我将一些代码放在一起，以平抑和反平抑复杂/嵌套的JavaScript对象。它可以工作，但有点慢(触发“长脚本”警告)。
对于扁平的名称，我希望用“.”作为分隔符，用[INDEX]作为数组。
例子:
un-flattened | flattened
---------------------------
{foo:{bar:false}} => {"foo.bar":false}
{a:[{b:["c","d"]}]} => {"a[0].b[0]":"c","a[0].b[1]":"d"}
[1,[2,[3,4],5],6] => {"[0]":1,"[1].[0]":2,"[1].[1].[0]":3,"[1].[1].[1]":4,"[1].[2]":5,"[2]":6}
我创建了一个基准测试，用于模拟我的用例http://jsfiddle.net/WSzec/
获得一个嵌套对象
压平它
查看它，并可能修改它，而扁平
将其平放回原始的嵌套格式，然后运走
我想要更快的代码:为了澄清，代码完成JSFiddle基准测试(http://jsfiddle.net/WSzec/)显著更快(~20%+会很好)在IE 9+， FF 24+和Chrome 29+。
以下是相关JavaScript代码:当前最快速度:http://jsfiddle.net/WSzec/6/
var unflatten = function(data) {
"use strict";
if (Object(data) !== data || Array.isArray(data))
return data;
var result = {}, cur, prop, idx, last, temp;
for(var p in data) {
cur = result, prop = "", last = 0;
do {
idx = p.indexOf(".", last);
temp = p.substring(last, idx !== -1 ? idx : undefined);
cur = cur[prop] || (cur[prop] = (!isNaN(parseInt(temp)) ? [] : {}));
prop = temp;
last = idx + 1;
} while(idx >= 0);
cur[prop] = data[p];
}
return result[""];
}
var flatten = function(data) {
var result = {};
function recurse (cur, prop) {
if (Object(cur) !== cur) {
result[prop] = cur;
} else if (Array.isArray(cur)) {
for(var i=0, l=cur.length; i<l; i++)
recurse(cur[i], prop ? prop+"."+i : ""+i);
if (l == 0)
result[prop] = [];
} else {
var isEmpty = true;
for (var p in cur) {
isEmpty = false;
recurse(cur[p], prop ? prop+"."+p : p);
}
if (isEmpty)
result[prop] = {};
}
}
recurse(data, "");
return result;
}
编辑1修改了上面的@Bergi的实现，这是目前最快的。顺便说一句，使用“。”用indexOf代替正则表达式。exec”在FF中快了20%左右，但在Chrome中慢了20%;所以我将坚持使用正则表达式，因为它更简单(这里是我尝试使用indexOf来取代正则表达式http://jsfiddle.net/WSzec/2/)。
在@Bergi的想法的基础上，我设法创建了一个更快的非正则表达式版本(在FF快3倍，在Chrome快10%)。http://jsfiddle.net/WSzec/6/在这个(当前)实现中，密钥名称的规则很简单，密钥不能以整数开头或包含句点。
例子:
{"foo":{"bar":[0]}} => {"foo.bar.0":0}
EDIT 3添加@AaditMShah的内联路径解析方法(而不是String.split)有助于提高unflatten性能。我对整体性能的提升非常满意。
最新版本的jsfiddle和jsperf:
http://jsfiddle.net/WSzec/14/
http://jsperf.com/flatten-un-flatten/4
我想要一种方法，这样我就可以轻松地将我的json数据转换为csv文件。
这个场景是:我从某个地方查询数据，然后收到某个模型的数组，比如银行提取。
下面的方法用于解析这些条目中的每一个。
function jsonFlatter(data, previousKey, obj) {
obj = obj || {}
previousKey = previousKey || ""
Object.keys(data).map(key => {
let newKey = `${previousKey}${previousKey ? "_" : ""}${key}`
let _value = data[key]
let isArray = Array.isArray(_value)
if (typeof _value !== "object" || isArray || _value == null) {
if (isArray) {
_value = JSON.stringify(_value)
} else if (_value == null) {
_value = "null"
}
obj[newKey] = _value
} else if (typeof _value === "object") {
if (!Object.keys(_value).length) {
obj[newKey] = "null"
} else {
return jsonFlatter(_value, newKey, obj)
}
}
})
return obj
}
这样，我可以依靠对象模型的键和内键的一致性，但是数组只是字符串化的，因为我不能依赖它们的一致性。此外，空对象变成字符串“null”，因为我仍然希望它的关键出现在最终结果中。
使用的例子:
const test_data = {
a: {
aa: {
aaa: 4354,
aab: 654
},
ab: 123
},
b: 234,
c: {},
d: []
}
console.log('result', jsonFlatter(test_data))
#### output
{
