.json расширение файла

Общие тэги Javadoc

Ниже приведены наиболее распространенные тэги, используемые в Javadoc. У каждого тэга есть слово, которое следует за ним. Например, означает, что параметром является «широта».

Tip: .

Рассмотрим несколько общих тэгов Javadoc:

Человек, который внес значительный вклад в код. Применяется только на уровне класса, пакета или обзора. Не включен в вывод Javadoc. Не рекомендуется включать этот тэг, поскольку авторство часто меняется.

Параметр, который принимает метод или конструктор.

этим тэгом помечаются класс или метод, которые больше не используются. Такой тэг будет размещен на видном месте в Javadoc. Сопровождается тэгом или .

Что возвращает метод.

Создает список “см.также”. Используется в паре с тэгом для связи с содержимым.

Используется для создания ссылок на другие классы или методы. Пример: ссылается на метод , который принадлежит классу . Для ссылки на метод в том же классе, просто добавляется .

Версия с момента добавления функции.

Вид исключения, которое выдает метод

Обратим внимание, что для проверки этого тэга в коде должно быть указано исключение. В противном случае Javadoc выдаст ошибку

Тэг является альтернативным тэгом.

Используется с интерфейсами и абстрактными классами. Выполняет проверку, чтобы увидеть, является ли метод переопределением.

Сериализация примитивных типов и коллекций в JSON

Вторая группа средств работы с JSON хороша тем, что избавляет вас от рутинной работы по чтению/записи каждого отдельного значения или свойства. При чтении документы JSON отображаются в фиксированный набор типов платформы: Строка, Число, Булево, Неопределено, Массив, ФиксированныйМассив, Структура, ФиксированнаяСтруктура, Соответствие, Дата. Соответственно, в обратную сторону, композиция объектов этих типов позволяет сформировать в памяти и быстро записать в файл структуру JSON. Таким образом, чтение и запись небольшого объема JSON заранее известной структуры можно производить немногими строчками кода.

Основное назначение этих средств мы видим в обмене информацией с внешними системами, чтении конфигурационных файлов в формате JSON.

Сериализацию вы можете выполнять с помощью методов глобального контекста ПрочитатьJSON() и ЗаписатьJSON(). Они работают в связке с объектами ЧтениеJSON и ЗаписьJSON.

В качестве примера десериализации JSON можно рассмотреть чтение массива из двух объектов:

Код 1С:Предприятия, выполняющий десериализацию, может выглядеть следующим образом:

А пример сериализации (записи) в JSON может выглядеть так:

Результат записи:

{
	"Фамилия": "Иванов",
	"Имя": "Иван",
	"Отчество": "Иванович",
	"Возраст": 40,
	"Женат": true,
	"Телефоны": 
}

Проблемы безопасности

Текст в JSON-формате определяется как объект сериализации данных. Однако его дизайн, как нестрогое подмножество языка сценариев JavaScript, создает несколько проблем безопасности. Они сосредоточены на использовании интерпретатора «Яваскрипт» для динамического выполнения текста JSON, как встроенного JavaScript. Это подвергает программу ошибочным или злонамеренным скриптам. Это серьезная проблема при работе с данными, извлекаемыми из Интернета.

Данный простой и популярный, но рискованный метод использует совместимость с функцией JavaScripteval.

Некоторые разработчики ошибочно полагают, что текст в формате JSON также является синтаксически аналогичным кодом JavaScript, хотя это только отчасти верно. Поэтому считается, что простой способ для JavaScript-программы анализировать данные в этом формате — использование встроенной функции JavaScripteval, которая была разработана для оценки выражений «Яваскрипт». Вместо использования специфического парсера сам интерпретатор, таким образом, используется для выполнения данных JSON, создавая естественные JavaScript-объекты. Однако этот метод является рискованным, если есть вероятность, что данные JSON могут содержать произвольный код «Яваскрипт», который затем будет выполнен так же. Если сначала не будут приняты меры для проверки данных, метод eval подвержен уязвимостям безопасности, когда данные и вся среда JavaScript не находятся под контролем одного доверенного источника.

