如何解决JavaScript：从一种嵌套JSON格式转换为另一种嵌套JSON格式
我正在尝试将AVRO模式转换为ElasticSearch索引模板。两者都是JSON结构，在转换时需要检查一些内容。我尝试使用递归将所有嵌套元素取出，然后将它们与父母配对，但是在深入解析递归的同时写成字典使我不得不问这个问题。
所以基本上我有这个AVRO模式文件：
{
"name": "animal","type": [
"null",{
"type": "record","name": "zooAnimals","fields": [{
"name": "color","type": ["null","string"],"default": null
},{
"name": "skinType",{
"name": "species","type": {
"type": "record","name": "AnimalSpecies","fields": [{
"name": "terrestrial","type": "string"
},{
"name": "aquatic","type": "string"
}
]
}
},{
"name": "behavior","type": [
"null",{
"type": "record","name": "AnimalBehaviors","fields": [{
"name": "sound","default": null
},{
"name": "hunt","default": null
}
]
}
],"default": null
}
]
}
]
}
，我希望将其转换为这种（Elasticsearch索引模板格式）：
{
"properties": {
"color" :{
"type" : "keyword"
},"skinType" :{
"type" : "keyword"
},"species" :{
"properties" : {
"terrestrial" : {
"type" : "keyword"
},"aquatic" : {
"type" : "keyword"
},}
},"behavior" : {
"properties" : {
"sound" : {
"type" : "keyword"
},"hunt" : {
"type" : "keyword"
}
}
}
}
}
重要说明：可以进一步嵌套在AVRO模式上的嵌套，这就是为什么我在考虑递归来解决的原因。同样，type的类型可以是Array或Map，如behavior与species所示，其中行为具有数组，而种类具有地图。
如果您必须看到我做了反复试验，这是我的代码无法帮助我：
const checkDataTypeFromObject = function (obj) {
if (Object.prototype.toString.call(obj) === "[object Array]") {
obj.map(function (item) {
if (Object.prototype.toString.call(item) === "[object Object]") {
// so this is an object that could contain further nested fields
dataType = item;
mappings.properties[item.name] = { "type" : item.type}
if (item.hasOwnProperty("fields")) {
checkDataTypeFromObject(item.fields);
} else if (item.hasOwnProperty("type")) {
checkDataTypeFromObject(item.type);
}
} else if (item === null) {
// discard the nulls,nothing to do here
} else {
// if not dict or null,this is the dataType we are looking for
dataType = item;
}
return item.name
});
解决方法
我不知道您的输入格式也不知道您的输出格式。因此，这可能是不完整的。不过，它可以捕获您的示例案例，并且可以作为您可以在其中添加子句/条件的基线：
const convertField = ({name,type,fields}) =>
Array .isArray (type) && type [0] === 'null' && type [1] === 'string'
? [name,{type: 'keyword'}]
: Array .isArray (type) && type [0] === 'null' && Object (type [1]) === type [1]
? [name,{properties: Object .fromEntries (type [1] .fields .map (convertField))}]
: Object (type) === type
? [name,{properties: Object .fromEntries (type .fields .map (convertField))}]
: // else
[name,{type: 'keyword'}]
const convert = (obj) =>
convertField (obj) [1]
const input = {name: "animal",type: ["null",{type: "record",name: "zooAnimals",fields: [{name: "color","string"],default: null},{name: "skinType",{name: "species",type: {type: "record",name: "AnimalSpecies",fields: [{name: "terrestrial",type: "string"},{name: "aquatic",type: "string"}]}},{name: "behavior",name: "AnimalBehaviors",fields: [{name: "sound",{name: "hunt",default: null}]}],default: null}]}]}
console .log (convert (input)).as-console-wrapper {min-height: 100% !important; top: 0}
