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用 Groovy 解析 JSON 配置文件

在这篇文章中,我将回避关于是否使用 JSON 作为配置文件格式的争论,并解释如何使用 Groovy 编程语言 来解析这类信息。...用 Groovy 解析 JSON Groovy 自带的 groovy.json 包,里面有各种很酷的东西。...下面是一个简短的 Groovy 程序,名为 config1.groovy,它创建了一个 JsonSlurper 实例,然后调用其中的 parse() 方法来解析文件中的 JSON,并将其转换名为 config...", "memory": "4096", } } 你可以用这个程序来做: import groovy.json.JsonSlurper def jsonSlurper = new JsonSlurper...眼尖的读者会注意到,我没有检查畸形的 JSON,也没有仔细确保用户的配置是有意义的(不创建新字段,提供合理的值,等等)。所以用这个递归方法来合并两个映射在现实中可能并不那么实用。

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    用 Groovy 解析 JSON 配置文件

    在这篇文章中,我将回避关于是否使用 JSON 作为配置文件格式的争论,并解释如何使用 Groovy 编程语言 来解析这类信息。...用 Groovy 解析 JSON Groovy 自带的 groovy.json 包,里面有各种很酷的东西。...下面是一个简短的 Groovy 程序,名为 config1.groovy,它创建了一个 JsonSlurper 实例,然后调用其中的 parse() 方法来解析文件中的 JSON,并将其转换名为 config...", "memory": "4096", } } 你可以用这个程序来做: import groovy.json.JsonSlurper def jsonSlurper = new JsonSlurper...眼尖的读者会注意到,我没有检查畸形的 JSON,也没有仔细确保用户的配置是有意义的(不创建新字段,提供合理的值,等等)。所以用这个递归方法来合并两个映射在现实中可能并不那么实用。

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    用 Groovy 解析 JSON 配置文件

    在这篇文章中,我将回避关于是否使用 JSON 作为配置文件格式的争论,并解释如何使用 Groovy 编程语言 来解析这类信息。...用 Groovy 解析 JSON Groovy 自带的 groovy.json 包,里面有各种很酷的东西。...下面是一个简短的 Groovy 程序,名为 config1.groovy,它创建了一个 JsonSlurper 实例,然后调用其中的 parse() 方法来解析文件中的 JSON,并将其转换名为 config...", "memory": "4096", } } 你可以用这个程序来做: import groovy.json.JsonSlurper def jsonSlurper = new JsonSlurper...眼尖的读者会注意到,我没有检查畸形的 JSON,也没有仔细确保用户的配置是有意义的(不创建新字段,提供合理的值,等等)。所以用这个递归方法来合并两个映射在现实中可能并不那么实用。

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    Delphi7用superobject解析Json数据

    前言 现在不管Webapi还是一般的数据通讯,用的基本都是Json,以前很多的应用程序都是用delphi7开发的,为了维护旧的程序以及与新的接口进行对接(如微信支付宝支付等),我们就用到了superobject...由于我们用的是D7,里面没有泛型等这些用法,所以也不存在什么类的序列化与反序列化直接生成Json。操作起来可能比较C#,Android等要麻烦点。...就是上面这个superobject.pas,我的版本是1.25的,原来用了个1.24的里面有几个小BUG(如Currency类型的输入0解析不了),在1.25里面解决了。...如果想从文本加载,用j:=SO(json文本); j.I['数字']:=123; //就等于 {"数字": 123} ,类似的,I还可以变成S,B,C之类的,以表示字符串,布尔型,货币型...我们把Json这块的处理都放在了BaseClass下的Json文件夹下 ? ? 其中superobject就是我们引用的Json解析单元,DoJson是我自己封装的几个处理返回的方法。 ?

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    Json海量数据解析Json海量数据解析

    Json海量数据解析 前言 ​ 在android开发中,app和服务器进行数据传输时大多数会用到json。...在解析json中通常会用到以下几种主流的解析库:jackson、gson、fastjson。而对于从server端获取的数据量很小时候,我们可能会忽略解析所产生的性能问题。...而我在开发的过程中就碰到因为解析json而产生严重的问题。 问题场景 先描述以下问题的场景:app做收银库存管理。这时候每次登陆时候会去服务端同步所有的商品、分类等数据。...而server端是将所有的数据序列化为json字符串存入到文件,然后app去下载文件并进行解析。下面说下我的修改历程。...对每个json的每个key每个value都单独的解析和读取。也就是下面讲到的fastjson方法2。这时候所有的性能问题全部解决,速度最快,几乎没有消耗多少内存。 ​ 上面是我一步步走过得坑,唉。

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    JSON的解析

    json是一种数据格式,结构主要为 名称:值。 在开发中基本都会用到json来进行传输数据,为前后台数据的交互提供了很大的帮助。 使用时主要会涉及到json格式的互转,有对象,数组,集合,map等等。...本篇文章将介绍几种常用的json解析。 首先,先下载依赖包,也就是解析json格式的时候需要的工具类。可以到网上下载,有很多。当然,找不到的话可以去找小山猪,资源多多。 jar包是以下6个: ?...下面是常见json使用到的demo: 实体类对象 ? 1.json字符转换成java对象 ? ? 2.json数组转换成java数组 ? ? 3.java对象转换成json格式 ? ?...4.Map转换成json格式 ? ? 5.List转换成json格式 ? ? 6.json数组转换成List ? ? 以上为主要常见的,其实都大同小异,见招拆招。

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    Python解析JSON

    XML利用标记语言的特性提供了绝佳的延展性(如XPath),在数据存储,扩展及高级检索方面具备对JSON的优势,而JSON则由于比XML更加小巧,以及浏览器的内建快速解析支持,使得其更适用于网络数据传输领域...JSON 解析基本数据 python原始类型—>JSON类型的转换关系如下: python类型 JSON类型 dict object list,tuple array str,unicode string...int,long,float number True true Flase false None null Python自带的json模块可以实现对JSON数据的解析: API文档参考:HERE 主要使用的是其中的两个函数...(js,ensure_ascii=False) ##正确解析 {"insun": "泰囧 / 人在囧途2 / Lost in Thailand "} 同样的如果是GB2312编码的直接指定为GB2312...就行了 dataDict = json.loads(dataJsonStr, encoding='GB2312') 如果要解析的字符串,本身的编码类型,不是基于ASCII的,那么,调用json.loads

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