moshi-jsonapi:轻松处理JSON API规范的Java实现
2024-06-10 21:20:45作者:彭桢灵Jeremy
项目介绍
moshi-jsonapi 是一个针对Square的moshi库的Java实现,它遵循JSON API规范v1.0。这个库使你能方便地对JSON API对象进行序列化和反序列化,为你的应用程序提供了优雅的数据处理方式。
项目技术分析
moshi-jsonapi 的核心在于它的Resource类以及对应的HasOne和HasMany关系表示。通过扩展Resource类并使用@JsonApi(type = "...")注解,你可以创建符合JSON API规范的资源模型。此外,库还提供了一个Document接口,用于表示JSON API文档,包括数据、错误和元信息等部分。ArrayDocument和ObjectDocument作为其子接口,分别代表包含单个或多个资源的对象。
项目及技术应用场景
moshi-jsonapi 特别适合于那些需要处理JSON API数据的Android应用、Java服务端或其他任何使用Java的项目。例如:
- RESTful API客户端 - 当你需要从JSON API服务器获取并解析资源时。
- 数据存储层 - 在数据库操作中,将JSON API对象转换为本地数据结构。
- 数据传输 - 在应用程序的不同组件之间传递复杂的数据结构。
项目特点
- 简便的模型定义 - 使用注解和继承
Resource类,可以快速创建符合JSON API标准的资源模型。 - 智能关系处理 - 支持
HasOne和HasMany关系,并能自动解析关联资源。 - 强大的文档对象 - 可以存储资源及其关系,支持元信息和链接,便于序列化和反序列化。
- 与Retrofit集成 - 提供了
JsonApiConverterFactory,无缝对接Retrofit 2,简化API调用。
示例
// 定义资源对象
@JsonApi(type = "people")
class Person extends Resource {
@Json(name="first-name") String firstName;
@Json(name="last-name") String lastName;
String twitter;
}
// 序列化/反序列化
String json = "...";
ArrayDocument<Article> articles = moshi.adapter(Document.class).fromJson(json).asArrayDocument();
for (Article article : articles) {
System.out.println(article.title);
}
moshi-jsonapi 还提供了完整的特性和兼容性列表,包括错误处理、元数据和链接支持,确保全面遵守JSON API规范。
下载与依赖
在Gradle构建脚本中添加依赖:
dependencies {
implementation 'com.squareup.moshi:moshi:1.4.0' // 必需,moshi的核心库
implementation 'moe.banana:moshi-jsonapi:<version>' // 必需,moshi-jsonapi核心库
implementation 'moe.banana:moshi-jsonapi-retrofit-converter:<version>' // (可选)用于Retrofit的转换器
}
总结
moshi-jsonapi 是一个高效且易用的工具,帮助开发者轻松处理JSON API数据。无论你是构建Web服务还是移动应用,这个库都能让你的工作变得更加简单。立即试用 moshi-jsonapi,提升你的JSON API处理能力吧!
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
223
245
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
672
157
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++
662
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
323
🔥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
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218