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> 【痕迹】QQ+微信朋友圈和聊天记录分析工具
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> (1)纯Python语言实现,使用Flask后端,本地分析,不上传个人数据。
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> (2)内含QQ、微信聊天记录保存到本地的方法,真正实现自己数据自己管理。
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> (3)数据可视化分析QQ、微信聊天记录,提取某一天的聊天记录与大模型对话。
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> 下载地址:https://www.alipan.com/s/x6fqXe1jVg1
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基本原理
在Java开发中,JSON是一种非常流行的数据交换格式。Jackson是一个功能强大的Java库,用于处理JSON数据的序列化和反序列化。当使用Jackson进行反序列化时,可能会遇到"Unrecognized field"错误,这通常意味着JSON对象中存在一些Jackson无法识别的字段。
Jackson提供了多种策略来处理这种情况,包括忽略未知字段、提供默认值等。了解这些策略对于正确处理JSON数据至关重要。
示例代码
以下是几个示例代码,展示了如何处理Jackson与JSON中的"Unrecognized field"问题。
示例1:忽略未知字段
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.fasterxml.jackson.databind.DeserializationFeature;
public class JsonIgnoreExample {
public static void main(String[] args) {
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
mapper.configure(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES, false);
String json = "{\"name\":\"John\", \"age\":30, \"unknownField\":\"value\"}";
try {
Person person = mapper.readValue(json, Person.class);
System.out.println("Name: " + person.getName());
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
static class Person {
private String name;
private int age;
// getters and setters
}
}
在上面的代码中,我们通过mapper.configure(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES, false);
配置了ObjectMapper,使其在遇到未知字段时不会抛出异常,而是简单地忽略它们。
示例2:使用@JsonAnyGetter和@JsonAnySetter
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAnyGetter;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAnySetter;
public class JsonAnySetterExample {
public static void main(String[] args) {
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
String json = "{\"name\":\"John\", \"age\":30, \"unknownField\":\"value\"}";
try {
Person person = mapper.readValue(json, Person.class);
System.out.println("Name: " + person.getName());
System.out.println("Age: " + person.getAge());
System.out.println("Unknown Field: " + person.getUnknownField("unknownField"));
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
static class Person {
private String name;
private int age;
private Map additionalProperties = new HashMap<>();
@JsonAnyGetter
public Map getAdditionalProperties() {
return additionalProperties;
}
@JsonAnySetter
public void setAdditionalProperty(String name, Object value) {
additionalProperties.put(name, value);
}
// getters and setters for name and age
}
}
在这个示例中,我们使用了@JsonAnyGetter
和@JsonAnySetter
注解来处理未知字段。这样,所有未定义的字段都会被存储在一个Map中,可以通过getAdditionalProperties()
方法访问。
示例3:自定义反序列化
import com.fasterxml.jackson.core.JsonParser;
import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;
import com.fasterxml.jackson.databind.DeserializationContext;
import com.fasterxml.jackson.databind.JsonDeserializer;
import com.fasterxml.jackson.databind.annotation.JsonDeserialize;
public class JsonCustomDeserializerExample {
public static void main(String[] args) {
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
String json = "{\"name\":\"John\", \"age\":30, \"unknownField\":\"value\"}";
try {
Person person = mapper.readValue(json, Person.class);
System.out.println("Name: " + person.getName());
System.out.println("Age: " + person.getAge());
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
static class Person {
private String name;
private int age;
@JsonDeserialize(using = CustomDeserializer.class)
public Person(String name, int age) {
this.name = name;
this.age = age;
}
// getters and setters
}
static class CustomDeserializer extends JsonDeserializer {
@Override
public Person deserialize(JsonParser p, DeserializationContext ctxt) throws IOException, JsonProcessingException {
String name = p.getCodec().readValue(p, String.class);
int age = p.getCodec().readValue(p, int.class);
return new Person(name, age);
}
}
}
在这个示例中,我们通过自定义反序列化器CustomDeserializer
来处理JSON数据。这允许我们在反序列化过程中进行更复杂的逻辑处理,比如忽略特定的字段或进行字段转换。
注意事项
- 配置ObjectMapper:在反序列化JSON数据之前,确保正确配置了ObjectMapper,以处理未知字段。
- 使用注解:使用Jackson提供的注解(如
@JsonAnyGetter
和@JsonAnySetter
)可以方便地处理未知字段。 - 自定义反序列化:如果需要更复杂的处理逻辑,可以考虑实现自定义的反序列化器。
结论
Jackson是一个强大的库,提供了多种机制来处理JSON数据中的未知字段。通过合理配置ObjectMapper、使用注解或自定义反序列化器,我们可以有效地解决"Unrecognized field"问题,确保应用程序的健壮性和灵活性。
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