数组类型不同解析问题探究

我们在开发过程中可以遇到json 数组中的具体的javaBean 不一致现象。例如：

{"list":[{
    "type":a,
    "data":A,
},{
    "type":a,
    "data":B
}]}

如上图所示，list中data的类型根据type的值而变化。像这种bean类型不一致问题,一直烦恼着开发者，现在简单介绍下，几种可行的解决思路。

方法一：合并Bean

如果A与B中的字段不复杂，可以将A，B合并组合成一个比较大的Bean实例，他包括A和B中所有的字段。
例如：

{"list":[{
    "type":"person",
    "data":{
          name:"小王",
          age:15,
          gender:"male"
    },
},{
    "type":"dog",
    "data":{
          name:"旺财",
          age:2,
          species:"家狗"
    },
}]}

合并之后的bean 为：

public class combineBean {
    public String name;
    public int age;
    public String gender;
    public String species;
}

方法二：data字段根据type而更改

对于数组中data数据结构不同，那么字段就不统一命名成data，而是根据type的不同类型，服务器返回不同的字段，如：person，dog。那么对应的实体类应该是这样的形式：

public class ListBean{
    public String type;
    public PersonBean person;
    public DogBean dog;
}

此方法前提条件就是需要服务器配合，要是你用现成的服务器那么这种方法完全就不用考虑了。
另外这种方法data中类型种类比较多，还会导致ListBean类比较大。而且json中字段不统一。

方法三：Json解析

既然我们的data中的实体类，根据type类型进行改变，我们可以首先解析出来type字段对应的值，然后根据type值得类型，设置data不同的类型的实体类，然后再解析data中数据。
当然关于ListBean中类型统一，可以设置data类型的接口，或者父类，然后子类实现它：
list中data字段对应的基类，

public class DataBean{}

当然你可以将data中子类中相同的字段提取出来，放在DataBean中。
有了DataBean这个虚拟的基类后，我们就可以统一ListBean的类型。
ListBean

public class ListBean{
    public String type;
    public DataBean data;
}

然后让data中具体的不同子类去继承父类DataBean，实现我们需要的子类。

public class PersonBean extend DataBean{
    public String name;
    public int age;
    public String gender;
}

public class DogBean extend DataBean{
    public String name;
    public int age;
    public String species ;
}

我们可以安装Json的解析的方法，首先将返回的json字符串慢慢解析成实体类，首先解析list，然后里面的type 我们根据type的类型然后解析data中不同类型的数据。
这个json解析唯一的难点就是必须首先要解析出type的数据，然后根据type才能确定data的不同的实体类型。

其实Gson中可以自定义解析器；

public class ListBeanDeserializer implements JsonDeserializer<TypeResult> {

    @Override
    public ListBean deserialize(JsonElement json, Type typeOfT, JsonDeserializationContext context) throws JsonParseException {
         if (!json.isJsonObject()) {
            return null;
        }
        JsonObject obj = json.getAsJsonObject();
        JsonArray asJsonArray = obj.get("list").getAsJsonArray();
        ListBean list = new ListBean();
        for (JsonElement jsonElement : asJsonArray) {
            JsonObject jsonOb = jsonElement.getAsJsonObject();
            String type = jsonOb.get("type").getAsString();
            if (TextUtils.equal(type,"person")) {
                JsonObject child = jsonOb.get("data").getAsJsonObject();
                String name = child.get("name").getAsString();
                int age = child.get("age").getAsInt();
                String gender = child.get("gender").getAsString();
                list.data=new Person(name, age,gender);
            } else if(TextUtils.equal(type,"dog")) {
                JsonObject child = jsonOb.get("data").getAsJsonObject();
                String name = child.get("name").getAsString();
                int age = child.get("age").getAsInt();
                String species = child.get("species").getAsString();
                list.data=new Person(name, age,species);
            }
        }
        return list;
    }
}

使用解析器解析：

  protected ArrayList<ListBean> deserializerResponse(@NonNull Response response) throws IOException {
                        String json = null;
                        if (response != null && response.body() != null) {
                            json = response.body().string();
                        }
                        GsonBuilder gsonBuilder = new GsonBuilder();
                        gsonBuilder.registerTypeAdapter(ListBean.class, new ListBeanDeserializer());
                        Gson gson = gsonBuilder.create();
                        return gson.fromJson(TextUtils.isEmpty(json) ? json : json.trim(), new TypeToken<ArrayList<ListBean>>() {
                        }.getType());
                    }