C++开源库nlohmann/json的介绍和使用详解
前言
该库的地址：github.com/nlohmann/json，到目前已经拥有38.5K的star，可以说是被大家广泛赞同，经过简单探究，确实发现非常不错，可以在项目中使用。
该库的集成非常容易，只有1个hpp文件，拿来即用，完全不需要任何复杂的编译，尤其是刚入门的C++开发来说，编译一些开源库是永远的噩梦。
同时该库使用C++11代码编译，使用了不少特性，也是值得学习其原理，学习C++的不错选择。
下面安装其readme，简单介绍，以及自己的使用体验。
1. JSON as first-class data type
中文翻译为json作为一等数据类型，即我们可以将json数据类型作为一等公民(first-class citizen)，并且支持相应的操作和语法。
关于某种语言是否把某个特性或者功能作为一等公民看待，我个人有2点感受比较深刻。第一个是Java到Kotlin的编程语言变化，同为JVM语言，Kotlin把函数和lambda表达式看成一等公民，在Kotlin中可以将函数作为参数、作为返回值等，在Kotlin官方实例和源码中大量使用，极大地提高代码简洁性。第二个是学习C++时，C++没有把原生数组类型看成一等公民，比如数组不支持直接拷贝赋值，原因很多，比如必须固定长度，缺乏高级操作以及语法糖支持，指针语义容易混淆(C++中，数组名实际上是一个指向数组首元素的指针)等，所以推荐使用std::vector来替代原生数组。
在C++中并没有直接将json看成一等公民，与此对应的Python就有非常好的支持，而该库想实现这一目的，就必须得提供足够简洁的使用方式，以及足够丰富的操作。比如我想创建一个json对象，如下：
//想创建的json对象，标准json格式
{
"pi": 3.141,
"happy": true,
"name": "Niels",
"nothing": null,
"answer": {
"everything": 42
},
"list": [1, 0, 2],
"object": {
"currency": "USD",
"value": 42.99
}
}
//代码如下
//创建一个空对象
json j;
//增加一个数字，使用double类型存储，
j["pi"] = 3.141;
//增加一个布尔值，使用bool类型存储
j["happy"] = true;
//增加一个字符串，使用std::string类型存储
j["name"] = "Niels";
//通过传递一个nullptr增加一个空对象
j["nothing"] = nullptr;
//在对象内部增加一个对象
j["answer"]["everything"] = 42;
//增加一个数组，使用std::vector
j["list"] = {1, 0, 2};
//增加另一个对象
j["object"] = { {"currency", "USD"}, {"value", 42.99}};
//或者使用更方便的方式
json j2 = {
{"pi", 3.141},
{"happy", true},
{"name", "Niels"},
{"nothing", nullptr},
{"answer", {
{"everything", 42}
}},
{"list", {1, 0, 2}},
{"object", {
{"currency", "USD"},
{"value", 42.99}
}}
};
std::cout << j2.dump(4) << std::endl;
//运行结果
{
"answer": {
"everything": 42
},
"happy": true,
"list": [
1,
0,
2
],
"name": "Niels",
"nothing": null,
"object": {
"currency": "USD",
"value": 42.99
},
"pi": 3.141
}
这里看似非常简单，但是有一些原理我们是需要知道的。我们对比一下给定的json中list的结构，它是一个数组，使用[1, 0, 2]，我们在j和j2的构造中，都是使用的{}来进行赋值的，这一点就和把json看成一等公民的Python语言有较大区别，下面是Python代码：
import sys
import os
import json
# 定义一个 Python 对象
person = {
"name": "Alice",
"age": 25,
"hobby": ["reading", "music"]
}
# 将 Python 对象转换为 json 字符串
json_str = json.dumps(person)
# 输出转换后的 JSON 字符串
print(json_str)
//输出结果
{"name": "Alice", "age": 25, "hobby": ["reading", "music"]}
可以发现在Python构建对象时，对于数组结构，可以直接使用[]，更符合常识，C++为什么不可以，因为j["list"] = {1, 0, 2};是通过重载[]运算符对j进行赋值，默认的数据成员对象类型是std::vector，对std::vector的初始化使用列表初始化时，不能使用[]，即如下：
//C++11可以使用列表初始化
std::vector list = {0, 1, 2};
//错误
std::vector list1 = [0, 1, 2];
因为该库只能利用重载运算符等方式来让json操作看起来像是操作json，而非C++语言支持这种操作。
搞清楚这个之后，我们再来看看object，在原始的json中，我们可以清晰地知道它对应的类型是一个类类型：
"object": {
"currency": "USD",
"value": 42.99
}
但是在使用对j的object的赋值如下：
j["object"] = { {"currency", "USD"}, {"value", 42.99}};
这不是和前面所说的数组赋值冲突了吗，依据列表初始化规则，这个完全可以解析为数组类型，即[["currency", "USD"],["value", 42.99]]，也就是二维数组，这时我们又可以对比一下Python可以怎么写：
import sys
import os
import json
# 定义一个 Python 对象
person = {
"name": "Alice",
"age": 25,
"object": {
"currency":"USD",
"value":"42.99"
}
}
# 将 Python 对象转换为 JSON 字符串
json_str = json.dumps(person)
# 输出转换后的 JSON 字符串
print(json_str)
#输出结果
{"name": "Alice", "age": 25, "object": {"currency": "USD", "value": "42.99"}}
可以发现在Python中可以使用:，这样对应的键和值非常容易识别，那C++为什么不可以呢？还是一样的问题，在代码j["object"] = { {"currency", "USD"}, {"value", 42.99}};中，是使用std::map数据结构来作为其默认的成员数据类型，而C++11中可以使用列表初始化来初始化std::map，同时没有:的语法：
//C++11可以使用列表初始化
std::map map = { {"currency", "USD"}, {"value", 42.99} };
//错误
std::map map1 = { {"currency":"USD"}, {"value":42.99} };
搞明白为什么之后，我们就要回答前面的问题，为什么object没有被解析为std::vector类型呢？原因是默认规则就是这样的，即一层和2层{}的默认处理逻辑是不一样的。
假如有一些极限情况，我就是想用数组形式来保存对象格式，这时可以显示地声明json值的类型，使用json::array()和json::object()函数：
//C++11可以使用列表初始化
std::map map = { {"currency", "USD"}, {"value", 42.99} };
//错误
std::map map1 = { {"currency":"USD"}, {"value":42.99} };
搞明白为什么之后，我们就要回答前面的问题，为什么object没有被解析为std::vector类型呢？原因是默认规则就是这样的，即一层和2层{}的默认处理逻辑是不一样的。
假如有一些极限情况，我就是想用数组形式来保存对象格式，这时可以显示地声明json值的类型，使用json::array()和json::object()函数：
//显示声明是一个数组，而非对象
json empty_array_explicit = json::array();
//对于没有构造函数或者这种，默认隐式类型是对象
json empty_object_implicit = json({});
json empty_object_explicit = json::object();
//是一个数组，而非对象
json array_not_object = json::array({ {"currency", "USD"}, {"value", 42.99} });
std::cout << empty_array_explicit.dump(4) << std::endl;
std::cout << empty_object_implicit.dump(4) << std::endl;
std::cout << empty_object_explicit.dump(4) << std::endl;
std::cout << array_not_object.dump(4) << std::endl;
//运行结果
[]
{}
{}
[
[
"currency",
"USD"
],
[
"value",
42.99
]
]
搞清楚默认类型，以及如何显示声明非常重要。
2. 序列化/反序列化
既然想把json打造为一等公民，序列化和反序列化是必须要具备 ，而且要可以从不同的源来进行序列化/反序列化，比如从文件、字符串等。
2.1 与字符串
我们可以从字符串字面量来创建一个json对象，注意和上面使用=进行列表初始化的方式不同，这里的参数是字符串字面量：
json j = "{"happy":true,"pi":3.141}"_json;
std::cout << j.dump(4) << std::endl;
auto j2 = R"({
"happy": true,
"pi": 3.141
})"_json;
std::cout << j2.dump(4) << std::endl;
json j1 = "{"happy":true,"pi":3.141}";
std::cout << j1.dump(4) << std::endl;
//运行结果
{
"happy": true,
