


Bagaimanakah Saya Boleh Menyahserialisasi Data JSON Bersarang Kompleks ke dalam Kelas C#?
Nyahserialisasi data JSON bersarang kompleks kepada kelas C#
Dalam sesetengah kes, API mungkin mengembalikan data JSON yang mengandungi berbilang peringkat objek bersarang. Menyahsiri data sedemikian ke dalam kelas C# boleh mencabar, terutamanya jika struktur objek tidak betul-betul sepadan dengan respons JSON.
Penjelasan terperinci masalah
Seperti yang ditunjukkan dalam contoh, respons JSON yang disediakan mengandungi objek "hasil" peringkat akar, yang mengandungi objek "kod kerja" yang mengandungi berbilang pasangan nilai kunci yang mewakili kod kerja individu. Walau bagaimanapun, reka bentuk objek C# yang asal hanya mempertimbangkan satu contoh JobCode, yang mengakibatkan nilai nol dikembalikan apabila dinyahsiri.
Penyelesaian
Untuk berjaya menyahsiri data JSON yang kompleks, pastikan anda membuat struktur kelas yang betul-betul sama dengan respons JSON. Dalam kes ini:
- Objek Tahap Root: Memerlukan kelas "RootObject" untuk mewakili keseluruhan struktur JSON dan mengandungi sifat "Results".
-
Objek bersarang: Kelas "Results" harus mengandungi sifat "jobcodes" jenis
Dictionary<string jobcode></string>
. Ini mencerminkan sifat dinamik objek "kod kerja" dalam respons JSON. - Kelas Kod Kerja: Kelas "Kod Kerja" kekal tidak berubah dan mewakili butiran kod kerja individu.
Kod penyahserialisasian
Dengan adanya struktur kelas yang betul, penyahserikatan menjadi mudah:
RootObject obj = JsonConvert.DeserializeObject<RootObject>(json);
Barisan kod ini menyahsiri respons JSON kepada kelas "RootObject", memberikan anda akses kepada sifat "Results" dan butiran kod kerja yang berkaitan.
Kembali ke senarai JobCodes
Untuk mendapatkan semula senarai kod kerja, anda boleh menggunakan gelung mudah untuk mengekstraknya daripada kamus "Kod Kerja":
List<JobCode> jobCodes = new List<JobCode>(); foreach (KeyValuePair<string, JobCode> jobCode in obj.Results.JobCodes) { jobCodes.Add(jobCode.Value); }
Dengan mengikut langkah ini, anda boleh menyahsiri data JSON kompleks yang mengandungi objek bersarang ke dalam kelas C# dengan cekap, menjadikannya lebih mudah untuk mengakses dan memproses respons API.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Menyahserialisasi Data JSON Bersarang Kompleks ke dalam Kelas C#?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Perbezaan utama antara C# dan C ialah sintaks, pengurusan memori dan prestasi: 1) C# sintaks adalah moden, menyokong Lambda dan Linq, dan C mengekalkan ciri -ciri C dan menyokong templat. 2) C# secara automatik menguruskan memori, C perlu diuruskan secara manual. 3) Prestasi C lebih baik daripada C#, tetapi prestasi C# juga dioptimumkan.

Anda boleh menggunakan perpustakaan TinyXML, PuGixML, atau libxml2 untuk memproses data XML dalam C. 1) Parse XML Files: Gunakan kaedah DOM atau SAX, DOM sesuai untuk fail kecil, dan SAX sesuai untuk fail besar. 2) Menjana fail XML: Tukar struktur data ke dalam format XML dan tulis ke fail. Melalui langkah -langkah ini, data XML dapat diuruskan dan dimanipulasi dengan berkesan.

Bekerja dengan struktur data XML di C boleh menggunakan perpustakaan TinyXML atau PugixML. 1) Gunakan perpustakaan PugixML untuk menghuraikan dan menghasilkan fail XML. 2) Mengendalikan elemen XML bersarang kompleks, seperti maklumat buku. 3) Mengoptimumkan kod pemprosesan XML, dan disyorkan untuk menggunakan perpustakaan yang cekap dan parsing streaming. Melalui langkah -langkah ini, data XML dapat diproses dengan cekap.

C masih menguasai pengoptimuman prestasi kerana pengurusan memori peringkat rendah dan keupayaan pelaksanaan yang cekap menjadikannya sangat diperlukan dalam pembangunan permainan, sistem transaksi kewangan dan sistem tertanam. Khususnya, ia ditunjukkan sebagai: 1) dalam pembangunan permainan, pengurusan memori peringkat rendah C dan keupayaan pelaksanaan yang cekap menjadikannya bahasa pilihan untuk pembangunan enjin permainan; 2) Dalam sistem transaksi kewangan, kelebihan prestasi C memastikan latensi yang sangat rendah dan throughput yang tinggi; 3) Dalam sistem tertanam, pengurusan memori peringkat rendah C dan keupayaan pelaksanaan yang cekap menjadikannya sangat popular dalam persekitaran yang terkawal sumber.

Pilihan kerangka C XML harus berdasarkan keperluan projek. 1) TinyXML sesuai untuk persekitaran yang terkawal sumber, 2) PugixML sesuai untuk keperluan berprestasi tinggi, 3) Xerces-C menyokong pengesahan XMLSchema kompleks, dan prestasi, kemudahan penggunaan dan lesen mesti dipertimbangkan ketika memilih.

C# sesuai untuk projek yang memerlukan kecekapan pembangunan dan keselamatan jenis, manakala C sesuai untuk projek yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan perkakasan. 1) C# menyediakan koleksi sampah dan LINQ, sesuai untuk aplikasi perusahaan dan pembangunan Windows. 2) C dikenali dengan prestasi tinggi dan kawalan asasnya, dan digunakan secara meluas dalam pengaturcaraan permainan dan sistem.

Pengoptimuman kod C boleh dicapai melalui strategi berikut: 1. Menguruskan memori secara manual untuk penggunaan pengoptimuman; 2. Tulis kod yang mematuhi peraturan pengoptimuman pengkompil; 3. Pilih algoritma dan struktur data yang sesuai; 4. Gunakan fungsi inline untuk mengurangkan overhead panggilan; 5. Memohon template metaprogramming untuk mengoptimumkan pada masa penyusunan; 6. Elakkan penyalinan yang tidak perlu, gunakan semantik bergerak dan parameter rujukan; 7. Gunakan Const dengan betul untuk membantu pengoptimuman pengkompil; 8. Pilih struktur data yang sesuai, seperti STD :: vektor.

Kata kunci yang tidak menentu dalam C digunakan untuk memaklumkan pengkompil bahawa nilai pembolehubah boleh diubah di luar kawalan kod dan oleh itu tidak dapat dioptimumkan. 1) Ia sering digunakan untuk membaca pembolehubah yang boleh diubahsuai oleh perkakasan atau program perkhidmatan mengganggu, seperti keadaan sensor. 2) Tidak menentu tidak dapat menjamin keselamatan multi-thread, dan harus menggunakan kunci mutex atau operasi atom. 3) Menggunakan tidak menentu boleh menyebabkan prestasi sedikit berkurangan, tetapi memastikan ketepatan program.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini
