[发明专利]一种无层级结构的JSON反序列化方法、装置及存储介质在审

专利信息
申请号: 201910123348.2 申请日: 2019-02-18
公开(公告)号: CN109871519A 公开(公告)日: 2019-06-11
发明(设计)人: 钱玉明 申请(专利权)人: 北京思特奇信息技术股份有限公司
主分类号: G06F17/22 分类号: G06F17/22
代理公司: 北京轻创知识产权代理有限公司 11212 代理人: 杨立
地址: 100089 北京市海淀*** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 层级结构 字段 注解 反序列化 存储介质 目标属性 反序列化操作 代码编写 属性分解 属性确定 系统开发 字段添加 复用率 解析
【权利要求书】:

1.一种无层级结构的JSON反序列化方法,其特征在于,所述方法包括:

获取目标JSON字符串;

通过解析所述目标JSON字符串,获取所述目标JSON字符串包含的JSON属性和JSON属性值;

根据所述目标JSON字符串包含的JSON属性确定Java对象中的目标字段,所述目标字段的字段名称与所述目标JSON字符串包含的JSON属性的属性名称相同;

为所述目标字段添加注解属性,并将所述注解属性分解后的属性作为所述目标字段的目标属性;

基于所述注解属性给所述目标属性进行赋值。

2.根据权利要求1所述的JSON反序列化方法,其特征在于,所述通过解析所述目标JSON字符串,获取所述目标JSON字符串包含的JSON属性和JSON属性值,具体包括:

所述目标JSON字符串包括目标JSON对象格式字符串和/或目标JSON数组格式字符串;

从所述目标JSON对象格式字符串的开始符开始,依次读取所述目标JSON对象格式字符串的对象节点对应的JSON属性和JSON属性值;

判断所述目标JSON对象格式字符串的对象节点是否存在子节点;

若存在,则依次读取所述对象节点的子节点对应的JSON属性和JSON属性值;

和/或,

从所述目标JSON数组格式字符串的开始符开始,依次读取所述目标JSON数组格式字符串的数组节点对应的JSON属性和JSON属性值;

判断所述目标JSON数组格式字符串的数组节点是否存在子节点;

若存在,则依次读取所述数组节点的子节点对应的JSON属性和JSON属性值。

3.根据权利要求2所述的JSON反序列化方法,其特征在于,所述为所述目标字段添加注解属性,并将所述注解属性分解后的属性作为所述目标字段的目标属性,具体包括:

为所述目标字段添加注解属性,所述注解属性包括对象格式字符串对应的对象节点属性、对象子节点属性以及所述对象格式字符串对应的JSON属性,将所述注解属性分解后得到的属性作为所述目标字段的目标属性;

和/或,

为所述目标字段添加注解属性,所述注解属性包括数组格式字符串对应的数组节点属性、数组子节点属性以及所述数组格式字符串对应的JSON属性,将所述注解属性分解后得到的属性作为所述目标字段的目标属性。

4.根据权利要求3所述的JSON反序列化方法,其特征在于,所述基于所述注解属性给所述目标属性进行赋值,具体包括:

判断所述注解属性中第一个属性的属性值类型是否为虚拟类型,所述虚拟类型对应的注解属性为可分解的属性;

如果所述注解属性中第一个属性的属性值类型为虚拟类型时,则遍历所述注解属性中所有的属性,直到最后一个属性,获取所述最后一个属性的属性值类型;

所述最后一个属性的属性值类型为基本数据类型时,则将所述JSON属性值赋给所述目标属性。

5.根据权利要求4所述的JSON反序列化方法,其特征在于,所述获取所述最后一个属性的属性值类型,之后还包括:

所述最后一个属性的属性值类型为集合类型时,遍历所述集合类型对应的目标集合,依次获取所述目标集合的元素对应的属性值类型,所述目标集合包括所述最后一个属性的属性值类型;

所述目标集合的元素对应的属性值类型为基本数据类型时,则将所述JSON属性值赋给所述目标属性,并将所述JSON属性值加入所述目标集合;

或者,

所述目标集合的元素对应的属性值类型为自定义类型时,则将所述JSON属性值转换为所述自定义类型,以及将所述转换后的JSON属性值赋给所述目标属性,并将所述转换后的JSON属性值加入所述目标集合。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京思特奇信息技术股份有限公司,未经北京思特奇信息技术股份有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910123348.2/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top