"pi": 3.141
}
{
"happy": true,
"pi": 3.141
}
"{"happy":true,"pi":3.141}"
上面代码都是通过字符串初始化一个json对象，但是需要注意的点很多。
2.1.1 原始字符串字面量(Raw String Literal)
首先就是j2的初始化，它使用了R"()"这种语法，这种表示字符串的方式叫做原始字符串字面量。在C++中，可以使用R"()"来表示原始字符串字面量，使用原始字符串字面量可以方便地包含特殊字符(比如反斜杠、引号等)或者多行文本的字符串，而无需对这些特殊字符进行转移。
比如如下代码:
{
qDebug() << "Hello\tWorld!";
qDebug() << R"(Hello\tWorld
NEW LINE)";
}
运行结果是：
可以发现普通字符串中\t被解释为制表符，而在原始字符串字面量中，\t不会被解析，并且换行也被保留了下来。其实在其他语言中，使用这种方式更为简单，比如Kotlin使用"""进行包裹字符串，或者Python使用```进行包裹字符串。
通过这个小知识点的学习，我们明显发现j2就比j的初始化方式更人性化，至少不用去在意字符串中的转移字符。
2.1.2 自定义字面量操作符
然后我们关注点来到j和j1的区别，可以发现j多了一个_json的后缀，然后在输出打印中就可以正常解析，而j1却不可以。这里的核心点就是字符串字面量后面的_json，我们看一下它的源码：
JSON_HEDLEY_NON_NULL(1)
inline nlohmann::json operator "" _json(const char* s, std::size_t n)
{
return nlohmann::json::parse(s, s + n);
}
看到operator就应该想到自定义操作符，没错，operator ""是C++11引入的自定义字面量操作符，通过重载operator ""可以为特定的后缀自定义语义，这种机制可以使得我们可以像使用内置的字面量(如整数、浮点数、字符串等)一样自然地使用自定义的字面量，从而提高代码的可读性和表达力。
举个简单的例子：
//为long long类型定义一个_km后缀
constexpr long long operator "" _km(unsigned long long x) {
return x * 1000;
}
long long distance = 20_km;
std::cout << "distance:" << distance << "meters\n";
//输出结果
distance:20000meters
从这个例子我们来看上面_json的含义，它就是给const char*类型即字符串类型添加一个_json后缀，作用就是调用nlohmann::json::parse(s, s + n)返回一个json对象，理解了这个之后，我们也就可以理解为什么j1不能被解析，因为没有_json后缀，根本不会调用parse函数进行解析成json对象。
因为_json这种用法就是语法糖，所以其实想解析一个字符串成json，就可以直接调用json::parse()函数：
json j3 = json::parse(R"({"happy": true,"pi": 3.141})");
从前面的错误用法打印来看，一般情况下我们认为json对象要不表示一个对象，要不表示一个数组，但是从打印j1来看：
json j1 = "{"happy":true,"pi":3.141}";
std::cout << j1.dump(4) << std::endl;
//运行结果
"{"happy":true,"pi":3.141}"
这里居然返回一个字符串。所以这里一定要区分序列化和赋值的区别，对于序列化，在前面我们说了2种方式，一种是使用列表初始化，一种是使用字符串字面量，而直接赋值的话，json内部会直接保存一个字符串。
2.2 与file
从文件中反序列化一个json对象可以说是在配置文件时非常常用了，这里使用也非常简单，代码如下：
std::string dirPath = QApplication::applicationDirPath().toStdString();
std::string file = dirPath + "/file.json";
//使用ifstream读取file
std::ifstream i(file);
json j_file;
//把输入流中的信息放入json中
i >> j_file;
std::cout << j_file.dump(4) << std::endl;
json j_file_bak = {
{"pi", 3.141},
{"happy", true},
{"name", "Niels"},
{"nothing", nullptr},
{
"answer", {
{"everything", 42}
}
},
{"list", {1, 0, 2}},
{
"object", {
{"currency", "USD"},
{"value", 42.99}
}
}
};
std::string file_bak = dirPath + "/file_bak.json";
std::ofstream o(file_bak);
o << std::setw(4) << j_file_bak << std::endl;
可以发现只要获取到标准的输入输出流之后，我们就可以使用>>和<<符号来进行文件序列化和反序列化了，这里的原理非常简单，也是操作符重载，在源码中重载了>>和<<：
friend std::istream& operator>>(std::istream& i, basic_json& j)
{
parser(detail::input_adapter(i)).parse(false, j);
return i;
}
friend std::ostream& operator<<(std::ostream& o, const basic_json& j)
{
// read width member and use it as indentation parameter if nonzero
const bool pretty_print = o.width() > 0;
const auto indentation = pretty_print ? o.width() : 0;
// reset width to 0 for subsequent calls to this stream
o.width(0);
// do the actual serialization
serializer s(detail::output_adapter<char>(o), o.fill());
s.dump(j, pretty_print, false, static_cast<unsigned int>(indentation));
return o;
}
对于C++开发来说，左移和右移符号已经非常熟悉了。
3. STL-like access
STL-like access是STL风格访问的意思，在C++中可以为一些类定义STL风格访问的API，可以提高类型的灵活性和易用性，这样我们就可以像STL容器一样使用迭代器、算法等功能，从而可以简化很多操作，提高了代码的可读性和可维护性。
3.1 STL风格API
由于json本身就是由标准库中的类型进行解析的，所以为其设计一套STL风格访问的API也就很有必要，使用如下：
//创建一个数组， 使用push_back
json j;
j.push_back("foo");
j.push_back(1);
j.push_back(true);
//可以使用emplace_back
j.emplace_back(1.78);
//使用迭代器遍历数组
for (json::iterator it = j.begin(); it != j.end(); it++) {
std::cout << *it << std::endl;
}
//快速for循环
for (auto& element : j) {
std::cout << element << std::endl;
}
//getter/setter
const auto tmp = j[0].template get<std::string>();
j[1] = 42;
bool foo = j.at(2);
//比较运算符
j == R"(["foo", 1, true, 1.78])"_json;
j.size();
j.empty();
j.type();
j.clear();
//快捷类型判断
j.is_null();
j.is_boolean();
j.is_number();
j.is_object();
j.is_array();
j.is_string();
//创建一个对象
json o;
o["foo"] = 23;
o["bar"] = false;
o["baz"] = 3.14;
//特殊的成员迭代器函数
for (json::iterator it = o.begin(); it != o.end(); it++) {
std::cout << it.key() << " : " << it.value() << std::endl;
}
//快速for循环
for (auto& el : o.items()) {
std::cout << el.key() << " : " << el.value() << std::endl;
}
//c++17特性，结构化绑定
for (auto& [key, value] : o.items()) {
std::cout << key << " : " << value << std::endl;
}
//判断有没有某个键值对
if (o.contains("foo")) {
std::cout << "contain foo" << std::endl;
}
这种使用方式可以让我们操作json像操作标准容器一样，非常方便。
3.2 从STL容器构造
同理，我们可以从STL容器构造出json对象，任何序列容器，比如std::array、std::vector、std::deque、std::forward_list和std::list，其中保存值可以构造json的值，比如int，float、boolean、字符串类型等，这些容器均可以用来构造json数组。对于类似的关联容器(std::set、std::multiset、std::unordered_set、std::unordered_multiset)也是一样，但是在这种情况下，数组元素的顺序取决于元素在数组中的排序方式。
使用代码如下：
std::vector<int> c_vector {1, 2, 3, 4};
json j_vec(c_vector);
std::deque<double> c_deque {1,2, 2.3, 3.4, 5.6};
json j_deque(c_deque);
std::list<bool> c_list {true, true, false, true};
json j_list(c_list);
std::forward_list<int64_t> c_flist {12345678909876, 23456789098765, 34567890987654, 45678909876543};
json j_flist(c_flist);
std::array<unsigned long, 4> c_array{{1, 2, 3, 4}};
json j_array(c_array);
std::set<std::string> c_set {"one", "two", "three", "four", "one"};
json j_set(c_set);
std::unordered_set<std::string> c_uset {"one", "two", "three", "four", "one"};
json j_uset(c_uset);
std::multiset<std::string> c_mset {"one", "two", "one", "four"};
json j_mset(c_mset);
std::unordered_multiset<std::string> c_umset {"one", "two", "one", "four"};
json j_umset(c_umset);
关于这几种STL容器，可以做个简单的概述：
| 容器类型 | 底层实现 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| std::vector | 动态数组 | 可变大小的连续存储空间，支持随机访问，尾部插入和删除效率高。 | 需要在末尾进行频繁插入和删除操作，以及随机访问元素的情况。 |
| std::array | 静态数组 | 固定大小的连续的静态数组，在编译期就确定了大小，并且不会改变。 | 替代原生数组，有更多的成员函数与操作API。 |
| std::list | 双向链表 | 支持双向迭代器，插入和删除元素效率高，不支持随机访问。 | 需要频繁在中间位置进行插入和删除操作，不需要随机访问元素。 |
| std::deque | 双端队列 | 支持随机访问，支持在两端插入和删除元素，动态地分配存储空间。 | 需要在两端插入和删除元素，并且需要随机访问元素的情况。 |
| std::set | 红黑树 | 自动排序元素，不允许重复元素，插入和删除的时间复杂度为O(logN)。 | 需要自动排序且不允许重复元素的情况。 |
| std::multiset | 红黑树 | 自动排序元素，允许重复元素，插入和删除的时间复杂度为O(1)。 | 需要自动排序且允许重复元素的情况。 |
| std::unordered_set | 哈希表 | 无序存储元素，不允许重复元素，插入和查找的时间复杂度为O(1)。 | 不需要排序，并且不允许重复元素的情况。 |
| std::unordered_multiset | 哈希表 | 无序存储元素，允许重复元素，插入和查找的时间复杂度为O(1)。 | 不需要排序，并且允许重复元素的情况。 |
类似的，STL的键值对容器，只要键可以构造std::string对象，值可以构造json对象的，也可以用来构造json对象类型，测试代码如下：
std::map<std::string, int> c_map { {"one", 1}, {"two", 2}, {"three", 3} };
json j_map(c_map);
std::unordered_map<const char*, double> c_umap { {"one", 1.2}, {"two", 2.3}, {"three", 3.4} };
json j_umap(c_umap);
std::multimap<std::string, bool> c_mmap { {"one", true}, {"two", false}, {"three", false}, {"three", true} };
json j_mmap(c_mmap);
std::unordered_multimap<std::string, bool> c_ummap { {"one", true}, {"two", true}, {"three", false}, {"three", true} };
json j_ummap(c_ummap);
这几种容器也做个概述，和std::set类似，也是从是否自动排序和重复(一键多值)这两个维度来扩展，和Java还是有一点区别的，在Java中使用最多的是HashMap，类似C++的std::unordered_set：
| 容器类型 | 底层 | 特点 |
|---|---|---|
| std::map | 红黑树 | 根据key进行自动排序；每个key只能出现一次；由于红黑树的平衡性，查找、插入和删除的时间复杂度均为O(logn)；不支持高效的随机访问。 |
| std::unordered_map | 哈希表 | 不会自动排序；每个key只能出现一次；查找、插入和删除的时间复杂度为O(1)，支持高效的随机访问。 |
| std::multimap | 红黑树 | 根据key自动排序；每个key支持对应多个value，即可以插入多个key一样的键值对；查找、插入和删除的时间复杂度为O(logn)。 |
| std::unorder_multimap | 哈希表 | 不会自动排序；支持每个key对应对个value；操作的时间复杂度为O(1)。 |
4. JSON指针和补丁
该库还支持JSON指针，是一种作为寻址结构化值的替代方法。并且，JSON补丁(Patch)允许描述2个JSON值之间的差异。这两点我觉得非常不错，有助于在版本迭代时进行合并配置文件，直接看代码：
//原始json对象
json j_1 = R"({
"baz": ["one", "two", "three"],
"foo": "bar"
})"_json;
std::cout << "j_1:" << j_1.dump(4) << std::endl;
std::cout << j_1["/baz/1"_json_pointer] << std::endl;
//补丁也是一个json对象
json j_patch = R"([
{ "op": "replace", "path": "/baz", "value": "boo" },
{ "op": "add", "path": "/hello", "value": ["world"] },
{ "op": "remove", "path": "/foo"}
])"_json;
std::cout << "j_patch:" << j_patch.dump(4) << std::endl;
//合并补丁
json j_result = j_1.patch(j_patch);
std::cout << "j_result:" << j_result.dump(4) << std::endl;
//计算出差值补丁，差值是第一个参数如何操作成为第二个参数的差值
json j_diff = json::diff(j_result, j_1);
std::cout << "j_diff:" << j_diff.dump(4) << std::endl;
//使用插值进行合并
json j_result_1 = j_result.patch(j_diff);
std::cout << "j_result_1:" << j_result_1.dump(4) << std::endl;
//输出结果
j_1:{
"baz": [
"one",
"two",
"three"
],
"foo": "bar"
}
"two"
j_patch:[
{
"op": "replace",
"path": "/baz",
"value": "boo"
},
{
"op": "add",
"path": "/hello",
"value": [
"world"
]
},
{
"op": "remove",
"path": "/foo"
}
]
j_result:{
"baz": "boo",
"hello": [
"world"
]
}
j_diff:[
{
"op": "replace",
"path": "/baz",
"value": [
"one",
"two",
"three"
]
},
{
"op": "remove",
"path": "/hello"
},
{
"op": "add",
"path": "/foo",
"value": "bar"
}
]
j_result_1:{
"baz": [
"one",
"two",
"three"
],
"foo": "bar"
}
上面代码很容易理解，首先就是json指针的使用j_1["/baz/1"_json_pointer]，在这里和前面_json的自定义操作符一样，_json_pointer也是对字符串的自定义操作，其中通过/符号来找到json对象中深层次的内容。
接着就是补丁，补丁自己也是一个json对象，每个操作对应一个对象，分别是op表示操作，path是json指针，表示需要操作的地方，value就是新的值。调用json::patch方法就可以把补丁合并，生成一个新的json对象，可以看上面例子中的j_result对象。
最后就是json::diff方法，它是用来计算2个json对象的差值，生成补丁。传递进该函数的2个json对象，补丁就是第一个json对象到第二个json对象的补丁，所以在上面例子中，我们对j_result合并j_diff补丁，又可以回到最开始的json对象。
或许你可能觉得json指针有点太难用了，在前面我们也看见了，其实patch也是一个json对象，所以该库还支持直接使用json对象来进行合并补丁，这种场景非常适合配置文件的迭代，比如下面代码：
//多了一个配置项head，已有的配置项的值为默认值
json j_new_config = {
{"name", "modbus"},
{"config",{
{"type", ""},
{"startIndex", 0}}
},
{"head", 10}
};
std::cout << "j_new_config:" << j_new_config.dump(4) << std::endl;
//旧的配置项，已经有值了
json j_old_config = {
{"name", "modbus"},
{"config", {
{"type", "floatlh"},
{"startIndex", 17}}
}
};
std::cout << "j_old_config:" << j_old_config.dump(4) << std::endl;
j_new_config.merge_patch(j_old_config);
std::cout << "result:" << j_new_config.dump(4) << std::endl;
//输出结果
j_new_config:{
