Question

我已经阅读了其他Scala JSON解析问题，但它们似乎都假设一个非深层嵌套或混合类型的非常基本的文档。或者他们假设你知道文件的所有成员，或者有些人永远不会丢失。

我目前正在使用Jackson的Streaming API，但所需的代码很难理解和维护。相反，如果可能的话，我想使用Jerkson返回表示已解析JSON的对象。

基本上：我想复制动态语言中我熟悉的JSON解析功能。我意识到这可能是非常错误的，所以我来这里接受教育。

说我们有推文：

{
 "id": 100,
 "text": "Hello, world."
 "user": {
          "name": "Brett",
          "id": 200
         },
 "geo": {
         "lat": 10.5,
         "lng": 20.7 
        }
}

现在，当您只想解析ID时，Jerkson Case Class示例很有意义：

val tweet = """{...}"""
case class Tweet(id: Long)
val parsed = parse[Tweet](tweet)

但我如何处理上述推文之类的内容？

一些问题：

某些字段可能是null或遗失，例如上面的“geo”可能是null，或者有一天它们可能会丢弃字段，我不希望我的解析代码失败。< / LI>
某些字段将是额外字段，或者字段将被添加，我希望能够忽略它们。

Answer 1

提升json-scalaz是读取和编写我遇到的JSON的最佳方式。 Docs在这里很好地解释了它的用法：

https://github.com/lift/framework/tree/master/core/json-scalaz

Answer 2

当然，在我发布这篇文章后，我在其他地方找到了一些帮助。：）

我相信这篇文章底部的“更丰富的JSON示例”是朝着正确方向迈出的一步：http://bcomposes.wordpress.com/2012/05/12/processing-json-in-scala-with-jerkson/

Answer 3

另一个使用Lift-json的替代方案可能是：

package code.json

import org.specs2.mutable.Specification
import net.liftweb.json._

class JsonSpecs extends Specification {

  implicit val format = DefaultFormats

  val a = parse("""{
                  | "id": 100,
                  | "text": "Hello, world."
                  | "user": {
                  |          "name": "Brett",
                  |          "id": 200
                  |         },
                  | "geo": {
                  |         "lat": 10.5,
                  |         "lng": 20.7
                  |        }
                  |}""".stripMargin)

  val b = parse("""{
                  | "id": 100,
                  | "text": "Hello, world."
                  | "user": {
                  |          "name": "Brett",
                  |          "id": 200
                  |         }
                  |}""".stripMargin)


  "Lift Json" should{
    "find the id" in {
      val res= (a \ "id").extract[String]
      res must_== "100"
    }
    "find the name" in{
      val res= (a \ "user" \ "name").extract[String]
      res must_== "Brett"
    }
    "find an optional geo data" in {
      val res= (a \ "geo" \ "lat").extract[Option[Double]]
      res must_== Some(10.5)
    }
    "ignore missing geo data" in {
      val res= (b \ "geo" \ "lat").extract[Option[Double]]
      res must_== None
    }
  }
}

请注意，当val b上缺少地理数据时，解析工作正常，期望无。

或者您想获得案例类作为结果吗？

对于案例类示例，请参阅：

package code.json

import org.specs2.mutable.Specification
import net.liftweb.json._

class JsonSpecs extends Specification {

  implicit val format = DefaultFormats

  case class Root(id: Int, text: Option[String], user: Option[User], geo: Option[Geo])
  case class User(name: String, id: Int)
  case class Geo(lat: Double, lng: Double)



val c = parse("""{
                | "id": 100
                | "user": {
                |          "name": "Brett",
                |          "id": 200
                |         },
                | "geo": {
                |         "lng": 20.7
                |        }
                |}""".stripMargin)


  "Lift Json" should{
    "return none for geo lat data" in {
      val res= c.extract[Root].geo.map(_.lat)
      res must_== None
    }
  }
}

如何使用Scala解析可能包含一些缺失或额外字段的深层嵌套JSON文档？

3 个答案: