簡介
json格式可以算我們日常最常用的序列化格式之一了，Go語言作爲一個由Google開發，號稱互聯網的C語言的語言，自然也對JSON格式支持很好。但是Go語言是個強類型語言，對格式要求極其嚴格而JSON格式雖然也有類型，但是並不穩定，Go語言在解析來源爲非強類型語言時比如PHP等序列化的JSON時，經常遇到一些問題諸如字段類型變化導致無法正常解析的情況，導致服務不穩定。所以本篇的主要目的
- 就是挖掘Golang解析json的絕大部分能力
- 比較優雅的解決解析json時存在的各種問題
- 深入一下Golang解析json的過程
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一個結構體正常序列化過後是什麼樣的呢？
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package main
import (
"encoding/json"
"fmt"
)
// Product 商品信息
type Product struct {
Name string
ProductID int64
Number int
Price float64
IsOnSale bool
}
func main() {
p := &Product{}
p.Name = "Xiao mi 6"
p.IsOnSale = true
p.Number = 10000
p.Price = 2499.00
p.ProductID = 1
data, _ := json.Marshal(p)
fmt.Println(string(data))
}
//結果
{"Name":"Xiao mi 6","ProductID":1,"Number":10000,"Price":2499,"IsOnSale":true}
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2. 何爲Tag，tag就是標籤，給結構體的每個字段打上一個標籤，標籤冒號前是類型，後面是標籤名
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// Product _
type Product struct {
Name string `json:"name"`
ProductID int64 `json:"-"` // 表示不進行序列化
Number int `json:"number"`
Price float64 `json:"price"`
IsOnSale bool `json:"is_on_sale,string"`
}
// 序列化過後，可以看見
{"name":"Xiao mi 6","number":10000,"price":2499,"is_on_sale":"false"}
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3. omitempty，tag裏面加上omitempy，可以在序列化的時候忽略0值或者空值
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package main
import (
"encoding/json"
"fmt"
)
// Product _
type Product struct {
Name string `json:"name"`
ProductID int64 `json:"product_id,omitempty"`
Number int `json:"number"`
Price float64 `json:"price"`
IsOnSale bool `json:"is_on_sale,omitempty"`
}
func main() {
p := &Product{}
p.Name = "Xiao mi 6"
p.IsOnSale = false
p.Number = 10000
p.Price = 2499.00
p.ProductID = 0
data, _ := json.Marshal(p)
fmt.Println(string(data))
}
// 結果
{"name":"Xiao mi 6","number":10000,"price":2499}
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4. type，有些時候，我們在序列化或者反序列化的時候，可能結構體類型和需要的類型不一致，這個時候可以指定,支持string,number和boolean
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package main
import (
"encoding/json"
"fmt"
)
// Product _
type Product struct {
Name string `json:"name"`
ProductID int64 `json:"product_id,string"`
Number int `json:"number,string"`
Price float64 `json:"price,string"`
IsOnSale bool `json:"is_on_sale,string"`
}
func main() {
var data = `{"name":"Xiao mi 6","product_id":"10","number":"10000","price":"2499","is_on_sale":"true"}`
p := &Product{}
err := json.Unmarshal([]byte(data), p)
fmt.Println(err)
fmt.Println(*p)
}
// 結果
<nil>
{Xiao mi 6 10 10000 2499 true}
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下面講一講Golang如何自定義解析JSON，Golang自帶的JSON解析功能非常強悍
說明
很多時候，我們可能遇到這樣的場景，就是遠端返回的JSON數據不是你想要的類型，或者你想做額外的操作，比如在解析的過程中進行校驗，或者類型轉換，那麼我們可以這樣或者在解析過程中進行數據轉換
實例
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package main
import (
"bytes"
"encoding/json"
"fmt"
)
// Mail _
type Mail struct {
Value string
}
// UnmarshalJSON _
func (m *Mail) UnmarshalJSON(data []byte) error {
// 這裏簡單演示一下，簡單判斷即可
if bytes.Contains(data, []byte("@")) {
return fmt.Errorf("mail format error")
}
m.Value = string(data)
return nil
}
// UnmarshalJSON _
func (m *Mail) MarshalJSON() (data []byte, err error) {
if m != nil {
data = []byte(m.Value)
}
return
}
// Phone _
type Phone struct {
Value string
}
// UnmarshalJSON _
func (p *Phone) UnmarshalJSON(data []byte) error {
// 這裏簡單演示一下，簡單判斷即可
if len(data) != 11 {
return fmt.Errorf("phone format error")
}
p.Value = string(data)
return nil
}
// UnmarshalJSON _
func (p *Phone) MarshalJSON() (data []byte, err error) {
if p != nil {
data = []byte(p.Value)
}
return
}
// UserRequest _
type UserRequest struct {
Name string
Mail Mail
Phone Phone
}
func main() {
user := UserRequest{}
user.Name = "ysy"
user.Mail.Value = "[email protected]"
user.Phone.Value = "18900001111"
fmt.Println(json.Marshal(user))
}
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爲什麼要這樣？
如果是客戶端開發，需要開發大量的API，接收大量的JSON，在開發早期定義各種類型看起來是很大的工作量，不如寫 if else 判斷數據簡單暴力。但是到開發末期，你會發現預先定義的方式能極大的提高你的代碼質量，減少代碼量。下面實例1和實例2，誰能減少代碼一目瞭然
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實例1，if else做數據校驗
// UserRequest _
type UserRequest struct {
Name string
Mail string
Phone string
}
func AddUser(data []byte) (err error) {
user := &UserRequest{}
err = json.Unmarshal(data, user)
if err != nil {
return
}
//
if isMail(user.Mail) {
return fmt.Errorf("mail format error")
}
if isPhone(user.Phone) {
return fmt.Errorf("phone format error")
}
// TODO
return
}
實例2，利用預先定義好的類型，在解析時就進行判斷
// UserRequest _
type UserRequest struct {
Name string
Mail Mail
Phone Phone
}
func AddUser(data []byte) {
user := &UserRequest{}
err = json.Unmarshal(data, user)
if err != nil {
return
}
// TODO
}
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