"关键词导读：多层Json Java解析多层Json 计算Json 关于Json处理的开源包有很多，比如json-lib、jackson、Gson、Fastjson。Gs .."

Andy 上海
乾学院 54 号会员
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Java 嵌入脚本快速解析多层 json

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关键词导读：多层Json Java解析多层Json 计算Json

关于Json处理的开源包有很多，比如json-lib、jackson、Gson、Fastjson。Gson是谷歌做的，功能强大；Fastjson是阿里巴巴做的，性能较快。具体用哪个，你开心就好。

Json解析出来一般都是为了再次计算，常见的这些开源包大多都对Json的读取与解析提供了丰富的接口，但是接下来如何把多层Json数据经过筛选、进行深入计算并展开成二维数据，供给其它服务使用，仍然需要复杂硬编码，一般还需要借助关系数据库(创建临时表，解析入库，再使用SQL对其二次运算等)，这些步骤搞起来，就需要开发人员去头疼了。

比如要处理这么个场景：订单信息的Json数据分为两层: 第一层是国家和地区，第二层是明细数据。现在想要查询出中国华北地区2013年的订单。

部分源数据如下：

[{"COUNTRY":"China","AREA":"Northeast China","ORDERS":[

{"ORDER_ID":10252,"CUSTOMER_ID":"SUPRD","EMPLOYEE_ID":4, …},

{"ORDER_ID":10318,"CUSTOMER_ID":"ISLAT","EMPLOYEE_ID":8, …},

…]},

{"COUNTRY":"China","AREA":"East China","ORDERS":[

{"ORDER_ID":10249,"CUSTOMER_ID":"TOMSP","EMPLOYEE_ID":6, …},

{"ORDER_ID":10251,"CUSTOMER_ID":"VICTE","EMPLOYEE_ID":3, …},

…]},

…]

期望Json结构化并过滤后的效果：

COUNTRY	AREA	ORDER_ID	CUSTOMER_ID	EMPLOYEE_ID	ORDER_DATE
China	North China	10402	ERNSH	8	2013-01-02
China	North China	10403	ERNSH	4	2013-01-03
China	North China	10404	MAGAA	2	2013-01-03
China	North China	10407	OTTIK	2	2013-01-07

Java解析的部分代码大概要写成这样：

...

JSONObject jsonObject = JSONObject.fromObject(orderstr);

JSONArray jsonArray = jsonObject.getJSONArray("COUNTRY");

...

JSONArray twos = jsonArray.getJSONArray("ORDERS");

JSONObject two = null;

List> list = new ArrayList>();

for (int i = 0; i < twos.size(); i++) {

two = twos.getJSONObject(i);

Map map = new HashMap>();

...

list.add(map);

}

...

如果有了集算器，Json解析就会简单很多，它不仅把Json类库做了二次封装，实现同样的算法只需更少的代码，且精心设计了一套集合运算领域的函数库，以应对结构化后的各类运算，不再需要安装配置第三方数据库软件。比如上面从解析到过滤，只需4行就搞定了：

	A
1	=json(file("orders.json").read())
2	=A1.select(COUNTRY=="China" && AREA.contain("North China"))
3	=A2.news(ORDERS;COUNTRY,AREA,${B1.ORDERS.fname().concat@c()})
4	=A3.select(year(ORDER_DATE)==2013)

其实还有很多情况用Java解析Json不太方便，甚至计算入库等需求，但用集算器SPL却很简单，感兴趣可以参考：JSON数据计算与入库。

集算器还很容易嵌入到Java应用程序中，Java如何调用SPL脚本有使用和获得它的方法。

关于集算器安装使用、获得免费授权和相关技术资料，可以参见如何使用集算器。