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description=JSON in Java mit Jackson parsen, erzeugen und binden — ObjectMapper und Data Binding.;

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streams erstellen intermediate ops terminaloperationen collectors parallele streams optional predicate function consumer supplier binaryoperator file and i o i o einführung file klasse dateien erstellen dateien lesen dateien schreiben dateien löschen byte streams character streams buffered streams data streams printwriter scanner printstream serialisierung deserialisierung nio überblick path klasse files klasse dateibaum durchlaufen date and time datum zeit intro localdate localtime localdatetime zoneddatetime instant duration period datumsformatierung datum parsing temporal adjusters legacy date calendar multithreading and concurrency multithreading intro thread klasse runnable thread lebenszyklus thread methoden thread priorität synchronisierung synchronized blöcke inter thread komm deadlock volatile atomare variablen locks reentrantlock readwritelock thread pools executor framework callable future completablefuture fork join concurrent collections virtual threads annotations 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und data binding jackson ist die de facto standardbibliothek für json in java das jdk liefert keine eigene json api weshalb nahezu jede spring quarkus oder micronaut anwendung jackson verwendet um java objekte in json text umzuwandeln und umgekehrt der einstiegspunkt ist eine einzige zentrale klasse objectmapper die die zwei aufgaben übernimmt die man immer benötigt serialisierung java objekt json und deserialisierung json java objekt wenn sie neu bei json in java sind beginnen sie mit der json einführung für eine schlankere alternative bibliothek lesen sie das gson kapitel diese seite behandelt das hinzufügen von jackson die drei ebenen seiner api data binding das baummodell und die annotationen die das mapping steuern jackson zum projekt hinzufügen jackson ist nicht bestandteil des jdk daher deklarieren sie es als abhängigkeit das artefakt jackson databind bindet die beiden anderen kernmodule jackson core und jackson annotations transitiv ein maven dependency groupid com fasterxml jackson core groupid artifactid jackson databind artifactid version 2 17 1 version dependency kopieren gradle implementation com fasterxml jackson core jackson databind 2 17 1 kopieren die drei wege mit json zu arbeiten jackson stellt dieselben daten auf drei verschiedene arten bereit wählen sie die ebene die zur aufgabe passt ansatz kerntyp verwenden wenn data binding objectmapper readvalue writevalue sie haben ein pojo oder record das den json widerspiegelt der häufigste fall baummodell jsonnode über readtree die struktur ist dynamisch oder sie benötigen nur wenige felder streaming jsonparser jsongenerator sehr große dokumente die nicht vollständig im speicher gehalten werden können data binding verwenden sie in 90 der fälle die anderen beiden sind ausweichmöglichkeiten data binding objekte rein json raus objectmapper writevalueasstring serialisiert jedes java objekt indem es dessen getter oder record komponenten liest readvalue macht das gegenteil und ordnet json feldnamen ihren feldern zu ein record ist das sauberste ziel jackson 2 12 bindet automatisch an seinen kanonischen konstruktor sodass sie keine getter oder einen no arg konstruktor schreiben müssen import com fasterxml jackson databind objectmapper record user string name int age boolean active objectmapper mapper new objectmapper serialize java json user ada new user ada 36 true string json mapper writevalueasstring ada name ada age 36 active true deserialize json java user back mapper readvalue json user class system out println back name ada kopieren für collections und generics übergeben sie jackson eine typereference damit der elementtyp die typlöschung überlebt import com fasterxml jackson core type typereference list user users mapper readvalue jsonarray new typereference list user kopieren das baummodell wenn die struktur unbekannt ist wenn sie keine passende klasse haben oder haben möchten parsen sie in einen generischen jsonnode baum und navigieren sie ihn nach schlüssel dies spiegelt wider was ein manuell erstellter map list parser tut aber mit typbewussten accessoren wie asint und astext import com fasterxml jackson databind jsonnode jsonnode root mapper readtree json string name root get name astext int age root get age asint jsonnode first root get languages get 0 array access by index kopieren das mapping mit annotationen steuern json feldnamen entsprechen selten perfekt den java konventionen eine handvoll annotationen schließt die lücke ohne ihre feldnamen zu ändern annotation wirkung jsonproperty user_name ein feld auf einen anderen json schlüssel abbilden jsonignore ein feld in beide richtungen auslassen jsoninclude non_null null felder aus der ausgabe weglassen jsoncreator jsonformat benutzerdefinierte konstruktion datumsformatierung record account jsonproperty user_name string username jsonignore string passwordhash kopieren ein vollständiges beispiel serialisieren parsen und manuell binden jackson ist im classpath dieses runners nicht vorhanden daher baut das folgende programm dieselben konzepte nach einen json writer einen rekursiv absteigenden parser in einen map list baum und das binden in einen record ausschließlich mit java util das ist genau das was objectmapper im hintergrund für sie tut einen objektgraphen durchlaufen um text zu erzeugen und text tokenisieren um einen baum neu aufzubauen java editable runs on the server run import java util linkedhashmap import java util map import java util list import java util arraylist public class jacksondemo a tiny json model objects are map string object arrays are list object real code uses jackson s objectmapper here we model the same data binding by hand public static void main string args 1 serialize build an object graph then render it as json text map string object user new linkedhashmap user put name ada user put age 36 user put active true list object langs new arraylist langs add java langs add ada user put languages langs string json writejson user system out println serialized json 2 parse read json text back into the same map list tree tree model string input name grace age 42 active false languages cobol java object tree new parser input parse system out println parsed type tree getclass getsimplename 3 navigate the tree the way objectmapper readtree jsonnode get do suppresswarnings unchecked map string object parsed map string object tree system out println name field parsed get name system out println age field parsed get age parsed get age getclass getsimplename 4 bind into a typed record the way objectmapper readvalue json user class does suppresswarnings unchecked list object plist list object parsed get languages list string typed new arraylist for object o plist typed add string o user bound new user string parsed get name int parsed get age typed system out println bound record bound 5 round trip re serialize the parsed tree and confirm it survives system out println round trip writejson parsed record user string name int age list string languages 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serialisierung durchläuft einen objektgraphen und erzeugt text die serialized zeile zeigt eine verschachtelte map list die zu name ada languages java ada gerendert wird ein array innerhalb eines objekts objectmapper writevalueasstring führt denselben rekursiven durchlauf über die getter ihres pojos oder die komponenten eines records durch das parsen baut zuerst einen generischen baum auf der laufzeittyp des geparsten werts ist linkedhashmap nicht user genau das baummodell von jackson bei dem readtree einen jsonnode zurückgibt den sie nach schlüssel navigieren bevor eine klasse beteiligt ist json zahlen werden zu java zahlen mit einer typentscheidung das feld age kam als integer 42 zurück weil der text keinen dezimalpunkt hatte der parser wählte integer statt double jackson trifft dieselbe entscheidung weshalb ein int feld sauber gebunden wird während 3 14 als double ankäme der feldzugriff erfolgt nach name und die reihenfolge wird beibehalten die verwendung von linkedhashmap bewahrte die schlüssel in einfügereihe...