Flutter JSON数据模型自动生成插件json_inference的使用
Flutter JSON数据模型自动生成插件json_inference的使用
json_inference
一个Dart包,用于推断JSON数据类型。
json_inference
可以分析多个JSON样本,并推断它们的定义格式。
示例
输入
Sample 1
{
"value1": 1,
"value2": 2.0,
"value3": "3",
"value4": true
}
Sample 2
{
"value1": 4,
"value2": 5,
"value3": 6
}
输出(以JSON形式)
{
"type": "JSON 对象",
"optional": false,
"fields": {
"value1": {
"type": "整数",
"optional": false
},
"value2": {
"type": "数字",
"optional": false
},
"value3": {
"type": "对象",
"optional": false
},
"value4": {
"type": "布尔值",
"optional": true
}
}
}
使用方法
import 'package:json_inference/json_inference.dart';
void main() {
const a = {
'value1': 1,
'value2': 2.0,
'value3': '3',
'value4': true,
};
const b = {
'value1': 4,
'value2': 5,
'value3': 6,
};
// 生成描述每个样本的 [ValueType]
final aValueType = inferValueType(a);
final bValueType = inferValueType(b);
// 组合 [ValueType],选择适用于所有样本中每个字段的最具体描述
var combinedValueType = generalizeValueTypes([aValueType, bValueType]);
// 或者一次性完成上述所有步骤
combinedValueType = inferValueTypes([a, b]);
// 当更多的样本可用时,[ValueType] 推断可以得到改进
const c = {
'value1': 7,
'value2': 8.0,
'value3': '9',
'value4': false,
};
combinedValueType = generalizeValueTypes([
combinedValueType,
inferValueType(c),
]);
// 打印结果
print(const JsonEncoder.withIndent(' ').convert(a));
print(const JsonEncoder.withIndent(' ').convert(b));
print(const JsonEncoder.withIndent(' ').convert(combinedValueType));
}
完整示例
以下是完整的示例代码:
// ignore_for_file: avoid_print
import 'dart:convert';
import 'package:json_inference/json_inference.dart';
void main() {
const a = {
'value1': 1,
'value2': 2.0,
'value3': '3',
'value4': true,
};
const b = {
'value1': 4,
'value2': 5,
'value3': 6,
};
// 推断 JSON 样本的 ValueType
final valueType = inferValueTypes([a, b]);
// 打印结果
print(const JsonEncoder.withIndent(' ').convert(a));
print(const JsonEncoder.withIndent(' ').convert(b));
print(const JsonEncoder.withIndent(' ').convert(valueType));
}
更多关于Flutter JSON数据模型自动生成插件json_inference的使用的实战教程也可以访问 https://www.itying.com/category-92-b0.html
更多关于Flutter JSON数据模型自动生成插件json_inference的使用的实战系列教程也可以访问 https://www.itying.com/category-92-b0.html
json_inference
是一个用于 Flutter 的 JSON 数据模型自动生成插件,它可以根据 JSON 数据自动生成 Dart 数据模型类。这对于处理 API 响应数据、配置文件等 JSON 数据非常有用,可以节省手动编写数据模型类的时间。
安装 json_inference
首先,你需要在 pubspec.yaml
文件中添加 json_inference
插件的依赖:
dependencies:
flutter:
sdk: flutter
json_inference: ^0.0.1 # 请确保使用最新版本
然后运行 flutter pub get
来安装依赖。
使用 json_inference
json_inference
插件提供了一个命令行工具,可以通过 JSON 数据自动生成 Dart 数据模型类。
1. 创建 JSON 文件
假设你有一个 JSON 文件 example.json
,内容如下:
{
"name": "John Doe",
"age": 30,
"isMarried": false,
"address": {
"street": "123 Main St",
"city": "New York",
"zipCode": "10001"
},
"hobbies": ["reading", "traveling", "coding"]
}
2. 生成 Dart 数据模型类
在终端中运行以下命令,使用 json_inference
生成 Dart 数据模型类:
flutter pub run json_inference example.json -o lib/models/
这将会在 lib/models/
目录下生成一个 Dart 文件,文件名基于 JSON 文件的名称,例如 example.dart
,内容如下:
import 'package:json_annotation/json_annotation.dart';
part 'example.g.dart';
@JsonSerializable()
class Example {
String name;
int age;
bool isMarried;
Address address;
List<String> hobbies;
Example({
required this.name,
required this.age,
required this.isMarried,
required this.address,
required this.hobbies,
});
factory Example.fromJson(Map<String, dynamic> json) =>
_$ExampleFromJson(json);
Map<String, dynamic> toJson() => _$ExampleToJson(this);
}
@JsonSerializable()
class Address {
String street;
String city;
String zipCode;
Address({
required this.street,
required this.city,
required this.zipCode,
});
factory Address.fromJson(Map<String, dynamic> json) =>
_$AddressFromJson(json);
Map<String, dynamic> toJson() => _$AddressToJson(this);
}
3. 生成 .g.dart
文件
生成的 Dart 文件使用了 json_serializable
库,你需要运行以下命令来生成对应的 .g.dart
文件:
flutter pub run build_runner build
这将会生成 example.g.dart
文件,其中包含 fromJson
和 toJson
方法的实现。
4. 使用生成的数据模型
现在你可以在你的 Flutter 项目中使用生成的数据模型类来解析 JSON 数据:
import 'package:flutter/material.dart';
import 'models/example.dart';
class MyApp extends StatelessWidget {
[@override](/user/override)
Widget build(BuildContext context) {
final jsonData = {
"name": "John Doe",
"age": 30,
"isMarried": false,
"address": {
"street": "123 Main St",
"city": "New York",
"zipCode": "10001"
},
"hobbies": ["reading", "traveling", "coding"]
};
final example = Example.fromJson(jsonData);
return MaterialApp(
home: Scaffold(
appBar: AppBar(
title: Text('JSON Inference Example'),
),
body: Center(
child: Text('Name: ${example.name}'),
),
),
);
}
}
void main() => runApp(MyApp());