【亲测免费】 yyjson 教程
2026-01-16 09:44:16作者:冯爽妲Honey
1. 项目介绍
yyjson 是一个用 ANSI C 编写的高性能 JSON 库。它以其高速度、跨平台兼容性、严格的JSON标准遵守以及丰富的功能集而著称。库提供了读写大量数据的能力,支持JSON指针、JSON补丁和合并补丁,以及用于查询和修改JSON的数据操纵功能。此外,它的API设计简单,易于与其他C语言项目集成。
2. 项目快速启动
安装依赖
确保你的系统已经安装了 gcc 或者其他现代编译器。
克隆仓库
git clone https://github.com/ibireme/yyjson.git
cd yyjson
编译和测试
运行以下命令进行构建和测试:
make
./test
示例代码
这是一个简单的示例,演示如何解析和访问JSON字符串:
#include "yyjson.h"
int main() {
const char *json = "{\"name\":\"Mash\", \"star\":4, \"hits\":[2, 2, 1, 3]}";
// 解析JSON并获取根节点
yyjson_doc *doc = yyjson_read(json, strlen(json), 0);
yyjson_val *root = yyjson_doc_get_root(doc);
// 获取 "name"
yyjson_val *name = yyjson_obj_get(root, "name");
printf("name: %s\n", yyjson_get_str(name));
printf("name length: %d\n", yyjson_get_len(name));
// 清理资源
yyjson_doc_free(doc);
return 0;
}
编译上述代码并运行以查看结果。
3. 应用案例和最佳实践
- 使用YYJSON进行性能优化时,选择一个现代处理器和具有优秀优化能力的编译器,如Clang。
- 对于内存管理,可以自定义内存分配器以满足特定需求。
- 在处理JSON时,使用
yyjson_obj_get()来安全地检索对象中的键值对。 - 考虑在生产环境中结合单元测试和内存检查工具(如Valgrind)来确保代码质量。
4. 典型生态项目
- cpp-yyjson:一个基于yyjson的C++ JSON读写库。
- reflect-cpp:C++序列化库,通过从结构体自动检索字段名实现。
- yyjsonr:R语言对yyjson的绑定,方便R用户处理JSON。
- Ananda:基于yyjson的Swift JSON模型解码框架。
- duckdb:一个使用yyjson序列化JSON项目文件的嵌入式SQL OLAP数据库管理系统。
- fastfetch:类似于neofetch的系统信息快速抓取工具,使用yyjson呈现数据。
- Zrythm:利用yyjson序列化的数字音频工作站项目文件。
- bemorehuman:基于yyjson的推荐引擎,专注于个性化推荐。
以上是yyjson的部分生态项目示例,它们展示了yyjson在各种场景下的应用和扩展性。了解更多生态项目的详情,请查阅相关项目的官方文档。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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。C099
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
477
3.56 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
287
340
暂无简介
Dart
728
175
Ascend Extension for PyTorch
Python
287
320
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++
849
446
openEuler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。
C
235
98
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
10
1
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
450
180
🎉 (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
1.28 K
705