探索KeyedCodable:让Swift编码解码变得更简单
在iOS开发中,Swift的Codable协议是一个强大的工具,它允许我们轻松地将数据模型转换为JSON和其他序列化格式。然而,当你面对嵌套和复杂的键值映射时,手动实现Encodable和Decodable可能会变得繁琐。这就是KeyedCodable发挥作用的地方。这个开源项目提供了自动的键值映射,减少了编码解码过程中的代码量,同时保持与标准Codable的兼容性。
项目介绍
KeyedCodable是Codable协议的一个扩展,专门设计用于处理嵌套键值对的编码和解码。通过使用KeyedKey代替CodingKey,以及KeyedJSONEncoder和KeyedJSONDecoder,你可以避免编写大量重复的编码解码逻辑,使代码更简洁,更易于理解。
项目技术分析
KeyedCodable的核心特点是其自动处理嵌套键的能力。例如,你不再需要创建一个AdditionalInfoKeys枚举来访问JSON中的内层键。只需在你的CodingKeys中指定elevation = "additionalInfo.elevation"即可。此外,通过使用@Flat属性包装器,你可以将类的复杂结构简化为更小的组件,而不会影响编码解码流程。
另一个亮点是@Flat arrays功能,它可以忽略解码过程中出现错误的数组元素,确保即使某些元素无法正确解析,整个数组仍然可以成功构建。
KeyOptions提供了一种定制键映射的方式,比如处理冲突的键名或自定义分隔符。@Zero as default value特性则允许你在缺少JSON键时,默认赋值为零,避免了不必要的可选类型。最后,通过@CodedBy等转换单元,可以方便地实现自定义编码解码策略,如日期格式转换。
应用场景
- 当你需要处理层次结构复杂的JSON数据时。
- 如果你的模型中有许多嵌套的子模型,每个都需要单独处理键映射。
- 在处理包含多种不同日期格式的API响应时。
- 想要将非
Codable类型的对象编码或解码到JSON。
项目特点
- 自动处理嵌套键值映射,减少手动编码解码工作。
@Flat支持将复杂模型拆分为可管理的部分。- 忽略解码错误的
@Flat arrays,增强容错性。 - 自定义的
KeyOptions,实现更灵活的键映射策略。 @Zero as default value特性,消除无意义的可选类型。- 支持自定义的编码解码转换,适应各种特定需求。
通过引入KeyedCodable,你可以让自己的Swift编码解码代码更加优雅,同时提高开发效率。立即尝试这个库,让它为你的下一个项目带来便利吧!
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。C091
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
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-4.7GLM-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
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00