【浅度渣文】Jackson之jackson-databind

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前几篇介绍Jackson的文章（Jackson介绍，Jackson之jackson-core），虽然很好，可是我相信你并愿意在项目中使用，由于使用起来很复杂，也许这也是不少人愿意使用Fastjson的缘由吧。为何会感受这么复杂呢，由于jackson-core提供的是很低级的API，咱们能够充分的了解细节，可是代价就是操做起来更复杂。

这篇文章介绍使用高级的API，让你看到Jackson也能够这么的简单，容易。

Maven依赖

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.fasterxml.jackson.core/jackson-core -->
<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
    <artifactId>jackson-core</artifactId>
    <version>2.9.2</version>
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.fasterxml.jackson.core/jackson-annotations -->
<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
    <artifactId>jackson-annotations</artifactId>
    <version>2.9.2</version>
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.fasterxml.jackson.core/jackson-databind -->
<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
    <artifactId>jackson-databind</artifactId>
    <version>2.9.2</version>
</dependency>
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由于jackson-databind依赖core和annotations，因此在这里须要依赖这三个jar。

POJO和JSON之间的转化

给出一个足够简单的POJO:

public class MyValue {
  public String name;
  public int age;
}
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注意:若是使用getters/setters的话，能够用private/protected修饰属性，这里直接用public修饰了，就不须要getters/setters了。

使用databind，咱们须要一个最基础的对象com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper，这里咱们构造一个:

ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); 
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注意:这个mapper是能够复用的，就比如HttpClient同样。

简单的把JSON反序列化成Object的用法以下:

MyValue value = mapper.readValue(new File("data.json"), MyValue.class);
// or:
value = mapper.readValue(new URL("http://www.dubby.cn/api/entry.json"), MyValue.class);
// or:
value = mapper.readValue("{\"name\":\"Bob\", \"age\":13}", MyValue.class);
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简单的把Object序列化成JSON的用法以下:

mapper.writeValue(new File("result.json"), myResultObject);
// or:
byte[] jsonBytes = mapper.writeValueAsBytes(myResultObject);
// or:
String jsonString = mapper.writeValueAsString(myResultObject);
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其实到这一步，对于不少读者来讲已经足够了。由于大部分时候咱们要的就是这些。可是不妨继续看下去，还有一些你可能会用到的。

集合、树

若是你使用的不是简单的POJO，而是List,Map:

Map<String, Integer> scoreByName = mapper.readValue(jsonSource, Map.class);
List<String> names = mapper.readValue(jsonSource, List.class);

mapper.writeValue(new File("names.json"), names);
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若是你反序列化的更复杂，你能够指定类型:

Map<String, ResultValue> results = mapper.readValue(jsonSource, new TypeReference<Map<String, ResultValue>>() { } );
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思考:为何须要指定类型？(类型擦除)

注意:序列化的时候不须要指定，只有反序列化的时候须要。

虽然看起来处理的很方便，可是某些时候会有一些很麻烦的状况，这时候能够考虑使用树模型:

//若是结果多是Object或者是Array，那能够使用JsonNode;
//若是你知道是Object，你能够直接强转成ObjectNode;若是你知道是Array，你能够直接强转成ArrayNode;
ObjectNode root = (ObjectNode) mapper.readTree("stuff.json");
String name = root.get("name").asText();
int age = root.get("age").asInt();

// 还能够修改这个树，而后再输出成json字符串
root.with("other").put("type", "student");
String json = mapper.writeValueAsString(root);

// with above, we end up with something like as 'json' String:
// {
//   "name" : "Bob", "age" : 13,
//   "other" : {
//      "type" : "student"
//   }
// }
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上面的例子中的JSON以下:

{
  "name" : "Bob", "age" : 13,
  "other" : {
     "type" : "student"
  }
}
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若是 json 类型太过动态，不适合反序列化成对象的时候，树模型比数据绑定更合适。

流式解析器、生成器

看完上面的介绍，我想你应该至关满意ObjectMapper的能力了，可是若是你但愿控制底层的一些细节，或者对性能有更高的要求，你能够经过ObjectMapper来设置。建议你先看看Jackson之jackson-core:

JsonFactory f = mapper.getFactory();
// 一、输入JSON字符串
ByteArrayOutputStream outputStream = new ByteArrayOutputStream();
JsonGenerator g = f.createGenerator(outputStream);
// 输出JSON: { "message" : "Hello world!" }
g.writeStartObject();
g.writeStringField("message", "Hello world!");
g.writeEndObject();
g.close();
// 二、把JSON字符串反序列化
JsonParser p = f.createParser(outputStream.toString());
JsonToken t = p.nextToken(); // Should be JsonToken.START_OBJECT
t = p.nextToken(); // JsonToken.FIELD_NAME
if ((t != JsonToken.FIELD_NAME) || !"message".equals(p.getCurrentName())) {
    // handle error
}
t = p.nextToken();
if (t != JsonToken.VALUE_STRING) {
    // similarly
}
String msg = p.getText();
System.out.printf("My message to you is: %s!\n", msg);
p.close();
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你也能够直接构造JsonFactory，而后做为构造参数传给ObjectMapper。

配置

有两个方面的配置，特性和注解。

特性配置

给出一个简单的使用特性配置的例子，先给出序列化配置:

