网上看了一篇Java 中 Gson的使用，所以也跟着写篇Java 中 Snack3的使用
JSON 是一种文本形式的数据交换格式，从Ajax的时候开始流行，它比XML更轻量、比二进制容易阅读和编写；解析和生成的方式很多，Java中最常用的类库有：JSON-Java、Gson、Jackson、FastJson、Snack3等。
Snack3 基于jdk8，60kb大小，非常小巧。
<dependency> <groupId>org.noear</groupId> <artifactId>snack3</artifactId> <version>3.1.5.11</version> </dependency>
Snack3 借鉴了 Javascript 所有变量由 var 申明，及 Xml dom 一切都是 Node 的设计。其下一切数据都以ONode表示，ONode也即 One node 之意，代表任何类型，也可以转换为任何类型。
- 强调文档树的操控和构建能力
- 做为中间媒体，方便不同格式互转
- 高性能
Json path查询（兼容性和性能很赞） - 支持
序列化、反序列化
一、Snack3的基本用法
Snack3提供了几个快捷函数：
load(strOrObj),loadStr(str),loadObj(obj)用于解析和加载；stringify(obj),serialize(obj),deserialize(str,clz)用于序列化和反序列化
（1）基本数据类型的解析
int i = ONode.load("100").getInt(); //100
double d = ONode.load("\"99.99\"").getDouble(); //99.99
boolean b = ONode.load("true").getBoolean(); // true
String str = ONode.load("String").getString(); // String
（2）基本数据类型的生成
String jsonNumber = ONode.load(100).toJson(); // 100
String jsonBoolean = ONode.load(false).toJson(); // false
String jsonString = ONode.load("String").toString(); //"String"
（3）POJO类的生成与解析
public class User {
public String name;
public int age;
public String emailAddress;
}
生成JSON：
User user = new User("张三",24);
//输出： {"name":"张三","age":24}
String json = ONode.stringify(user); //JSON字符化
//输出： {"@type":"demo.User","name":"\u5F20\u4E09","age":24}
String json2 = ONode.serialize(user); //JSON序列化
解析并反序列化JSON：
String json = "{name:'张三',age:24}";
User user = ONode.deserialize(json, User.class);//JSON反序列化
二、序列化事项补充说明
从上面示例可以看出json的字段和值是的名称和类型是一一对应的，Snack3不支持直接改名称，但可以通过transient关键字进行排序，例：
public class User {
public String name;
public int age;
public String emailAddress;
public transient Date date;
}
或者，加载后再重改名称，例：
User user = new User("name", 12, "xxx@mail.cn");
//输出： {"name":"name","age":12,"email":"xxx@mail.cn"}
ONode.load(user).rename("emailAddress","email").toJson();
//o.rename(key,newKey); //重命名子节点，并返回自己
Snack3在序列化和反序列化时需要使用反射，且只对字段进行序列化（不管属性）。
特性总结：
- 只对字段进行序列化（包括私有）
- 使用
transient对字段排序 - 加载后可进行重命名字段
三、Snack3中使用泛型
例如：JSON字符串数组：["Android","Java","PHP"]
当要通过Snack3解析这个json时，一般有三种方式：使用ONode，使用数组，使用List；而List对于增删都是比较方便的，所以实际使用是还是List比较多
数组比较简单：
String jsonArray = "[\"Android\",\"Java\",\"PHP\"]"; String[] strings = ONode.deserialize(jsonArray,String[].class);
对于List将上面的代码中的 String[].class 直接改为 List<String>.class 是不行的，对于Java来说List<String> 和List<User> 这俩个的字节码文件只一个那就是List.class，这是Java泛型使用时要注意的问题 泛型擦除。
为了解决的上面的问题，Snack3提供了2种方式来实现对泛型的支持，所以将以上的数据解析为List<String>时需要这样写：
String jsonArray = "[\"Android\",\"Java\",\"PHP\"]";
ONode ary0 = ONode.load(jsonArray);
List<String> ary1 = ONode.deserialize(jsonArray,(new ArrayList<String>(){}).getClass());
