关于程序员:Golang动态高效JSON解析技巧

JSON 现在宽泛用于配置和通信协议，但因为其定义的灵活性，很容易传递谬误数据。本文介绍了如何应用 mapstructure 工具实现动静灵便的 JSON 数据解析，在就义肯定性能的前提下，无效晋升开发效率和容错能力。原文: Efficient JSON Data Handling: Dynamic Parsing Tips in Golang

打造无缝 Golang 体验，摸索动静 JSON 解析技术，实现最佳开发实际。

在 Golang 开发畛域，常常须要解析 JSON 数据。然而，如果值的类型不确定，是否有优雅的解决方案？

例如，当 JSON 字符串为 {"age"：1}，而相应的构造体定义为字符串时，解析就会报错。

除了为构造体定义反序列化办法外，还有其余解决方案吗？明天，我将介绍另一种解决这一难题的办法。

Mapstructure 次要用于将任意 JSON 数据解码为 Go 构造。在解决 JSON 数据中的动静或不确定类型时，这将是一个弱小的工具，提供了灵便的解决方案，超过了僵化构造定义的限度。

实质上讲，它善于解析数据流，并将其映射到定义的构造中。

咱们通过几个例子来探讨如何应用 mapstructure。

1. 惯例用处

type Person struct {
    Name   string
    Age    int
    Emails []string
    Extra  map[string]string
}

func normalDecode() {input := map[string]interface{}{
      "name":   "Foo",
      "age":    21,
      "emails": []string{"one@gmail.com", "two@gmail.com", "three@gmail.com"},
      "extra": map[string]string{"twitter": "Foo",},
   }
   
   var result Person
   err := mapstructure.Decode(input, &result)
   if err != nil {panic(err)
   }
   fmt.Printf("%#v\n", result)
}

后果:

main.Person{Name:"Foo", Age:21, Emails:[]string{"one@gmail.com", "two@gmail.com", "three@gmail.com"}, Extra:map[string]string{"twitter":"Foo"}}

这种办法可能是最罕用的，能够毫不费力地将 map[string]interface{} 映射到咱们定义的构造。

在这里，咱们并没有为每个字段指定标签，而是让 mapstructure 主动解决映射。

如果输出是 JSON 字符串，咱们首先将其解析为 map[string]interface{} 格局，而后将其映射到构造中。

func jsonDecode() {
     var jsonStr = `{
         "name": "Foo",
         "age": 21,
         "gender": "male"
     }`
    
     type Person struct {
          Name   string
          Age    int
          Gender string
     }
     m := make(map[string]interface{})
     err := json.Unmarshal([]byte(jsonStr), &m)
     if err != nil {panic(err)
     }
     
     var result Person
     err = mapstructure.Decode(m, &result)
     if err != nil {panic(err.Error())
     }
     fmt.Printf("%#v\n", result)
}

后果:

main.Person{Name:"Foo", Age:21, Gender:"male"}

2. 嵌入式构造

mapstructure 使咱们可能压缩多个嵌入式构造，并应用 squash 标记来解决。

type School struct {Name string}

type Address struct {City string}

type Person struct {
    School    `mapstructure:",squash"`
    Address  `mapstructure:",squash"`
    Email      string
}

func embeddedStructDecode() {input := map[string]interface{}{
      "Name": "A1",
      "City":  "B1",
      "Email": "C1",
   }
   
   var result Person
   err := mapstructure.Decode(input, &result)
   if err != nil {panic(err)
   }
   
   fmt.Printf("%s %s, %s\n", result.Name, result.City, result.Email)
}

后果:

A1, B1, C1

在这个例子中，Person 蕴含了 School 和 Address 的嵌入式构造，并通过应用 squash 标签实现了扁平化成果。

3. 元数据

type Person struct {
    Name   string
    Age    int
    Gender string
}

func metadataDecode() {input := map[string]interface{}{
      "name":  "A1",
      "age":   1,
      "email": "B1",
   }
   
   var md mapstructure.Metadata
   var result Person
   config := &mapstructure.DecoderConfig{
      Metadata: &md,
      Result:   &result,
   }
   
   decoder, err := mapstructure.NewDecoder(config)
   if err != nil {panic(err)
   }
   
   if err = decoder.Decode(input); err != nil {panic(err)
   }
   
   fmt.Printf("value: %#v, keys: %#v, Unused keys: %#v, Unset keys: %#v\n", result, md.Keys, md.Unused, md.Unset)
}

后果:

value: main.Person{Name:"A1", Age:1, Gender:""}, keys: []string{"Name","Age"}, Unused keys: []string{"email"}, Unset keys: []string{"Gender"}

从这个例子中，咱们能够看到，应用元数据能够跟踪咱们的构造与 map[string]interface{} 之间的差别。雷同局部能够正确映射到相应的字段，而不同的局部则应用 Unused 和 Unset 来示意。

• Unused: map 中存在但构造中没有的字段。
• Unset: 构造中存在但 map 中没有的字段。

4. 防止空值映射

这里的用法相似于内置 json 软件包，利用 omitempty 标记来解决空值的映射。

type School struct {Name string}

type Address struct {City string}

type Person struct {
  *School   `mapstructure:",omitempty"`
  *Address `mapstructure:",omitempty"`
  Age       int
  Email     string
}

func omitemptyDecode() {result := &map[string]interface{}{}
   input := Person{Email: "C1"}
   err := mapstructure.Decode(input, &result)
   if err != nil {panic(err)
   }
  
   fmt.Printf("%+v\n", result)
}

后果:

&map[Age:0 Email:C1]

留神这里的 *School 和 *Address 都被标记为 omitempty，即在解析过程中疏忽空值。

另一方面，Age 没有应用 omitempty 标记，因为输出中没有相应的值，解析时应用了相应类型的零值，int 的零值为 0。

type Person struct {
    Name  string
    Age   int
    Other map[string]interface{} `mapstructure:",remain"`}

func remainDataDecode() {input := map[string]interface{}{
      "name":   "A1",
      "age":    1,
      "email":  "B1",
      "gender": "C1",
   }
  
   var result Person
   err := mapstructure.Decode(input, &result)
   if err != nil {panic(err)
   }
  
   fmt.Printf("%#v\n", result)
}

后果:

main.Person{Name:"A1", Age:1, Other:map[string]interface {}{"email":"B1", "gender":"C1"}}

从代码中能够看出，Other 字段被标记为 remain，意味着输出中任何不能正确映射的字段都将被放在 Other 字段中。

输入结果显示，email 和 gender 已被正确的放入 Other。

5. 自定义标签

type Person struct {
    Name string `mapstructure:"person_name"`
    Age  int    `mapstructure:"person_age"`
}

func tagDecode() {input := map[string]interface{}{
      "person_name": "A1",
      "person_age":  1,
   }
   
   var result Person
   err := mapstructure.Decode(input, &result)
   if err != nil {panic(err)
   }
  
   fmt.Printf("%#v\n", result)
}

后果:

main.Person{Name:"A1", Age:1}

在 Person 构造中，咱们将 person_name 和 person_age 别离映射为 Name 和 Age，从而在不扭转构造的状况下实现了正确的解析。

6. 弱类型解析

type Person struct {
    Name   string
    Age    int
    Emails []string}
func weaklyTypedInputDecode() {input := map[string]interface{}{
    "name":   123,  // number => string
    "age":    "11", // string => number
    "emails": map[string]interface{}{}, // empty map => empty array
   }
  
   var result Person
   config := &mapstructure.DecoderConfig{
      WeaklyTypedInput: true,
      Result:           &result,
   }
  
   decoder, err := mapstructure.NewDecoder(config)
   if err != nil {panic(err)
   }
  
   err = decoder.Decode(input)
   if err != nil {panic(err)
   }
  
   fmt.Printf("%#v\n", result)
}

后果:

main.Person{Name:"123", Age:11, Emails:[]string{}}

从代码中能够看出，输出的 name、age 类型与 Person 构造中的 Name、Age 类型不匹配。

email 字段尤其不走寻常路，一个是字符串数组，另一个是 map。

通过自定义 DecoderConfig 并将 WeaklyTypedInput 设置为 true，mapstructure 能够轻松解决此类弱类型解析问题。

不过，须要留神的是，并非所有问题都能失去解决，源代码也存在肯定的局限性：

//   - bools to string (true = "1", false = "0")
//   - numbers to string (base 10)
//   - bools to int/uint (true = 1, false = 0)
//   - strings to int/uint (base implied by prefix)
//   - int to bool (true if value != 0)
//   - string to bool (accepts: 1, t, T, TRUE, true, True, 0, f, F,
//     FALSE, false, False. Anything else is an error)
//   - empty array = empty map and vice versa
//   - negative numbers to overflowed uint values (base 10)
//   - slice of maps to a merged map
//   - single values are converted to slices if required. Each
//     element is weakly decoded. For example: "4" can become []int{4}
//     if the target type is an int slice.

7. 错误处理

Mapstructure 提供了用户十分方便使用的错误信息。

让咱们看看它在遇到谬误时是如何进行提醒的。

type Person struct {
    Name   string
    Age    int
    Emails []string
    Extra  map[string]string
}
func decodeErrorHandle() {input := map[string]interface{}{
      "name":   123,
      "age":    "bad value",
      "emails": []int{1, 2, 3},
   }
  
   var result Person
   err := mapstructure.Decode(input, &result)
   if err != nil {fmt.Println(err.Error())
   }
}

后果:

5 error(s) decoding:
* 'Age' expected type 'int', got unconvertible type 'string', value: 'bad value'
* 'Emails[0]' expected type 'string', got unconvertible type 'int', value: '1'
* 'Emails[1]' expected type 'string', got unconvertible type 'int', value: '2'
* 'Emails[2]' expected type 'string', got unconvertible type 'int', value: '3'
* 'Name' expected type 'string', got unconvertible type 'int', value: '123'

这里的错误信息会通知咱们每个字段的信息，以及字段内的值应如何示意，从而能够领导咱们无效的解决问题。

总结

上述例子展现了 mapstructure 在无效解决理论问题、提供实用解决方案和节俭开发精力方面的弱小能力。

不过，从源码角度来看，该库显然宽泛采纳了反射技术，可能会在某些非凡状况下带来性能问题。

因而，开发人员在将 mapstructure 纳入我的项目时，必须全面思考产品逻辑和应用场景。

你好，我是俞凡，在 Motorola 做过研发，当初在 Mavenir 做技术工作，对通信、网络、后端架构、云原生、DevOps、CICD、区块链、AI 等技术始终保持着浓重的趣味，平时喜爱浏览、思考，置信继续学习、一生成长，欢送一起交流学习。为了不便大家当前能第一工夫看到文章，请敌人们关注公众号 ”DeepNoMind”，并设个星标吧，如果能一键三连 (转发、点赞、在看)，则能给我带来更多的反对和能源，激励我继续写下去，和大家独特成长提高！

本文由 mdnice 多平台公布