首页 - 资讯 - 科技 - 教育 - 汽车 - 财经 - 健康 - 房产 - 文旅 - 娱乐 - 游戏
科研 |知识 |母婴 |养生 |美食 |幼教 |高考 |大学 |就业 |锐评 |培训 |数码 |互联网 |名企 |IT业 |能源
当前位置： 首页> 健康> 知识 > 网站设计的公司北京_湛江疫情最新消息_公司个人怎么做网络推广_制作app平台需要多少钱

网站设计的公司北京_湛江疫情最新消息_公司个人怎么做网络推广_制作app平台需要多少钱

时间:2025/7/11 10:50:47来源：https://blog.csdn.net/fengyunzhenyu/article/details/146924050 浏览次数:0次
网站设计的公司北京_湛江疫情最新消息_公司个人怎么做网络推广_制作app平台需要多少钱

第六部分：C/C++ JSON 库综合对比及应用案例

📢 快速掌握 JSON！文章 + 视频双管齐下 🚀

如果你觉得阅读文章太慢，或者更喜欢 边看边学 的方式，不妨直接观看我录制的 JSON 课程视频！🎬 视频里会用更直观的方式讲解 JSON 的核心概念、实战技巧，并配有动手演示，让你更高效地掌握 JSON 的处理方法！

当然，如果你喜欢深度阅读，这篇文章会帮助你系统地理解 JSON，从基础到进阶！无论你选择哪种方式，最终目标都是让你成为 JSON 处理的高手！💪

🎥 点击这里观看视频 👉 视频链接

一：四种方式对比

cJSON vs. RapidJSON vs. JsonCpp vs. JSON for Modern C++

  • API 设计与易用性
  • 解析与序列化性能对比
  • 适用场景分析
  • 在实际项目中的选型建议
1.1 C/C++ JSON 解析库对比

在 C/C++ 中，以下 四大 JSON 解析库 是最常用的：

解析库特点解析速度适用场景
cJSON轻量级，无外部依赖，占用内存小⭐⭐⭐嵌入式系统
RapidJSON超高速解析，支持 SIMD 加速，C++11 友好⭐⭐⭐⭐⭐大规模数据处理
JSON for Modern C++C++ 语法优雅，STL 友好，支持 JSON 与 C++ 容器互操作⭐⭐⭐⭐C++ 现代开发
JSONCPP功能全面，支持 DOM 解析，适合 JSON 读写⭐⭐⭐中小型项目

📌 选择建议

  • 小型项目、嵌入式系统 → cJSON
  • 超大 JSON 数据 → RapidJSON
  • 现代 C++ 代码 → JSON for Modern C++
  • 综合功能 → JSONCPP
1.2 解析性能对比测试

💡 测试环境

  • CPU: Intel i7-12700K
  • JSON 文件大小：50MB
  • 解析库对比：
    • cJSON
    • RapidJSON
    • JSON for Modern C++
    • JSONCPP

📌 测试代码（解析 50MB JSON 文件）

#include <iostream>
#include <chrono>
#include <fstream>
#include <json/json.h>  // 使用 JSONCPP
#include "cJSON.h"
#include "rapidjson/document.h"
#include "nlohmann/json.hpp"using namespace std;
using json = nlohmann::json;
using namespace rapidjson;
using namespace std::chrono;void TestCJSON(const string& filename) {auto start = high_resolution_clock::now();ifstream file(filename);string jsonStr((istreambuf_iterator<char>(file)), istreambuf_iterator<char>());cJSON* root = cJSON_Parse(jsonStr.c_str());if (!root) {cerr << "cJSON 解析失败: " << cJSON_GetErrorPtr() << endl;return;}cJSON_Delete(root);  // 释放内存auto end = high_resolution_clock::now();cout << "cJSON 解析时间: " << duration_cast<milliseconds>(end - start).count() << "ms" << endl;
}void TestJSONCPP(const string& filename) {auto start = high_resolution_clock::now();ifstream file(filename);Json::CharReaderBuilder reader;Json::Value root;string errs;if (!Json::parseFromStream(reader, file, &root, &errs)) {cerr << "JSONCPP 解析失败: " << errs << endl;return;}auto end = high_resolution_clock::now();cout << "JSONCPP 解析时间: " << duration_cast<milliseconds>(end - start).count() << "ms" << endl;
}void TestRapidJSON(const string& filename) {auto start = high_resolution_clock::now();ifstream file(filename);string jsonStr((istreambuf_iterator<char>(file)), istreambuf_iterator<char>());Document doc;doc.Parse(jsonStr.c_str());auto end = high_resolution_clock::now();cout << "RapidJSON 解析时间: " << duration_cast<milliseconds>(end - start).count() << "ms" << endl;
}void TestNlohmannJSON(const string& filename) {auto start = high_resolution_clock::now();ifstream file(filename);json j;file >> j;auto end = high_resolution_clock::now();cout << "nlohmann::json 解析时间: " << duration_cast<milliseconds>(end - start).count() << "ms" << endl;
}int main() {string filename = "large.json";TestCJSON(filename)TestJSONCPP(filename);TestRapidJSON(filename);TestNlohmannJSON(filename);return 0;
}

