怎么用groovy解析json数据

Groovy轻松解析JSON数据：实用指南与代码示例

在当今的软件开发中,JSON（JavaScript Object Notation）已成为数据交换的主流格式之一，Groovy作为一门运行在JVM上的动态语言，提供了简洁而强大的JSON处理能力，本文将详细介绍如何使用Groovy解析JSON数据，包括从简单到复杂的各种场景。

Groovy中JSON解析的基础方法

Groovy内置了对JSON的支持,主要通过JsonSlurper和JsonBuilder类来实现，其中JsonSlurper负责将JSON字符串解析为Groovy对象，而JsonBuilder则用于构建JSON数据。

使用JsonSlurper解析简单JSON

import groovy.json.JsonSlurper
def jsonSlurper = new JsonSlurper()
def jsonString = '{"name":"张三","age":30,"city":"北京"}'
def parsedData = jsonSlurper.parseText(jsonString)
println parsedData.name  // 输出: 张三
println parsedData.age   // 输出: 30
println parsedData.city  // 输出: 北京

解析JSON数组

def jsonArrayString = '[{"name":"张三","age":30},{"name":"李四","age":25}]'
def jsonArray = jsonSlurper.parseText(jsonArrayString)
jsonArray.each { person ->
    println "${person.name} is ${person.age} years old"
}

处理复杂的JSON结构

实际应用中,JSON数据往往更加复杂，包含嵌套对象和数组。

解析嵌套JSON

def complexJson = '''
{
    "name":"张三",
    "contact":{
        "email":"zhangsan@example.com",
        "phone":"13800138000"
    },
    "hobbies":["阅读","旅行","摄影"]
}
'''
def complexData = jsonSlurper.parseText(complexJson)
println complexData.contact.email  // 输出: zhangsan@example.com
println complexData.hobbies[1]     // 输出: 旅行

安全访问嵌套属性

当不确定JSON结构时,可以使用安全操作符避免NullPointerException：

def optionalJson = '{"name":"张三"}'  // 没有contact和hobbies字段
def optionalData = jsonSlurper.parseText(optionalJson)
println optionalData?.contact?.email ?: "未提供邮箱"  // 输出: 未提供邮箱
println optionalData?.hobbies?.size() ?: 0          // 输出: 0

从文件或URL解析JSON

Groovy的JsonSlurper可以直接从文件或URL读取并解析JSON数据。

从文件解析JSON

假设有一个data.json文件：

{"employees":[
    {"name":"张三","department":"技术部"},
    {"name":"李四","department":"市场部"}
]}

Groovy代码：

def file = new File('data.json')
def jsonData = jsonSlurper.parse(file)
jsonData.employees.each { employee ->
    println "${employee.name} 在 ${employee.department} 工作"
}

从URL解析JSON

def url = new URL('https://api.example.com/data')
def jsonData = jsonSlurper.parse(url)
println jsonData.title  // 假设返回的JSON中有title字段

处理JSON中的特殊数据类型

JSON中的数字、布尔值、null等在Groovy中会被自动转换为相应的Groovy类型。

def mixedJson = '''
{
    "count": 100,
    "isActive": true,
    "price": 99.99,
    "description": null
}
'''
def mixedData = jsonSlurper.parseText(mixedJson)
println mixedData.class.name  // 输出: java.util.LinkedHashMap
println mixedData.count.class.name  // 输出: java.lang.Integer
println mixedData.isActive.class.name  // 输出: java.lang.Boolean
println mixedData.price.class.name  // 输出: java.math.BigDecimal
println mixedData.description  // 输出: null

错误处理与最佳实践

在解析JSON时,合理的错误处理非常重要：

try {
    def invalidJson = '{"name":"张三","age":30'  // 缺少闭合括号
    def data = jsonSlurper.parseText(invalidJson)
} catch (Exception e) {
    println "解析JSON时出错: ${e.message}"
}

最佳实践包括：