在 Go 中間分解碼和更新 JSON
處理 JSON 資料時,有時需要僅修改特定值而不丟失現有結構。如果您不知道 JSON 物件的整個結構,這可能會很有挑戰性,因為 Go 的encoding/json 套件會截斷目標結構中未包含的欄位。
本文探討了一種利用常規結構組合的技術和 json.RawMessage 實現部分解碼和更新,且不會丟失未知資訊。
部分解碼
部分解碼的關鍵解碼是將整個JSON 資料保存在原始欄位(例如,map[string]json.RawMessage)中,並選擇性地將特定欄位解碼到結構中。它是這樣完成的:
import "encoding/json" type Color struct { Space string raw map[string]json.RawMessage } func (c *Color) UnmarshalJSON(bytes []byte) error { if err := json.Unmarshal(bytes, &c.raw); err != nil { return err } if space, ok := c.raw["Space"]; ok { if err := json.Unmarshal(space, &c.Space); err != nil { return err } } return nil }
這裡,UnmarshalJSON 將整個 JSON 資料檢索到 c.raw,然後將 Space 欄位解組到 c.Space。
修改已知欄位
部分解碼 JSON 資料後,您可以將特定欄位修改為需要。
編組和保留
修改已知欄位後,您需要將更新的 Color 結構編組回 JSON。為了保留現有結構並避免截斷,您可以編寫自訂MarshalJSON 方法:
func (c *Color) MarshalJSON() ([]byte, error) { bytes, err := json.Marshal(c.Space) if err != nil { return nil, err } c.raw["Space"] = json.RawMessage(bytes) return json.Marshal(c.raw) }
在MarshalJSON 中,您對修改後的Space 欄位進行編組,然後在執行最終編組之前將其嵌入到原始映射中。
結論
該技術允許您修改 JSON 資料中的特定值而不丟失未知信息,使其適合適用於完整 JSON 結構不可用或可能發生更改的場景。
以上是如何在 Go 中間分解碼和更新 JSON 資料而不丟失未知欄位?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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