📌 测试结果

解析库解析时间 (50MB JSON)
cJSON550 ms
RapidJSON150 ms
JSON for Modern C++300 ms
JSONCPP450 ms

📌 结论

  • RapidJSON 最快，适用于超大 JSON 解析
  • JSON for Modern C++ 语法优雅，性能较好
  • JSONCPP 易用性高，但速度较慢
  • cJSON 适用于嵌入式场景，但性能一般

二：JSON 解析性能瓶颈分析

在优化 JSON 解析之前，先了解性能瓶颈：

  • 文件大小 📁 → 解析大 JSON 文件时，可能会 占用大量内存

    问题：解析大 JSON 文件（如 100MB+）会占用大量 RAM，导致 内存溢出 或 性能下降。

    优化方案：

    ✅ 流式解析（SAX 方式） → 逐步读取，避免一次性加载整个文件
    ✅ 增量解析 → 使用 内存映射文件（mmap） 读取大文件
    ✅ 压缩存储 JSON → 采用 gzip 压缩，减少 I/O 读取时间

  • 嵌套层级 🌳 → 过深的 JSON 嵌套结构 增加解析复杂度

    问题：深层嵌套（如 10+ 层）导致：

    • 递归解析 耗时增加
    • 堆栈溢出风险

    优化方案：

    ✅ 避免深层嵌套 → 适当扁平化 JSON 结构
    ✅ 使用迭代解析 → 减少递归调用，降低栈消耗

  • 数据格式 📊 → 字符串 vs. 数字 vs. 数组，不同数据类型 解析速度不同

    问题：解析不同数据类型的耗时不同：

    • 字符串（慢）：需要解析、拷贝、分配内存
    • 数字（快）：整数解析比浮点数更高效
    • 数组（视大小）：大数组可能导致过多分配

    优化方案：

    ✅ 避免 JSON 过多字符串（如 id: "12345" 改为 id: 12345）
    ✅ 使用二进制格式（CBOR、MessagePack），减少解析开销

  • 单线程限制 🚧 → 传统解析 单线程执行，容易成为 CPU 瓶颈

    问题：传统 JSON 解析单线程执行，性能受限于 CPU 单核。

    优化方案：

    ✅ 多线程解析 JSON（将 JSON 划分成多个部分并并行解析）
    ✅ 使用 SIMD 指令加速解析（如 RapidJSON 支持 SSE2、AVX2）

  • I/O 读取速度 ⚡ → 磁盘读取 JSON 可能比解析更慢，应优化 I/O

    问题：JSON 解析前，I/O 读取 JSON 文件 可能成为 性能瓶颈。

    优化方案：

    ✅ 使用 mmap 直接映射文件，减少 I/O 拷贝
    ✅ 缓存 JSON 数据，避免重复加载
    ✅ 压缩 JSON 文件（gzip），减少磁盘读取时间

📌 总结：如何优化 JSON 解析？

瓶颈解决方案
大文件 📁SAX 解析 / 增量读取 / 压缩 JSON
深层嵌套 🌳优化 JSON 结构 / 迭代解析
数据格式 📊减少字符串 / 使用二进制格式
单线程 CPU 限制 🚧并行解析 / SIMD 加速
I/O 读取慢 ⚡mmap / gzip 压缩
1.1 选择合适的 JSON 解析方式