"config": {
"startIndex": 0,
"type": ""
},
"head": 10,
"name": "modbus"
}
j_old_config:{
"config": {
"startIndex": 17,
"type": "floatlh"
},
"name": "modbus"
}
result:{
"config": {
"startIndex": 17,
"type": "floatlh"
},
"head": 10,
"name": "modbus"
}
在上面代码中，假如j_old_config是已经运行的配置项，而j_new_config是这次版本升级后的新的配置项，其中多了一个字段head，且其他配置项都是默认值，经过把旧的配置文件合并到新的配置文件中，我们可以看到最终合并后的配置文件，即含有head字段，也有旧的配置，这样就完成了配置文件的升级。
5. 任意类型转换
在前面说过，对于支持的类型可以隐式的转换为json中的值，但是当从json值获取值时，不建议使用隐式转换，建议使用显示的方式。比如下面代码：
//推荐写法
std::string s1 = "Hello World";
json js = s1;
auto s2 = js.template get<std::string>();
//不推荐写法
std::string s3 = js;
这里有一个写法是template get<std::string>()，其实也就是模板成员函数调用的写法。
5.1 直接写法
我们研究json序列化库的最终目的是想把任何类型都可以进行序列化和反序列化，通过前面的学习，我们可以大概知道如何把任意一个类类型转成json对象，以及从json对象转变为类类型对象。直接看代码：
Student s = {"jack", 18};
//类类型对象转换为json对象
json j;
j["name"] = s.name;
j["age"] = s.age;
//json对象转换为类类型对象
Student s1 {j["name"].template get<std::string>(), j["age"].template get<int>()};
这里我们定义一个Student类型，通过前面所学的json操作，很容易写出这样代码，但是这种代码有点冗余。
5.2 from_json和to_json
其实我们可以把序列化和反序列化的操作写在类中，也就是让该类拥有了该能力，这种写法如下：
#ifndef STUDENT_H
#define STUDENT_H
#include <string>
#include "json.hpp"
#include <iostream>
using json = nlohmann::json;
struct Student
{
std::string name;
int age;
};
void to_json(json& j, const Student& s) {
j = json{ {"name", s.name}, {"age", s.age} };
}
void from_json(const json& j, Student& s) {
j.at("name").get_to(s.name);
j.at("age").get_to(s.age);
}
#endif // STUDENT_H
直接在定义类的头文件中多定义2个方法，分别为to_json和from_json，然后使用如下：
Student s = {"jack", 18};
//类类型对象转换为json对象
json j = s;
std::cout << "j:" << j.dump(4) << std::endl;
//json对象转换为类类型对象
auto s2 = j.template get<Student>();
这里也是非常容易理解，当调用json的构造函数，参数是自定义类型时，就会调用to_json方法；类似的，当调用template get<Type>()或者get_to(Type)时，这个from_json就会被调用。这里有几点需要注意：
- 这些方法必须是公有的命名空间或者类型的命令空间，否则库无法定位它们。
- 这些方法必须是可访问的，不能是私有的等。
- 函数参数必须要注意，从上面例子可以看出，否则无法自动定位它们。
- 自定义的类型必须有且可以默认构造。
我们仔细思考一下这2个方法，其中to_json是根据类对象构造json对象，在前面我们说了很多。但是from_json可能就会有问题，比如json对象中缺少一些key，这时就会报错，因为访问不到，比如下面代码：
json j = {
{"name", "jack"}
};
//json对象转换为类类型对象
auto s2 = j.template get<Student>();
这个j对象就没有age，然后调用from_json时就会出错，这里会直接抛出异常，有没有其他办法不抛出异常呢？还是有的，可以通过value方法进行：
void from_json(const json& j, Student& s) {
s.name = j.value("name", "");
s.age = j.value("age", 0);
}
当json对象中没有某个键时，可以通过该方法设置一个默认值。
5.3 使用宏
