Glaze库中自定义枚举类型JSON序列化的双引号问题解析
2025-07-08 11:30:18作者:秋阔奎Evelyn
问题背景
在使用C++ JSON库Glaze时,开发者可能会遇到一个关于枚举类型序列化的特殊问题:当自定义枚举类型作为std::map的键时,生成的JSON字符串会出现额外的引号。具体表现为,预期的输出{"ABC":123}变成了{"\"ABC\"":123}。
问题分析
这个问题的根源在于Glaze库内部对map键的处理机制。当自定义枚举类型作为map键时,Glaze会将其视为普通字符串值,从而在序列化时添加额外的引号。这与枚举类型作为普通值时的处理方式不同。
解决方案
方法一:利用glz::meta元编程
通过为枚举类型定义glz::meta模板特化,可以指示Glaze将该类型视为枚举类型处理:
template <>
struct glz::meta<Foo> {
static constexpr auto custom_write = true;
static constexpr auto value = enumerate(Foo::eABC);
};
这种方法利用了Glaze的元编程机制,通过custom_write标志和enumerate函数,使库将枚举类型识别为需要特殊处理的类型。值得注意的是,即使只提供一个枚举值(如示例中的Foo::eABC),也足以让Glaze正确识别整个枚举类型。
方法二:使用raw选项
另一种解决方案是在自定义to_json实现中使用raw选项:
namespace glz::detail {
template <>
struct to_json<Foo> {
template <auto Opts>
static void op(const Foo& foo, auto&&... args) {
write<json>::op<opt_true<Opts, &opts::raw>>(fooName(foo), args...);
}
};
}
opt_true是一个辅助模板,用于在编译时设置选项,确保其他选项能正确传递。raw选项会指示Glaze在输出字符串值时省略引号。
技术细节
- 枚举序列化机制:Glaze对枚举类型有特殊处理逻辑,但需要正确标记才能触发
- map键处理:作为键时,类型会被视为普通字符串,导致额外的引号
- 元编程技巧:通过模板特化和编译时标志改变库的行为
- 选项传递:使用opt_true确保选项设置的正确性
最佳实践建议
- 对于简单的枚举类型,优先考虑使用glz::meta方法
- 当需要更复杂的自定义序列化逻辑时,使用to_json特化配合raw选项
- 在大型项目中,可以考虑为第三方枚举类型集中定义序列化规则
- 注意编译时与运行时字符串转换的区别,选择适合项目需求的方案
通过理解Glaze的内部机制和灵活运用其提供的定制点,开发者可以优雅地解决这类序列化问题,确保生成的JSON符合预期格式。
登录后查看全文
热门项目推荐
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。C033
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
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-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
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
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
427
3.28 K
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++
689
343
暂无简介
Dart
686
161
Ascend Extension for PyTorch
Python
235
267
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
🎉 (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
1.22 K
669
🔥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
65
19
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
56
33