Java 如何创建POJO来处理包含元素数组和元素数组的JSON数据

我们有一个场景，其中一个字段有两个不同的值。我们希望使用相同的

POJO

解析所有JSON。下面您可以找到以下2个

JSON

有效负载：

{
  "values": [
    [
      {
        "name": "item_name",
        "value": "pool"
      }
    ],
    [
      {
        "name": "item_name",
        "value": "Mob"
      }
    ]
  ],
  "name": "lines"
}

以及：

目前，若我指定如下POJO，则第二个json抛出异常

class ValuesModel extends Serializable {

  @BeanProperty
  var values: List[List[ValueModel]] = _

}

class ValuesModel extends Serializable {

  @BeanProperty
  var values: List[ValueModel] = _

}

若我指定如下POJO，则第一个json抛出异常

class ValuesModel extends Serializable {

  @BeanProperty
  var values: List[List[ValueModel]] = _

}

class ValuesModel extends Serializable {

  @BeanProperty
  var values: List[ValueModel] = _

}

---

有没有办法创建一个

POJO

来同时解析两个JSON，而不是捕获异常并用另一个模式进行解析？我正在使用

Jackson

进行解析。

在这种情况下，您需要处理多个

JSON

模式，并能够将其反序列化为实现自定义反序列化器和实现所有所需场景所需的同一

POJO

模型

下面您可以在

Java

中找到如何反序列化

JSON

有效负载的示例：

import com.fasterxml.jackson.core.JsonParser;
import com.fasterxml.jackson.core.ObjectCodec;
import com.fasterxml.jackson.databind.DeserializationContext;
import com.fasterxml.jackson.databind.JsonDeserializer;
import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.fasterxml.jackson.databind.annotation.JsonDeserialize;
import com.fasterxml.jackson.databind.node.MissingNode;
import com.fasterxml.jackson.databind.type.SimpleType;
import com.fasterxml.jackson.databind.util.TokenBuffer;

import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.StreamSupport;

public class JsonApp {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        File jsonFile = new File("./src/main/resources/test.json");

        ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
        System.out.println(mapper.readValue(jsonFile, ValuesModel.class));
    }
}

class ValuesModelJsonDeserializer extends JsonDeserializer<List<ValueModel>> {

    @Override
    public List<ValueModel> deserialize(JsonParser p, DeserializationContext ctxt) throws IOException {
        final JsonDeserializer<Object> deserializer = ctxt.findRootValueDeserializer(SimpleType.constructUnsafe(ValueModel.class));
        final JsonNode root = p.readValueAsTree();
        // If node is a JSON object
        if (root.isObject()) {
            return Collections.singletonList(deserialize(p.getCodec(), root, deserializer, ctxt));
        }
        if (!root.isArray()) {
            // value is null or primitive
            return Collections.emptyList();
        }

        return StreamSupport.stream(root.spliterator(), false)
                .map(this::unwrap)
                .filter(node -> !node.isMissingNode())
                .map(node -> deserialize(p.getCodec(), node, deserializer, ctxt))
                .collect(Collectors.toList());
    }

    private JsonNode unwrap(JsonNode node) {
        if (node.isArray()) {
            if (node.isEmpty()) {
                return MissingNode.getInstance();
            }

            return node.iterator().next();
        }

        return node;
    }

    private ValueModel deserialize(ObjectCodec codec, JsonNode value, JsonDeserializer<Object> valueDeser, DeserializationContext ctxt) {
        try (JsonParser jsonParser = createNestedParser(codec, value)) {
            return (ValueModel) valueDeser.deserialize(jsonParser, ctxt);
        } catch (IOException e) {
            throw new IllegalArgumentException(e);
        }
    }

    private JsonParser createNestedParser(ObjectCodec codec, JsonNode value) throws IOException {
        TokenBuffer buffer = new TokenBuffer(codec, false);
        codec.writeTree(buffer, value);

        JsonParser parser = buffer.asParser();
        parser.nextToken();

        return parser;
    }
}