List<String> ary2 = ONode.deserialize(jsonArray,(new TypeRef<List<String>>(){}).getClass());
//(new ArrayList<String>(){}).getClass() //方式1，通过临时类形（最终都是产生Class）
//(new TypeRef<List<String>>(){}).getClass() //方式2，通过TypeRef（最终都是产生Class）
泛型的引入还可以减少无关的代码：
{"code":"0","message":"success","data":{}}
{"code":"0","message":"success","data":[]}
像上面这段代码，code只使用一次，message则几乎不用；我们真正需要的data所包含的数据，但它可能对象也可能是数组。如果Snack3不支持泛型或不知道Snack3支持泛型的同学一定会这么定义POJO：
public class UserResponse {
public int code;
public String message;
public User data;
}
当设计其它接口的时候又重新定义一个XxxResponse将data的类型改成Xxx，很明显code，和message被重复定义了多次，会产大量的POJO。。。通过泛型可以将code和message字段抽取到一个Result的类中，这样只需要编写data字段所对应的POJO即可：
public class Result<T> {
public int code;
public String message;
public T data;
}
四、Snack3的序列化与反序列化
（1）自动方式
Snack3提供了serialize(obj)和deserialize(str,clz) 前者实现序列化，后者实现了反序列化。
ONode.serialize(obj); //序列化 ONode.deserialize(str,clz); //反序列化
(2)手动方式：
手动的方式使用load(obj),toObject(clz),toJson() 来手动实现序列化和反序列化：
String json = "{\"name\":\"张三\",\"age\":\"24\"}";
//反序列化
User user = ONode.load(json,Constants.serialize()).toObject(User.class);
//序列化
ONode.load(user,Constants.serialize()).toJson();
自动方式最终都是通过load(obj),toObject(clz),toJson() 进行操作。
内部代码：
/**
* 序列化为 string（由序列化器决定格式）
*
* @param source java object
* @throws Exception
*/
public static String serialize(Object source) {
//加载java object，须指定Fromer
return load(source, Constants.serialize(), DEFAULTS.DEF_OBJECT_FROMER).toJson();
}
/**
* 反序列化为 java object（由返序列化器决定格式）
*
* @param source string
* @throws Exception
*/
public static <T> T deserialize(String source, Class<?> clz) {
//加载String，不需指定Fromer
return load(source, Constants.serialize(), null).toObject(clz);
}
五、使用Snack3导出null值、格式化输出、日期时间
一般情况下ONode类提供的 API已经能满足大部分的使用场景，但有时需要更多特殊、强大的功能时，这时候就引入一个新的类 Constants。
Constants从名字上看它是一个提供配置的类，要想改变ONode默认的设置必须使用该类进行配置。用法：
Constants.of(..) //全新定义一份配置 Constants.def().add(..).sub(..) //在默认配置基础上，添加或减少特性 Constants.serialize().add(..).sub(..) //在序列化配置基础上，添加或减少特性
（1）Snack3在默认情况下是不动导出值null的键的，如：
User user = new User("张三", 24);
System.out.println(ONode.stringify(user)); //{"name":"张三","age":24}
Constants cfg = Constants.def().add(Feature.SerializeNulls); //导出null
System.out.println(ONode.load(user, cfg).toJson()); //{"name":"张三","age":24,"emailAddress":null}
（2）格式化输出、日期时间及其它：
Date date = new Date();
Constants cfg = Constants.of(Feature.WriteDateUseFormat) //使用格式化特性
.build(c-> c.date_format = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd",c.locale)); //设置格式符（默认为："yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss"）
System.out.println(ONode.load(date, cfg).toJson()); //2019-12-06
六、使用Snack3进行JSONPath查询
在网上找了一份经典的JSON样本：