Например, если данные не проверены, они подвергаются атакам вредоносного кода JavaScript. Такие нарушения также могут создавать опасность кражи данных, подделки аутентификации и другие потенциальные злоупотребления данными и ресурсами.

Таким образом, новая функция JSON.parse была разработана как более безопасная альтернатива eval. Она специально предназначена для обработки данных именно JSON, а не JavaScript. Первоначально она была запланирована для включения в четвертое издание стандарта ECMAScript, но этого не произошло. Она была впервые добавлена в пятую версию и теперь поддерживается основными браузерами.

Chromium Embedded Framework

CEF — фреймворк для встраивания Chromium в нативные приложения. Активно развивается и применяется в приложениях для отображения web-контента. Основная цель разработки фреймворка — предоставить удобный API к возможностям Chromium. Распространяется под лицензией BSD. Имеет биндинги для многих языков программирования.

Сайт CEF: https://bitbucket.org/chromiumembedded

Для Java существует биндинг JCEF: https://bitbucket.org/chromiumembedded/java-cef  Он позволяет отображать в приложениях на базе Swing встроенное окно CEF.

Вот так выглядит код окна Swing, в которое встроен фрейм CEF:

Java

public class CefcWindow extends JFrame {
public void init() {
CefApp.addAppHandler(new CefAppHandlerAdapter(null) {
@Override
public void stateHasChanged(org.cef.CefApp.CefAppState state) {
// Shutdown the app if the native CEF part is terminated
if (state == CefApp.CefAppState.TERMINATED) {
System.exit(0);
}
}
});
CefSettings settings = new CefSettings();
settings.windowless_rendering_enabled = false;
CefApp cefApp = CefApp.getInstance(settings);

CefClient client = cefApp.createClient();
CefBrowser browser = client.createBrowser(«http://localhost:8080», false, false);
Component cefBrowserPane = browser.getUIComponent();

getContentPane().add(cefBrowserPane, BorderLayout.CENTER);

pack();
setSize(1280, 800);
setVisible(true);

Dimension screenDimension = Toolkit.getDefaultToolkit().getScreenSize();
setLocation(screenDimension.width / 2 — this.getSize().width / 2,
screenDimension.height / 2 — this.getSize().height / 2);

addWindowListener(new WindowAdapter() {
@Override
public void windowClosing(WindowEvent e) {
CefApp.getInstance().dispose();
}
});
}
}

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37

publicclassCefcWindowextendsJFrame{

publicvoidinit(){

CefApp.addAppHandler(newCefAppHandlerAdapter(null){

@Override

publicvoidstateHasChanged(org.cef.CefApp.CefAppState state){

// Shutdown the app if the native CEF part is terminated

if(state==CefApp.CefAppState.TERMINATED){

System.exit();

}

}

});

CefSettings settings=newCefSettings();

settings.windowless_rendering_enabled=false;

CefApp cefApp=CefApp.getInstance(settings);

CefClient client=cefApp.createClient();

CefBrowser browser=client.createBrowser(«http://localhost:8080»,false,false);

Component cefBrowserPane=browser.getUIComponent();

getContentPane().add(cefBrowserPane,BorderLayout.CENTER);

pack();

setSize(1280,800);

setVisible(true);

Dimension screenDimension=Toolkit.getDefaultToolkit().getScreenSize();

setLocation(screenDimension.width/2-this.getSize().width/2,

screenDimension.height/2-this.getSize().height/2);

addWindowListener(newWindowAdapter(){

@Override

publicvoidwindowClosing(WindowEvente){

CefApp.getInstance().dispose();

}

});

}

}

Преимущества CEF:

  • Идеальный рендеринг, максимально близкий к Chrome
  • Регулярные обновления движка Blink
  • Отличная производительность отрисовки и анимаций

Недостатки:

  • Бинарные сборки, которые нужно поставлять вместе с приложением
  • Отсутствие готовых сборок JCEF, требуется вручную собирать версии JCEF под все поддерживаемые платформы, поскольку JCEF использует JNI для вызова библиотек CEF
  • API, который отталкивается от возможностей CEF
  • Не всегда стабильные сборки JCEF

