主流 JSON 解析框架
SwiftyJSON Github 上 Star 最多的 Swift JSON 解析框架
ObjectMapper 面向协议的 Swift JSON 解析框架
HandyJSON 阿里推出的一个用于 Swift 语言中的 JSON 序列化/反序列化库。
JSONDecoder Apple 官方推出的基于
Codable
的 JSON 解析类
个人分析
SwiftyJSON 采用下标方式获取数据,使用起来比较麻烦,还容易发生拼写错误、维护困难等问题。
ObjectMapper 使用上类似 Codable
,但是需要额外写 map 方法,重复劳动过多。
HandyJSON 使用上类似于 YYModel
,采用的是 Swift 反射 + 内存赋值的方式来构造 Model 实例。但是有内存泄露,兼容性差等问题。
Codable 是 Apple 官方提供的,更可靠,对原生类型支持更好。
Codable 简介
Codable
是 Swift 4.0 以后推出的一个编解码协议,可以配合 JSONDecoder
和 JSONEncoder
用来进行 JSON 解码和编码。
Codable 使用方法
struct Foo: Codable {
let bar: Int
enum CodingKeys: String, CodingKey {
// key 映射
case bar = "rab"
}
init(from decoder: Decoder) throws {
// 自定义解码
let container = try decoder.container(keyedBy: CodingKeys.self)
if let intValue = try container.decodeIfPresent(String.self, forKey: .bar) {
self.bar = intValue
} else {
self.bar = try container.decode(Int.self, forKey: .bar)
}
}
let decoder = JSONDecoder()
try decoder.decode(Foo.self, from: data)
// 蛇形命名转驼峰
decoder.keyDecodingStrategy = .convertFromSnakeCase
// 日期解析使用 UNIX 时间戳
decoder.dateDecodingStrategy = .secondsSince1970
Codable 痛点
只要有一个属性解析失败则直接抛出异常导致整个解析过程失败。
以下情况均会解析失败:
- 类型不匹配,例如 APP 端是 Int 类型,服务器下发的是 String 类型
- 不可选类型键不存在, 例如服务器下发的数据缺少了某个字段
- 不可选类型值为 null,例如服务器由于某种原因导致数据为 null
后两个可以通过使用可选类型避免,第一种情况只能重写协议方法来规避,但是很难完全避免。而使用可选类型势必会有大量的可选绑定,对于 enum
和 Bool
来说使用可选类型是非常痛苦的,而且这些都会增加代码量。这时候就需要一种解决方案来解决这些痛点。
JSONDecoder 内部实现
调用关系
// 入口方法
JSONDecoder decode(_ type: T.Type, from data: Data)
// 内部私有类,实际用来解析的
__JSONDecoder unbox(_ value: Any, as type: T.Type)
// 遵循 Decodable 协议的类调用协议方法
Decodable init(from decoder: Decoder)
// 自动生成的 init 方法调用 container
Decoder container(keyedBy: CodingKeys)
// 解析的容器
KeyedDecodingContainer decodeIfPresent(type: Type) or decode(type: Type)
// 内部私有类,循环调用 unbox
__JSONDecoder unbox(value:Any type:Type)
...循环,直到基本类型
JSONDecoder
内部实际上是使用 __JSONDecoder
这个私有类来进行解码的,最终都是调用 unbox
方法。
解码机制
以下代码摘自 Swift 标准库源码,分别是解码 Bool
和 Int
类型,可以看到一旦解析失败直接抛出异常,没有容错机制。
fileprivate func unbox(_ value: Any, as type: Bool.Type) throws -> Bool? {
guard !(value is NSNull) else { return nil }
if let number = value as? NSNumber {
// TODO: Add a flag to coerce non-boolean numbers into Bools?
if number === kCFBooleanTrue as NSNumber {
return true
} else if number === kCFBooleanFalse as NSNumber {
return false
}
/* FIXME: If swift-corelibs-foundation doesn't change to use NSNumber, this code path will need to be included and tested:
} else if let bool = value as? Bool {
return bool
*/
}
throw DecodingError._typeMismatch(at: self.codingPath, expectation: type, reality: value)
}
fileprivate func unbox(_ value: Any, as type: Int.Type) throws -> Int? {
guard !(value is NSNull) else { return nil }
guard let number = value as? NSNumber, number !== kCFBooleanTrue, number !== kCFBooleanFalse else {
throw DecodingError._typeMismatch(at: self.codingPath, expectation: type, reality: value)
}
let int = number.intValue
guard NSNumber(value: int) == number else {
throw DecodingError.dataCorrupted(DecodingError.Context(codingPath: self.codingPath, debugDescription: "Parsed JSON number <\(number)> does not fit in \(type)."))
