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以前我也有思考過它是如何實(shí)現(xiàn)的，過程中一旦和編譯原理扯上關(guān)系就不由自主的勸退了；但經(jīng)過這段時(shí)間的實(shí)踐我發(fā)現(xiàn)實(shí)現(xiàn)一個(gè)JSON解析器似乎也不困難，只是運(yùn)用到了編譯原理前端的部分知識(shí)就完全足夠了。

得益于JSON的輕量級(jí)，同時(shí)語法也很簡(jiǎn)單，所以核心代碼大概只用了 800 行便實(shí)現(xiàn)了一個(gè)語法完善的JSON解析器。

首先還是來看看效果：

import "github.com/crossoverJie/xjson"
func TestJson(t *testing.T) {
 str := `{
"glossary": {
 "title": "example glossary",
  "age":1,
  "long":99.99,
  "GlossDiv": {
  "title": "S",
"GlossList": {
"GlossEntry": {
 "ID": "SGML",
  "SortAs": "SGML",
  "GlossTerm": "Standard Generalized Markup Language",
  "Acronym": "SGML",
  "Abbrev": "ISO 8879:1986",
  "GlossDef": {
  "para": "A meta-markup language, used to create markup languages such as DocBook.","GlossSeeAlso": ["GML", "XML", true, null]
 },
  "GlossSee": "markup"
}
  }
 }
}
}`
 decode, err := xjson.Decode(str)
 assert.Nil(t, err)
 fmt.Println(decode)
 v := decode.(map[string]interface{})
 glossary := v["glossary"].(map[string]interface{})
 assert.Equal(t, glossary["title"], "example glossary")
 assert.Equal(t, glossary["age"], 1)
 assert.Equal(t, glossary["long"], 99.99)
 glossDiv := glossary["GlossDiv"].(map[string]interface{})
 assert.Equal(t, glossDiv["title"], "S")
 glossList := glossDiv["GlossList"].(map[string]interface{})
 glossEntry := glossList["GlossEntry"].(map[string]interface{})
 assert.Equal(t, glossEntry["ID"], "SGML")
 assert.Equal(t, glossEntry["SortAs"], "SGML")
 assert.Equal(t, glossEntry["GlossTerm"], "Standard Generalized Markup Language")
 assert.Equal(t, glossEntry["Acronym"], "SGML")
 assert.Equal(t, glossEntry["Abbrev"], "ISO 8879:1986")
 glossDef := glossEntry["GlossDef"].(map[string]interface{})
 assert.Equal(t, glossDef["para"], "A meta-markup language, used to create markup languages such as DocBook.")
 glossSeeAlso := glossDef["GlossSeeAlso"].(*[]interface{})
 assert.Equal(t, (*glossSeeAlso)[0], "GML")
 assert.Equal(t, (*glossSeeAlso)[1], "XML")
 assert.Equal(t, (*glossSeeAlso)[2], true)
 assert.Equal(t, (*glossSeeAlso)[3], "")
 assert.Equal(t, glossEntry["GlossSee"], "markup")
}

從這個(gè)用例中可以看到支持字符串、布爾值、浮點(diǎn)、整形、數(shù)組以及各種嵌套關(guān)系。

實(shí)現(xiàn)原理

這里簡(jiǎn)要說明一下實(shí)現(xiàn)原理，本質(zhì)上就是兩步：

詞法解析：根據(jù)原始輸入的JSON字符串解析出 token，也就是類似于"{" "obj" "age" "1" "[" "]"這樣的標(biāo)識(shí)符，只是要給這類標(biāo)識(shí)符分類。
根據(jù)生成的一組token集合，以流的方式進(jìn)行讀取，最終可以生成圖中的樹狀結(jié)構(gòu)，也就是一個(gè)JSONObject。

下面來重點(diǎn)看看這兩個(gè)步驟具體做了哪些事情。

詞法分析

BeginObject  {
String  "name"
SepColon  :
String  "cj"
SepComma  ,
String  "object"
SepColon  :
BeginObject  {
String  "age"
SepColon  :
Number  10
SepComma  ,
String  "sex"
SepColon  :
String  "girl"
EndObject  }
SepComma  ,
String  "list"
SepColon  :
BeginArray  [

其實(shí)詞法解析就是構(gòu)建一個(gè)有限自動(dòng)機(jī)的過程（DFA)，目的是可以生成這樣的集合（token）,只是我們需要將這些 token進(jìn)行分類以便后續(xù)做語法分析的時(shí)候進(jìn)行處理。

比如"{"這樣的左花括號(hào)就是一個(gè)BeginObject代表一個(gè)對(duì)象聲明的開始，而"}"則是EndObject代表一個(gè)對(duì)象的結(jié)束。

其中"name"這樣的就被認(rèn)為是String字符串，以此類推"["代表BeginArray

這里我一共定義以下幾種 token 類型：

type Token string
const (
 Init  Token = "Init"
 BeginObject = "BeginObject"
 EndObject= "EndObject"
 BeginArray  = "BeginArray"
 EndArray = "EndArray"
 Null  = "Null"
 Null1 = "Null1"
 Null2 = "Null2"
 Null3 = "Null3"
 Number= "Number"
 Float = "Float"
 BeginString = "BeginString"
 EndString= "EndString"
 String= "String"
 True  = "True"
 True1 = "True1"
 True2 = "True2"
 True3 = "True3"
 False = "False"
 False1= "False1"
 False2= "False2"
 False3= "False3"
 False4= "False4"
 // SepColon :
 SepColon = "SepColon"
 // SepComma ,
 SepComma = "SepComma"
 EndJson  = "EndJson"
)

其中可以看到 true/false/null 會(huì)有多個(gè)類型，這點(diǎn)先忽略，后續(xù)會(huì)解釋。

以這段JSON為例：{"age":1}，它的狀態(tài)扭轉(zhuǎn)如下圖：

總的來說就是依次遍歷字符串，然后更新一個(gè)全局狀態(tài)，根據(jù)該狀態(tài)的值進(jìn)行不同的操作。

部分代碼如下：

感興趣的朋友可以跑跑單例 debug 一下就很容易理解：

以這段 JSON 為例：

func TestInitStatus(t *testing.T) {
 str := `{"name":"cj", "age":10}`
 tokenize, err := Tokenize(str)
 assert.Nil(t, err)
 for _, tokenType := range tokenize {
  fmt.Printf("%s  %s\n", tokenType.T, tokenType.Value)
 }
}

最終生成的token集合如下：

BeginObject  {
String  "name"
SepColon  :
String  "cj"
SepComma  ,
String  "age"
SepColon  :
Number  10
EndObject  }

提前檢查

由于JSON的語法簡(jiǎn)單，一些規(guī)則甚至在詞法規(guī)則中就能校驗(yàn)。

舉個(gè)例子：JSON中允許null值，當(dāng)我們字符串中存在nu nul這類不匹配null的值時(shí)，就可以提前拋出異常。

比如當(dāng)檢測(cè)到第一個(gè)字符串為 n 時(shí)，那后續(xù)的必須為u->l->l不然就拋出異常。

浮點(diǎn)數(shù)同理，當(dāng)一個(gè)數(shù)值中存在多個(gè) . 點(diǎn)時(shí)，依然需要拋出異常。

這也是前文提到true/false/null這些類型需要有多個(gè)中間狀態(tài)的原因。

生成 JSONObject 樹

在討論生成JSONObject樹之前我們先來看這么一個(gè)問題，給定一個(gè)括號(hào)集合，判斷是否合法。

[<()>]這樣是合法的。
[<()>)而這樣是不合法的。

如何實(shí)現(xiàn)呢？其實(shí)也很簡(jiǎn)單，只需要利用棧就能完成，如下圖所示：

利用棧的特性，依次遍歷數(shù)據(jù)，遇到是左邊的符號(hào)就入棧，當(dāng)遇到是右符號(hào)時(shí)就與棧頂數(shù)據(jù)匹配，能匹配上就出棧。

當(dāng)匹配不上時(shí)則說明格式錯(cuò)誤，數(shù)據(jù)遍歷完畢后如果棧為空時(shí)說明數(shù)據(jù)合法。

其實(shí)仔細(xì)觀察JSON的語法也是類似的：

{
 "name": "cj",
 "object": {
  "age": 10,
  "sex": "girl"
 },
 "list": [
  {
"1": "a"
  },
  {
"2": "b"
  }
 ]
}

BeginObject:{與EndObject:}一定是成對(duì)出現(xiàn)的，中間如論怎么嵌套也是成對(duì)的。而對(duì)于"age":10這樣的數(shù)據(jù)，: 冒號(hào)后也得有數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，不然就是非法格式。

所以基于剛才的括號(hào)匹配原理，我們也能用類似的方法來解析token集合。

我們也需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)棧，當(dāng)遇到BeginObject時(shí)就入棧一個(gè) Map，當(dāng)遇到一個(gè)String鍵時(shí)也將該值入棧。

當(dāng)遇到value時(shí)，就將出棧一個(gè)key,同時(shí)將數(shù)據(jù)寫入當(dāng)前棧頂?shù)?code>map中。

當(dāng)然在遍歷token的過程中也需要一個(gè)全局狀態(tài)，所以這里也是一個(gè)有限狀態(tài)機(jī)。

舉個(gè)例子：當(dāng)我們遍歷到Token類型為String，值為"name"時(shí)，預(yù)期下一個(gè)token應(yīng)當(dāng)是 :冒號(hào)；

所以我們得將當(dāng)前的 status 記錄為StatusColon，一旦后續(xù)解析到 token 為SepColon時(shí)，就需要判斷當(dāng)前的 status 是否為StatusColon，如果不是則說明語法錯(cuò)誤，就可以拋出異常。

同時(shí)值得注意的是這里的status其實(shí)是一個(gè)集合，因?yàn)橄乱粋€(gè)狀態(tài)可能是多種情況。

{"e":[1,[2,3],{"d":{"f":"f"}}]}比如當(dāng)我們解析到一個(gè)SepColon冒號(hào)時(shí)，后續(xù)的狀態(tài)可能是value或BeginObject {或BeginArray [

因此這里就得把這三種情況都考慮到，其他的以此類推。

具體解析過程可以參考源碼：

https://github.com/crossoverJie/xjson/blob/main/parse.go

雖然是借助一個(gè)棧結(jié)構(gòu)就能將JSON解析完畢，不知道大家發(fā)現(xiàn)一個(gè)問題沒有：這樣非常容易遺漏規(guī)則，比如剛才提到的一個(gè)冒號(hào)后面就有三種情況，而一個(gè)BeginArray后甚至有四種情況

StatusArrayValue, StatusBeginArray, StatusBeginObject, StatusEndArray

這樣的代碼讀起來也不是很直觀，同時(shí)容易遺漏語法，只能出現(xiàn)問題再進(jìn)行修復(fù)。

既然提到了問題那自然也有相應(yīng)的解決方案，其實(shí)就是語法分析中常見的遞歸下降算法。

我們只需要根據(jù)JSON的文法定義，遞歸的寫出算法即可，這樣代碼閱讀起來非常清晰，同時(shí)也不會(huì)遺漏規(guī)則。

完整的JSON語法查看這里：

https://github.com/antlr/grammars-v4/blob/master/json/JSON.g4

我也預(yù)計(jì)將下個(gè)版本改為遞歸下降算法來實(shí)現(xiàn)。

總結(jié)

當(dāng)目前為止其實(shí)只是實(shí)現(xiàn)了一個(gè)非?；A(chǔ)的JSON解析，也沒有做性能優(yōu)化，和官方的JSON包對(duì)比性能差的不是一星半點(diǎn)。

cpu: Intel(R) Core(TM) i7-9750H CPU @ 2.60GHz
BenchmarkJsonDecode-12372298 15506 ns/op 512 B/op 12 allocs/op
BenchmarkDecode-12 141482 43516 ns/op30589 B/op 962 allocs/op
PASS

同時(shí)還有一些基礎(chǔ)功能沒有實(shí)現(xiàn)，比如將解析后的JSONObject可以反射生成自定義的Struct，以及我最終想實(shí)現(xiàn)的支持JSON的四則運(yùn)算：

xjson.Get("glossary.age+long*(a.b+a.c)")

目前我貌似沒有發(fā)現(xiàn)有類似的庫實(shí)現(xiàn)了這個(gè)功能，后面真的完成后應(yīng)該會(huì)很有意思，感興趣的朋友請(qǐng)持續(xù)關(guān)注。

源碼：https://github.com/crossoverJie/xjson

以上就是go語言用八百行代碼實(shí)現(xiàn)一個(gè)JSON解析器的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于go語言實(shí)現(xiàn)JSON解析器的資料請(qǐng)關(guān)注本站其它相關(guān)文章！

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