哪个JSON序列化库适合以下情况？

我有以下情况： 我想序列化Scala case类，这些类使用java.util.UUID类型的var扩展父类。 本案例类的序列化应该在没有任何配置的情况下进行——没有注释和自定义格式的定义。任何序列化提示都可以位于父类中

我尝试了sjson，但基于反射的序列化无法序列化UUID类型，基于类型的序列化迫使我为每个案例类定义格式。

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哪个json序列化库最适合这种情况

如果类型很重要，您应该查看YAML

它是json的一个子集，具有改进的功能，比如变量类型。

这里有一个解决方案

它打印：

{"uuid":{"mostSig":-8054689529719995935,"leastSig":-5722404370736228056},"name":"foo"}'

对父类型使用自定义序列化程序的另一个解决方案

sealed abstract class Parent {
  var uuid: UUID = UUID.randomUUID
}
case class Foo(name: String) extends Parent

object UUIDTest extends Application {
  implicit val formats = 
    Serialization.formats(NoTypeHints) + new ParentSerializer

  val f = Foo("foo")
  val ser = write(f)
  println(ser)
  val f2 = read[Foo](ser)
  assert(f == f2)

  // Special serializer for Parent type
  class ParentSerializer extends Serializer[Parent] {
    def deserialize(implicit format: Formats): PartialFunction[(TypeInfo, JValue), Parent] = {
      case (t@TypeInfo(cl, _), json) if (classOf[Parent].isAssignableFrom(cl)) => 
        val x = Extraction.extract(json, t)(DefaultFormats).asInstanceOf[Parent]
        x.uuid = (for { 
          JField("mostSig", JInt(m))  <- json
          JField("leastSig", JInt(l)) <- json 
        } yield new UUID(m.longValue, l.longValue)).head
        x
    }

    def serialize(implicit format: Formats): PartialFunction[Any, JValue] = {
      case x: Parent =>
        Extraction.decompose(x)(DefaultFormats) ++ 
        JField("mostSig", x.uuid.getMostSignificantBits) ++ 
        JField("leastSig", x.uuid.getLeastSignificantBits)
    }
  }
}

密封抽象类父类{
变量uuid:uuid=uuid.randomUUID
}
案例类Foo（名称：String）扩展了父类
对象UUIDTest扩展应用程序{
隐式val格式=
Serialization.formats（NotypeHits）+新的ParentSerializer
val f=Foo（“Foo”）
val ser=写入（f）
println（ser）
val f2=读取[Foo]（ser）
断言（f==f2）
//父类型的特殊序列化程序
类ParentSerializer扩展序列化程序[Parent]{
def反序列化（隐式格式：格式）：PartialFunction[（TypeInfo，JValue），Parent]={
案例(t@TypeInfo（cl，z），json）if（classOf[Parent].isAssignableFrom（cl））=>
val x=Extraction.extract（json，t）（DefaultFormats）.asInstanceOf[Parent]
x、 uuid=（对于{
JField（“mostSig”，JInt（m））尝试包含JSON支持的库。我在几个项目中成功地使用了它。它有许多默认转换器，包括一个用于
java.util.UUID
。默认转换器的完整列表位于此处：

这里有一个关于使用XStream进行JSON读写的简短教程：。教程代码是为Java编写的，但对Scala来说应该是一样的，因为反射是在后台使用的

请记住，序列化然后反序列化对象的任意图形并不总是可以使用此库。特别是，无法处理数据中的循环，即数据必须是纯层次结构树。考虑到JSON格式的意图，这是一个合理的限制

参考链接：

XStream JSON教程：

XStream默认转换器：
您可以尝试jerkson：

它对我的使用很好，但主要是列表/映射结构。如果它支持您的需求，我也不会感到惊讶

编辑：用下面的例子（受另一个答案中的提升例子的启发）尝试一下。似乎效果不错

import java.util.UUID
import com.codahale.jerkson.Json
import org.scalatest.FunSuite

sealed abstract class Parent {
   def uuid: UUID
}

case class Foo(uuid: UUID, name: String) extends Parent

class TmpJsonTest extends FunSuite {
   test("Json case class serialize") {
      val f = Foo(UUID.randomUUID, "foo")
      val ser = Json.generate(f)
      println(ser)
      val f2 = Json.parse[Foo](ser)
      assert(f === f2)
   }
}

YAML实际上是JSON的超集。您的代码与我的案例并不完全相似。类父级中的uuid应该是var，类Foo（case-class Foo（name:String）扩展父级）中应该缺少uuid。那么提升JSON会起作用吗？否：（Lift JSON序列化仅适用于案例类构造函数参数。内部字段未序列化。Wojciech，我添加了另一个可能适用于您的解决方案。它为父类型添加了自定义序列化程序。
import java.util.UUID
import com.codahale.jerkson.Json
import org.scalatest.FunSuite

sealed abstract class Parent {
   def uuid: UUID
}

case class Foo(uuid: UUID, name: String) extends Parent

class TmpJsonTest extends FunSuite {
   test("Json case class serialize") {
      val f = Foo(UUID.randomUUID, "foo")
      val ser = Json.generate(f)
      println(ser)
      val f2 = Json.parse[Foo](ser)
      assert(f === f2)
   }
}