}
return int
}
解决方案
由于 __JSONDecoder
是内部私有类,而 Decoder
协议暴露的接口太少,鉴于 Swift protocol extension
优先使用当前模块的协议方法,所以可以从 KeyedDecodingContainer
协议下手。
因此 第一版解决方案 诞生了。通过扩展 KeyedDecodingContainer
协议,重写 decodeIfPresent
和 decode
方法,捕获异常并处理。如果是可选类型则将异常抛出改为返回 nil
,如果是不可选类型则返回默认值。
缺点:
- 只能在当前模块使用,不支持跨模块。
- 不支持不可选枚举的解析。
- 对于数组如果有一个出错只能解析为空数组,除非通过反射处理。
最终解决方案 CleanJSON
继承自 JSONDecoder,在标准库源码基础上做了改动,以解决 JSONDecoder 各种解析失败的问题,如键值不存在,值为 null,类型不一致。
实现原理
从标准库复制一份源码
在最底层的
unbox
方法里面将异常抛出改为返回nil
在
SingleValueDecodingContainer
和KeyedDecodingContainerProtocol
协议方法中通过KeyNotFoundDecodingStrategy
和ValueNotFoundDecodingStrategy
两种策略处理异常,并通过JSONAdapter
协议提供自定义适配方法。对于枚举这种无法确定默认值的类型,提供一个
CaseDefaultable
协议,然后重写init(from decoder: Decoder)
方法来处理异常。
解决了什么
- 类型不匹配的时候不会抛出异常而是根据是否可选返回
nil
或者默认值 - 提供了在异常时自定义解码的策略
- 减少了大量的重复劳动和可选绑定
- 提高容错率,可以放心的使用不可选类型而不用担心解析失败
用法
将 JSONDecoder
替换成 CleanJSONDecoder
即可。
let decoder = CleanJSONDecoder()
try decoder.decode(Foo.self, from: data)
对于不可选的枚举类型请遵循 CaseDefaultable
协议,如果解析失败会返回默认 case
NOTE:枚举使用强类型解析,关联类型和数据类型不一致不会进行类型转换,会解析为默认 case
enum Enum: Int, Codable, CaseDefaultable {
case case1
case case2
case case3
static var defaultCase: Enum {
return .case1
}
}
自定义解码策略
可以通过 valueNotFoundDecodingStrategy
在值为 null 或类型不匹配的时候自定义解码。
struct CustomAdapter: JSONAdapter {
// 由于 Swift 布尔类型不是非 0 即 true,所以默认没有提供类型转换。
// 如果想实现 Int 转 Bool 可以自定义解码。
func adapt(_ decoder: CleanDecoder) throws -> Bool {
// 值为 null
if decoder.decodeNil() {
return false
}
if let intValue = try decoder.decodeIfPresent(Int.self) {
// 类型不匹配,期望 Bool 类型,实际是 Int 类型
return intValue != 0
}
return false
}
}
decoder.valueNotFoundDecodingStrategy = .custom(CustomAdapter())
各项对比
性能
以上是对不同数量级的数据解析对比。数据结构越复杂,性能差距会更大。
仓库地址:https://github.com/Pircate/JSONParsePerformance
代码量
JSONSerialization
CleanJSON
HandyJSON
ObjectMapper
总结
可以看到 JSONSerialization
速度是最快的,但同时也是代码量最多的,容错处理最差的。CleanJSON
和 ObjectMapper
速度不相上下,但 ObjectMapper
代码量较多,且对不可选类型的解析和 JSONDecoder
一样解析失败直接抛出异常。HandyJSON
性能较差。
引用 Mattt 大神的分析:
On average, Codable with JSONDecoder is about half as fast as the equivalent implementation with JSONSerialization.
But does this mean that we shouldn’t use Codable? Probably not.
A 2x speedup factor may seem significant, but measured in absolute time difference, the savings are unlikely to be appreciable under most circumstances — and besides, performance is only one consideration in making a successful app.
参考文档
- Swift Json解析探索 作者:桃红宿雨
- Swift 标准库源码 作者:apple
- Codable vs. JSONSerialization Performance 作者:Mattt