ArduinoJson库中serializeJson()函数返回值说明
2025-05-31 14:29:37作者:沈韬淼Beryl
在ArduinoJson库的JSON序列化功能中,serializeJson()和serializeJsonPretty()是两个核心函数,用于将JSON对象转换为字符串形式。近期社区发现其文档说明存在需要澄清的地方,特别是关于返回值的定义。
函数行为解析
这两个函数都提供了多种重载形式,其中针对字符指针(char*)和字符数组(char[N])的重载具有特殊行为:
- 当输出缓冲区空间足够时,函数会在序列化完成后自动添加空终止符('\0')
- 当缓冲区空间不足时,函数会尽可能多地写入数据但不会添加空终止符
文档说明的改进
原文档中关于返回值的描述是"写入的字节数",但没有明确说明这个计数是否包含空终止符。这可能导致开发者误解,特别是在处理缓冲区边界条件时。
经过社区反馈,文档已更新为更精确的描述:"写入的字节数,不包括空终止符(仅针对char*和char[N]重载)"。
实际应用建议
-
缓冲区分配:建议缓冲区大小至少为JSON序列化长度+1(为终止符预留空间)
const size_t bufferSize = measureJson(doc) + 1; char buffer[bufferSize]; serializeJson(doc, buffer, bufferSize); -
安全检查:即使文档已澄清,仍建议检查返回值是否小于缓冲区大小-1,以确保字符串被正确终止
-
替代方案:对于更安全的内存管理,可以考虑使用String或std::string作为输出目标,这些重载会自动处理内存分配和终止符
底层实现原理
这种设计选择与C标准库中的strncpy()行为保持一致,主要是为了:
- 保持与C语言字符串处理惯例的一致性
- 提供明确的缓冲区边界控制
- 允许开发者在内存受限环境下进行精确控制
理解这一细节对于嵌入式开发尤为重要,因为在这些场景中内存管理往往需要格外谨慎。
总结
ArduinoJson库的这一设计体现了其在易用性和精确控制之间的平衡。开发者在使用字符缓冲区作为输出时,应当充分意识到返回值不包含终止符这一特性,并据此做好相应的缓冲区管理和错误检查工作。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
408
3.15 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
226
252
暂无简介
Dart
674
160
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++
664
321
🎉 (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
1.21 K
659
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
263
326
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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868