解編任意JSON 資料
問題:
問題:JSON 資料可以透過某種方式JSON編組嗎這允許它被分解為部分或部分?在這種情況下,資料的上半部定義了一個“代碼”,指示下半部的資料類型,該程式碼在結構之間可能有所不同。在 Go 中如何實現這一點?
答案:要解組任意JSON 數據,其中下半部分可能因結構體而異,您可以延遲解析下半部分,直到上半部分的“code”是已知的。
- 實作:
- 定義一個帶有 int Code 欄位和 json.RawMessage Payload 欄位的 Message 結構。此欄位將暫時儲存未解析的下半部。
- 建立函數來根據程式碼解析和解組的不同結構類型。
根據程式碼,建立適當結構類型的實例並將 Payload 解組到其中。
<code class="go">package main import ( "encoding/json" "fmt" ) type Message struct { Code int Payload json.RawMessage } type Range struct { Start int End int } type User struct { ID int Pass int } func MyUnmarshall(m []byte) { var message Message var payload interface{} json.Unmarshal(m, &message) switch message.Code { case 3: payload = new(User) case 4: payload = new(Range) } json.Unmarshal(message.Payload, payload) fmt.Printf("\n%v%+v", message.Code, payload) } func main() { json := []byte(`{"Code": 4, "Payload": {"Start": 1, "End": 10}}`) MyUnmarshall(json) json = []byte(`{"Code": 3, "Payload": {"ID": 1, "Pass": 1234}}`) MyUnmarshall(json) }</code>範例程式碼:
以上是如何根據「程式碼」解組具有不同結構的任意 JSON 資料?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Golangisidealforbuildingscalablesystemsduetoitsefficiencyandconcurrency,whilePythonexcelsinquickscriptinganddataanalysisduetoitssimplicityandvastecosystem.Golang'sdesignencouragesclean,readablecodeanditsgoroutinesenableefficientconcurrentoperations,t

Golang在並發性上優於C ,而C 在原始速度上優於Golang。 1)Golang通過goroutine和channel實現高效並發,適合處理大量並發任務。 2)C 通過編譯器優化和標準庫,提供接近硬件的高性能,適合需要極致優化的應用。

選擇Golang的原因包括:1)高並發性能,2)靜態類型系統,3)垃圾回收機制,4)豐富的標準庫和生態系統,這些特性使其成為開發高效、可靠軟件的理想選擇。

Golang適合快速開發和並發場景,C 適用於需要極致性能和低級控制的場景。 1)Golang通過垃圾回收和並發機制提升性能,適合高並發Web服務開發。 2)C 通過手動內存管理和編譯器優化達到極致性能,適用於嵌入式系統開發。

Golang在編譯時間和並發處理上表現更好,而C 在運行速度和內存管理上更具優勢。 1.Golang編譯速度快,適合快速開發。 2.C 運行速度快,適合性能關鍵應用。 3.Golang並發處理簡單高效,適用於並發編程。 4.C 手動內存管理提供更高性能,但增加開發複雜度。

Golang在Web服務和系統編程中的應用主要體現在其簡潔、高效和並發性上。 1)在Web服務中,Golang通過強大的HTTP庫和並發處理能力,支持創建高性能的Web應用和API。 2)在系統編程中,Golang利用接近硬件的特性和對C語言的兼容性,適用於操作系統開發和嵌入式系統。

Golang和C 在性能對比中各有優劣:1.Golang適合高並發和快速開發,但垃圾回收可能影響性能;2.C 提供更高性能和硬件控制,但開發複雜度高。選擇時需綜合考慮項目需求和團隊技能。

Golang适合高性能和并发编程场景,Python适合快速开发和数据处理。1.Golang强调简洁和高效,适用于后端服务和微服务。2.Python以简洁语法和丰富库著称,适用于数据科学和机器学习。


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