Если вы хотите решить проблему тотально, то советую использовать CEF. Пример реализации HTML5 Desktop приложения на CEF вы найдёте на Github: https://github.com/jreznot/cefc

Использование JSON в HTTP интерфейсах приложений

Автоматически генерируемый REST интерфейс прикладных решений

При обращении к REST интерфейсу прикладного решения вы можете получать ответ в формате JSON. Для этого в адресной строке вам нужно указать параметр $format=json. Либо указать MIME тип «application/json» в заголовке Accept HTTP запроса. Например:

Запрос:

GET /TestInfobase/odata/standard.odata/СправочникДляТестов?$format=json HTTP/1.1
MaxDataServiceVersion: 3.0;NetFx
Accept: application/json
Accept-Charset: UTF-8
User-Agent: Microsoft ADO.NET Data Services

Ответ:

HTTP/1.1 200 OK
Content-Length: 9429
Content-Type: application/json;charset=utf-8
Server: Microsoft-IIS/7.5
DataServiceVersion: 3.0
X-Powered-By: ASP.NET
Date: Mon, 12 Aug 2013 09:44:07 GMT
    
{
"odata.metadata":"http://host/svc/$metadata#СправочникДляТестов",
"value":[
{
	"Ref_Key":guid'cc6a7df3-8cfe-11dc-8ca0-000d8843cd1b',
	"DataVersion":"AAAAAQAAAAE",	
	"DeletionMark":false,
	"Parent_Key":guid'bbb079ae-8c51-11db-a9b0-00055d49b45e',
	"IsFolder":false,
	"Code":000000025,
	"Description":"Пинетки",
	"Поставщик_Key":guid'd1cb82a7-8e8b-11db-a9b0-00055d49b45e',
	"Поставщик@navigationLinkUrl":"СправочникДляТестов(guid'cc6a7df3-8cfe-11dc-8ca0-000d8843cd1b')/Поставщик",
	"РеквизитХранилище_Type": "image/jpeg",
	"РеквизитХранилище[email protected]": "Catalog_ДемоСправочник(guid'cf2b1a24-1b96-11e3-8f11-5404a6a68c42')/РеквизитХранилище_Base64Data",
	"РеквизитХранилище_Base64Data": <строка с закодированными данными>
	…
},
{…},
{…}
]
}

Вы можете управлять объёмом передаваемой информации за счёт изменения детальности представления метаданных в выгрузке. Существуют три уровня: Nometadata, Minimalmetadata и Fullmetadata. По-умолчанию (на примере вверху) используется средний уровень — Minimalmetadata. На уровне Nometadata объём передаваемой информации минимальный, а на уровне Fullmetadata — максимальный. Однако при этом нужно понимать, что сокращение объёма передаваемой информации приводит к более интенсивным вычислениям на клиенте. И наоборот, когда вся информация включается в выгрузку, объём вычислений на клиенте будет минимальным.

Детальность представления метаданных вы можете указать, например, в адресной строке.

Сведения о метаданных не передаются:

GET /TestInfobase/odata/standard.odata/СправочникДляТестов/?$format=application/json;odata= minimalmetadata

Вся информация о метаданных включается в выгрузку:

GET /TestInfobase/odata/standard.odata/СправочникДляТестов/?$format=application/json;odata=fullmetadata

HTTP-сервисы прикладного решения

HTTP-сервисы, реализованные в прикладном решении, также могут возвращать ответ в формате JSON. Для этого вам проще всего сформировать тело ответа в JSON, получить его как строку, а затем установить из этой строки тело HTTP ответа сервиса. При этом желательно указать, что BOM (Byte Order Mark, метка порядка байтов) использоваться не должна.

Последний параметр (ИспользованиеByteOrderMark.НеИспользовать) вы можете и не указывать, если режим совместимости конфигурации не установлен, или он больше чем Версия8_3_5. Потому что в этом случае BOM автоматически будет использоваться только для кодировок UTF-16 и UTF-32, а для UTF-8, UTF-16LE/UTF-16BE, UTF-32LE/UTF-32BE и других она использоваться не будет.

