Fastjson2 JSONPath size方法使用指南
2025-06-16 19:45:01作者:胡易黎Nicole
背景介绍
Fastjson2是阿里巴巴开源的高性能JSON处理库,其中的JSONPath功能提供了强大的JSON数据查询能力。在Fastjson2 2.0.52版本中,用户发现文档中提到的JSONPath.size方法实际上并不存在,这给开发者带来了困惑。
问题分析
JSONPath是一种用于在JSON文档中定位和提取数据的查询语言,类似于XPath在XML文档中的作用。在Fastjson2的早期版本中,文档错误地描述了size方法的存在,但实际上该方法并未实现。
size方法的本意是用来获取JSON数组或集合的大小,这是一个非常实用的功能。例如,在处理API响应时,我们经常需要知道返回的数组包含多少元素。
解决方案
在Fastjson2 2.0.56版本中,这个问题已经得到修复。现在开发者可以正常使用JSONPath.size方法来获取集合的大小。以下是正确的使用方法:
List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c");
int size = JSONPath.of("$.size()").eval(list); // 返回3
替代方案
在2.0.52版本中,如果无法升级到新版本,可以通过以下方式获取集合大小:
- 先提取整个数组,然后调用size()方法
List<String> list = JSONPath.extract(jsonString, "$");
int size = list.size();
- 使用length()方法(如果适用)
int length = JSONPath.of("$.length()").eval(list);
最佳实践
- 建议开发者升级到Fastjson2最新版本,以获得完整的功能支持
- 在使用JSONPath时,应该先测试相关功能是否可用
- 对于关键功能,建议编写单元测试确保行为符合预期
总结
Fastjson2作为高性能JSON处理库,在不断迭代改进中。开发者遇到文档与实际实现不符的情况时,可以检查版本更新日志或提交issue反馈。JSONPath.size方法的问题在2.0.56版本已得到修复,建议开发者及时升级以使用完整功能。
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