ArduinoJson库中优雅处理JSON缺失值的技巧
2025-05-31 11:16:14作者:宣利权Counsellor
在嵌入式开发中,处理JSON数据时经常会遇到字段缺失的情况。ArduinoJson库作为嵌入式领域最流行的JSON解析库之一,提供了一种简洁优雅的方式来处理这类场景。
问题背景
当从JSON对象中提取数值时,开发者经常需要处理字段可能不存在的情况。传统做法是使用条件判断:
float value = jsonObj["key"].is<float>() ? jsonObj["key"].as<float>() : defaultValue;
这种写法虽然功能完整,但显得冗长且不够直观。特别是在需要处理多个字段时,代码会变得难以维护。
更优雅的解决方案
ArduinoJson库实际上提供了一个非常简洁的操作符|(或运算符)来处理这种情况:
float value = jsonObj["key"] | defaultValue;
这个操作符的作用是:如果JSON字段存在且类型匹配,则返回其值;否则返回用户提供的默认值。
实际应用示例
假设我们有一个JSON对象表示电力监测数据:
{
"voltage": 220.5,
"current": 1.2
}
在解析时,我们可以这样安全地提取数据:
JsonObject metrics = doc.as<JsonObject>();
float apparentPower = metrics["apparent_power"] | NAN;
float voltage = metrics["voltage"] | NAN;
float current = metrics["current"] | NAN;
如果apparent_power字段不存在,变量将被赋值为NAN,而其他存在的字段则会正常获取其值。
技术原理
这个功能是通过ArduinoJson库中的运算符重载实现的。operator|被重载为:
- 首先检查JSON值是否存在且类型匹配
- 如果检查通过,返回JSON值
- 否则返回用户提供的默认值
这种设计模式在函数式编程中被称为"Option类型"或"Maybe类型",它提供了一种类型安全的方式来处理可能缺失的值。
使用建议
- 默认值类型必须与期望的类型匹配
- 对于浮点数,
NAN是一个很好的默认选择 - 对于整数,可以考虑使用
0或-1作为默认值 - 对于字符串,可以使用空字符串
""作为默认值
通过这种简洁的语法,开发者可以写出更清晰、更易维护的JSON处理代码,特别是在资源受限的嵌入式环境中。
总结
ArduinoJson库提供的|操作符是一个强大但容易被忽视的特性,它能显著简化JSON字段缺失情况的处理代码。掌握这个技巧可以帮助嵌入式开发者写出更优雅、更健壮的JSON解析逻辑。
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
405
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
225
251
暂无简介
Dart
672
159
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++
663
319
🎉 (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
657
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
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