Newtonsoft.Json 在 .NET MAUI 8 中的 JSON 解析问题解析
背景介绍
在 Xamarin.Forms 迁移到 .NET MAUI 8 的过程中,开发人员遇到了 JSON 数据解析的兼容性问题。原本在 Xamarin.Forms 中使用的 ToObject() 方法在 .NET MAUI 8 中不再可用,导致应用程序在调试和发布模式下表现不一致。
问题现象
开发团队最初在 Xamarin.Forms 中使用 Newtonsoft.Json 的 ToObject() 方法进行 JSON 解析:
(response.ResponseData).ToObject<DataDTO>()
迁移到 .NET MAUI 8 后,这段代码抛出异常:
Microsoft.CSharp.RuntimeBinder.RuntimeBinderException: 'System.Text.Json.JsonElement' does not contain a definition for 'ToObject'
解决方案探索
团队尝试改用 .NET 内置的 System.Text.Json 进行解析,创建了两个通用方法:
- 单个对象反序列化方法:
public static T DeserializeTheObject<T>(dynamic responseData)
{
return JsonSerializer.Deserialize<T>(responseData, new JsonSerializerOptions
{
PropertyNameCaseInsensitive = true,
PropertyNamingPolicy = null,
Converters = { new JsonStringEnumConverter() }
});
}
- 列表反序列化方法:
public static List<T> DeserializeJsonArrayList<T>(dynamic responseData)
{
return JsonSerializer.Deserialize<List<T>>(responseData, new JsonSerializerOptions
{
PropertyNameCaseInsensitive = true,
PropertyNamingPolicy = null,
Converters = { new JsonStringEnumConverter() }
});
}
新问题出现
虽然这些方法在 Android 调试模式下工作正常,但在发布模式下却会崩溃,并抛出以下异常:
Microsoft.CSharp.RuntimeBinder.RuntimeBinderException: BadArgTypes
at System.Object.CallSite.Target(Closure , CallSite , Type , Object , JsonSerializerOptions )
at System.Dynamic.UpdateDelegates.UpdateAndExecute3[Type,Object,JsonSerializerOptions,Object](CallSite site, Type arg0, Object arg1, JsonSerializerOptions arg2)
技术分析
这个问题揭示了几个关键点:
-
Newtonsoft.Json 与 System.Text.Json 的差异:
- Newtonsoft.Json 是第三方库,提供更丰富的 API 和更宽松的解析方式
- System.Text.Json 是 .NET Core 3.0 引入的内置库,性能更好但 API 更严格
-
动态类型(dynamic)的问题:
- 使用 dynamic 类型会导致运行时绑定,这在 AOT 编译的发布模式下容易出现问题
- 发布模式下的优化可能导致动态调用失败
-
跨平台兼容性:
- .NET MAUI 8 在不同平台和构建模式下的行为可能不一致
- 调试模式和发布模式的差异需要特别注意
推荐解决方案
-
避免使用 dynamic 类型: 明确指定输入参数类型,如
string或JsonElement -
统一使用 System.Text.Json:
public static T DeserializeTheObject<T>(string json) { return JsonSerializer.Deserialize<T>(json, new JsonSerializerOptions { PropertyNameCaseInsensitive = true, Converters = { new JsonStringEnumConverter() } }); } -
考虑保留 Newtonsoft.Json: 如果项目严重依赖 Newtonsoft.Json 的特性,可以通过 NuGet 添加它
-
处理 JsonElement 类型: 如果输入是 JsonElement,可以直接调用其方法:
public static T DeserializeFromJsonElement<T>(JsonElement element) { return JsonSerializer.Deserialize<T>(element.GetRawText()); }
最佳实践建议
-
明确输入类型:避免使用 dynamic,明确指定输入是 string、byte[] 还是 JsonElement
-
统一序列化方案:在整个项目中统一使用 System.Text.Json 或 Newtonsoft.Json
-
测试不同构建模式:确保在调试和发布模式下都进行充分测试
-
错误处理:添加适当的异常处理,特别是对于动态数据和外部输入
-
性能考虑:对于大型 JSON 数据,考虑使用流式处理而非一次性反序列化
结论
从 Xamarin.Forms 迁移到 .NET MAUI 8 时,JSON 处理方式的变化是一个常见痛点。通过理解 System.Text.Json 的工作机制,避免动态类型,并采用类型安全的方法,可以构建出在调试和发布模式下都稳定运行的解决方案。对于复杂的 JSON 处理场景,评估是否需要保留 Newtonsoft.Json 也是一个值得考虑的选项。
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