


Vier häufige Situationen beim Konvertieren von JSON-Daten von JAVA-Objekten ineinander
1. Konvertieren Sie die Java-Objektliste in ein JSON-Objektarray und konvertieren Sie es in einen String
JSONArray array = JSONArray.fromObject(userlist); String jsonstr = array.toString();
2. Konvertieren Sie das Java-Objekt in ein JSON-Objekt und konvertieren Sie es in einen String
JSONObject object = JSONObject.fromObject(invite); String str=object.toString());
3. JSON-String in JAVA-Objektarray konvertieren
String personstr = getRequest().getParameter("persons"); JSONArray json = JSONArray.fromObject(personstr); List<InvoidPerson> persons = (List<InvoidPerson>)JSONArray.toCollection(json, nvoidPerson.class);
4. JSON-String in JAVA-Objekt konvertieren
JSONObject jsonobject = JSONObject.fromObject(str); PassportLendsEntity passportlends = null; try { //获取一个json数组 JSONArray array = jsonobject.getJSONArray("passports"); //将json数组 转换成 List<PassPortForLendsEntity>泛型 List<PassPortForLendsEntity> list = new ArrayList<PassPortForLendsEntity>(); for (int i = 0; i < array.size(); i++) { JSONObject object = (JSONObject)array.get(i); PassPortForLendsEntity passport = (PassPortForLendsEntity)JSONObject.toBean(object, PassPortForLendsEntity.class); if(passport != null){ list.add(passport); } } //转换PassportLendsEntity 实体类 passportlends = (PassportLendsEntity)JSONObject.toBean(jsonobject, PassportLendsEntity.class); str = "{\"lendperson\":\"李四\",\"lendcompany\":\"有限公司\",\"checkperson\":\"李四\", \"lenddate\":\"2010-07-19T00:00:00\",\"lendcounts\":4,\" passports\":[{\"passportid\":\"d\",\"name\":\"李豫川\",\"passporttype\":\"K\"}, {\"passportid\":\"K9051\",\"name\":\"李平\",\"passporttype\":\"K\"}, {\"passportid\":\"K90517\",\"name\":\"袁寒梅\",\"passporttype\":\"K\"}, {\"passportid\":\"K905199\",\"name\":\"贺明\",\"passporttype\":\"K\"}]}";
Zugehöriges JAR-Paket:
Weitere verwandte Artikel zu den vier häufigsten Situationen der Java-Objekt-JSON-Datenkonvertierung finden Sie auf der chinesischen PHP-Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen

Dieser Artikel analysiert 2025 die vier besten JavaScript -Frameworks (React, Angular, Vue, Svelte) und verglichen ihre Leistung, Skalierbarkeit und Zukunftsaussichten. Während alle aufgrund starker Gemeinschaften und Ökosysteme dominant bleiben, sind ihr relatives Popul

Dieser Artikel befasst sich mit der Verwundbarkeit von CVE-2022-1471 in Snakeyaml, einem kritischen Fehler, der die Ausführung von Remote-Code ermöglicht. Es wird beschrieben

In dem Artikel wird in der Implementierung von mehrstufigem Caching in Java mithilfe von Koffein- und Guava-Cache zur Verbesserung der Anwendungsleistung erläutert. Es deckt die Einrichtungs-, Integrations- und Leistungsvorteile sowie die Bestrafung des Konfigurations- und Räumungsrichtlinienmanagements ab

Mit der Klassenbelastung von Java wird das Laden, Verknüpfen und Initialisieren von Klassen mithilfe eines hierarchischen Systems mit Bootstrap-, Erweiterungs- und Anwendungsklassenloadern umfasst. Das übergeordnete Delegationsmodell stellt sicher

Node.js 20 verbessert die Leistung durch V8 -Motorverbesserungen erheblich, insbesondere durch schnellere Müllsammlung und E/A. Zu den neuen Funktionen gehören eine bessere Support von WebAssembly und raffinierte Debugging -Tools, die Produktivität der Entwickler und die Anwendungsgeschwindigkeit.

Iceberg, ein offenes Tabellenformat für große analytische Datensätze, verbessert die Leistung und Skalierbarkeit von Data Lake. Es befasst sich mit Einschränkungen von Parquet/ORC durch internes Metadatenmanagement und ermöglicht eine effiziente Schemaentwicklung, Zeitreisen, gleichzeitiger W

In diesem Artikel wird die Integration der funktionalen Programmierung in Java unter Verwendung von Lambda -Ausdrücken, Streams -API, Methodenreferenzen und optional untersucht. Es zeigt Vorteile wie eine verbesserte Lesbarkeit der Code und die Wartbarkeit durch SUKTIVE UND VERUSNAHMETALITÄT

In dem Artikel werden mit JPA für Objektrelationszuordnungen mit erweiterten Funktionen wie Caching und faulen Laden erläutert. Es deckt Setup, Entity -Mapping und Best Practices zur Optimierung der Leistung ab und hebt potenzielle Fallstricke hervor. [159 Charaktere]
