Fastjson2 2.0.57版本新增LocalDate/LocalDateTime原生支持
2025-06-16 12:40:10作者:韦蓉瑛
Fastjson2作为阿里巴巴开源的高性能JSON处理库,在2.0.57版本中新增了对Java 8日期时间API的原生支持。这一重要更新使得开发者能够更便捷地处理现代Java应用中的日期时间数据。
新特性解析
最新版本中主要增加了两个核心方法:
getLocalDate()- 直接从JSON数据中获取LocalDate类型对象getLocalDateTime()- 直接从JSON数据中获取LocalDateTime类型对象
这些方法的加入解决了以往版本中需要手动转换日期时间类型的问题,大大简化了开发流程。
技术背景
Java 8引入的java.time包提供了更现代、更完善的日期时间处理API。LocalDate和LocalDateTime作为其中的核心类,分别表示不带时区的日期和日期时间。相比传统的Date类,它们具有以下优势:
- 不可变性,线程安全
- 更清晰的API设计
- 更好的时区处理能力
- 更精确的时间表示
Fastjson2此次更新正是为了更好支持这些现代日期时间类型。
使用示例
假设有以下JSON数据:
{
"createDate": "2025-03-31",
"updateTime": "2025-03-31T14:30:00"
}
在2.0.57版本中,可以这样直接获取日期时间对象:
JSONObject jsonObj = JSON.parseObject(jsonStr);
LocalDate createDate = jsonObj.getLocalDate("createDate");
LocalDateTime updateTime = jsonObj.getLocalDateTime("updateTime");
兼容性考虑
新版本在增加这些方法的同时,也保持了向后兼容性。原有的日期时间处理方法仍然可用,开发者可以根据项目需求选择使用新旧API。
性能优化
Fastjson2团队在实现这些新方法时,特别考虑了性能因素。新的日期时间解析器经过优化,在保证功能完整性的同时,维持了Fastjson2一贯的高性能特点。
升级建议
对于使用Java 8及以上版本的项目,建议升级到Fastjson2 2.0.57或更高版本,以充分利用这些新特性。升级过程通常只需修改依赖版本号,无需其他代码改动。
总结
Fastjson2 2.0.57版本对Java 8日期时间API的支持,体现了该项目紧跟Java生态发展的步伐。这一更新不仅提高了开发效率,也使日期时间处理更加符合现代Java应用的最佳实践。
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
522
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
327
384
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
875
576
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
334
161
暂无简介
Dart
762
184
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.32 K
744
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
134