在 JObject 层次结构中按名称搜索 JToken
使用 Newtonsoft.Json 库处理 JSON 数据时,可能会出现以下情况您需要在 JObject 和 JArray 的复杂层次结构中找到特定的 JToken。这项任务可能会变得具有挑战性,特别是当目标令牌的位置不明确时。
内置功能
虽然 Newtonsoft.Json 库没有提供特定的功能与 GetJTokenByName 等方法按名称搜索令牌不同,它提供了另一种使用 SelectToken 方法导航到令牌的方法。此方法使您能够遍历 JObject 层次结构并根据令牌的路径选择令牌。例如,要获取嵌套距离属性中文本标记的值,可以使用以下语法:
string distanceText = jObject.SelectToken("routes[0].legs[0].distance.text").ToString();
用于扩展搜索的递归方法
如果您需要更全面的搜索来识别具有给定名称的标记的所有出现,则需要递归方法。这样的方法应该探索 JObject 中的所有 JToken 和 JArray,包括嵌套结构。下面是 C# 中递归搜索方法的潜在实现:
public static class JsonExtensions { public static List<jtoken> FindTokens(this JToken containerToken, string name) { List<jtoken> matches = new List<jtoken>(); FindTokens(containerToken, name, matches); return matches; } private static void FindTokens(JToken containerToken, string name, List<jtoken> matches) { if (containerToken.Type == JTokenType.Object) { foreach (JProperty child in containerToken.Children<jproperty>()) { if (child.Name == name) { matches.Add(child.Value); } FindTokens(child.Value, name, matches); } } else if (containerToken.Type == JTokenType.Array) { foreach (JToken child in containerToken.Children()) { FindTokens(child, name, matches); } } } }</jproperty></jtoken></jtoken></jtoken></jtoken>
演示和输出
要演示递归方法,请考虑以下 JSON 响应:
{ "routes": [ { "bounds": {...}, "legs": [ { "distance": { "text": "1.7 km", "value": 1729 }, "duration": {...} }, { "distance": { "text": "2.3 km", "value": 2301 }, "duration": {...} } ] } ] }
使用递归FindTokens方法,可以搜索文本的所有实例token:
foreach (JToken token in jo.FindTokens("text")) { Console.WriteLine(token.Path + ": " + token.ToString()); }
这将输出以下内容:
routes[0].legs[0].distance.text: 1.7 km routes[0].legs[0].duration.text: 4 mins routes[0].legs[1].distance.text: 2.3 km routes[0].legs[1].duration.text: 5 mins
结论
通过使用 SelectToken 等内置方法或实现递归搜索算法,可以有效地在复杂的 JSON 结构中定位特定的 JToken。方法的选择取决于 JSON 层次结构的复杂性和目标标记出现的频率。
以上是如何在 Newtonsoft.Json JObject 层次结构中按名称高效搜索 JToken?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

在C 中使用XML是因为它提供了结构化数据的便捷方式,尤其在配置文件、数据存储和网络通信中不可或缺。1)选择合适的库,如TinyXML、pugixml、RapidXML,根据项目需求决定。2)了解XML解析和生成的两种方式:DOM适合频繁访问和修改,SAX适用于大文件或流数据。3)优化性能时,TinyXML适合小文件,pugixml在内存和速度上表现好,RapidXML处理大文件优异。

C#和C 的主要区别在于内存管理、多态性实现和性能优化。1)C#使用垃圾回收器自动管理内存,C 则需要手动管理。2)C#通过接口和虚方法实现多态性,C 使用虚函数和纯虚函数。3)C#的性能优化依赖于结构体和并行编程,C 则通过内联函数和多线程实现。

C 中解析XML数据可以使用DOM和SAX方法。1)DOM解析将XML加载到内存,适合小文件,但可能占用大量内存。2)SAX解析基于事件驱动,适用于大文件,但无法随机访问。选择合适的方法并优化代码可提高效率。

C 在游戏开发、嵌入式系统、金融交易和科学计算等领域中的应用广泛,原因在于其高性能和灵活性。1)在游戏开发中,C 用于高效图形渲染和实时计算。2)嵌入式系统中,C 的内存管理和硬件控制能力使其成为首选。3)金融交易领域,C 的高性能满足实时计算需求。4)科学计算中,C 的高效算法实现和数据处理能力得到充分体现。

C 没有死,反而在许多关键领域蓬勃发展:1)游戏开发,2)系统编程,3)高性能计算,4)浏览器和网络应用,C 依然是主流选择,展现了其强大的生命力和应用场景。

C#和C 的主要区别在于语法、内存管理和性能:1)C#语法现代,支持lambda和LINQ,C 保留C特性并支持模板。2)C#自动内存管理,C 需要手动管理。3)C 性能优于C#,但C#性能也在优化中。

在C 中处理XML数据可以使用TinyXML、Pugixml或libxml2库。1)解析XML文件:使用DOM或SAX方法,DOM适合小文件,SAX适合大文件。2)生成XML文件:将数据结构转换为XML格式并写入文件。通过这些步骤,可以有效地管理和操作XML数据。

在C 中处理XML数据结构可以使用TinyXML或pugixml库。1)使用pugixml库解析和生成XML文件。2)处理复杂的嵌套XML元素,如书籍信息。3)优化XML处理代码,建议使用高效库和流式解析。通过这些步骤,可以高效处理XML数据。


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