// 设置序列化成漂亮的JSON，而不是压缩的字符串
mapper.enable(SerializationFeature.INDENT_OUTPUT);
// 若是你要序列化的对象没有字段(很搞笑吧)，会抛异常，能够设置这个来避免异常，直接序列化成`{}`
mapper.disable(SerializationFeature.FAIL_ON_EMPTY_BEANS);
// 默认Date会序列化成时间戳，能够设置这个来序列化成`date":"2017-12-09T12:50:13.000+0000`这个样子
mapper.disable(SerializationFeature.WRITE_DATES_AS_TIMESTAMPS);
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反序列化配置的例子:

// 默认，若是反序列化时，JSON字符串里有字段，而POJO中没有定义，会抛异常，能够设置这个来忽略未定义的字段
mapper.disable(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES);
// 默认若是是字符串("")，反序列化会失败，能够开启这个设置，字符串("")会被反序列化成(null)
mapper.enable(DeserializationFeature.ACCEPT_EMPTY_STRING_AS_NULL_OBJECT);
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除此以外，还能够针对序列化和反序列化的底层细节指定一些配置，先给出parsing的配置:

// 默认若是JSON中有C/C++风格的注释，在反序列化的时候会报错，能够指定这个配置来忽略C/C++风格的注释
mapper.configure(JsonParser.Feature.ALLOW_COMMENTS, true);
//默认JSON字符串若是字段名没有用双引号包裹，回报错，能够设置这个来支持这种非正规的JSON(JS支持这种非正规的JSON)
mapper.configure(JsonParser.Feature.ALLOW_UNQUOTED_FIELD_NAMES, true);
// 默认若是JSON中是用的单引号包裹字段和值，反序列化时会报错，能够设置这个来兼容单引号这种非正规的JSON
mapper.configure(JsonParser.Feature.ALLOW_SINGLE_QUOTES, true);
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再给出generation的配置:

// 把非ASCII转义成ASCII值，如(杨正)会被转义成(\u6768\u6B63)
mapper.configure(JsonGenerator.Feature.ESCAPE_NON_ASCII, true);
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注解配置

改变字段名

注解@JsonProperty:

public class MyBean {
   private String _name;

   // 默认是`theName`，如今改成`name`
   @JsonProperty("name")
   public String getTheName() { return _name; }

   // 只须要修饰getter或者setter其中的一个就能够了，这里能够省略不写
   public void setTheName(String n) { _name = n; }
}
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忽略字段

@JsonIgnore能够忽略单个字段，@JsonIgnoreProperties能够加在类定义上:

// 序列化和反序列化时，直接忽略JSON中的foo和bar字段
@JsonIgnoreProperties({ "foo", "bar" })
public class MyBean
{
   // 序列化和反序列化时，直接忽略JSON中的internal字段
   @JsonIgnore
   public String internal;

   // 正常字段
   public String external;

   @JsonIgnore
   public void setCode(int c) { _code = c; }

   // 虽然这里没有修饰，可是setter被修饰了，因此也会被忽略
   public int getCode() { return _code; }
}
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从上面咱们能够看出，注解在字段名、setter和getter上都是同样的，修饰任何一个都会直接忽略这个字段，可是咱们能够值忽略反序列化，而不忽略序列化，或者反之:

public class ReadButDontWriteProps {
   private String _name;
   @JsonProperty public void setName(String n) { _name = n; }
   @JsonIgnore public String getName() { return _name; }
}
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这里使用@JsonProperty保证，虽然序列化是name会被忽略，可是从JSON中反序列化时，能够正常接收这个字段。

自定义构造方法

和其余数据绑定工具不同，Jackson不会强制要求你的POJO必须有个默认构造方法(无参构造方法)。你能够指定一个构造方法来接收反序列化的字段值:

public class CtorBean
{
  public final String name;
  public final int age;

  @JsonCreator
  private CtorBean(@JsonProperty("name") String name,
    @JsonProperty("age") int age)
  {
      this.name = name;
      this.age = age;
  }
}
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构造方法能够是public,private或者任何其余修饰符修饰

对于一些不可改变的对象，这个会颇有用，除了构造方法，@JsonCreator这个注解还能够定义一个工厂方法:

public class FactoryBean
{
    // fields etc omitted for brewity

    @JsonCreator
    public static FactoryBean create(@JsonProperty("name") String name) {
      // construct and return an instance
    }
}
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注意:构造方法(@JsonCreator和@JsonProperty)和setter不互斥，你能够混合使用。

填充、转换

Jackson还有一个颇有意思的功能，虽然没有普遍的被人所知道。那就是POJO和POJO之间的转换。概念性的能够理解成POJO1->JSON->POJO2，可是实际上会省略中间这一步，不会真正的生成JSON，而会用其余更高效的实现:

ResultType result = mapper.convertValue(sourceObject, ResultType.class);
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还有其余用法:

// List<Integer> -> int[]
List<Integer> sourceList = ...;
int[] ints = mapper.convertValue(sourceList, int[].class);
// POJO -> Map
Map<String,Object> propertyMap = mapper.convertValue(pojoValue, Map.class);
// Map -> POJO
PojoType pojo = mapper.convertValue(propertyMap, PojoType.class);
// decode Base64! (default byte[] representation is base64-encoded String)
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甚至还能够解码base64码:

//解码
String base64 = "TWFuIGlzIGRpc3Rpbmd1aXNoZWQsIG5vdCBvbmx5IGJ5IGhpcyByZWFzb24sIGJ1dCBieSB0aGlz";
byte[] binary = mapper.convertValue(base64, byte[].class);
System.out.println(new String(binary));
//编码
String str = "Man is distinguished, not only by his reason, but by this";
String base = mapper.convertValue(str.getBytes(), String.class);
System.out.println(base);
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因此，Jackson甚至强大到能够代替Apache Commons组件。