alibaba fastjson 使用方法

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如果我们经常与服务器打交道，更新数据等等，那么json必然是个好的数据格式，但是有了json我们要解析它，使用原生的解析也可以，但是很不高效，所以这里介绍两种json数据解析的方式，一种是FastJSon ,这个是阿里巴巴出的，号称最快的解析速度。第二种使我们伟大的Google提供的Gson 来解析json，两个解析json都很方便，而且都很强大，在我使用中，基本上都满足了我的需求，下面简单就接受一下，我们的使用方法。

 

首先看 fastjson 的解析

首先解析一个实体类为json 格式。

 

Student student = new Student(0, "Aaron", 24);
    System.out.println(JSON.toJSONString(student));

 

 

 

输出结果为：{"age":24,"id":0,"name":"Aaron"}

 输出的json格式与我们的Student中定义的属性其实是不一致的，这个其实不影响我们生成以及后面的解析，因为他有严格的get和set方法定义。

 

更复杂一点的数据类型也可以很方便的使用JSON.toJsonString(Object o) 这个方法进行解析成json格式。

 

 

List<Student> students = new ArrayList<Student>();
    for(int i=0;i<5;i++) {
      Student stu = new Student(i, "Student" + i, 18 +i); 
      students.add(stu);
    }

 解析结果为：

 

 

[{"age":18,"id":0,"name":"Student0"},{"age":19,"id":1,"name":"Student1"},{"age":20,"id":2,"name":"Student2"},{"age":21,"id":3,"name":"Student3"},{"age":22,"id":4,"name":"Student4"}]

 

 

  我们来看看更复杂一点的结构。  我们将一个Teacher 列表来解析，一个Teacher对象中是包含Student 列表的这个也在我们常用的数据模型，下面看看代码：

 

List<Teacher> teaList = new ArrayList<Teacher>();
    long time = System.currentTimeMillis();
    for(int i=0;i<10;i++) {
      Teacher teacher = new Teacher(i, "Teacher " + i);
      List<Student> stus = new ArrayList<Student>();
      for(int j = 0 ;j<4;j++) {
        Student s = new Student(j, "Student" + j, 18 +j); 
        stus.add(s);
      }
      teacher.setStudents(stus);
      teaList.add(teacher);
    }
    String jsonTeach = JSON.toJSONString(teaList);
    System.out.println("fastjson = " + jsonTeach);

 结果为：

 

 

fastjson = [{"id":0,"name":"Teacher 0","students":[{"age":18,"id":0,"name":"Student0"},{"age":19,"id":1,"name":"Student1"}]},{"id":1,"name":"Teacher 1","students":[{"age":18,"id":0,"name":"Student0"},{"age":19,"id":1,"name":"Student1"}]},{"id":2,"name":"Teacher 2","students":[{"age":18,"id":0,"name":"Student0"},{"age":19,"id":1,"name":"Student1"}]},{"id":3,"name":"Teacher 3","students":[{"age":18,"id":0,"name":"Student0"},{"age":19,"id":1,"name":"Student1"}]}]

 还是一个简单的函数而已，就能办到。

 

 

这个还有toJSONString 重载的方法，有很多，在给一个就是可以按照标准的json 格式输出，上面的输出都不规范，我们来看看，

 

Student student = new Student(0, "Aaron", 24);
    System.out.println(JSON.toJSONString(student,true));
输出为：
{
"age":24,
"id":0,
"name":"Aaron"
}

 如果我们想要将实体类中的某个字段或某几个不进行解析呢？那么我们可以使用transient 关键字，来标记它为不需要的，在fastjson中还提供了一种便捷的方法来自定义我们需要序列化的字段，

 

 

SimplePropertyPreFilter filter = new SimplePropertyPreFilter(实体类.class, "字段1","字段2"); 字段为我们需要序列化的字段，如果实体类中没有改字段则不解析放弃该字段而不会报错。

SimplePropertyPreFilter filter = new SimplePropertyPreFilter(Student.class, "id","age");
    String jsonStu =JSON.toJSONString(students,filter);

 这样就只会序列化 id和age 的字段。

下面进行fastjson 的反序列化，这个也是很常用的功能，

还是拿最简单的来进行示范，

 

Student student = new Student(0, "Aaron", 24);
    String str = JSON.toJSONString(student,true);
    System.out.println(JSON.parseObject(str,Student.class));

 

反序列化主要使用的是JSON.parseObject(str,class); 它就能把我们的str 转化为class 类型的对象，当然还有更复杂的对象，比如：

List<Student> students = new ArrayList<Student>();
    for(int i=0;i<5;i++) {
      Student stu = new Student(i, "Student" + i, 18 +i); 
      students.add(stu);
    }
    // 过滤哪些属性需要转换
//		SimplePropertyPreFilter filter = new SimplePropertyPreFilter(Student.class, "id","age");
//		String jsonStu =JSON.toJSONString(students,filter);
    String jsonStu =JSON.toJSONString(students);
    System.out.println(jsonStu);
    
    List<Student> stu =JSON.parseObject(jsonStu, new TypeReference<List<Student>>(){});
    for(int i=0;i<stu.size();i++) 
    {
      System.out.println(stu.get(i));
    }

 前面 就是添加数据，然后在后面解析为json格式，然后在转化为类的对象，这里转为List<Student> 对象，主要用到

new TypeReference<数据返回类型> (){}，我们使用的就是new TypeReference<List<Student>>(){} 返回的结果就是 List<Student> 也不需要强制转化，我们看看上面输出的结果为:

Student [id=0, name=Student0, age=18]
Student [id=1, name=Student1, age=19]
Student [id=2, name=Student2, age=20]
Student [id=3, name=Student3, age=21]
Student [id=4, name=Student4, age=22]

 

当然fastjson 能处理的数据类型还有很多很多，我主要列了我常用的数据类型，今天主要就讲到这里。

后面我会将也简单介绍下Gson 的基本使用，然后在和fastjson进行对比，看看时间是否真的比gson 快6倍。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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