Jackson-core 项目技术文档
本文档将详细介绍如何安装、使用以及配置 Jackson-core 项目,该项目的核心功能是提供低级增量解析器和生成器抽象,并被 Jackson 数据处理器以及多种数据格式处理所用。
1. 安装指南
Maven 安装方式
若使用 Maven 作为构建工具,请将以下依赖项添加到 pom.xml 文件中:
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
<artifactId>jackson-core</artifactId>
<version>${jackson.version.core}</version>
</dependency>
非 Maven 安装方式
如果不使用 Maven,可以从 中央 Maven 仓库 下载相应的 JAR 包。
Jackson 2.10 及以上版本包含 module-info.class 定义,因此 JAR 包也可以作为 Java 模块(JPMS)使用。Jackson 2.12 及以上版本还包括 Gradle 6 模块元数据,以便与 Gradle 版本对齐。
2. 项目使用说明
Jackson-core 提供了创建可重用的 JsonFactory 实例的方法。以下是如何创建和使用 JsonFactory 的示例:
// 2.10 及以上版本支持的构建器风格
JsonFactory factory = JsonFactory.builder()
// 如有需要,进行配置:
.enable(JsonReadFeature.ALLOW_JAVA_COMMENTS)
.build();
// 2.x 版本的老旧机制,仍然受支持
JsonFactory factory = new JsonFactory();
// 如有需要,进行配置:
factory.enable(JsonReadFeature.ALLOW_JAVA_COMMENTS);
如果已经有一个 ObjectMapper 实例(来自 Jackson Databind 包),也可以这样获取 JsonFactory:
JsonFactory factory = objectMapper.getFactory();
简单读取操作
读取操作使用 JsonParser(或其他数据格式的子类)实例进行,该实例由 JsonFactory 创建。
简单写入操作
写入操作使用 JsonGenerator(或其他数据格式的子类)实例进行,该实例也由 JsonFactory 创建。
有关读写操作的更多示例,请参考项目 Wiki 或相关博客文章。
3. 项目 API 使用文档
Jackson-core 的 API 包括但不限于以下几个关键类:
JsonFactory:用于创建JsonParser和JsonGenerator实例。JsonParser:用于读取 JSON 数据。JsonGenerator:用于生成 JSON 数据。
具体的 API 使用方法和详细说明,请参考官方 Javadoc 文档。
4. 项目安装方式
项目的安装方式已在安装指南中说明,以下是简要回顾:
- 使用 Maven 时,通过添加依赖项到
pom.xml。 - 不使用 Maven 时,从中央 Maven 仓库下载 JAR 包。
确保选择与项目需求相匹配的版本。
本文档介绍了如何安装和使用 Jackson-core,以及相关的 API 配置和使用。有关更多详细信息和高级配置,请参考项目的官方文档和社区支持。
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。C0105
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.Python059
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