Table2JSONTree_C#根据TABLE产生JSON树_jsontree2table_

    在描述中提到的"Table2JSONTree_C#根据TABLE产生JSON树_jsontree2table_"是一个关于将数据库中的表格数据转换为JavaScript Object Notation (JSON)树形结构的过程。这种转换在前端开发中非常常见,特别是在需要在...

    纯C语言XML解析xmlparse.c&xmlparse;.h

    《纯C语言XML解析——xmlparse.c&xmlparse.h》 XML(eXtensible Markup Language)是一种广泛应用的标记语言,常用于数据交换、配置文件和文档存储等场景。在IT行业中,尤其是在需要跨平台或者对性能有较高要求的...

    json与xml格式转换JS插件ObjTree和jkl-dumper

    JSON(JavaScript Object Notation)和XML(eXtensible Markup Language)是两种广泛使用的数据交换格式,它们在Web服务和应用程序之间传输数据时起到关键作用。JSON以其简洁、易读和高效而受到开发者喜爱,而XML则...

    C#json与Xml相互转换例子

    在.NET编程环境中,C#是一种常用的编程语言,而JSON(JavaScript Object Notation)和XML(eXtensible Markup Language)是两种广泛使用的数据交换格式。本文将深入探讨如何在C#中实现JSON与XML的相互转换,以满足...

    perl的xml::simple解析文件

    Perl中的XML::Simple模块是Perl社区广泛使用的XML解析器,尤其适合处理小型或结构简单的XML文档。这个模块的名称虽然包含“Simple”,但它实际上提供了一种简洁的接口,用于将XML数据转换为Perl数据结构,反之亦然。...

    XML与JSON文件代码例子

    在Python中,有`xml.etree.ElementTree`库处理XML,`json`模块处理JSON。 总结来说,XML和JSON是数据表示的两种重要方式,它们各有特点,适应不同的应用场景。TestXML文件中的内容可能是展示如何在代码中创建、解析...

    json与xml使用

    JSON(JavaScript Object Notation)和XML(eXtensible Markup Language)是两种广泛用于数据交换的格式,尤其在Web服务和移动应用开发中。本文将深入探讨这两种格式在安卓平台上的使用及其优缺点。 首先,让我们...

    IOS XML类型转JSON类型

    在iOS开发中,XML(Extensible Markup Language)和JSON(JavaScript Object Notation)是两种常见的数据交换格式。XML因其结构严谨、易于解析而被广泛应用于数据存储和传输,而JSON则以其简洁、易于读写的特点在...

    Sql Server Json解析

    sql server 2014 JSON解析到表函数 CREATE FUNCTION [dbo].[parseJSON]( @JSON NVARCHAR(MAX)) RETURNS @hierarchy TABLE ( element_id INT IDENTITY(1, 1) NOT NULL, ...

    Android中xml转json

    在Android开发中,XML(可扩展标记语言)和JSON(JavaScript Object Notation)都是常见的数据交换格式。XML因其结构化特性适用于复杂的文档存储,而JSON则以其轻量级、易于阅读和编写的特点广泛用于Web服务的数据...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics