標準のScalaクラスを使用してScalaでJSONを解析する方法は？

私はScala 2.8のJSONクラスのビルドを使用してJSONコードを解析しています。依存関係を最小限に抑えるために、Liftwebを使用したくありません。

私のやり方は非常に必須のようですが、もっと良い方法はありますか？

import scala.util.parsing.json._
...
val json:Option[Any] = JSON.parseFull(jsonString)
val map:Map[String,Any] = json.get.asInstanceOf[Map[String, Any]]
val languages:List[Any] = map.get("languages").get.asInstanceOf[List[Any]]
languages.foreach( langMap => {
val language:Map[String,Any] = langMap.asInstanceOf[Map[String,Any]]
val name:String = language.get("name").get.asInstanceOf[String]
val isActive:Boolean = language.get("is_active").get.asInstanceOf[Boolean]
val completeness:Double = language.get("completeness").get.asInstanceOf[Double]
}

これは、クラスキャストを行うエクストラクターに基づくソリューションです。

class CC[T] { def unapply(a:Any):Option[T] = Some(a.asInstanceOf[T]) }

object M extends CC[Map[String, Any]]
object L extends CC[List[Any]]
object S extends CC[String]
object D extends CC[Double]
object B extends CC[Boolean]

val jsonString =
    """
      {
        "languages": [{
            "name": "English",
            "is_active": true,
            "completeness": 2.5
        }, {
            "name": "Latin",
            "is_active": false,
            "completeness": 0.9
        }]
      }
    """.stripMargin

val result = for {
    Some(M(map)) <- List(JSON.parseFull(jsonString))
    L(languages) = map("languages")
    M(language) <- languages
    S(name) = language("name")
    B(active) = language("is_active")
    D(completeness) = language("completeness")
} yield {
    (name, active, completeness)
}

assert( result == List(("English",true,2.5), ("Latin",false,0.9)))

forループの開始時に、結果をリストに人工的にラップして、最後にリストを生成します。次に、forループの残りの部分では、ジェネレータ（を使用<-）および値の定義（を使用=）がunapplyメソッドを使用するという事実を使用します。

（古い回答は編集されています-興味があれば編集履歴を確認してください）

これは私がパターンマッチを行う方法です：

val result = JSON.parseFull(jsonStr)
result match {
  // Matches if jsonStr is valid JSON and represents a Map of Strings to Any
  case Some(map: Map[String, Any]) => println(map)
  case None => println("Parsing failed")
  case other => println("Unknown data structure: " + other)
}

私は@huynhjlの答えが好きです、それは私を正しい道に導きました。ただし、エラー状態の処理には適していません。目的のノードが存在しない場合は、キャスト例外が発生します。私はこれOptionをよりうまく処理するために利用するためにこれを少し調整しました。

class CC[T] {
  def unapply(a:Option[Any]):Option[T] = if (a.isEmpty) {
    None
  } else {
    Some(a.get.asInstanceOf[T])
  }
}

object M extends CC[Map[String, Any]]
object L extends CC[List[Any]]
object S extends CC[String]
object D extends CC[Double]
object B extends CC[Boolean]

for {
  M(map) <- List(JSON.parseFull(jsonString))
  L(languages) = map.get("languages")
  language <- languages
  M(lang) = Some(language)
  S(name) = lang.get("name")
  B(active) = lang.get("is_active")
  D(completeness) = lang.get("completeness")
} yield {
  (name, active, completeness)
}

もちろん、これはエラーを回避するほどには処理しません。これにより、jsonノードのいずれかが欠落している場合、空のリストが生成されます。を使用して、動作matchする前にノードの存在を確認できます...

for {
  M(map) <- Some(JSON.parseFull(jsonString))
} yield {
  map.get("languages") match {
    case L(languages) => {
      for {
        language <- languages
        M(lang) = Some(language)
        S(name) = lang.get("name")
        B(active) = lang.get("is_active")
        D(completeness) = lang.get("completeness")
      } yield {
        (name, active, completeness)
      }        
    }
    case None => "bad json"
  }
}

キャストを回避する方法としてパターンマッチングを使用していくつかのことを試しましたが、コレクション型の型消去で問題が発生しました。

主な問題は、解析結果の完全なタイプがJSONデータの構造を反映しており、完全に述べるのが面倒であるか不可能であることです。Anyを使用して型定義を切り捨てるのはそのためだと思います。Anyを使用すると、キャストが必要になります。

簡潔ですが、質問のコードによって暗示されるJSONデータに非常に固有の何かをハッキングしました。より一般的なものがより満足できるでしょうが、それが非常にエレガントになるかどうかはわかりません。

implicit def any2string(a: Any)  = a.toString
implicit def any2boolean(a: Any) = a.asInstanceOf[Boolean]
implicit def any2double(a: Any)  = a.asInstanceOf[Double]

case class Language(name: String, isActive: Boolean, completeness: Double)

val languages = JSON.parseFull(jstr) match {
  case Some(x) => {
    val m = x.asInstanceOf[Map[String, List[Map[String, Any]]]]

    m("languages") map {l => Language(l("name"), l("isActive"), l("completeness"))}
  }
  case None => Nil
}

languages foreach {println}

val jsonString =
  """
    |{
    | "languages": [{
    |     "name": "English",
    |     "is_active": true,
    |     "completeness": 2.5
    | }, {
    |     "name": "Latin",
    |     "is_active": false,
    |     "completeness": 0.9
    | }]
    |}
  """.stripMargin

val result = JSON.parseFull(jsonString).map {
  case json: Map[String, List[Map[String, Any]]] =>
    json("languages").map(l => (l("name"), l("is_active"), l("completeness")))
}.get

println(result)

assert( result == List(("English", true, 2.5), ("Latin", false, 0.9)) )

このようにできます！JSONコードの解析が非常に簡単：P

package org.sqkb.service.common.bean

import java.text.SimpleDateFormat

import org.json4s
import org.json4s.JValue
import org.json4s.jackson.JsonMethods._
//import org.sqkb.service.common.kit.{IsvCode}

import scala.util.Try

/**
  *
  */
case class Order(log: String) {

  implicit lazy val formats = org.json4s.DefaultFormats

  lazy val json: json4s.JValue = parse(log)

  lazy val create_time: String = (json \ "create_time").extractOrElse("1970-01-01 00:00:00")
  lazy val site_id: String = (json \ "site_id").extractOrElse("")
  lazy val alipay_total_price: Double = (json \ "alipay_total_price").extractOpt[String].filter(_.nonEmpty).getOrElse("0").toDouble
  lazy val gmv: Double = alipay_total_price
  lazy val pub_share_pre_fee: Double = (json \ "pub_share_pre_fee").extractOpt[String].filter(_.nonEmpty).getOrElse("0").toDouble
  lazy val profit: Double = pub_share_pre_fee

  lazy val trade_id: String = (json \ "trade_id").extractOrElse("")
  lazy val unid: Long = Try((json \ "unid").extractOpt[String].filter(_.nonEmpty).get.toLong).getOrElse(0L)
  lazy val cate_id1: Int = (json \ "cate_id").extractOrElse(0)
  lazy val cate_id2: Int = (json \ "subcate_id").extractOrElse(0)
  lazy val cate_id3: Int = (json \ "cate_id3").extractOrElse(0)
  lazy val cate_id4: Int = (json \ "cate_id4").extractOrElse(0)
  lazy val coupon_id: Long = (json \ "coupon_id").extractOrElse(0)

  lazy val platform: Option[String] = Order.siteMap.get(site_id)


  def time_fmt(fmt: String = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"): String = {
    val dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")
    val date = dateFormat.parse(this.create_time)
    new SimpleDateFormat(fmt).format(date)
  }

}

これが私がScala Parser Combinator Libraryを実行する方法です。

import scala.util.parsing.combinator._
class ImprovedJsonParser extends JavaTokenParsers {

  def obj: Parser[Map[String, Any]] =
    "{" ~> repsep(member, ",") <~ "}" ^^ (Map() ++ _)

  def array: Parser[List[Any]] =
    "[" ~> repsep(value, ",") <~ "]"

  def member: Parser[(String, Any)] =
    stringLiteral ~ ":" ~ value ^^ { case name ~ ":" ~ value => (name, value) }

  def value: Parser[Any] = (
    obj
      | array
      | stringLiteral
      | floatingPointNumber ^^ (_.toDouble)
      |"true"
      |"false"
    )

}
object ImprovedJsonParserTest extends ImprovedJsonParser {
  def main(args: Array[String]) {
    val jsonString =
    """
      {
        "languages": [{
            "name": "English",
            "is_active": true,
            "completeness": 2.5
        }, {
            "name": "Latin",
            "is_active": false,
            "completeness": 0.9
        }]
      }
    """.stripMargin


    val result = parseAll(value, jsonString)
    println(result)

  }
}