Взаимодействие со сторонними HTTP сервисами

При взаимодействии со сторонними HTTP интерфейсами у вас также может возникнуть необходимость формирования запросов к ним в формате JSON. В этом случае алгоритм ваших действий будет аналогичным. Формируете тело запроса в JSON. Получаете тело в виде строки. Из этой строки устанавливаете тело HTTP запроса. BOM не используете.

Дальнейшее развитие

Мы думаем над тем, чтобы предоставить вам возможность сериализации в JSON прикладных типов 1С:Предприятия: ссылок, объектов, наборов записей и т.д. Поэтому есть вероятность появления ещё одного, третьего уровня средств работы с JSON. Этот уровень позволит вам преобразовывать в JSON любые типы 1С:Предприятия, для которых поддерживается XDTO-сериализация в XML.

Библиотеки для работы с JSON

Для своих тестов мы выбрали четыре библиотеки — JSON.simple, GSON, Jackson, JSONP — исходя из их популярности на Github, именно они чаще всего используются в проектах на Java.

  • JSON.simple от Yidong Fang. Небольшая и легковесная библиотека для кодирования и декодирования JSON, несмотря на свою простоту, выполняет свою работу на высоком уровне.
  • GSON от Google. Библиотека, которая умеет конвертировать Java объекты в JSON и наоборот. Не требует специальным образом аннотировать классы, а также в качестве бонуса имеет полную поддержку Java Generics. Отсутствие необходимости добавления аннотаций упрощает реализацию и даже может быть главным требованием, если вы собираетесь сериализовывать объекты, не имея для них исходного кода.
  • Jackson от FasterXML. Набор инструментов для обработки данных, основанный на потоковом JSON-парсере и генераторе. Предназначенная для Java библиотека умеет работать не только с JSON. Имеет самый популярный JSON-парсер (исходя из статистики использования на GitHub).
  • JSONP от Oracle. API для работы с JSON, а именно для генерации и разбора потоковых JSON-текстов. Эталонная реализация JSR353 с открытым исходным кодом.

YAML/JSON — простое чтение внешнего файла

Как обычно, мы начнем с самого простого, то есть создадим внешний файл с настройками, а затем прочитаем его. Python имеет в своем составе встроенные пакеты для чтения и анализа файлов YAML и JSON. И как видно из приведенного ниже кода, они фактически возвращают один и тот же объект типа dict, поэтому доступ к его атрибутам будет одинаковым для обоих файлов.

Чтение

Из-за проблем с безопасностью рекомендуется использовать метод вместо , чтобы избежать внедрения вредоносного кода при чтении файла конфигурации.

import json
import yaml

def read_json(file_path):
    with open(file_path, "r") as f:
        return json.load(f)

def read_yaml(file_path):
    with open(file_path, "r") as f:
        return yaml.safe_load(f)

assert read_json("data/sample.json") == read_yaml("data/sample.yaml")

Валидация

При использовании обоих пакетов при попытке чтения несуществующего файла будет генерироваться исключение типа . Использование пакета для чтения файлов YAML позволяет получать разные исключения для следующих случаев: пользователь указал файл не являющимся YAML файлом, а также прочитанный файл YAML является не корректным, то есть содержит синтаксические ошибки. В свою очередь пакет для чтения JSON файлов генерирует единственное исключение типа для обоих рассмотренных случаев.

import pytest

def test_validation_json():
    with pytest.raises(FileNotFoundError):
        read_json(file_path="source/data/non_existing_file.json")

    with pytest.raises(json.decoder.JSONDecodeError):
        # only show the first error
        read_json(file_path="source/data/sample_invalid.json")
        read_json(file_path="source/data/sample_invalid.yaml")

def test_validation_yaml():
    with pytest.raises(FileNotFoundError):
        read_yaml(file_path="source/data/non_existing_file.yaml")

    with pytest.raises(yaml.scanner.ScannerError):
        # only show the first error
        read_yaml(file_path="source/data/sample_invalid.yaml")

    with pytest.raises(yaml.parser.ParserError):
        # only show the first error
        read_yaml(file_path="source/data/sample_invalid.json")

Схема JSON

Схема служит для определения структуры данных JSON для проверки, документирования и управления взаимодействием. Она предоставляет своего рода контракт на данные, требуемые приложением, и способ их изменения.

Схема основана на концепциях из XML Schema (XSD), но является собственной. Как и в XSD, используются те же средства сериализации/десериализации как для схемы, так и для данных.

Schema — это интернет-проект, который в настоящее время находится в 5-й версии (выпущенной 13 октября 2016 года). Существует несколько валидаторов, доступных для разных языков программирования, каждый из которых обладает различным уровнем соответствия. Стандартного расширения файлов нет, но некоторые специалисты предлагают утвердить .schema.json.

Проблемы с переносимостью данных

Несмотря на то, что Дуглас Крокфорд первоначально утверждал, что JSON является строгим подмножеством JavaScript, его спецификация фактически позволяет создавать документы, нечитаемые в JavaScript. В частности, JSON допускает, чтобы значения строк Unicode U + 2028 LINE SEPARATOR и U + 2029 PARAGRAPH SEPARATOR выглядели неэкранированными в цитируемых строках, а JavaScript — нет. Это является следствием того, что JSON запрещает только «управляющие символы». Для максимальной совместимости эти символы должны быть экранированы с обратной косой чертой. Эта тонкость важна при создании JSONP.

Тестирование производительности

Мы провели тесты производительности на разных по размеру файлах. Требования (а значит, и производительность) к обработке различных по размеру файлов отличаются, в то время как возникают новые окружения, в которых нам нужно обрабатывать эти файлы.

Были проверены два ключевых сценария — разбор больших (190 Мб) и маленьких (1 Кб) файлов. Большой JSON-файл был взят отсюда, маленькие были сгенерированы случайным образом с помощью http://www.json-generator.com/.

Кейс-лаборатория КРОК
Старт 28 февраля, 2,5 месяца, Онлайн, Беcплатно

tproger.ru

События и курсы на tproger.ru

В обоих случаях был выполнен прогон каждого файла 10 раз. Для больших файлов в каждом прогоне было 10 итераций, для маленьких — 10000. Мы не оставляли маленькие файлы в памяти между итерациями. Все тесты были запущены на c3.large в облаке AWS.

Результат для больших файлов показан в таблице ниже, для маленьких в целях экономии места будут только усреднённые результаты. Подробные результаты можно посмотреть здесь. Весь исходный код доступен здесь.

Большие файлы

Здесь мы наблюдаем большую разницу в результатах. В зависимости от прогона, Jackson или JSON.simple показывают наилучшую скорость работы, в сумме по всем тестам Jackson всё же вырывается вперёд. В среднем по всем тестам, наилучшую скорость работы с большими файлами показывают Jackson и JSON.simple, далеко позади них идёт JSONP на третьем месте и GSON на четвёртом.

Взглянем на результаты под другим углом — в процентном соотношении:

Это похоже на фото-финиш — Jackson выходит из этой гонки победителем, ему в затылок дышит JSON.simple. Две другие библиотеки еле заметно маячат в зеркале заднего вида.

Маленькие файлы

В таблице выше представлены средние результаты для 10 прогонов по каждому файлу, и среднее по всем файлам внизу таблицы. Количество файлов, для которых каждая из библиотек отработала быстрее всего:

  • GSON — 14
  • JSONP — 5
  • Jackson — 1
  • JSON.simple — 0

Цифры говорят сами за себя. В любом случае, если рассматривать средние результаты по всем тестам для маленьких файлов, победителем выходит GSON, JSON.simple и JSONP занимают второе и третье место соответственно, Jackson на последнем месте. Итак, несмотря на то, что JSON.simple не был самым быстрым ни на одном из тестовых файлов, в среднем он выходит на второе место. Аналогично, хотя JSONP всех быстрее справился со многими файлами, в итоге он занимает третье место.

Нужно подметить то, что хотя Jackson в данном случае — самая медленная библиотека, он показывает похожие результаты на каждом файле, в то время как другие библиотеки в большинстве случаев демонстрируют много большую скорость работы, но на некоторых файлах скорость их работы сравнима с Jackson, или даже немного ниже.

Теперь взглянем на результаты в процентном соотношении:

GSON выигрывает гонку на маленьких файлах, JSON.simple опять показывает второй результат, немного отставая от победителя, JSONP занимает явное третье место, и, наконец, Jackson замыкает гонку.

Какой формат файла конфигурации использовать?

С практической точки зрения, на формат файла конфигурации нет никаких технических ограничений, если код приложения может его прочитать и анализировать. Но есть и более рациональные практики для выбора формата файла с настройками. Так наиболее распространенными, стандартизованными форматами являются YAML, JSON, TOML и INI. Самый подходящий формата для файл конфигурации должен соответствовать как минимум трем критериям:

Быть легко читаемым и редактируемым: файл должен иметь текстовый формат и такую структуру, чтобы его содержимое было легко понятно даже не разработчику.

Разрешать использование комментариев: файл конфигурации – это то, что могут читать не только разработчики

Поэтому в процессе эксплуатации приложения чрезвычайно важно когда пользователи могут успешно пытаться понять его работу и изменить его поведение. Написание комментариев – это эффективный способ быстро пояснить ключевые особенности настройки приложения и делает конфигурационный файл более выразительным.

Простота развертывания: файл конфигурации должен понятен для обработки всеми операционными системами и средами

Он также должен легко доставляться на сервер с помощью конвейера pipeline CDaaS.

Возможно вам пока не ясно какой из форматов файла лучше использовать. Но если вы подумаете об этом в контексте программирования на языке Python, то наиболее очевидным ответом будет YAML или INI. Форматы YAML и INI хорошо понятны большинству программ и пакетов Python.

INI файл, вероятно, является наиболее простым решением для сохранения настроек приложения, имеющих только один уровень иерархии (вложенности) параметров. Однако формат INI не поддерживает других типов данных, кроме строк: в нем все данные имеют строковое представление.

ENVIRONMENT = test
DEBUG = True
# Принимает значение только True или False


USERNAME = xiaoxu
PASSWORD = xiaoxu
HOST = 127.0.0.1
PORT = 5432
DB = xiaoxu_database

Та же конфигурация настроек в YAML выглядит следующим образом.

APP:
  ENVIRONMENT: test
  DEBUG: True
  # Принимает значение только True или False

DATABASE:
  USERNAME: xiaoxu
  PASSWORD: xiaoxu
  HOST: 127.0.0.1
  PORT: 5432
  DB: xiaoxu_database

Как видите, YAML изначально поддерживает использование вложенные структуры (также как и JSON) с помощью отступов. Кроме того, YAML, в отличие от формата INI файлов, поддерживает некоторые другие типы данных такие как целые и с плавающей запятой числа, логические значения, списки, словари и т.д.

Формат файлов JSON по сути очень похож на YAML и тоже чрезвычайно популярен, однако в JSON файлы нельзя добавлять комментарии. JSON, как текстовый формат содержащий структурированные данные, часто используется для хранения внутренней конфигурации внутри программы, но совершенно не предназначен для того, чтобы делиться конфигурацией приложения с другими людьми (в особенности с далекими от вопросов разработки ПО).

{
    "APP": {
        "ENVIRONMENT": "test",
        "DEBUG": true
    },
    "DATABASE": {
        "USERNAME": "xiaoxu",
        "PASSWORD": "xiaoxu",
        "HOST": "127.0.0.1",
        "PORT": 5432,
        "DB": "xiaoxu_database"
    }
}

Формат TOML, с другой стороны, похож на INI, но поддерживает гораздо больше типов данных, а также специальный синтаксис для хранения вложенных структур. Его часто используют менеджеры пакетов Python такие, например, pip или poetry. Но если в файле конфигурации присутствует слишком много вложенных структур, то YAML в этом отношении, с моей точки зрения, наилучший выбор. Следующий ниже фрагмент файла выглядит как INI, но в отличие от него каждое строковое значение имеет кавычки.

ENVIRONMENT = "test"
DEBUG = true
# Only accept True or False


USERNAME = "xiaoxu"
PASSWORD = "xiaoxu"
HOST = "127.0.0.1"
PORT = 5432
DB = "xiaoxu_database"

Пока что мы выяснили ЧТО из себя представляют форматы файлов YAML, JSON, TOML и INI, далее мы рассмотрим КАК они могут быть использованы.

Перспективы

Надеюсь, что в скором времени разработка Desktop приложений на web-стеке придёт и в мир Java и мы сможем поставить крест на Swing!

Post Views:
2 126

Yuriy Artamonov

Software Developer
До последнего времени Юрий принимал активное участие в разработке опенсорс-фреймворка CUBA Platform, специализируясь на архитектуре и фронтенд-технологиях. Преподавал в Самарском университете разработку приложений для мобильных устройств, основы UI/UX и менторил студентов.
В настоящее время работает в компании JetBrains в команде IntelliJ IDEA Ultimate. Когда выдаётся свободное время, пишет статьи и контрибьютит в проекты с открытым исходным кодом. Обожает реализовывать странные идеи с лозунгом: «А почему бы и нет?».

Мотивация

Кому могут понадобиться Desktop приложения, использующие веб-страницы в качестве UI? Отвечу прямо — всем! Всем кто страдает, пользуясь неудобными и некрасивыми приложениями.

Для меня, как для разработчика, очень важно делать пользовательские интерфейсы удобными, интересными и позволяющими пользователям не отвлекаться от работы. Кроме того, очень хочется, чтобы интерфейсы были привлекательными и их было приятно показывать

Все эти соображения приводят нас к неутешительному выводу: существующие UI фреймворки для настольных приложений ужасны.

Так что же такое есть в веб-приложениях, чего нет в настольных?

  • Разнообразие визуального оформления
  • Адаптивные и идеально-масштабируемые интерфейсы
  • Развитые анимации
  • Богатый набор компонентов и библиотек для разработки UI

Похожими возможностями обладают WPF для .NET приложений и JavaFX из мира Java. Но их компоненты не могут угнаться за стремительно развивающимися web-технологиями.

Заключение

Скорость разбора — не единственный критерий при выборе библиотеки для работы с JSON, но один из самых важных. Выполнив описанные в статье тесты производительности, мы обнаружили, что не существует библиотеки, которая бы работала лучше остальных на файлах всех размеров. Библиотеки, которые хорошо показали себя на больших файлах, проваливались на маленьких и наоборот.

Таким образом, выбор библиотеки исходя из скорости работы зависит от конкретного случая:

  • если вам часто приходится работать с большими JSON-файлами, то интересующей вас библиотекой будет Jackson. GSON испытывает наибольшие затруднения при работе с большими файлами.
  • если вам приходится иметь дело с большим количеством коротких JSON-запросов (как это часто происходит в сервисах и распределённых приложениях), выбирайте GSON. Jackson справляется с большим количеством маленьких файлов хуже всего.
  • если вам необходимо работать как с большими, так и с маленькими файлами, JSON.simple вам в помощь: по результатам тестов он занимает второе место для обоих типов файлов. Ни Jackson, ни GSON не могут с должной скоростью работать одновременно с разными по размеру файлами.

Когда дело касается скорости, JSONP вряд ли можно порекомендовать для какого-либо случая — он работает медленно (по сравнению с другими доступными библиотеками) как с большими, так и с маленькими файлами. К счастью, в Java 9 обещают встроить поддержку JSON, которая должна стать улучшением текущей эталонной реализации JSR353 в лице JSONP.

На этом всё. Ещё раз вкратце: если вам важна скорость разбора файлов JSON-библиотекой, выбирайте Jackson для больших по размеру файлов, GSON — для маленьких и JSON.simple для одновременной работы с файлами обоих типов.

Перевод статьи «The Ultimate JSON Library: JSON.simple vs GSON vs Jackson vs JSON»

Рейтинг
( Пока оценок нет )
Editor
Editor/ автор статьи

Давно интересуюсь темой. Мне нравится писать о том, в чём разбираюсь.

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
DS-сервис
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!:

Adblock
detector