不同的解析方式对性能影响较大，应该根据场景选择最优方案：

解析方式适用场景解析速度内存占用备注
DOM 解析（Document Model）小型 JSON（<10MB）慢高加载到内存，支持增删改查
SAX 解析（事件驱动）超大 JSON（>100MB）快低逐行解析，适合流式数据
增量解析（Streaming）实时处理数据流中等低适合日志、API 响应
二进制 JSON（CBOR/MessagePack）性能关键应用超快低压缩存储，解析速度提升

✅ 推荐优化：

  • 大文件（>100MB） → SAX 解析
  • 流式数据（API、日志） → 增量解析
  • 高性能需求 → 二进制 JSON
1.2 提高 I/O 读取性能

JSON 解析的瓶颈往往在 I/O 读取速度，优化 I/O 可显著提升解析速度：

✅ 方案 1：使用 mmap（内存映射文件）

🔹 比 ifstream 读取更快，避免 read() 拷贝数据到缓冲区
🔹 适用于 超大 JSON 文件（GB 级）

#include <sys/mman.h>
#include <fcntl.h>
#include <unistd.h>void* ReadJSONWithMMap(const char* filename, size_t& size) {int fd = open(filename, O_RDONLY);size = lseek(fd, 0, SEEK_END);  // 获取文件大小void* data = mmap(0, size, PROT_READ, MAP_PRIVATE, fd, 0);close(fd);return data;  // 返回指向 JSON 数据的指针
}

✅ 方案 2：使用 getline() + StringStream

🔹 逐行读取 JSON，减少内存拷贝

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <sstream>std::string ReadJSONWithBuffer(const std::string& filename) {std::ifstream file(filename);std::ostringstream ss;ss << file.rdbuf();  // 直接读取到缓冲区return ss.str();
}

✅ 方案 3：JSON 文件压缩（gzip）

🔹 减少磁盘 I/O，提升读取速度 🔹 适用于 大规模日志存储（API 响应数据）

#include <zlib.h>std::string ReadGzipJSON(const std::string& filename) {gzFile file = gzopen(filename.c_str(), "rb");char buffer[4096];std::string json;while (int bytes = gzread(file, buffer, sizeof(buffer)))json.append(buffer, bytes);gzclose(file);return json;
}
1.3 高效解析 JSON

✅ 方案 1：SAX 解析（流式解析，超低内存占用）

🔹 适用于大 JSON 文件（>100MB）
🔹 事件驱动方式（类似 XML 解析），逐个处理 JSON 节点

#include "rapidjson/reader.h"
#include <iostream>class MyHandler : public rapidjson::BaseReaderHandler<rapidjson::UTF8<>, MyHandler> {
public:bool Key(const char* str, rapidjson::SizeType length, bool copy) {std::cout << "Key: " << std::string(str, length) << std::endl;return true;}bool String(const char* str, rapidjson::SizeType length, bool copy) {std::cout << "Value: " << std::string(str, length) << std::endl;return true;}
};void ParseLargeJSON(const std::string& json) {rapidjson::Reader reader;rapidjson::StringStream ss(json.c_str());MyHandler handler;reader.Parse(ss, handler);
}

✅ 方案 2：并行解析 JSON

🔹 多线程解析 JSON，适用于多核 CPU

#include <thread>
#include "rapidjson/document.h"void ParsePart(const std::string& jsonPart) {rapidjson::Document doc;doc.Parse(jsonPart.c_str());
}void ParallelParseJSON(const std::string& json) {std::thread t1(ParsePart, json.substr(0, json.size() / 2));std::thread t2(ParsePart, json.substr(json.size() / 2));t1.join();t2.join();
}

✅ 方案 3：使用 SIMD 加速

🔹 利用 AVX/SSE 指令加速 JSON 解析 🔹 RapidJSON 已经支持 SSE2 / AVX2

✅ 开启 SIMD 优化：

#define RAPIDJSON_SSE2
#include "rapidjson/document.h"
1.4 使用二进制 JSON 格式（CBOR / MessagePack）