{
"store": {
"bicycle": {
"color": "red",
"price": 19.95
},
"book": [
{
"author": "刘慈欣",
"price": 8.95,
"category": "科幻",
"title": "三体"
},
{
"author": "itguang",
"price": 12.99,
"category": "编程语言",
"title": "go语言实战"
}
]
}
}
Snack3可以提供高速的JSONPath查询，JSONPath更给日常的查询节省了大量代码：
ONode o = ONode.load(jsonStr);
//得到所有的书
ONode books = o.select("$.store.book");
System.out.println("books=::" + books);
//得到所有的书名
ONode titles = o.select("$.store.book.title");
System.out.println("titles=::" + titles);
//第一本书title
ONode title = o.select("$.store.book[0].title");
System.out.println("title=::" + title);
//price大于10元的book
ONode list = o.select("$.store.book[?(price > 10)]");
System.out.println("price大于10元的book=::" + list);
//price大于10元的title
ONode list2 = o.select("$.store.book[?(price > 10)].title");
System.out.println("price大于10元的title=::" + list2);
//category(类别)为科幻的book
ONode list3 = o.select("$.store.book[?(category == '科幻')]");
System.out.println("category(类别)为科幻的book=::" + list3);
//bicycle的所有属性值
ONode values = o.select("$.store.bicycle.*");
System.out.println("bicycle的所有属性值=::" + values);
//bicycle的color和price属性值
ONode read = o.select("$.store.bicycle['color','price']");
System.out.println("bicycle的color和price属性值=::" + read);
（1）支持的JSONPath语法
- 字符串使用单引号，例：['name']
- 过滤操作用空隔号隔开，例：[?(@.type == 1)]
| 支持操作 | 说明 |
|---|---|
$ |
表示根元素 |
@ |
当前节点（做为过滤表达式的谓词使用） |
* |
通用配配符，可以表示一个名字或数字。 |
.. |
深层扫描。 可以理解为递归搜索。 |
.<name> |
表示一个子节点 |
['<name>' (, '<name>')] |
表示一个或多个子节点 |
[<number> (, <number>)] |
表示一个或多个数组下标（负号为倒数） |
[start:end] |
数组片段，区间为[start,end),不包含end（负号为倒数） |
[?(<expression>)] |
过滤表达式。 表达式结果必须是一个布尔值。 |
| 支持过滤操作符 | 说明 |
|---|---|
== |
left等于right（注意1不等于'1'） |
!= |
不等于 |
< |
小于 |
<= |
小于等于 |
> |
大于 |
>= |
大于等于 |
=~ |
匹配正则表达式[?(@.name =~ /foo.*?/i)] |
in |
左边存在于右边 [?(@.size in ['S', 'M'])] |
nin |
左边不存在于右边 |
| 支持尾部函数 | 说明 |
|---|---|
min() |
计算数字数组的最小值 |
max() |
计算数字数组的最大值 |
avg() |
计算数字数组的平均值 |
sum() |
计算数字数组的汇总值（新加的） |
像这两种写法的语义是差不多：
$.store.book[0].title //建议使用这种
$['store']['book'][0]['title']
（2）语法示例说明
| JSONPath | 说明 |
|---|---|
$ |
根对象 |
$[-1] |
最后元素 |
$[:-2] |
第0个至倒数第2个 |
$[1:] |
第1个之后所有元素（0为首个） |
$[1,2,3] |
集合中1,2,3个元素（0为首个） |
七、数据格式互转
Snack3是采用(Fromer)->(ONode)->(Toer)的架构。非常适合格式的转换，开发时只需要完成与ONode的对接即可：
（1）将Xml转为Ymal
String xml = "<xml>....</xml>"; XmlFromer xmlFromer = new XmlFromer(); YmalToer ymalToer = new YmalToer(); //加载xml，输出ymal String ymal = ONode.load(xml,Constants.def(),xmlFromer).to(ymalToer);
（2）加载Xml，去掉手机号，转为java object
ONode tmp =ONode.load(xml,Constants.def(),xmlFromer);
//找到有手机号的，然后移除手机号
tmp.select("$..[?(@.mobile)]").forEach(n->n.remove("mobile"));
XxxModel m =tmp.toObject(XxxModel.class);