具体描述
本书来自于作者实际使用JSON的经验所得，主要内容包括JSON基础知识，对JSON数据建模，在Node.js、Ruby on Rails和Java中使用JSON，结构化JSON文档并设计测试API，搜索JSON文档的内容，将JSON文档转换成其他数据格式，将JSON作为企业级架构中的一部分来使用，等等。
作者简介
汤姆•马尔斯（Tom Marrs）
拥有多年企业架构经验，领导过各种企业级的API、Web、移动端、云和SOA项目。目前任TEKsystems全球服务部门企业架构师，促使公司采用了包括REST、微服务和JSON在内的多项API架构与技术。Tom还是敏捷开发的拥趸，并获得Scrum联盟的CSM认证。
目录信息
第1章 JSON概述 3
1.1 JSON是一项技术标准 3
1.2 示例 4
1.3 为什么使用JSON 5
1.4 JSON的核心概念 6
1.4.1 JSON数据类型 7
1.4.2 JSON值类型 9
1.4.3 JSON的版本 11
1.4.4 JSON中的注释 12
1.4.5 JSON文件及MIME类型 12
1.4.6 JSON编码规范 12
1.5 本书示例：MyConference 14
1.5.1 本书技术栈 14
1.5.2 本书架构风格：noBackend 14
1.5.3 用JSON Editor Online对JSON数据进行建模 15
1.5.4 用JSON Generator生成示例数据 16
1.5.5 创建并部署模拟API 16
1.6 本章回顾 19
1.7 内容预告 19
第2章 在JavaScript中使用JSON 20
2.1 安装Node.js 20
2.2 用JSON.stringify()和JSON.parse()进行序列化 / 反序列化操作 21
2.2.1 用于stringify/parse操作的“JSON”对象 21
2.2.2 JavaScript 中简单数据类型的JSON序列化操 21
2.2.3 使用toJSON()进行对象的序列化操作 23
2.2.4 使用eval()进行JSON的反序列化操作 24
2.2.5 使用JSON.parse()进行JSON的反序列化操作 25
2.3 JavaScript对象和JSON 26
2.3.1 Node REPL 26
2.3.2 有关JavaScript对象的更多学习资料 28
2.4 用模拟API进行单元测试 28
2.4.1 单元测试风格——TDD和BDD 28
2.4.2 使用Mocha和Chai即可完成单元测试 29
2.4.3 设置单元测试环境 29
2.4.4 Unirest 29
2.4.5 测试数据 30
2.4.6 对演讲者数据进行单元测试 30
2.5 搭建小型Web应用程序 31
2.5.1 Yeoman 32
2.5.2 第1 阶段：使用Yeoman生成Web应用程序 33
2.5.3 第2 阶段：使用jQuery发起HTTP请求 36
2.5.4 第3 阶段：在模板中使用模拟API所提供的演讲者数据 40
2.6 如何继续深入学习JavaScript 44
2.7 本章回顾 45
2.8 内容预告 45
第3章 在Ruby on Rails中使用JSON 46
3.1 安装Ruby on Rails 46
3.2 Ruby中与JSON有关的gem包 46
3.3 用MultiJson进行序列化 / 反序列化操作 47
3.3.1 MultiJson对象 47
3.3.2 Ruby中简单数据类型的JSON序列化 / 反序列化操作 48
3.3.3 用MultiJson进行JSON反序列化操作 50
3.3.4 关于JSON和驼峰式命名 52
3.3.5 用ActiveSupport进行JSON序列化操作 52
3.3.6 用ActiveSupport进行JSON反序列化操作 53
3.4 用模拟API进行单元测试 54
3.4.1 使用Minitest即可完成单元测试 54
3.4.2 设置单元测试环境 55
3.4.3 测试数据 55
3.4.4 用Minitest测试API所提供的JSON 55
3.4.5 对演讲者数据的单元测试 55
3.4.6 有关Ruby和Minitest的更多学习资料 59
3.4.7 似乎少了点什么 59
3.5 用Ruby on Rails搭建小型Web API 59
3.5.1 选择JSON序列化工具 60
3.5.2 speakers-api-1——创建API以提供驼峰式命名风格的JSON 61
3.5.3 speakers-api-2——创建API以提供自定义风格的JSON 67
3.5.4 有关Rails和Rails API的更多学习资料 68
3.6 本章回顾 69
3.7 内容预告 69
第4章 在Java中使用JSON 70
4.1 安装Java和Gradle 70
4.2 Gradle概览 70
4.3 使用JUnit即可完成单元测试 72
4.4 Java中的JSON类库 72
4.5 用Jackson进行JSON序列化 / 反序列化操作 73
4.5.1 对Java中的简单数据类型进行序列化 / 反序列化操作 73
4.5.2 对Java对象进行序列化 / 反序列化操作 75
4.6 用模拟API进行单元测试 79
4.6.1 测试数据 79
4.6.2 用JUnit对API提供的JSON进行测试 80
4.7 用Spring Boot搭建小型Web API 83
4.7.1 创建模型 84
4.7.2 创建控制器 85
4.7.3 注册应用程序 87
4.7.4 编写构建脚本 87
4.7.5 部署API 89
4.7.6 用Postman测试API 89
4.8 本章回顾 90
4.9 内容预告 90
第二部分 JSON生态系统
第5章 JSON Schema 93
5.1 JSON Schema概览 93
5.1.1 JSON Schema是什么 93
5.1.2 语法校验与语义校验 94
5.1.3 简单示例 94
5.1.4 Web上的JSON Schema资源 95
5.1.5 为什么使用JSON Schema 96
5.1.6 我在JSON Schema上的经历 97
5.1.7 JSON Schema标准的现状 97
5.1.8 JSON Schema与XML Schema 97
5.2 JSON Schema核心——基础知识与工具 97
5.2.1 JSON Schema工作流与工具 97
5.2.2 核心关键词 100
5.2.3 基础类型 100
5.2.4 数值 103
5.2.5 数组 104
5.2.6 枚举值 106
5.2.7 对象 107
5.2.8 模式属性 108
5.2.9 正则表达式 110
5.2.10 依赖属性 111
5.2.11 内部引用 113
5.2.12 外部引用 114
5.2.13 选择校验规则 117
5.3 如何使用JSON Schema设计和测试 API 121
5.3.1 应用场景 121
5.3.2 JSON文档建模 121
5.3.3 生成JSON Schema 122
5.3.4 校验JSON 文档 125
5.3.5 生成示例数据 126
5.3.6 用json-server部署模拟API 129
5.3.7 关于用JSON Schema设计和测试API的一些思考 130
5.4 使用JSON Schema类库进行校验 130
5.5 如何继续深入学习JSON Schema 131
5.6 本章回顾 131
5.7 内容预告 131
第6章 在JSON中进行搜索 132
6.1 为什么要在JSON中进行搜索 132
6.2 JSON搜索类库和工具 132
6.2.1 其他优秀工具 133
6.2.2 选择工具的标准 133
6.3 测试数据 134
6.4 设置单元测试环境 135
6.5 比较JSON搜索类库和工具 136
6.5.1 JSONPath 136
6.5.2 JSON Pointer 141
6.5.3 jq 145
6.6 搜索工具评估——总结概要 154
6.7 本章回顾 155
6.8 内容预告 155
第7章 JSON转换 156
7.1 JSON转换类型 156
7.2 选择JSON转换类库的标准 157
7.3 测试输入数据 157
7.4 将JSON转换为HTML 159
7.4.1 目标HTML文档 159
7.4.2 Mustache 160
7.4.3 Handlebars 165
7.4.4 转换工具评估——总结概要 170
7.5 JSON格式转换 170
7.5.1 存在的问题 170
7.5.2 JSON格式转换类库 170
7.5.3 其他优秀工具 171
7.5.4 目标JSON输出 171
7.5.5 JSON Patch 172
7.5.6 JSON-T 177
7.5.7 Mustache 180
7.5.8 Handlebars 182
7.5.9 转换工具评估——总结概要 184
7.6 JSON与XML的相互转换 185
7.6.1 传统转换工具 185
7.6.2 传统转换工具所面对的问题 193
7.6.3 XML-JSON相互转换——总结概要 193
7.6.4 JSON-XML相互转换——单元测试 194
7.7 本章回顾 196
7.8 内容预告 196
第三部分 JSON的企业级应用
第8章 JSON与超媒体 199
8.1 超媒体格式对比 200
8.1.1 定义关键词 201
8.1.2 关于超媒体的个人看法 201
8.1.3 Siren 202
8.1.4 JSON-LD 203
8.1.5 Collection+JSON 207
8.1.6 json:api 208
8.1.7 HAL 211
8.2 结论 215
8.3 建议 216
8.4 实际中遇到的问题 217
8.5 在演讲者数据API中用HAL进行测试 217
8.5.1 测试数据 217
8.5.2 HAL单元测试 219
8.6 在服务器端使用HAL 222
8.7 深入学习超媒体 223
8.8 本章回顾 223
8.9 内容预告 223
第9章 JSON与MongoDB 224
9.1 关于BSON 224
9.2 安装MongoDB 225
9.3 MongoDB服务器及相关工具 225
9.4 MongoDB服务器 225
9.5 将JSON导入MongoDB 226
9.6 MongoDB命令行 228
9.7 从MongoDB中导出JSON文档 231
9.8 关于Schema 233
9.9 用MongoDB进行RESTful API测试 234
9.9.1 测试输入数据 235
9.9.2 对MongoDB进行RESTful封装 235
9.10 本章回顾 237
9.11 内容预告 238
第10章 用Kafka实现JSON消息系统 239
10.1 Kafka的用例 239
10.2 Kafka中的概念和专有名词 240
10.3 Kafka生态系统——相关项目 241
10.4 配置Kafka环境 241
10.5 Kafka命令行界面 242
10.5.1 如何用命令行界面发布JSON消息 242
10.5.2 启动ZooKeeper 243
10.5.3 启动Kafka 243
10.5.4 创建主题 243
10.5.5 列举主题 244
10.5.6 启动消费者程序 244
10.5.7 发布JSON消息 245
10.5.8 使用JSON消息 245
10.5.9 清理并关闭Kafka 246
10.6 Kafka的类库 247
10.7 端到端示例——MyConference中的演讲者提案 247
10.7.1 测试数据 247
10.7.2 架构中的组件 249
10.7.3 配置Kafka环境 250
10.7.4 配置模拟的电子邮件服务器及客户端——MailCatcher 251
10.7.5 配置Node.js项目环境 251
10.7.6 演讲提案生成程序（用于发送演讲提案） 252
10.7.7 提案审核程序（消息的消费者和生产者） 252
10.7.8 演讲者提醒程序（消息的消费者） 257
10.7.9 用MailCatcher实现审核结果的电子邮件提醒功能 260
10.8 本章回顾 262
附录 A 安装指南 263
附录 B JSON社区 277
关于作者 278
关于封面 278
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
作为一名对新技术充满好奇的开发者，我一直关注着各种数据格式的发展和应用。JSON 凭借其简洁、易读、易于解析的特点，在 Web 开发领域占据了主导地位。然而，我发现自己对于 JSON 的理解还不够全面，很多时候只是停留在“能用”的层面，对于如何写出更优雅、更高效、更具扩展性的 JSON 却知之甚少。这本书《JSON实战》的出现，让我看到了一个系统性学习 JSON 的机会。我期待书中能够深入讲解 JSON 的数据类型、结构以及它们在不同场景下的应用。我希望书中能够提供一些关于 JSON 数据设计的最佳实践，比如如何合理地组织嵌套结构，如何进行数据校验，以及如何处理不同语言之间的数据交互。此外，我也希望书中能有一些关于 JSON 性能优化的讨论，例如如何减小 JSON 体积，如何提高解析效率，以及在处理大规模数据时有哪些需要注意的地方。
评分我是一名软件测试工程师，在进行接口测试时，JSON 数据是必不可少的。我需要花费大量的时间来编写测试用例，构造各种符合预期的 JSON 请求体，并对返回的 JSON 响应进行断言。然而，有时候我会因为对 JSON 结构理解不深，或者 JSON 数据构造不规范，而导致测试效率低下，甚至遗漏一些重要的测试点。这本书《JSON实战》的书名正是我所需要的，我希望它能够帮助我更深入地理解 JSON 的工作原理，掌握编写规范、高效 JSON 的技巧。我期待书中能够详细介绍 JSON 的语法规则、数据类型，以及如何在实际场景中构建复杂的 JSON 数据结构。同时，我也希望书中能够提供一些关于 JSON 数据校验和错误处理的实用方法，以及如何在测试过程中更有效地利用 JSON 来设计和执行测试用例。
评分这本书的封面设计就足够吸引人，那种深邃的蓝色调，搭配上简洁明了的字体，一眼就能感受到它在技术书籍中的专业感和沉稳感。我一直对数据处理和存储的方式比较感兴趣，尤其是在现代 Web 开发和大数据时代，JSON 几乎成为了事实上的标准。但是，我之前接触的 JSON 知识都比较零散，要么是简单的语法介绍，要么是特定库的使用教程，总觉得缺乏一个系统性的、能够深入理解其精髓的读物。所以，当看到这本书的标题时，我就充满了期待。我希望它能不仅仅是教我如何写 JSON，更能让我理解 JSON 为什么是这样的，它的设计理念是什么，以及在实际应用中，如何更高效、更优雅地使用它。我期待书中能够包含一些关于 JSON 解析和生成性能优化的讨论，或者介绍一些高级的 JSON 应用场景，比如在分布式系统中的数据交换，或者在 NoSQL 数据库中的数据结构设计。总而言之，我希望这本书能够填补我在 JSON 领域的知识空白，并且为我打开新的思路。
评分我一直在思考如何才能更有效地进行数据交换和存储，尤其是在分布式系统和微服务架构日益普及的今天，轻量级、易于解析的数据格式显得尤为重要。JSON 作为一种广泛应用的数据格式，其简洁性使其备受青睐。然而，我发现自己对于 JSON 的理解和运用还不够深入，很多时候只是停留在表面的语法层面，对于如何设计出高质量、高性能的 JSON 数据结构，以及如何处理大规模 JSON 数据，缺乏系统性的指导。这本书《JSON实战》的书名让我充满了期待，我希望它能够带领我进入 JSON 的世界，不仅仅是学习如何写 JSON，更是理解 JSON 的设计哲学和内在逻辑。我期待书中能够提供一些关于 JSON 数据建模的原则，如何有效地利用嵌套和数组来组织数据，以及如何避免常见的 JSON 设计陷阱。同时，我也希望书中能有关于 JSON 解析性能优化的探讨，以及在实际应用中如何处理大数据量的 JSON 文件。
评分对于初学者来说，JSON 的语法看起来确实不难，花个把小时就能掌握基本结构。然而，真正要在项目中运用好 JSON，让它成为提升效率的工具，而不是制造麻烦的源头，就需要更系统、更深入的学习。我之前在接触一些项目时，就遇到过因为 JSON 结构设计不合理而导致前后端沟通困难，或者因为 JSON 数据解析效率低下而影响应用性能的情况。因此，《JSON实战》这本书的出现，对我来说是一个非常及时的福音。我非常期待书中能够详细介绍 JSON 的各种数据类型及其应用场景，如何利用对象和数组构建层次分明的复杂数据结构，以及在实际开发中，如何进行 JSON 的格式化、校验和错误处理。我也希望书中能有一些关于 JSON 性能优化的技巧，比如如何减少 JSON 的体积，如何选择合适的解析库，以及如何在大数据场景下高效地处理 JSON 数据。
评分在学习 Web 开发的过程中，JSON 已经成为了我绕不开的一个技术点。无论是前端与后端的数据通信，还是各种第三方 API 的调用，JSON 都扮演着至关重要的角色。但是，我发现自己对 JSON 的理解还停留在“能用就行”的阶段，对于如何写出规范、高效、易于维护的 JSON 却知之甚少。这本书《JSON实战》的书名正是我所需要的，我希望它能填补我在这方面的知识空白。我期待书中能够深入讲解 JSON 的设计理念和最佳实践，比如如何合理地组织 JSON 的键值对，如何利用嵌套结构来表示复杂的关系，以及如何遵循一定的命名规范来提高 JSON 的可读性。此外，我也希望书中能包含一些关于 JSON 在不同应用场景下的实战案例，例如在构建 RESTful API、处理配置文件、或者在前端进行数据管理时，如何更有效地使用 JSON。
评分作为一名后端开发者，我每天都要和各种各样的数据打交道，而 JSON 已经成为了我日常工作中不可或缺的一部分。从数据库读取的数据，到 API 请求的参数，再到服务器响应的数据，几乎所有的数据传输都离不开 JSON 的身影。然而，我发现自己在使用 JSON 时，往往停留在比较基础的层面，对于一些更高级的技巧和最佳实践了解不多。例如，在处理大量数据时，如何优化 JSON 的解析速度？在设计 API 时，如何组织 JSON 结构才能更易于维护和扩展？在与前端进行数据交互时，如何避免因为 JSON 格式不匹配而引发的错误？这本书《JSON实战》的书名恰好击中了我的痛点，我希望它能够提供一些实用的解决方案和深入的见解。我渴望从中学习如何写出更简洁、更高效的 JSON，如何利用 JSON 的特性来简化开发流程，以及如何通过 JSON 的设计来提升应用程序的整体性能和可维护性。