辅助函数convertField将输入的一个字段转换为[name,<something>]格式，其中<something>随type属性的结构而变化。在两种情况下，我们使用这些结构的数组作为Object .fromEntries的输入，以创建对象。
主函数convert只是从根上调用convertField的结果中获取第二个属性。如果总体结构总是像本例中那样开始，那将起作用。
请注意，这两个子句（第一个和第四个）的结果是相同的，而其他两个则非常相似。同样，对第一和第二子句的测试也非常接近。因此，可能存在一些合理的方法可以简化此过程。但是，由于匹配测试与匹配输出的排列不太吻合，因此它可能并非微不足道。
您可以轻松地添加其他条件和结果。实际上，我最初是用最后两行写成的：
: type === 'string'
? [name,{type: 'keyword'}]
: // else
[name,{type: 'unknown'}]
可以更好地显示在何处添加其他子句，如果错过了个案，还可以在结果中添加符号（unknown。
我们可以使用归纳推理将其分解。下面的编号点对应代码中的编号注释-
- 如果输入
t为空，则返回一个空对象 - （归纳）
t不为null。如果t.type是一个对象，则transform的每一片叶子加起来成为一个对象 - （归纳）
t不为空，并且t.type不是对象。如果t.fields是一个对象，则将每个叶子transform分配给{ [name]: ... }，并求和成一个 properties 对象 - （归纳）
t不是null且t.type不是对象，并且t.fields不是对象。返回关键字。
const transform = t =>
t === "null"
? {} // <- 1
: isObject(t.type)
? arr(t.type) // <- 2
.map(transform)
.reduce(assign,{})
: isObject(t.fields)
? { propertries: // <- 3
arr(t.fields)
.map(v => ({ [v.name]: transform(v) }))
.reduce(assign,{})
}
: { type: "keyword" } // <- 4
有一些助手可以避免复杂性-
const assign = (t,u) =>
Object.assign(t,u)
const arr = t =>
Array.isArray(t) ? t : [t]
const isObject = t =>
Object(t) === t
只需运行transform-
console.log(transform(input))
展开下面的代码片段，以在浏览器中验证结果-
const assign = (t,u)
const arr = t =>
Array.isArray(t) ? t : [t]
const isObject = t =>
Object(t) === t
const transform = t =>
t === "null"
? {}
: isObject(t.type)
? arr(t.type)
.map(transform)
.reduce(assign,{})
: isObject(t.fields)
? { propertries:
arr(t.fields)
.map(v => ({ [v.name]: transform(v) }))
.reduce(assign,{})
}
: { type: "keyword" }
const input =
{name: "animal",default: null}]}]}
console.log(transform(input))
输出-
{
"propertries": {
"color": {
"type": "keyword"
},"skinType": {
"type": "keyword"
},"species": {
"propertries": {
"terrestrial": {
"type": "keyword"
},"aquatic": {
"type": "keyword"
}
}
},"behavior": {
"propertries": {
"sound": {
"type": "keyword"
},"hunt": {
"type": "keyword"
}
}
}
}
}
nota bene
在步骤2 中，我们可以有一个复杂的type，例如-
{ name: "foo",type: [ "null",{ obj1 },{ obj2 },... ],...
}
在这种情况下，obj1和obj2可能分别transform成为{ properties: ... }对象。使用.reduce(assign,{})意味着obj1的属性将被obj2的属性覆盖-
: isObject(t.type)
? arr(t.type)
.map(transform)
.reduce(assign,{}) // <- cannot simply use `assign`
为解决此问题，我们将步骤2更智能地更改为merge复杂类型-
: isObject(t.type)
? arr(t.type)
.map(transform)
.reduce(merge,{}) // <- define a more sophisticated merge
merge可能类似于-
const merge = (t,u) =>
t.properties && u.properties // <- both
? { properties: Object.assign(t.properties,u.properties) }
: t.properties // <- only t
? { properties: Object.assign(t.properties,u) }
: u.properties // <- only u
? { properties: Object.assign(t,u.properties) }
: Object.assign(t,u) // <- neither
或相同的merge，但使用不同的逻辑方法-
const merge = (t,u) =.
t.properties || u.properties // <- either
? { properties:
Object.assign
( t.properties || t,u.properties || u
)
}
: Object.assign(t,u) // <- neither
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