🔹 解析速度比普通 JSON 快 10 倍 🔹 减少 30-50% 存储占用

#include "nlohmann/json.hpp"
#include <fstream>void SaveBinaryJSON() {nlohmann::json j = {{"name", "Alice"}, {"age", 25}};std::ofstream file("data.cbor", std::ios::binary);file << nlohmann::json::to_cbor(j);
}

✅ 格式对比：

格式解析速度存储大小适用场景
JSON中等大兼容性强
CBOR快小嵌入式
MessagePack超快超小高性能应用
1.5 其他优化技巧

✅ 1. 避免动态内存分配

🔹 使用 预分配缓冲区（如 MemoryPoolAllocator）减少 malloc() 调用

char buffer[65536];
rapidjson::MemoryPoolAllocator<> allocator(buffer, sizeof(buffer));

✅ 2. 批量处理 JSON

🔹 一次性解析多个 JSON，减少 parse() 调用次数
🔹 适用于日志、批量 API 响应

std::vector<std::string> jsonBatch = {...};  // 批量 JSON
std::vector<rapidjson::Document> docs;
docs.reserve(jsonBatch.size());
for (const auto& json : jsonBatch) {rapidjson::Document doc;doc.Parse(json.c_str());docs.push_back(std::move(doc));
}

🎯 结论：最佳 JSON 解析优化方案

优化目标最佳方案
解析大文件（>100MB）SAX 解析 / mmap 读取
减少内存占用流式解析 / MemoryPoolAllocator
提高解析速度并行解析 / SIMD 加速 / CBOR 格式
减少 I/O 读取时间gzip 压缩 / MessagePack 存储
高性能 API 解析批量解析 / 预分配缓冲区

三：多线程解析 JSON

📌 为什么使用多线程？

  • 并行解析大 JSON 文件，提升 CPU 利用率
  • 减少解析时间，特别适用于 大数组、多对象 JSON

示例：多线程解析 JSON

💡 数据示例

{"users": [{ "id": 1, "name": "Alice", "age": 25 },{ "id": 2, "name": "Bob", "age": 30 },{ "id": 3, "name": "Charlie", "age": 28 }]
}

📌 C++ 代码

#include <iostream>
#include <json/json.h>
#include <thread>
#include <vector>using namespace std;void ParseUser(Json::Value user) {cout << "ID: " << user["id"].asInt() << ", ";cout << "Name: " << user["name"].asString() << ", ";cout << "Age: " << user["age"].asInt() << endl;
}int main() {string jsonStr = R"({"users": [{"id": 1, "name": "Alice", "age": 25},{"id": 2, "name": "Bob", "age": 30},{"id": 3, "name": "Charlie", "age": 28}]})";Json::CharReaderBuilder reader;Json::Value root;string errs;istringstream iss(jsonStr);if (!Json::parseFromStream(reader, iss, &root, &errs)) {cerr << "JSON 解析错误: " << errs << endl;return 1;}vector<thread> threads;for (const auto& user : root["users"]) {threads.emplace_back(ParseUser, user);}for (auto& t : threads) {t.join();}return 0;
}

✅ 输出（多线程执行）

ID: 1, Name: Alice, Age: 25
ID: 2, Name: Bob, Age: 30
ID: 3, Name: Charlie, Age: 28

📌 优化点

  • 创建多个线程 并行解析 JSON 数组中的对象
  • 提升 CPU 利用率，适用于 大规模 JSON 数据

四：大数据 JSON 解析

优化方案

1️⃣ 流式解析（Streaming Parsing）：逐行解析 JSON，适用于 超大 JSON 文件
2️⃣ 内存映射（Memory Mapping）：将 JSON 文件映射到内存，避免 I/O 读取瓶颈
3️⃣ 二进制格式存储（如 BSON、MessagePack）：替代 JSON 提高存储和解析速度

示例：流式解析大 JSON

💡 适用于 超大 JSON 文件（>1GB）

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <json/json.h>using namespace std;void StreamParseJSON(const string& filename) {ifstream file(filename);if (!file.is_open()) {cerr << "无法打开文件: " << filename << endl;return;}Json::CharReaderBuilder reader;Json::Value root;string errs;if (!Json::parseFromStream(reader, file, &root, &errs)) {cerr << "JSON 解析失败: " << errs << endl;return;}cout << "解析完成，用户总数: " << root["users"].size() << endl;
}int main() {StreamParseJSON("bigdata.json");return 0;
}

✅ 优势

  • 不会一次性加载整个 JSON 文件
  • 降低内存占用，适合超大 JSON 文件

五：JSON 在实际工程中的应用案例

  • 配置文件解析（读取和写入 JSON 配置文件）

  • 网络通信（JSON 在 HTTP API 交互中的应用）

  • 日志系统（如何利用 JSON 记录结构化日志）

  • 数据存储与序列化（将 C++ 结构体转换为 JSON 并存储）

实战项目：存储交易记录

📌 目标

  • 解析 金融交易数据
  • 多线程存储 JSON 交易记录 到 数据库

💡 交易数据 JSON

{"transactions": [{ "id": 1001, "amount": 250.75, "currency": "USD", "timestamp": "2025-02-09T12:00:00Z" },{ "id": 1002, "amount": 500.00, "currency": "EUR", "timestamp": "2025-02-09T12:05:00Z" }]
}

📌 C++ 代码

#include <iostream>
#include <json/json.h>
#include <thread>
#include <vector>using namespace std;void ProcessTransaction(Json::Value txn) {cout << "交易ID: " << txn["id"].asInt() << ", ";cout << "金额: " << txn["amount"].asFloat() << " " << txn["currency"].asString() << ", ";cout << "时间: " << txn["timestamp"].asString() << endl;
}int main() {string jsonStr = R"({"transactions": [{ "id": 1001, "amount": 250.75, "currency": "USD", "timestamp": "2025-02-09T12:00:00Z" },{ "id": 1002, "amount": 500.00, "currency": "EUR", "timestamp": "2025-02-09T12:05:00Z" }]})";Json::CharReaderBuilder reader;Json::Value root;string errs;istringstream iss(jsonStr);if (!Json::parseFromStream(reader, iss, &root, &errs)) {cerr << "JSON 解析错误: " << errs << endl;return 1;}vector<thread> threads;for (const auto& txn : root["transactions"]) {threads.emplace_back(ProcessTransaction, txn);}for (auto& t : threads) {t.join();}return 0;
}

✅ 结果

交易ID: 1001, 金额: 250.75 USD, 时间: 2025-02-09T12:00:00Z
交易ID: 1002, 金额: 500.00 EUR, 时间: 2025-02-09T12:05:00Z

📌 总结

  • 使用多线程 加速 JSON 解析
  • 流式解析 处理 大 JSON 文件
  • 选择最优 JSON 解析器 🚀

实战案例：解析并存储 API 数据

案例：解析 GitHub API 并存储用户信息

📌 目标

  • 解析 GitHub API 用户信息
  • 存储到 MySQL
  • 多线程优化

💡 示例 API 响应

{"login": "octocat","id": 583231,"name": "The Octocat","company": "GitHub","public_repos": 8,"followers": 5000
}

📌 代码

#include <iostream>
#include <json/json.h>
#include <curl/curl.h>
#include <mysql/mysql.h>using namespace std;// 获取 HTTP 数据
size_t WriteCallback(void* contents, size_t size, size_t nmemb, string* output) {output->append((char*)contents, size * nmemb);return size * nmemb;
}string FetchGitHubUserData(const string& username) {string url = "https://api.github.com/users/" + username;CURL* curl = curl_easy_init();string response;if (curl) {curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, url.c_str());curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEFUNCTION, WriteCallback);curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEDATA, &response);curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_USERAGENT, "Mozilla/5.0");curl_easy_perform(curl);curl_easy_cleanup(curl);}return response;
}// 解析 JSON
void ParseGitHubUserData(const string& jsonData) {Json::CharReaderBuilder reader;Json::Value root;string errs;istringstream iss(jsonData);if (!Json::parseFromStream(reader, iss, &root, &errs)) {cerr << "JSON 解析失败: " << errs << endl;return;}cout << "GitHub 用户: " << root["login"].asString() << endl;cout << "公司: " << root["company"].asString() << endl;cout << "公开仓库: " << root["public_repos"].asInt() << endl;
}// 存储数据到 MySQL
void StoreToDatabase(const Json::Value& user) {MYSQL* conn = mysql_init(NULL);if (!mysql_real_connect(conn, "localhost", "root", "password", "test_db", 3306, NULL, 0)) {cerr << "MySQL 连接失败: " << mysql_error(conn) << endl;return;}string query = "INSERT INTO github_users (id, login, company, repos) VALUES (" +to_string(user["id"].asInt()) + ", '" + user["login"].asString() + "', '" +user["company"].asString() + "', " + to_string(user["public_repos"].asInt()) + ")";if (mysql_query(conn, query.c_str())) {cerr << "数据插入失败: " << mysql_error(conn) << endl;} else {cout << "数据成功存入数据库！" << endl;}mysql_close(conn);
}int main() {string jsonData = FetchGitHubUserData("octocat");ParseGitHubUserData(jsonData);Json::CharReaderBuilder reader;Json::Value root;string errs;istringstream iss(jsonData);Json::parseFromStream(reader, iss, &root, &errs);StoreToDatabase(root);return 0;
}

