JObject 階層内の JToken を名前で検索する
Newtonsoft.Json ライブラリを使用して JSON データを操作する場合、状況が発生する可能性があります。ここでは、JObject と JArray の複雑な階層内で特定の JToken を見つける必要があります。このタスクは、ターゲット トークンの場所が明示的に不明な場合、特に困難になる可能性があります。
組み込み機能
一方、Newtonsoft.Json ライブラリには特定の機能が提供されていません。 GetJTokenByName のような名前でトークンを検索するメソッドを使用すると、SelectToken メソッドを使用してトークンに移動する別の方法が提供されます。このメソッドを使用すると、JObject 階層をたどって、パスに基づいてトークンを選択できます。たとえば、ネストされた距離プロパティのテキスト トークンの値を取得するには、次の構文を使用できます:
string distanceText = jObject.SelectToken("routes[0].legs[0].distance.text").ToString();
拡張検索のための再帰的メソッド
指定された名前を持つトークンの出現をすべて識別する、より包括的な検索が必要な場合は、再帰的メソッドが必要になります。このようなメソッドは、ネストされた構造を含む、JObject 内のすべての JToken と JArray を探索する必要があります。以下は、C# での再帰的検索メソッドの潜在的な実装です:
public static class JsonExtensions { public static List<jtoken> FindTokens(this JToken containerToken, string name) { List<jtoken> matches = new List<jtoken>(); FindTokens(containerToken, name, matches); return matches; } private static void FindTokens(JToken containerToken, string name, List<jtoken> matches) { if (containerToken.Type == JTokenType.Object) { foreach (JProperty child in containerToken.Children<jproperty>()) { if (child.Name == name) { matches.Add(child.Value); } FindTokens(child.Value, name, matches); } } else if (containerToken.Type == JTokenType.Array) { foreach (JToken child in containerToken.Children()) { FindTokens(child, name, matches); } } } }</jproperty></jtoken></jtoken></jtoken></jtoken>
デモと出力
再帰的アプローチを実証するために、次の JSON 応答を検討してください。
{ "routes": [ { "bounds": {...}, "legs": [ { "distance": { "text": "1.7 km", "value": 1729 }, "duration": {...} }, { "distance": { "text": "2.3 km", "value": 2301 }, "duration": {...} } ] } ] }
再帰的な FindTokens メソッドを使用すると、 text token:
foreach (JToken token in jo.FindTokens("text")) { Console.WriteLine(token.Path + ": " + token.ToString()); }
これは次を出力します:
routes[0].legs[0].distance.text: 1.7 km routes[0].legs[0].duration.text: 4 mins routes[0].legs[1].distance.text: 2.3 km routes[0].legs[1].duration.text: 5 mins
結論
SelectToken などの組み込みメソッドを利用するか、実装することにより再帰的検索アルゴリズムを使用すると、複雑な JSON 構造内で特定の JToken を効果的に見つけることができます。どのアプローチを選択するかは、JSON 階層の複雑さとターゲット トークンの発生頻度によって異なります。
以上がNewtonsoft.Json JObject 階層内で JToken を名前で効率的に検索する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

XMLは、特に構成ファイル、データストレージ、ネットワーク通信でデータを構成するための便利な方法を提供するため、Cで使用されます。 1)tinyxml、pugixml、rapidxmlなどの適切なライブラリを選択し、プロジェクトのニーズに従って決定します。 2)XML解析と生成の2つの方法を理解する:DOMは頻繁にアクセスと変更に適しており、SAXは大規模なファイルまたはストリーミングデータに適しています。 3)パフォーマンスを最適化する場合、TinyXMLは小さなファイルに適しています。PugixMLはメモリと速度でうまく機能し、RapidXMLは大きなファイルの処理に優れています。

C#とCの主な違いは、メモリ管理、多型の実装、パフォーマンスの最適化です。 1)C#はゴミコレクターを使用してメモリを自動的に管理し、Cは手動で管理する必要があります。 2)C#は、インターフェイスと仮想方法を介して多型を実現し、Cは仮想関数と純粋な仮想関数を使用します。 3)C#のパフォーマンスの最適化は、構造と並列プログラミングに依存しますが、Cはインライン関数とマルチスレッドを通じて実装されます。

DOMおよびSAXメソッドを使用して、CのXMLデータを解析できます。1)DOMのXMLをメモリに解析することは、小さなファイルに適していますが、多くのメモリを占有する可能性があります。 2)サックス解析はイベント駆動型であり、大きなファイルに適していますが、ランダムにアクセスすることはできません。適切な方法を選択してコードを最適化すると、効率が向上する可能性があります。

Cは、高性能と柔軟性のため、ゲーム開発、組み込みシステム、金融取引、科学的コンピューティングの分野で広く使用されています。 1)ゲーム開発では、Cは効率的なグラフィックレンダリングとリアルタイムコンピューティングに使用されます。 2)組み込みシステムでは、Cのメモリ管理とハードウェア制御機能が最初の選択肢になります。 3)金融取引の分野では、Cの高性能はリアルタイムコンピューティングのニーズを満たしています。 4)科学的コンピューティングでは、Cの効率的なアルゴリズムの実装とデータ処理機能が完全に反映されています。

Cは死んでいませんが、多くの重要な領域で栄えています。1)ゲーム開発、2)システムプログラミング、3)高性能コンピューティング、4)ブラウザとネットワークアプリケーション、Cは依然として主流の選択であり、その強力な活力とアプリケーションのシナリオを示しています。

C#とCの主な違いは、構文、メモリ管理、パフォーマンスです。1)C#構文は最新であり、LambdaとLinqをサポートし、CはC機能を保持し、テンプレートをサポートします。 2)C#はメモリを自動的に管理し、Cは手動で管理する必要があります。 3)CパフォーマンスはC#よりも優れていますが、C#パフォーマンスも最適化されています。

tinyxml、pugixml、またはlibxml2ライブラリを使用して、CでXMLデータを処理できます。1)XMLファイルを解析する:DOMまたはSAXメソッドを使用し、DOMは小さなファイルに適しており、SAXは大きなファイルに適しています。 2)XMLファイルを生成:データ構造をXML形式に変換し、ファイルに書き込みます。これらの手順を通じて、XMLデータを効果的に管理および操作できます。

CのXMLデータ構造を使用すると、TinyXMLまたはPUGIXMLライブラリを使用できます。 1)PUGIXMLライブラリを使用して、XMLファイルを解析して生成します。 2)本情報などの複雑なネストされたXML要素を処理します。 3)XML処理コードを最適化し、効率的なライブラリとストリーミング解析を使用することをお勧めします。これらの手順を通じて、XMLデータを効率的に処理できます。


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