在VerifyTests/Verify项目中实现自定义JSON序列化转换器
2025-06-25 10:29:14作者:鲍丁臣Ursa
理解自定义JSON转换器
在VerifyTests/Verify项目中,当我们需要对特定类型进行自定义JSON序列化时,可以使用JsonConverter来实现。本文将通过一个实际案例,展示如何正确实现一个针对TimeOnlyOffset类型的自定义转换器。
问题背景
开发者需要将TimeOnlyOffset类型序列化为"HH:mm:ss TZ"格式的字符串,例如"18:30:00 CST"。初始实现虽然能直接序列化TimeOnlyOffset实例,但当该类型作为对象属性时,转换器却未被调用。
解决方案分析
转换器实现要点
-
正确处理可为空类型:原始实现未考虑可为空类型(Nullable),导致转换器在某些情况下不被调用。正确的CanConvert方法应同时检查基础类型和可为空类型。
-
简化转换器实现:Verify项目提供了WriteOnlyJsonConverter基类,可以简化只用于序列化的转换器实现。
优化后的转换器代码
public class TimeOnlyOffsetArgonConverter : WriteOnlyJsonConverter<TimeOnlyOffset>
{
public override void Write(VerifyJsonWriter writer, TimeOnlyOffset timeOnlyOffset)
{
var timeFormat = timeOnlyOffset.Ticks switch
{
var ticks when ticks % TimeSpan.TicksPerMillisecond > 0 => "HH:mm:ss.fffffff",
var ms when ms % TimeSpan.TicksPerSecond > 0 => "HH:mm:ss.fff",
var s when s % TimeSpan.TicksPerMinute > 0 => "HH:mm:ss",
_ => "HH:mm"
};
var time = timeOnlyOffset.TimeOnly.ToString(timeFormat);
var zone = timeOnlyOffset.TimeZone.CodeUSA();
writer.WriteValue($"{time} {zone}");
}
}
最佳实践建议
- 全局注册转换器:推荐在模块初始化时全局注册转换器,而非在每个测试中重复注册:
public static class ModuleInitializer
{
[ModuleInitializer]
public static void Init()
{
VerifierSettings.AddExtraSettings(x =>
{
x.Converters.Add(new TimeOnlyOffsetArgonConverter());
});
}
}
-
考虑性能优化:全局注册方式不仅代码更简洁,还能避免重复创建转换器实例,提高测试执行效率。
-
全面测试覆盖:确保测试用例覆盖各种使用场景,包括:
- 直接序列化目标类型实例
- 目标类型作为对象属性的情况
- 可为空的目标类型
总结
在VerifyTests/Verify项目中实现自定义JSON序列化时,需要注意转换器的适用范围和注册方式。通过使用WriteOnlyJsonConverter基类和模块初始化全局注册,可以创建高效、可靠的自定义序列化解决方案。本文提供的实现模式不仅解决了特定问题,也为处理类似的自定义序列化需求提供了参考模板。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
177
195
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++
647
264
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
270
94
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
378
3.34 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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