使用Scala Argonaut解析JSON数组

我正在使用Scala&Argonaut，试图解析以下JSON：

[
    {
        "name": "apple",
        "type": "fruit",
        "size": 3
    },
    {
        "name": "jam",
        "type": "condiment",
        "size": 5
    },
    {
        "name": "beef",
        "type": "meat",
        "size": 1
    }
]

努力研究如何迭代并将值提取到

列表[MyType]

中，其中

MyType

将具有名称、类型和大小属性

我将很快发布更具体的代码（我尝试了很多东西），但基本上我希望了解光标如何工作，以及如何遍历数组等。我尝试使用

\\

（downArray）移动到数组的头部，然后

：->-

遍历数组，然后

-\

（downField）不可用（至少IntelliJ不这么认为）。 所以问题是我如何：

• 导航到阵列
• 遍历数组（并知道何时完成）
• 为每个字段提取字符串、整数等值-

  jdecode[string]

  <代码>作为[字符串]

---

最简单的方法是为

MyType

定义一个编解码器。然后，编译器将愉快地为

列表[MyType]

等构建一个解码器。我将在这里使用一个普通类（而不是case类）来明确发生了什么：

class MyType(val name: String, val tpe: String, val size: Int)

import argonaut._, Argonaut._

implicit def MyTypeCodec: CodecJson[MyType] = codec3(
  (name: String, tpe: String, size: Int) => new MyType(name, tpe, size),
  (myType: MyType) => (myType.name, myType.tpe, myType.size)
)("name", "type", "size")

codec3

采用两个参数列表。第一个参数有两个参数，可以告诉您如何从

Tuple3

创建

MyType

的实例，反之亦然。第二个参数列表用于指定字段的名称
现在您可以编写如下内容（如果

json

是您的字符串）：

---

您已经完成了。
因为您不需要编码，只需要查看解码，您可以按照Travis的建议执行，但可以实现另一个隐式：MyTypeDecodeJson

implicit def MyTypeDecodeJson: DecodeJson[MyType] = DecodeJson(
    raw => for {
    name     <- raw.get[String]("name")
    type     <- raw.get[String]("type")
    size     <- raw.get[Int]("size")
  } yield MyType(name, type, size))

---

假设

MyType

是一个case类，下面的方法也适用：

case class MyType(name: String, type: String, size: Int)

object MyType {
    implicit val createCodecJson: CodecJson[MyType] = CodecJson.casecodec3(apply, unapply)(
        "name",
        "type",
        "size"
    )
}

---

你试了什么？你能展示你的代码吗？首先，你的JSON是无效的。也许这会导致错误？或者你的计划是什么？有关JSON验证，请参阅。我建议使用casecodec而不是codec隐式def MyTypeCodec=casecodec3（MyType.apply，MyType.unapply）（“名称”、“类型”、“大小”）

Parse.decodeValidation[List[MyType]](jsonString)

case class MyType(name: String, type: String, size: Int)

object MyType {
    implicit val createCodecJson: CodecJson[MyType] = CodecJson.casecodec3(apply, unapply)(
        "name",
        "type",
        "size"
    )
}