Переход с Python JSON на Kotlin JVM JSON

Question

У меня есть существующие программы на Python, которые используют import json и использовать

json.load()  json.loads()

способ прочитать JSON и представить его в коде в простом в использовании доступном словаре.

Я использую питон json[name][] = value создает ссылки на данные json в памяти, а также использует синтаксис того же типа для назначения новых значений элементам json.

Я хочу перенести код Python в Kotlin и искать библиотеки JSON, которые будут делать что-то похожее на то, что Python json.load () делает в Kotlin.

Я использовал Google, но ничего не нашел, есть много библиотек Kotlin / Java JSON, но я не думаю, что они предлагают что-то вроде методов загрузки Python JSON.

Какую библиотеку лучше всего использовать?

Вот детали кода Python, я хочу сделать то же самое в Kotlin и использовать существующие библиотеки JSON.

import json 
js = json.loads(response['Body'].read())

Содержание документа JS это:

{
    "environment": "production",
    "postgres_host" : "pgstaging-prod.blah.blah.rds.amazonaws.com",
    "postgres_port" : 5432,
    "postgres_database" : "datawarehouse",
    "postgres_user" : "pguser",
    "postgres_password" : "!!!!!!",
    "postgres_config_schema" : "etl_operations",
    "postgres_validation_log_table_name" : "jobs_process_log",
    "postgres_destination_table_name" : "myleads",
    "debugFlag": true,
    "configBucket": "csn-datalake",
    "configFileName": "yurib_test/myleads.json",
    "HighWaterMarkFileName": "yurib_test/dts_high_watermark.json",
    "repartitionSourceTableName": "leads",
    "repartitionSourceDbName": "datalake",
    "sourceTablePartitionDateTime": "job_run_timestamp_utc",
    "repartitionTargetTableName": "outleads",
    "repartitionTargetDbName": "datalake_reports",
    "repartitionTargetS3Location": "yurib_test/outleads",
    "repartitionTargetColumnList": [
        {"colName": "message_item_countrycode", "isDatePartition": false, "renameTo" : "message_countrycode"},
        {"colName": "message_tenant_code", "isDatePartition": false, "renameTo" : "message_tenant"},
        {"colName": "message_lastupdated", "isDatePartition": true, "renameTo" : "message_lastupdated"}
        ],
    "repartitionLoadType": "incremental_data_load",
    "repartition": 4,
    "repartitionLoadTypeIncremental": "incremental_data_load",
    "repartitionLoadTypeFullInitial": "full_data_load",
    "countryCodeColName": "message_item_countrycode",
    "tenantColName": "message_tenant_code",
    "autoCreateCountryTenant": false,
    "autoCreateCountry": true,
    "autoCreateTenant": true,
    "partitionDateDefault": "0000-00-00",
    "partitionYearDefault": "0000",
    "partitionMonthDefault": "00",
    "partitionDayDefault": "00",
    "countryCodeDefault": "AU",
    "tenantDefault": "CARSALES",
    "missingPartColDataValReplace": "MISSINGDATA",
    "validateIncomingCountryTenant": true,
    "datePartitionStyle": "ym",
    "datePartitionStyleYearMonth": "ym",
    "datePartitionStyleYearMonthDay": "ymd",
    "propagateGlueJobRunGuid": false
}

вот как Python может получить доступ к документу выше json, используя [] и диапазон

    print (js["repartitionLoadType"])
    print (js['configBucket'], js['configFileName'], js['HighWaterMarkFileName'])
    print (js['repartitionTargetTableName'], js['repartitionTargetS3Location'])
    print (js['repartitionSourceTableName'], js['repartitionSourceDbName'])
    print (js['repartitionTargetDbName'], js['repartitionLoadType'])
    print (js['autoCreateCountry'], js['autoCreateTenant'], js['missingPartColDataValReplace'])
    print (js['countryCodeColName'], js['tenantColName'], js['propagateGlueJobRunGuid'])
    print (js['countryCodeDefault'], js['tenantDefault'], js['validateIncomingCountryTenant'], js['repartition'])

    partition_dts = ""
    # json array
    for i in range(0, len(js['repartitionTargetColumnList'])):
        if True == js['repartitionTargetColumnList'][i]['isDatePartition']:
            partition_dts = "`" + js['repartitionTargetColumnList'][i]['colName'] + "`"
        else:
            js['repartitionTargetColumnList'][i]['colName'] = "new value replace/assign here"
        continue

# to set/replace/assign any values above:
    js["repartitionLoadType"] = "some new value"

Я надеюсь, что это проясняет, что я пытаюсь сделать, чтобы перенести мой код Python в Kotlin.

Answer 1

Ты можешь использовать Json.plain.parseJson(...) из среды сериализации Kotlins, чтобы получить что-то подобное. Он создаст дерево объектов Json, по которым можно перемещаться как карта карт.

import kotlinx.serialization.json.Json
import kotlinx.serialization.json.content
import java.lang.StringBuilder

fun main() {

    val js = Json.plain.parseJson(data).jsonObject

    println(js["repartitionLoadType"]?.content)
    // ...

    var partitionDts = StringBuilder()

    for (repartitionTargetColumn in js["repartitionTargetColumnList"]!!.jsonArray) {
        if (repartitionTargetColumn.jsonObject["isDatePartition"]?.primitive?.boolean!!) {
            partitionDts.append("`" + repartitionTargetColumn.jsonObject["colName"] + "`");
        }
        else {
            // JsonObjects are immutable in Kotlin
            // repartitionTargetColumn.jsonObject["colName"] = "new value replace/assign here"
        }
    }

}

Обязательно включите плагин сериализации Kotlin в настройку вашего проекта. Посмотрите, как это сделать, на GitHub- проекте https://github.com/Kotlin/kotlinx.serialization.

Поскольку Kotlin является языком статической типизации, вам, вероятно, следует определить класс данных для вашего Json-файла и проанализировать этот файл в объект этого класса данных, а не использовать вышеописанный нетипизированный подход.

import kotlinx.serialization.Serializable
import kotlinx.serialization.json.Json

@Serializable
data class BodyData(
    var environment: String,
    var repartitionLoadType: String
    // ...
)

fun main() {
    val bodyData = Json.nonstrict.parse(BodyData.serializer(), data)
    println(bodyData.repartitionLoadType)
}