"a_aa_aaa": 4354,
"a_aa_aab": 654,
"a_ab": 123,
"b": 234,
"c": "null",
"d": "[]"
}
我想要一种方法，这样我就可以轻松地将我的json数据转换为csv文件。
这个场景是:我从某个地方查询数据，然后收到某个模型的数组，比如银行提取。
下面的方法用于解析这些条目中的每一个。
function jsonFlatter(data, previousKey, obj) {
obj = obj || {}
previousKey = previousKey || ""
Object.keys(data).map(key => {
let newKey = `${previousKey}${previousKey ? "_" : ""}${key}`
let _value = data[key]
let isArray = Array.isArray(_value)
if (typeof _value !== "object" || isArray || _value == null) {
if (isArray) {
_value = JSON.stringify(_value)
} else if (_value == null) {
_value = "null"
}
obj[newKey] = _value
} else if (typeof _value === "object") {
if (!Object.keys(_value).length) {
obj[newKey] = "null"
} else {
return jsonFlatter(_value, newKey, obj)
}
}
})
return obj
}
这样，我可以依靠对象模型的键和内键的一致性，但是数组只是字符串化的，因为我不能依赖它们的一致性。此外，空对象变成字符串“null”，因为我仍然希望它的关键出现在最终结果中。
使用的例子:
const test_data = {
a: {
aa: {
aaa: 4354,
aab: 654
},
ab: 123
},
b: 234,
c: {},
d: []
}
console.log('result', jsonFlatter(test_data))
#### output
{
"a_aa_aaa": 4354,
"a_aa_aab": 654,
"a_ab": 123,
"b": 234,
"c": "null",
"d": "[]"
}
这段代码递归地展开JSON对象。
我在代码中包含了我的计时机制，它给了我1毫秒，但我不确定这是否是最准确的。
var new_json = [{
"name": "fatima",
"age": 25,
"neighbour": {
"name": "taqi",
"location": "end of the street",
"property": {
"built in": 1990,
"owned": false,
"years on market": [1990, 1998, 2002, 2013],
"year short listed": [], //means never
}
},
"town": "Mountain View",
"state": "CA"
},
{
"name": "qianru",
"age": 20,
"neighbour": {
"name": "joe",
"location": "opposite to the park",
"property": {
"built in": 2011,
"owned": true,
"years on market": [1996, 2011],
"year short listed": [], //means never
}
},
"town": "Pittsburgh",
"state": "PA"
}]
function flatten(json, flattened, str_key) {
for (var key in json) {
if (json.hasOwnProperty(key)) {
if (json[key] instanceof Object && json[key] != "") {
flatten(json[key], flattened, str_key + "." + key);
} else {
flattened[str_key + "." + key] = json[key];
}
}
}
}
var flattened = {};
console.time('flatten');
flatten(new_json, flattened, "");
console.timeEnd('flatten');
for (var key in flattened){
console.log(key + ": " + flattened[key]);
}
输出:
flatten: 1ms
.0.name: fatima
.0.age: 25
.0.neighbour.name: taqi
.0.neighbour.location: end of the street
.0.neighbour.property.built in: 1990
.0.neighbour.property.owned: false
.0.neighbour.property.years on market.0: 1990
.0.neighbour.property.years on market.1: 1998
.0.neighbour.property.years on market.2: 2002
.0.neighbour.property.years on market.3: 2013
.0.neighbour.property.year short listed:
.0.town: Mountain View
.0.state: CA
.1.name: qianru
.1.age: 20
.1.neighbour.name: joe
.1.neighbour.location: opposite to the park
.1.neighbour.property.built in: 2011
.1.neighbour.property.owned: true
.1.neighbour.property.years on market.0: 1996
.1.neighbour.property.years on market.1: 2011
.1.neighbour.property.year short listed:
.1.town: Pittsburgh
.1.state: PA
