Glaze库中Variant类型的JSON反序列化技巧
2025-07-08 18:04:41作者:劳婵绚Shirley
在C++开发中,处理JSON数据时经常会遇到需要将数据反序列化为不同类型的场景。Glaze作为一个高效的C++ JSON库,提供了对std::variant类型的支持,但在特定情况下需要一些技巧来实现精确的类型控制。
Variant反序列化的基本挑战
当使用std::variant存储多种可能类型时,JSON反序列化面临一个核心问题:如何确定应该使用variant中的哪个类型来解析输入数据。考虑以下示例:
struct Struct1 {
int i;
};
struct Struct2 {
double i;
};
std::variant<Struct1, Struct2> v;
std::string json = "6";
直接使用glz::read(v, json)时,Glaze无法自动确定应该将数字6解析为Struct1的int成员还是Struct2的double成员。
解决方案:显式类型控制
Glaze提供了两种方式来处理这种情况:
- 预先设置variant的活跃类型: 通过先初始化variant为特定类型,然后针对该活跃类型进行反序列化:
std::variant<Struct1, Struct2> v = Struct2{}; // 设置活跃类型为Struct2
glz::read_json(std::get<Struct2>(v), json); // 针对Struct2类型反序列化
- 使用类型转换(未来可能支持):
虽然当前版本不支持,但未来可能会添加类似
glz::read<Struct2>(v, json)的语法,直接指定目标类型。
技术原理分析
这种方法的核心在于利用了std::variant的活跃类型(active type)概念和std::get模板函数:
- 通过构造
Struct2{}初始化variant,确保其活跃类型是我们期望的Struct2 std::get<Struct2>(v)获取variant中Struct2类型的引用- Glaze针对这个具体类型引用进行反序列化操作
实际应用建议
在实际项目中,建议:
- 对于已知输入数据类型的场景,优先使用这种显式类型控制方法
- 考虑封装辅助函数来简化操作,例如:
template <typename T, typename... Ts>
void read_as(std::variant<Ts...>& v, const std::string& json) {
v = T{};
glz::read_json(std::get<T>(v), json);
}
- 对于完全动态的场景,可能需要实现更复杂的类型推断逻辑
性能考量
这种方法的优势在于:
- 避免了运行时类型判断的开销
- 编译时就能确定反序列化路径
- 与Glaze的高效设计哲学一致
随着Glaze库的发展,未来可能会提供更简洁的语法糖来支持这种操作,但当前方案已经能够满足大多数类型明确的场景需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
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
暂无简介
Dart
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥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
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217