上面代码可能还不够简洁，这里可以更加容易，如果想序列化后的字段和原来类类型字段一样，可以使用宏来默认实现，这里有2个宏，一个是NLOHMANN_DEFINE_TYPE_NON_INTRUSIVE用于class或者struct对象其成员都是public的情况，还可以使用有侵入式的NLOHMANN_DEFINE_TYPE_INTRUSIVE来访问private成员。使用宏的话，整个使用就非常简单了，测试代码如下：
struct Student
{
std::string name;
int age;
NLOHMANN_DEFINE_TYPE_INTRUSIVE(Student, name, age)
};
struct Teacher {
std::vector<Student> students;
std::string name;
std::string subject;
NLOHMANN_DEFINE_TYPE_INTRUSIVE(Teacher, students, name, subject)
};
//使用
Student s1 {"zs", 11};
Student s2 {"ls", 13};
Teacher t;
t.name = "wang";
t.subject = "math";
t.students.push_back(s1);
t.students.push_back(s2);
json j = t;
std::cout << "j:" << j.dump(4) << std::endl;
Teacher t1 = j.template get<Teacher>();
只需要在宏里面写好类名，以及需要序列化的成员即可。
5.4 枚举类
在自定义类型的序列化中，枚举类型需要额外关注，默认情况下枚举会被序列化为int值，因为枚举本身保存的也就是int值。但是，在序列化和反序列化中，这种逻辑可能出现问题。比如现在有枚举类如下：
enum TaskState{
TS_STOPPED, //0
TS_RUNNING, //1
TS_COMPLETED, //2
TS_INVALID = -1
};
这里我们把TS_INVALID赋值为-1，表示无效，其他枚举值会按照规范依次被赋值为0、1和2，不论我们打印还是默认序列化，TS_STOPPED的值都是0：
std::cout << TS_STOPPED << std::endl; //输出结果 0
假如后面项目变化，需要新增一种枚举，如下：
enum TaskState{
TS_TEMP, //0
TS_STOPPED, //1
TS_RUNNING, //2
TS_COMPLETED, //3
TS_INVALID = -1
};
这时TS_TEMP就会变成0，假如我们有一个旧对象序列化后的json保存在文件里，旧的json中保存的还是0，经过反序列化后0会被反序列化为TS_TEMP，而不是预期的TS_STOPPED了，这就是默认使用int作为枚举值的弊端。
在该库中，我们可以更加精确地指定给定枚举如何映射到json以及如何从json映射，使用NLOHMANN_JSON_SERIALIZE_ENUM宏，代码如下：
enum TaskState{
TS_STOPPED, //0
TS_RUNNING, //1
TS_COMPLETED, //2
TS_INVALID = -1
};
NLOHMANN_JSON_SERIALIZE_ENUM(TaskState, {
{TS_INVALID, nullptr},
{TS_STOPPED, "stopped"},
{TS_RUNNING, "running"},
{TS_COMPLETED, "completed"}
})
该宏就是可以声明在to_json()和from_json()时枚举所对应的字符串，这样不使用默认的int来保存，就大大提高了程序的稳定性：
json j = TS_STOPPED;
assert(j == "stopped");
json j3 = "running";
assert(j3.template get<TaskState>() == TS_RUNNING);
上述代码可以正常运行，说明TS_RUNNING在序列化时变成了running，假如我们新增了一种枚举，只要使用宏包括进来：
enum TaskState{
TS_TEMP,
TS_STOPPED, //0
TS_RUNNING, //1
TS_COMPLETED, //2
TS_INVALID = -1
};
NLOHMANN_JSON_SERIALIZE_ENUM(TaskState, {
{TS_INVALID, nullptr},
{TS_STOPPED, "stopped"},
{TS_RUNNING, "running"},
{TS_COMPLETED, "completed"},
{TS_TEMP, "temp"}
})
上述代码依旧可以执行成功，不会出现反序列化错误的情况。
这里有一点需要特别注意，就是在宏NLOHMANN_JSON_SERIALIZE_ENUM的定义中，我们把默认的无效枚举TS_INVALID定义在第一个，这个是有特殊意义的，假如json中的值未定义，无法反序列化为任何一种枚举，就会被反序列化为这个默认值，代码如下：
json jPi = 3.14;
assert(jPi.template get<TaskState>() == TS_INVALID);
上面的3.14属于未定义的枚举值，在这种情况下会默认反序列化为默认值。
以上就是C++开源库nlohmann/json的介绍和使用详解的详细内容，更多关于C++ nlohmann/json的资料请关注脚本之家其它相关文章！
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