博客
关于我
Java中递归遍历Map数据,并替换值为null的数据
阅读量:785 次
发布时间:2019-03-25

本文共 2008 字,大约阅读时间需要 6 分钟。

项目需求分析与解决方案

当前需求针对一个JSON数据格式的处理,要求对内部结构中出现"null"值进行替换,替换为空间实137020。数据结构为:

{  "TYPE": "FLIGHTLOAD",  "DATA": {    "FLIGHTID": {      "OUTERFLIGHTID": "6A9DF3F551060192E0530B061C20F1C1",      "CARRIER": "MF",      "FLIGHT": "null",      "ORIGIN": "PEK",      "DESTINATION": "XMN",      "SCHEDULEDEPARTURETIME": "20190312160500"    },    "PAYLOAD": [      {        "DEPARTUREAIRPORT": "PEK",        "DESTINATIONAIRPORT": "XMN",        "TRANSITCHILD": "null",        "TRANSITINFANT": "null",        "BAGGAGE": "959",        "BAGGAGECOUNT": "959",        "POST": "0",        "CARGO": "1859",        "TRANSITPOST": "null",        "TRANSITCARGO": "null"      }    ]  }

工具与解决方案

为了实现上述需求,我们开发了一套递归处理方法,该方法能够将JSON数据中的"null"值替换为空。具体实现如下:

public static void mapNullToEmpty(Map
jsonResult) { for (Map.Entry
entry : jsonResult.entrySet()) { String key = entry.getKey(); Object obj = entry.getValue(); if (obj instanceof String) { if ("null".equals(obj)) { jsonResult.put(key, ""); } } else if (obj instanceof List) { List
> dataList = (List
>) obj; for (Map
data : dataList) { mapNullToEmpty(data); } } else if (obj instanceof Map) { mapNullToEmpty((Map
) obj); } }}

实施效果

经过处理后的JSON数据结构如下:

{  "TYPE": "FLIGHTLOAD",  "DATA": {    "FLIGHTID": {      "OUTERFLIGHTID": "6A9DF3F551060192E0530B061C20F1C1",      "CARRIER": "MF",      "FLIGHT": "",      "ORIGIN": "PEK",      "DESTINATION": "XMN",      "SCHEDULEDEPARTURETIME": "20190312160500"    },    "PAYLOAD": [      {        "DEPARTUREAIRPORT": "PEK",        "DESTINATIONAIRPORT": "XMN",        "TRANSITCHILD": "",        "TRANSITINFANT": "",        "BAGGAGE": "959",        "BAGGAGECOUNT": "959",        "POST": "0",        "CARGO": "1859",        "TRANSITPOST": "",        "TRANSITCARGO": ""      }    ]  }}

项目总结

该方案通过递归处理JSON数据,实现了将"null"值替换为空的需求。在实际应用中,需要注意以下几点:

  • 确保处理方法能够覆盖所有嵌套的JSON结构
  • 注意保持原始数据的其他不变性
  • 要严格按照项目需求对"null"值进行替换
  • 在处理后期性能有所增加
  • 这种方法能够灵活适配不同层级的JSON数据,同时确保代码简洁且易于维护。

    转载地址:http://xapuk.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    python pandas TimeStamps到夏令时的本地时间字符串
    查看>>
    Python pandas 数据清洗与数据绘图实战
    查看>>
    Python输出信息
    查看>>
    Python Pandas 用顶行替换标题
    查看>>
    Python pandas 通过 dt 访问器有效地将日期时间转换为时间戳
    查看>>
    Python Pandas-从DataFrame按类别绘制多个条形图
    查看>>
    Python Pandas:每月或每周拆分 TimeSerie
    查看>>
    python pandas中融化的对面
    查看>>
    python pandas从时间序列中提取唯一日期
    查看>>
    python pandas库详解_Pandas 库的详解和使用补充
    查看>>
    Python Pandas滚动聚合一列列表
    查看>>
    python pandas相关知识点(练习)
    查看>>
    Python Pandas,从.groupby().Apply()中的GROUP中分割行
    查看>>
    Python pathlib模块详解:优雅处理文件路径
    查看>>
    python Path模块的使用 glob iglob name
    查看>>
    python pickle 模块的使用
    查看>>
    Python PIL/Pillow-Pad图像至所需大小(例如,A4)
    查看>>
    python PIL模框使用
    查看>>
    Python ping 模块
    查看>>
    Python Pingouin:搞定各种假设检验和统计模型 !
    查看>>