spray json, jackson 转到type时多key和少key的比较
有组合关系的三个class定义
A {
B {
C {...}
...
}
...
}
每个class都有loadFromJson和writeAsJson方法。过去几年，三个class里的成员变量一直在添加，而数据库里有很多json string类型的老数据，为了能够正确的把它们转化为class，就需要对一些域进行判断，举个例子。
在 db 中有一个json string，是这样的 name: xins, age: 24
而几年后C添加了一个新的域，company
那么loadFromJson就要添加判断，如果json中没有company这个key，就要写上 company: null
现在，要重写A, B, C。目标是，代码尽可能的少，扩展性要好，不要if/else判断域的存在情况。
老数据中json的域不足，转到class时可能会有问题。
class转到json会添加一些域，但这可能没有关系，因为前端可能只从json中拿它感兴趣的key,val
下面测了两种json库，分别是spray.json和jackson_scala_module
结果:
jackson_scala_module在从string json 到 type进行转换时，能够接受域缺失的问题。比如
case class Demo(x: Boolean, y: Int, c: String, d: Double) val demo = mapper.readValue("{}", classOf[Demo]) println(demo)
Demo(false,0,null,0.0)
对于spray.json发生key缺失的情况，则会exception
而对于域key出现多余的情况
jackson报错
val demo1 = mapper.readValue("{\"x\": true, \"y\": 1100, \"c\": \"str\", \"d\": \"str\"}", classOf[Demo])
spray.json则没有问题
对于变量的顺序则没有关系，两个库都能正确处理key顺序不正确的情况。
新的程序是用scala写的，spray框架。首先想到的就是spray.json。从别人的blog上看到spray.json的速度很慢，但是spray对spray.json内置了很多支持，比如post的数据可以通过entity.as[Person]直接转到Person对象。考虑到程序面对的数据量并不太大，spray.json慢点其实无所谓，但多key的情况它处理不了，就用不了了。
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