评分我一直对计算机科学中的数据表示和交换方式很感兴趣，JSON 作为一种轻量级的数据交换格式，其简洁的语法和易读性使其在众多领域得到广泛应用，尤其是在 Web 开发、移动应用开发以及微服务架构中。然而，很多时候我们只是机械地复制粘贴 JSON 模板，或者草草浏览一下语法规则，并没有真正理解其背后蕴含的逻辑和设计哲学。这本书《JSON实战》的名字让我充满了好奇，我希望它能带领我深入了解 JSON 的本质。我期待书中能够涵盖 JSON 的历史背景、设计目标，以及与其他数据格式（如 XML、YAML）的比较。更重要的是，我希望它能提供一些关于 JSON 数据结构设计的原则和模式，帮助我构建更具扩展性和鲁棒性的数据模型。对于 JSON 的解析和生成，我同样希望能有更深入的探讨，例如如何处理大数据量的 JSON 文件，如何进行 JSON 的校验和验证，以及如何利用 JSON 来实现更高级的数据操作。
评分最近迷上了构建自己的小型 API 服务，过程中遇到了不少关于数据格式的问题。RESTful API 的设计离不开 JSON，如何规范地组织 JSON 数据，如何处理不同类型的数据，如何保证数据的正确性和安全性，这些都成了我迫切需要解决的难题。我试着在网上搜集了一些资料，但总感觉不够系统，而且很多时候只能解决眼前的燃眉之急，对于深层次的理解却收效甚微。这本书的书名《JSON实战》让我眼前一亮，我设想它会是一个能够把我从“会写 JSON”提升到“精通 JSON”的实用指南。我期待书中能够深入讲解 JSON 的数据模型，比如如何有效地利用嵌套对象和数组来构建复杂的数据结构，以及如何避免常见的 JSON 格式错误。另外，对于数据的序列化和反序列化过程，我也希望有更详尽的解释，了解不同编程语言中 JSON 解析库的优缺点，以及如何根据具体场景选择最优的库。如果书中还能包含一些关于 JSON Schema 的介绍，那就更完美了，毕竟规范化是构建可靠 API 的基石。
评分我是一名正在学习数据科学的研究生，在数据预处理和特征工程的过程中，经常需要处理来自各种渠道的数据，其中 JSON 格式的数据也占有相当大的比例。我之前主要依赖一些现成的 Python 库来解析 JSON，但总感觉对 JSON 本身缺乏系统性的认识，遇到一些复杂或不规范的 JSON 数据时，处理起来就显得有些力不从心。这本书《JSON实战》的出现，让我看到了一个深入理解 JSON 的机会。我希望书中能够详细介绍 JSON 的语法规则，以及不同数据类型在 JSON 中的表示方式。更重要的是，我期待书中能够提供一些关于如何高效地解析、转换和验证 JSON 数据的技巧和方法，比如如何处理缺失值、如何进行数据清洗、以及如何利用 JSON 来表示复杂的对象关系。如果书中还能包含一些实际的数据科学应用场景下的 JSON 处理案例，那就再好不过了。
评分本书开篇讲解了JSON的数据类型：名称-值对（用:表示）、对象（用{}表示）、数组（用[]表示）以及值类型：字符串、数值、布尔值、null！紧接着对Json 进行Schema的语法校验、语义校验、值校验，Java提供了json-schema-validator库；对Json进行搜索JsonPath；对Json互为转换为XML、HTML；最后在企业级应用：超媒体、MongoDB外部暴露Json格式，内部使用BSON（Binary）以及对其进行Restful封装：RestHeart、Kafka发布Json消息！
评分同英文版
评分同英文版
评分非常多的关于 JSON 在应用中的技术细节，而我们也只是使用了九牛一毛，JSON查询、JSON的转换、JSON Schema 的使用也只是应用中的冰山一角。JSON 的发明很会大，使用也简单，能用好仍然是个技术活。
评分本书开篇讲解了JSON的数据类型：名称-值对（用:表示）、对象（用{}表示）、数组（用[]表示）以及值类型：字符串、数值、布尔值、null！紧接着对Json 进行Schema的语法校验、语义校验、值校验，Java提供了json-schema-validator库；对Json进行搜索JsonPath；对Json互为转换为XML、HTML；最后在企业级应用：超媒体、MongoDB外部暴露Json格式，内部使用BSON（Binary）以及对其进行Restful封装：RestHeart、Kafka发布Json消息！
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