MapStruct递归数据序列化技巧解析
欢迎各位小伙伴来到golang学习网,相聚于此都是缘哈哈哈!今天我给大家带来《MapStruct处理递归数据序列化技巧》,这篇文章主要讲到等等知识,如果你对文章相关的知识非常感兴趣或者正在自学,都可以关注我,我会持续更新相关文章!当然,有什么建议也欢迎在评论留言提出!一起学习!
本文将介绍如何使用 MapStruct 处理 Java 中包含递归结构的数据序列化,例如树形结构。我们将以一个 Tree 类及其包含的 Leaf 类为例,演示如何使用 MapStruct 将其转换为对应的 TreeResponse 和 LeafResponse 类。
首先,我们来看一下需要转换的实体类和目标响应类:
@Builder @Getter @AllArgsConstructor @FieldDefaults(level = PUBLIC) public class Tree { String name; List<Leaf> leafs; } @Builder @Getter @AllArgsConstructor @FieldDefaults(level = PUBLIC) public class Leaf { String name; List<Leaf> children; } @Getter @Setter @FieldDefaults(level = PUBLIC) public class TreeResponse { String name; List<LeafResponse> leafs; } @Getter @Setter @FieldDefaults(level = PUBLIC) public class LeafResponse { String name; List<LeafResponse> children; }
可以看到,Leaf 类包含一个 children 列表,该列表也是 Leaf 类型的,这就构成了一个递归结构。
为了使用 MapStruct 进行转换,我们需要定义两个 Mapper 接口:TreeMapper 和 LeafMapperSecond。
@Mapper public interface TreeMapper { @Mapping(target = "name", source = "entity.name") TreeResponse map(Tree entity); } @Mapper public interface LeafMapperSecond { LeafResponse map(Leaf entity); List<LeafResponse> map(List<Leaf> entity); }
TreeMapper 负责将 Tree 对象转换为 TreeResponse 对象。LeafMapperSecond 负责将 Leaf 对象转换为 LeafResponse 对象,并且提供了一个用于转换 List
关键点在于定义了两个 Mapper 接口,并且在 LeafMapperSecond 中定义了 List 转换方法。 MapStruct 会自动处理 List 的递归转换,无需手动编写复杂的递归逻辑。
现在,我们可以编写一个测试用例来验证转换是否正确:
private TreeMapper treeMapper = Mappers.getMapper(TreeMapper.class); private LeafMapperSecond leafMapper = Mappers.getMapper(LeafMapperSecond.class); @Test public void test() { List<Leaf> leafs = new ArrayList<>(); leafs.add(Leaf.builder().name("Leaf 1").build()); leafs.add( Leaf.builder() .name("Leaf 2") .children( Arrays.asList( Leaf.builder() .name("Leaf Children 1") .children( Arrays.asList( Leaf.builder() .name("Leaf Children 1.1") .build(), Leaf.builder() .name("Leaf Children 1.2") .build())) .build(), Leaf.builder().name("Leaf Children 2").build())) .build()); Tree tree = Tree.builder().name("tree name").leafs(leafs).build(); TreeResponse treeResponse = treeMapper.map(tree); assertEquals(treeResponse.name, "tree name"); assertEquals(treeResponse.leafs.size(), 2); LeafResponse leafWithChildren = treeResponse.leafs.stream() .filter(l -> l.name.equals("Leaf 2")) .findFirst() .orElse(null); assertNotNull(leafWithChildren); assertEquals(leafWithChildren.getChildren().size(), 2); LeafResponse leafWithSubChildren = leafWithChildren.children.stream() .filter(l -> l.name.equals("Leaf Children 1")) .findFirst() .orElse(null); assertNotNull(leafWithSubChildren); assertEquals(leafWithChildren.getChildren().size(), 2); }
在这个测试用例中,我们创建了一个包含嵌套 Leaf 对象的 Tree 对象,然后使用 TreeMapper 将其转换为 TreeResponse 对象。最后,我们断言转换后的 TreeResponse 对象中的数据是否与预期一致。
注意事项:
- 确保 MapStruct 的依赖已正确添加到项目中。
- 使用 @Mapper 注解标记 Mapper 接口。
- 对于递归结构,需要定义多个 Mapper 接口,并提供 List 转换方法。
- MapStruct 会自动处理 List 的递归转换,无需手动编写复杂的递归逻辑。
- 如果需要自定义映射逻辑,可以使用 @Mapping 注解。
总结:
通过使用 MapStruct,我们可以轻松地处理包含递归结构的数据序列化。 这种方法简洁、高效,并且易于维护。它避免了手动编写复杂的递归逻辑,提高了开发效率。 这种方法特别适用于 API 开发,可以将复杂的内部数据结构转换为清晰的 JSON 响应。
以上就是《MapStruct递归数据序列化技巧解析》的详细内容,更多关于的资料请关注golang学习网公众号!

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