XML结构

XML是可扩展标记语言（eXtensible Markup Language）XML有几个特点：一是纯文本，默认使用UTF-8编码，二是可嵌套，适合表示结构化数据。
XML有固定的结构，首行必定是，可以加上可选的编码。紧接着，如果以类似声明的是文档定义类型（DTD：Document Type Definition），DTD是可选的。接下来是XML的文档内容，一个XML文档有且仅有一个根元素，根元素可以包含任意个子元素，元素可以包含属性，例如，1234567包含一个属性lang="CN"，且元素必须正确嵌套。如果是空元素，可以用`表示。<br />由于使用了<、>以及引号等标识符，如果内容出现了特殊符号，需要使用&???;表示转义。例如，Java`必须写成：

  1. <name>Java&lt;tm&gt;</name>

常见的特殊字符如下：

| 字符 | 表示 | | —- | —- |

| < | < |

| > | > |

| & | & |

| “ | “ |

| ‘ | ‘ |

格式正确的XML（Well Formed）是指XML的格式是正确的，可以被解析器正常读取。而合法的XML是指，不但XML格式正确，而且它的数据结构可以被DTD或者XSD验证。

XML解析

因为XML是一种树形结构的文档，它有两种标准的解析API：

  • DOM：一次性读取XML，并在内存中表示为树形结构；
  • SAX：以流的形式读取XML，使用事件回调。

    使用Jackson

    前面我们介绍了DOM和SAX两种解析XML的标准接口。但是，无论是DOM还是SAX，使用起来都不直观。
    观察XML文档的结构： ``` <?xml version=”1.0” encoding=”UTF-8” ?> Java核心技术 Cay S. Horstmann 1234567 Java Network 
我们发现，它完全可以对应到一个定义好的JavaBean中：

public class Book { public long id; public String name; public String author; public String isbn; public List tags; public String pubDate; }

如果能直接从XML文档解析成一个JavaBean，那比DOM或者SAX不知道容易到哪里去了。<br />幸运的是，一个名叫Jackson的开源的第三方库可以轻松做到XML到JavaBean的转换。我们要使用Jackson，先添加两个Maven的依赖：
com.fasterxml.jackson.dataformat jackson-dataformat-xml 2.10.1 org.codehaus.woodstox woodstox-core-asl 4.4.1 
然后，定义好JavaBean，就可以用下面几行代码解析：

InputStream input = Main.class.getResourceAsStream(“/book.xml”); JacksonXmlModule module = new JacksonXmlModule(); XmlMapper mapper = new XmlMapper(module); Book book = mapper.readValue(input, Book.class); System.out.println(book.id); System.out.println(book.name); System.out.println(book.author); System.out.println(book.isbn); System.out.println(book.tags); System.out.println(book.pubDate);

注意到`XmlMapper`就是我们需要创建的核心对象，可以用`readValue(InputStream, Class)`直接读取XML并返回一个JavaBean。运行上述代码，就可以直接从Book对象中拿到数据：

1 Java核心技术 Cay S. Horstmann 1234567 [Java, Network] null

如果要解析的数据格式不是Jackson内置的标准格式，那么需要编写一点额外的扩展来告诉Jackson如何自定义解析。这里我们不做深入讨论，可以参考Jackson的[官方文档](https://github.com/FasterXML/jackson)。
## JSON
前面我们讨论了XML这种数据格式。XML的特点是功能全面，但标签繁琐，格式复杂。在Web上使用XML现在越来越少，取而代之的是JSON这种数据结构。<br />JSON是JavaScript Object Notation的缩写，它去除了所有JavaScript执行代码，只保留JavaScript的对象格式。一个典型的JSON如下：

{ “id”: 1, “name”: “Java核心技术”, “author”: { “firstName”: “Abc”, “lastName”: “Xyz” }, “isbn”: “1234567”, “tags”: [“Java”, “Network”] }

JSON作为数据传输的格式，有几个显著的优点：

- JSON只允许使用UTF-8编码，不存在编码问题；
- JSON只允许使用双引号作为key，特殊字符用`\`转义，格式简单；
- 浏览器内置JSON支持，如果把数据用JSON发送给浏览器，可以用JavaScript直接处理。

