如何使用Gson高效反序列化自訂JSON時間戳記？

使用 Gson 自訂 JSON 反序列化：綜合指南

在 Java 領域，Gson 作為處理 JSON 資料的強大庫脫穎而出。其全面的功能包括創建自訂反序列化器的能力，該反序列化器允許將 JSON 元素自訂轉換為 Java 物件。讓我們深入研究一個特定的場景來說明如何實現這一點。

問題陳述

設想一個名為 User 的 Java 類，其中包含 id、name 和 Timestamp 欄位是基於 updateDate。從 Web 服務接收的 JSON 資料提供了此類使用者物件的清單。挑戰在於編寫一個自訂反序列化器來將此 JSON 轉換為 User 類別的實例。

嘗試的解決方案

反序列化器的初始嘗試可能類似於以下內容：

@Override
public User deserialize(JsonElement json, Type type, JsonDeserializationContext context) throws JsonParseException {
    return new User(
            json.getAsJsonPrimitive().getAsInt(),
            json.getAsString(),
            json.getAsInt(),
            (Timestamp)context.deserialize(json.getAsJsonPrimitive(), Timestamp.class));
}

然而，這種方法由於其手動解析方面而帶來了挑戰，這在一定程度上削弱了自動化的優勢Gson。

替代解決方案

更精細的方法包括最大限度地減少手動解析並充分利用 Gson 的功能。考慮以下實作：

// User class remains unchanged

// TimestampDeserializer class
class TimestampDeserializer implements JsonDeserializer<timestamp> {
    @Override
    public Timestamp deserialize(JsonElement json, Type typeOfT, JsonDeserializationContext context) throws JsonParseException {
        long time = Long.parseLong(json.getAsString());
        return new Timestamp(time);
    }
}

class Foo {
    public static void main(String[] args) {
        Gson gson = new GsonBuilder()
                .setFieldNamingPolicy(FieldNamingPolicy.LOWER_CASE_WITH_UNDERSCORES)
                .registerTypeAdapter(Timestamp.class, new TimestampDeserializer())
                .create();

        // Construct sample JSON data with corrected "update_date" field
        String jsonInput = "...";

        User[] users = gson.fromJson(jsonInput, User[].class);
        for (User user : users) {
            System.out.println(user);
        }
    }
}</timestamp>

說明

這個改良的方法採用專門為處理時間戳轉換而客製化的自訂反序列化器(TimestampDeserializer) 。 TimestampDeserializer 類別遵循 JsonDeserializer 接口，重寫 deserialize 方法以從 JSON 元素中提取時間戳記（以毫秒為單位）並將其轉換為 Timestamp 物件。

透過利用 Gson 的建構器模式，可以無縫應用其他自訂。 FieldNamingPolicy 設定為駝峰命名法，將 JSON 鍵對應到 Java 欄位名稱。此外，TimestampDeserializer 被註冊為時間戳記的類型適配器。

產生的程式碼展示了 Gson 功能的強大組合，有效處理 JSON 資料到 Java 物件的轉換，同時最大限度地減少手動解析開銷。

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