scala解析json —— json4s 解析json方法汇总
使用json4s的框架,包括spark,flink
1、org.json4s 引入pom的方法
对于本地支持,引入以下依赖项添加到pom中
<dependency>
<groupId>org.json4s</groupId>
<artifactId>json4s-jackson_${scala.version}</artifactId>
<version>{latestVersion}</version>
</dependency>
对于jackson支持,引入以下依赖项添加到pom中
<dependency>
<groupId>org.json4s</groupId>
<artifactId>json4s-jackson_${scala.version}</artifactId>
<version>{latestVersion}</version>
</dependency>
2、Json4s 数据类型
json4s类型包括两个10个类型和一个type类型对象
case object JNothing extends JValue // 'zero' for JValue
case object JNull extends JValue
case class JString(s: String) extends JValue
case class JDouble(num: Double) extends JValue
case class JDecimal(num: BigDecimal) extends JValue
case class JInt(num: BigInt) extends JValue
case class JLong(num: Long) extends JValue
case class JBool(value: Boolean) extends JValue
case class JObject(obj: List[JField]) extends JValue
case class JArray(arr: List[JValue]) extends JValue type JField = (String, JValue)
JField不再是JValue这意味着更高的类型安全性,因为不再可能创建无效的JSON,例如 JFields 直接添加到JArrays中,此更改最明显的结果是map、transform、find和filter有两种版本:
def map(f: JValue => JValue): JValue
def mapField(f: JField => JField): JValue
def transform(f: PartialFunction[JValue, JValue]): JValue
def transformField(f: PartialFunction[JField, JField]): JValue
def find(p: JValue => Boolean): Option[JValue]
def findField(p: JField => Boolean): Option[JField]
3、使用org.json4s解析json字符串
提取不嵌套的json串
import org.json4s._
import org.json4s.native.JsonMethods._ // parse解析返回值为Jvalue
scala> parse("""{"name":"Toy","price":35.35}""", useBigDecimalForDouble = true)
res1: org.json4s.package.JValue =
JObject(List((name,JString(Toy)), (price,JDecimal(35.35))))
提取json中的元素的值
1)单层嵌套取单值
//val parseJson: JValue = parse( """{"name":"Toy","price":35.35}""", useBigDecimalForDouble = true)
val parseJson: JValue = parse( """{"name":"Toy","price":35.35}""") // 方法一:JString模式匹配方式
val JString(name) = (parseJson \ "name")
println(name) //方法二:extract[String]提取值,
val name:String = (parseJson \ "name").extract[String] // 直接提取内容(不安全)
val name:Option[String] = (parseJson \ "name").extractOpt[String]// 返回Option类型(安全)
val name: String = (parseJson \ "name").extractOrElse[String]("") // 设置默认值
2)多层嵌套套取单值
val parseJson: JValue = parse( """{"name":{"tome":"new"},"price":35.35}""", useBigDecimalForDouble = true)
println(parseJson)
// 方法一:逐层访问
val value: String = (parseJson \ "name" \ "tome").extract[String]
// 方法二:循环访问
val value: String = (parseJson \\ "tome").extract[String]
解析提取数组的json串
简单值数组
// 解析列表
parse(""" { "numbers" : [1, 2, 3, 4] } """)
res0: org.json4s.JsonAST.JValue =
JObject(List((numbers,JArray(List(JInt(), JInt(), JInt(), JInt()))))) // 程序解析
val listValue : List[BigInt] = for {JArray(child) <- jArray; JInt(value) <- child} yield value listValue.map(println)
嵌套数组json串解析
val json = parse(
"""
{ "name": "joe",
"children": [
{
"name": "Mary",
"age":
},
{
"name": "Mazy",
"age":
}
]
}
""") // 嵌套返回值
for (JArray(child) <- json) println(child)
res0: List(JObject(List((name,JString(Mary)), (age,JInt()))), JObject(List((name,JString(Mazy)), (age,JInt())))) // 嵌套取数组中某个字段值
for {
JObject(child) <- json
JField("age", JInt(age)) <- child
} yield age // 嵌套取数组中某个字段值,并添加过滤
