將JSON 巢狀物件解組為字串或位元組陣列
處理JSON 回應時,可能需要將某些巢狀物件保留為原始字串或位元組數組,而不是將它們解析為Go 結構。為了解決這個問題,我們將探索使用encoding/json套件中的json.RawMessage類型的解決方案。
在您的特定場景中,以下JSON:
{ "id" : 15, "foo" : { "foo": 123, "bar": "baz" } }
將被解組轉換為具有 int64 類型的 ID 欄位和 []byte 類型的 Foo 欄位的 Go 結構。您遇到的錯誤“json: 無法將物件解組為 []uint8 類型的 Go 值”,表明解組過程正在嘗試將 foo 物件解析為 Go 值,這不是預期的行為。
json.RawMessage 類型為這個問題提供了解決方案。正如其文件所述,它是“原始編碼的 JSON 物件”,可用於延遲 JSON 解碼或預先計算 JSON 編碼。使用json.RawMessage,您可以有效地將foo 物件保留為Go 結構中的原始位元組數組:
import ( "encoding/json" "fmt" ) type Bar struct { ID int64 `json:"id"` Foo json.RawMessage `json:"foo"` } func main() { var jsonStr = []byte(`{ "id" : 15, "foo" : { "foo": 123, "bar": "baz" } }`) var bar Bar err := json.Unmarshal(jsonStr, &bar) if err != nil { panic(err) } fmt.Printf("%+v\n", bar) }
輸出:
{Id:15 Foo:[123 32 34 102 111 111 34 58 32 49 50 51 44 32 34 98 97 114 34 58 32 34 98 97 122 34 32 125]}
透過利用json.RawMessage,您現在可以成功將JSON 解組為Go 結構,該結構將foo 物件視為位元組數組。
以上是如何在 Go 中將 JSON 巢狀物件解組為位元組數組?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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Golang通過goroutine和channel實現高效並發:1.goroutine是輕量級線程,使用go關鍵字啟動;2.channel用於goroutine間安全通信,避免競態條件;3.使用示例展示了基本和高級用法;4.常見錯誤包括死鎖和數據競爭,可用gorun-race檢測;5.性能優化建議減少channel使用,合理設置goroutine數量,使用sync.Pool管理內存。

Golang更適合系統編程和高並發應用,Python更適合數據科學和快速開發。 1)Golang由Google開發,靜態類型,強調簡潔性和高效性,適合高並發場景。 2)Python由GuidovanRossum創造,動態類型,語法簡潔,應用廣泛,適合初學者和數據處理。

Golang在性能和可擴展性方面優於Python。 1)Golang的編譯型特性和高效並發模型使其在高並發場景下表現出色。 2)Python作為解釋型語言,執行速度較慢,但通過工具如Cython可優化性能。

Go語言在並發編程、性能、學習曲線等方面有獨特優勢:1.並發編程通過goroutine和channel實現,輕量高效。 2.編譯速度快,運行性能接近C語言。 3.語法簡潔,學習曲線平緩,生態系統豐富。

Golang和Python的主要區別在於並發模型、類型系統、性能和執行速度。 1.Golang使用CSP模型,適用於高並發任務;Python依賴多線程和GIL,適合I/O密集型任務。 2.Golang是靜態類型,Python是動態類型。 3.Golang編譯型語言執行速度快,Python解釋型語言開發速度快。

Golang通常比C 慢,但Golang在並發編程和開發效率上更具優勢:1)Golang的垃圾回收和並發模型使其在高並發場景下表現出色;2)C 通過手動內存管理和硬件優化獲得更高性能,但開發複雜度較高。

Golang在雲計算和DevOps中的應用廣泛,其優勢在於簡單性、高效性和並發編程能力。 1)在雲計算中,Golang通過goroutine和channel機制高效處理並發請求。 2)在DevOps中,Golang的快速編譯和跨平台特性使其成為自動化工具的首選。


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