在yalantinglibs的iguana中处理嵌套结构体的JSON序列化
2025-07-09 04:01:39作者:伍希望
yalantinglibs项目中的iguana库是一个高效的C++序列化工具,它通过宏定义简化了结构体与JSON之间的转换操作。在实际开发中,我们经常需要处理包含嵌套结构体的复杂数据类型,本文将详细介绍如何在iguana中正确处理这种嵌套结构。
嵌套结构体的定义与序列化
当我们定义一个包含内部结构体的类时,比如下面的AS结构体包含一个内部结构体IAS:
struct AS
{
struct IAS {
double y;
};
double x;
IAS x2;
};
正确的REFLECTION宏使用方式
要使iguana能够正确序列化这种嵌套结构体,必须为每个需要序列化的结构体单独使用REFLECTION宏。关键点在于:
- 内部结构体
IAS的反射宏必须放在全局命名空间 - 必须使用完全限定名称
AS::IAS来引用内部结构体
正确的反射宏定义如下:
REFLECTION(AS::IAS, y); // 为内部结构体IAS定义反射
REFLECTION(AS, x, x2); // 为主结构体AS定义反射
常见错误与解决方案
开发者在使用嵌套结构体时常见的错误包括:
- 将反射宏放在内部结构体定义中:这会导致编译器无法正确识别反射信息
- 省略内部结构体的反射定义:只为主结构体定义反射而忽略内部结构体
- 使用不完整的类型名称:未使用
AS::IAS这样的完全限定名
完整示例代码
#include <iguana/json.hpp>
struct AS
{
struct IAS {
double y;
};
double x;
IAS x2;
};
REFLECTION(AS::IAS, y);
REFLECTION(AS, x, x2);
int main() {
AS a{3.14, {2.71}};
std::string json_str;
iguana::to_json(a, json_str);
std::cout << json_str << std::endl;
// 输出: {"x":3.14,"x2":{"y":2.71}}
return 0;
}
性能与使用建议
iguana在处理嵌套结构体时保持了其高效的特性,但开发者应注意:
- 深度嵌套可能会轻微影响性能
- 建议保持结构体层次不超过3层
- 对于频繁使用的内部结构体,考虑提取到全局命名空间
通过遵循这些准则,开发者可以充分利用iguana的强大功能,同时保持代码的清晰和性能的优化。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler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。C0131
let_datasetLET数据集 基于全尺寸人形机器人 Kuavo 4 Pro 采集,涵盖多场景、多类型操作的真实世界多任务数据。面向机器人操作、移动与交互任务,支持真实环境下的可扩展机器人学习00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。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
AgentCPM-ReportAgentCPM-Report是由THUNLP、中国人民大学RUCBM和ModelBest联合开发的开源大语言模型智能体。它基于MiniCPM4.1 80亿参数基座模型构建,接收用户指令作为输入,可自主生成长篇报告。Python00
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
496
3.64 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
300
339
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
307
131
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++
868
480
暂无简介
Dart
744
180
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
297
346
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
11
1
🔥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
66
20
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
150
882