for {
JObject(child) <- json
JField("name", JString(name)) <- child
JField("age", JInt(age)) <- child
if age >
} yield (name, age)
json和对象的转换
/** json转化为对象(不带外层字段) **/
case class ClassA(a: Int, b: Int) val json2: String = """[{"a":1,"b":2},{"a":1,"b":2}]""" val bb: List[ClassA] = parse(json2).extract[List[ClassA]] println(bb) /** json转对象(带外层字段名) */
case class ClassC(a: Int, b: Int) case class ClassB(c: List[ClassC]) val json3: String = """{"c":[{"a":1,"b":2},{"a":1,"b":2}]}""" val cc: ClassB = parse(json3).extract[ClassB] println(cc)
4、使用org.json4s产生json字符串
基本数据类型转化为普通json
1) 序列Seq转化为Json字符串
scala> val json = List(, , ) scala> compact(render(json))
res0: String = [,,]
2) Tuple2[String, A] 类型转化为json字符串
scala> val json = ("name" -> "joe") scala> compact(render(json))
res1: String = {"name":"joe"}
3) ~ 合并object对象转化为json串
scala> val json = ("name" -> "joe") ~ ("age" -> ) scala> compact(render(json))
res2: String = {"name":"joe","age":}
4) option 类型转化为串
scala> val json = ("name" -> "joe") ~ ("age" -> Some()) scala> compact(render(json))
res3: String = {"name":"joe","age":} scala> val json = ("name" -> "joe") ~ ("age" -> (None: Option[Int])) scala> compact(render(json))
res4: String = {"name":"joe"}
5) case class 类转化为Json串
object JsonExample extends App {
import org.json4s._
import org.json4s.JsonDSL._
import org.json4s.jackson.JsonMethods._ case class Winner(id: Long, numbers: List[Int])
case class Lotto(id: Long, winningNumbers: List[Int], winners: List[Winner], drawDate: Option[java.util.Date]) val winners = List(Winner(, List(, , , , , )), Winner(, List(, , , , , )))
val lotto = Lotto(, List(, , , , , , ), winners, None) val json =
("lotto" ->
("lotto-id" -> lotto.id) ~
("winning-numbers" -> lotto.winningNumbers) ~
("draw-date" -> lotto.drawDate.map(_.toString)) ~
("winners" ->
lotto.winners.map { w =>
(("winner-id" -> w.id) ~
("numbers" -> w.numbers))})) println(compact(render(json)))
}
5、使用org.json4s其他用法
1) 格式化json串
scala> pretty(render(JsonExample.json)) {
"lotto":{
"lotto-id":,
"winning-numbers":[,,,,,,],
"winners":[{
"winner-id":,
"numbers":[,,,,,]
},{
"winner-id":,
"numbers":[,,,,,]
}]
}
}
2) 合并两个json 串
scala> import org.json4s._
scala> import org.json4s.jackson.JsonMethods._ scala> val lotto1 = parse("""{
"lotto":{
"lotto-id":,
"winning-numbers":[,,,,,,],
"winners":[{
"winner-id":,
"numbers":[,,,,,]
}]
}
}""") scala> val lotto2 = parse("""{
"lotto":{
"winners":[{
"winner-id":,
"numbers":[,,,,,]
}]
}
}""") scala> val mergedLotto = lotto1 merge lotto2 scala> pretty(render(mergedLotto))
res0: String =
{
"lotto":{
"lotto-id":,
"winning-numbers":[,,,,,,],
"winners":[{
"winner-id":,
"numbers":[,,,,,]
},{
"winner-id":,
"numbers":[,,,,,]
}]
}
}
3) 两个json 串查找差异
scala> val Diff(changed, added, deleted) = mergedLotto diff lotto1
changed: org.json4s.JsonAST.JValue = JNothing
added: org.json4s.JsonAST.JValue = JNothing
deleted: org.json4s.JsonAST.JValue = JObject(List((lotto,JObject(List(JField(winners,
JArray(List(JObject(List((winner-id,JInt()), (numbers,JArray(
List(JInt(), JInt(), JInt(), JInt(), JInt(), JInt())))))))))))))
> 参考链接:https://blog.csdn.net/leehbing/article/details/74391308
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