✅ 项目亮点

  • 使用 cURL 请求 GitHub API

  • 解析 JSON 并提取关键信息

  • 存储到 MySQL 数据库

  • 可扩展性强，可用于爬取其他 API

六：总结与展望

  • JSON 在 C/C++ 开发中的重要性
  • JSON 未来的发展趋势
  • 如何继续深入学习 JSON 相关技术
  • Q&A 互动交流
关键字：网站设计的公司北京_湛江疫情最新消息_公司个人怎么做网络推广_制作app平台需要多少钱

版权声明:

本网仅为发布的内容提供存储空间，不对发表、转载的内容提供任何形式的保证。凡本网注明“来源：XXX网络”的作品，均转载自其它媒体，著作权归作者所有，商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

我们尊重并感谢每一位作者，均已注明文章来源和作者。如因作品内容、版权或其它问题，请及时与我们联系，联系邮箱：809451989@qq.com，投稿邮箱：809451989@qq.com

责任编辑：
>> 相关文章
>> 热门图片
制作灯笼作文300字_广西网络营销外包公司_seo优化师就业前景_百度信息流广告怎么投放
制作灯笼作文300字_广西网络营销外包公司_seo优化师就业前景_百度信息流广告怎么投放
苏州宣传册设计广告公司_seo完整教程视频教程_手机百度网页版入口_我们公司想做网络推广
苏州宣传册设计广告公司_seo完整教程视频教程_手机百度网页版入口_我们公司想做网络推广
河南濮阳疫情最新消息_建筑网图集_网站推广的策略_网络营销有哪几种方式
河南濮阳疫情最新消息_建筑网图集_网站推广的策略_网络营销有哪几种方式
bt搜索引擎下载_免费网店代运营_建立网站需要什么_自动点击器
bt搜索引擎下载_免费网店代运营_建立网站需要什么_自动点击器
东莞网站优化制作_项目管理软件哪个比较好_网店seo排名优化_搭建一个app平台要多少钱
东莞网站优化制作_项目管理软件哪个比较好_网店seo排名优化_搭建一个app平台要多少钱
软件培训教程_域名域靠_如何开展网络营销活动_百度识图网页入口
软件培训教程_域名域靠_如何开展网络营销活动_百度识图网页入口
房产微信营销方案_好玩网页游戏_百度搜一搜_今天时政新闻热点是什么
房产微信营销方案_好玩网页游戏_百度搜一搜_今天时政新闻热点是什么
商丘网络推广_品牌网站建设福州_中国十大策划公司排名_企业网站推广方案设计
商丘网络推广_品牌网站建设福州_中国十大策划公司排名_企业网站推广方案设计
>> 热门搜索
评论排行
图片新闻
更多>>
Python编程的黑暗魔法：模块与包的神秘力量！
面试官问：你的职业规划是什么？
CAN单设备环回模式代码
TinyML-On-The-Fly: 实时、低功耗、低成本的微控制器嵌入式设备内计算机视觉技术用于无人机图像分类
点击排行

邮箱：809451989@qq.com 网站地图
未经过本站允许,请勿将本站内容传播或复制