Funkin项目中的JSON合并操作:正确添加乐器变体方法解析
2025-06-26 11:28:30作者:董斯意
在Funkin节奏游戏项目中,通过JSON合并操作来扩展游戏内容是一个常见的技术手段。本文将深入解析如何正确使用JSON Patch格式来添加乐器变体(instrumental variants),避免常见的操作误区。
JSON Patch操作原理
JSON Patch是一种基于JSON格式的数据修改规范,它通过一系列操作指令来描述对JSON文档的修改。在Funkin项目中,这种机制被广泛用于mod开发中修改游戏原始数据。
关键操作类型包括:
add:添加新属性或数组元素remove:删除属性或数组元素replace:替换现有值move:移动值copy:复制值test:测试值是否符合预期
常见错误操作分析
许多开发者在使用add操作时容易犯一个典型错误:
[
{ "op": "add", "path": "/playData/characters/altInstrumentals", "value": ["newinst"] }
]
这种写法的问题在于它会直接替换整个altInstrumentals数组,而不是追加新元素。这是因为path直接指向了数组本身,而非数组的特定位置。
正确操作方法
要实现向现有数组追加元素,需要使用数组的特殊索引标记-:
[
{ "op": "add", "path": "/playData/characters/altInstrumentals/-", "value": "newinst" }
]
这个写法的关键点:
path末尾的/-表示在数组末尾添加新元素value直接提供要添加的单个值,而不是包含在数组中
技术实现细节
在底层实现上,Funkin的JSON合并系统遵循RFC 6902标准。当处理数组操作时:
-
对于
path以/-结尾的操作,系统会:- 检查目标路径是否为数组
- 将指定值追加到数组末尾
- 保持原有数组元素不变
-
对于直接指向数组的
path,系统会:- 检查目标路径是否存在
- 用提供的值完全替换原有内容
- 如果原路径不存在则创建新数组
最佳实践建议
- 在修改数组内容时,始终明确是要替换还是追加
- 使用JSON Patch验证工具检查语法正确性
- 对于复杂修改,考虑分步操作:
- 先测试目标路径是否存在
- 再执行添加或修改操作
- 保持操作原子性,每个patch文件应完成一个明确的修改目标
调试技巧
当JSON合并操作未按预期执行时:
- 检查游戏日志是否有语法错误提示
- 验证JSON格式是否严格符合标准(如引号、逗号等)
- 使用简单的测试数据逐步验证操作效果
- 对比原始数据和预期结果,分析差异点
通过掌握这些JSON Patch操作技巧,开发者可以更高效地为Funkin游戏创建各种内容扩展,实现丰富的游戏模组开发。理解这些底层机制也有助于排查和解决开发过程中遇到的数据合并问题。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
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
9
1
暂无简介
Dart
615
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
167
189
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
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++
647
255
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
373
3.18 K
🎉 (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
1.09 K
618
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
19
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
262
92