YYJSON库中JSON对象转字符串的实现方法解析
2025-06-25 03:50:18作者:范垣楠Rhoda
在JSON数据处理过程中,经常需要将内存中的JSON对象转换为字符串形式进行传输或存储。本文将以YYJSON库为例,深入解析如何高效地实现JSON对象到字符串的转换。
JSON序列化基础概念
JSON序列化是指将内存中的JSON数据结构转换为符合JSON规范的字符串表示形式。这个过程需要考虑字符编码、格式控制、内存管理等多个技术细节。
YYJSON的字符串转换接口
YYJSON提供了yyjson_val_write()函数来实现JSON值到字符串的转换:
char *yyjson_val_write(const yyjson_val *val,
yyjson_write_flag flg,
size_t *len);
参数说明
val: 需要转换的JSON值对象指针flg: 写入选项标志位,控制输出格式len: 可选参数,用于接收输出字符串长度
功能特点
- 线程安全设计
- 支持多种输出格式选项
- 自动处理UTF-8编码
- 输出字符串包含null终止符
- 返回的字符串需要调用者手动释放
实际应用示例
假设我们有一个嵌套的JSON对象需要转换为字符串:
// 创建JSON对象
yyjson_mut_doc *doc = yyjson_mut_doc_new(NULL);
yyjson_mut_val *root = yyjson_mut_obj(doc);
yyjson_mut_obj_add_str(doc, root, "key", "example");
yyjson_mut_val *data = yyjson_mut_obj(doc);
yyjson_mut_obj_add_str(doc, data, "key1", "foo");
yyjson_mut_obj_add_val(doc, root, "data", data);
// 转换为JSON字符串
size_t len;
char *json_str = yyjson_mut_val_write(root, YYJSON_WRITE_PRETTY, &len);
// 使用字符串...
printf("%s", json_str);
// 释放内存
free(json_str);
yyjson_mut_doc_free(doc);
性能优化建议
- 对于不需要美化输出的场景,使用
YYJSON_WRITE_NOFLAG可以获得最佳性能 - 重用文档对象可以减少内存分配次数
- 预分配足够大的缓冲区可以避免多次内存分配
常见问题处理
- 内存泄漏:转换后的字符串必须手动调用free()释放
- 空指针检查:输入参数val不能为NULL
- 编码问题:确保输入数据是有效的UTF-8编码
总结
YYJSON提供了高效可靠的JSON序列化功能,通过合理的参数配置可以满足不同场景下的需求。开发者在使用时需要注意内存管理和错误处理,以确保程序的稳定性和性能。
对于需要处理大量JSON数据的应用,YYJSON的序列化性能表现优异,是C/C++项目中处理JSON数据的优秀选择。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
182
196
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++
648
265
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
274
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
380
3.41 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