杰克逊场缺席与无效的差异
仅表示该字段在JSON对象中不存在。 另一方面,Anull字段表示该字段,但其值明确设置为null
不存在
// Absent field {"name": "John Doe"} // Null field {"name": "John Doe", "age": null}
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>age
>如何区分杰克逊JSON处理中的缺失字段和无效字段?age
<>
在缺席和无效领域之间进行区分需要仔细考虑杰克逊的特征和您的数据结构。 没有一个通用方法,但是可以使用几种方法:
- >使用
JsonNode
: jackson'sJsonNode
提供了像has(fieldName)
之类的方法来检查是否存在字段。如果has(fieldName)
返回false
,则该字段不存在。如果返回true
,则可以使用get(fieldName)
>检索值。 Ifget(fieldName)
returnsnull
, the field is present but has a null value.
JsonNode node = objectMapper.readTree(jsonString); if (node.has("age")) { JsonNode ageNode = node.get("age"); if (ageNode.isNull()) { System.out.println("Age field is null"); } else { System.out.println("Age field has a value: " + ageNode.asInt()); //Or appropriate type handling } } else { System.out.println("Age field is absent"); }
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-
Using POJOs and annotations: When deserializing into POJOs, a missing field will typically result in the corresponding field in your object retaining its default value (e.g.,
0
for integers,false
for booleans,null
对于对象)。 但是,空字段将明确设置为null
>。 这种方法依赖于数据类型的默认值。 请注意,您不能仅使用此方法直接区分缺失的字段和一个字段将其显式设置为默认值。 - >自定义避难所:对于更细粒度的控件,您可以使用
@JsonDeserializer
来创建自定义的避难所。这使您可以直接检查JSON结构并根据特定要求实现自己的逻辑以处理缺乏和无效的领域。
在使用杰克逊序列化和挑战JSON数据时,处理缺乏和无效的最佳实践是什么?处理:
- >
-
>使用适当的数据类型:选择自然可容纳丢失或零值的可能性的数据类型。 例如,使用
Integer
>对于可能不存在或无效的字段,因为int
>可以保持一个Integer
>值。null
> - > 使用杰克逊注释:
@JsonInclude
>@JsonInclude(Include.NON_NULL)
注释,例如@JsonInclude(Include.NON_ABSENT)
可以控制哪些字段在序列化过程中包含哪些字段。 - 将省略具有无效值的字段。 将省略JSON中不存在的字段。
-
>定义默认值:设置Pojos中字段的明智默认值以处理json输入中缺少字段的情况。
NullPointerExceptions
>>> -
Optional
。
- >考虑使用可选:
- >可以优雅地表示缺失值的可能性。 这可以提高代码的可读性并有助于防止与无效的错误。 >杰克逊对缺乏和无效字段的处理如何影响我的应用程序中的数据验证和错误处理?
-
杰克逊对缺失和无效领域的处理直接影响数据验证和错误处理。 如果您不仔细考虑这些方面,则可能会遇到意外的行为:
NullPointerExceptions
- 验证失败:如果不正确处理,则缺少所需字段可能会导致验证失败。您需要实现验证逻辑(有可能使用Hibernate Validator等验证框架)检查所需字段并适当处理缺失或无效的数据。 >
- 异常处理:
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