因此，JSON适合表示层次结构，因为它格式简单，仅支持以下几种数据类型：

- 键值对：`{"key": value}`
- 数组：`[1, 2, 3]`
- 字符串：`"abc"`
- 数值（整数和浮点数）：`12.34`
- 布尔值：`true`或`false`
- 空值：`null`

浏览器直接支持使用JavaScript对JSON进行读写：

// JSON string to JavaScript object: jsObj = JSON.parse(jsonStr);

// JavaScript object to JSON string: jsonStr = JSON.stringify(jsObj);

所以，开发Web应用的时候，使用JSON作为数据传输，在浏览器端非常方便。因为JSON天生适合JavaScript处理，所以，绝大多数REST API都选择JSON作为数据传输格式。<br />现在问题来了：使用Java如何对JSON进行读写？<br />在Java中，针对JSON也有标准的JSR 353 API，但是我们在前面讲XML的时候发现，如果能直接在XML和JavaBean之间互相转换是最好的。类似的，如果能直接在JSON和JavaBean之间转换，那么用起来就简单多了。<br />常用的用于解析JSON的第三方库有：

- Jackson
- Gson
- Fastjson
- ...

注意到上一节提到的那个可以解析XML的浓眉大眼的Jackson也可以解析JSON！因此我们只需要引入以下Maven依赖：
com.fasterxml.jackson.core jackson-databind 2.10.0 
就可以使用下面的代码解析一个JSON文件：

InputStream input = Main.class.getResourceAsStream(“/book.json”); ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); // 反序列化时忽略不存在的JavaBean属性: mapper.configure(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES, false); Book book = mapper.readValue(input, Book.class);

核心代码是创建一个`ObjectMapper`对象。关闭`DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES`功能使得解析时如果JavaBean不存在该属性时解析不会报错。<br />把JSON解析为JavaBean的过程称为反序列化。如果把JavaBean变为JSON，那就是序列化。要实现JavaBean到JSON的序列化，只需要一行代码：

String json = mapper.writeValueAsString(book);

要把JSON的某些值解析为特定的Java对象，例如`LocalDate`，也是完全可以的。例如：

{ “name”: “Java核心技术”, “pubDate”: “2016-09-01” }

要解析为：

public class Book { public String name; public LocalDate pubDate; }

只需要引入标准的JSR 310关于JavaTime的数据格式定义：
com.fasterxml.jackson.datatype jackson-datatype-jsr310 2.10.0 
然后，在创建`ObjectMapper`时，注册一个新的`JavaTimeModule`：

ObjectMapper mapper = new ObjectMapper().registerModule(new JavaTimeModule());

有些时候，内置的解析规则和扩展的解析规则如果都不满足我们的需求，还可以自定义解析。<br />举个例子，假设`Book`类的`isbn`是一个`BigInteger`：

public class Book { public String name; public BigInteger isbn; }

但JSON数据并不是标准的整形格式：

{ “name”: “Java核心技术”, “isbn”: “978-7-111-54742-6” }

直接解析，肯定报错。这时，我们需要自定义一个`IsbnDeserializer`，用于解析含有非数字的字符串：

public class IsbnDeserializer extends JsonDeserializer { public BigInteger deserialize(JsonParser p, DeserializationContext ctxt) throws IOException, JsonProcessingException { // 读取原始的JSON字符串内容: String s = p.getValueAsString(); if (s != null) { try { return new BigInteger(s.replace(“-“, “”)); } catch (NumberFormatException e) { throw new JsonParseException(p, s, e); } } return null; } }

然后，在`Book`类中使用注解标注：

public class Book { public String name; // 表示反序列化isbn时使用自定义的IsbnDeserializer: @JsonDeserialize(using = IsbnDeserializer.class) public BigInteger isbn; }

`` 类似的，自定义序列化时我们需要自定义一个IsbnSerializer，然后在Book类中标注@JsonSerialize(using = …)`即可。