基础
如果你的 JSON 数据结构和你使用的 Model 对象结构一致的话，那么解析过程将会非常简单。
下面是一个 JSON 格式的啤酒说明：
{
"name": "Endeavor",
"abv": 8.9,
"brewery": "Saint Arnold",
"style": "ipa"
}
对应的 Swift 数据结构如下：
enum BeerStyle : String {
case ipa
case stout
case kolsch
// ...
}
struct Beer {
let name: String
let brewery: String
let style: BeerStyle
}
为了将 JSON 字符串转化为 Beer 类型的实例，我们需要将 Beer 类型标记为 Codable。
Codable 实际上是 Encodable & Decodable 两个协议的组合类型，所以如果你只需要单向转换的话，你可以只选用其中一个。该功能也是 Swift 4 中引入的最重要新特性之一。
Codable 带有默认实现，所以在大多数情形下，你可以直接使用该默认实现进行数据转换。
enum BeerStyle : String, Codable {
// ...
}
struct Beer : Codable {
// ...
}
下面只需要创建一个解码器：
let jsonData = jsonString.data(encoding: .utf8)!
let decoder = JSONDecoder()
let beer = try! decoder.decode(Beer.self, for: jsonData)
这样我们就将 JSON 数据成功解析为了 Beer 实例对象。因为 JSON 数据的 Key 与 Beer 中的属性名一致，所以这里不需要进行自定义操作。
需要注意的是，这里直接使用了 try! 操作。因为这里只是简单示例，所以在真实程序中你应该对错误进行捕获并作出对应的处理。
但是，现实中不可能一直都是完美情形，很大几率存在 Key 值与属性名不匹配的情形。
自定义键值名
通常情形下，API 接口设计时会采用 snake-case 的命名风格，但是这与 Swift 中的编程风格有着明显的差异。
为了实现自定义解析，我们需要先去看下 Codable 的默认实现机制。
默认情形下 Keys 是由编译器自动生成的枚举类型。该枚举遵守 CodingKey 协议并建立了属性和编码后格式之间的关系。
为了解决上面的风格差异需要对其进行自定义，实现代码：
struct Beer : Codable {
// ...
enum CodingKeys : String, CodingKey {
case name
case abv = "alcohol_by_volume"
case brewery = "brewery_name"
case style
}
}
现在我们将 Beer 实例转化为 JSON ，看看自定义之后的 JSON 数据格式：
let encoder = JSONEncoder()
let data = try! encoder.encode(beer)
print(String(data: data, encoding: .utf8)!)
输出如下：
{"style":"ipa","name":"Endeavor","alcohol_by_volume":8.8999996185302734,"brewery_name":"Saint Arnold"}
上面的输出格式对阅读起来并不是太友好。不过我们可以设置 JSONEncoder 的 outputFormatting 属性来定义输出格式。
默认 outputFormatting 属性值为 .compact，输出效果如上。如果将其改为 .prettyPrinted 后就能获得更好的阅读体检。
encoder.outputFormatting = .prettyPrinted
{
"style" : "ipa",
"name" : "Endeavor",
"alcohol_by_volume" : 8.8999996185302734,
"brewery_name" : "Saint Arnold"
}
JSONEncoder 和 JSONDecoder 其实还有很多选项可以自定义设置。其中有一个常用的需求就是自定义时间格式的解析。
时间格式处理
JSON 没有数据类型表示日期格式，因此需要客户端和服务端对序列化进行约定。通常情形下都会使用 ISO 8601 日期格式并序列化为字符串。
提示：nsdateformatter.com 是一个非常有用的网站，你可以查看各种日期格式的字符串表示，包括 ISO 8601。
其他格式可能是参考日期起的总秒（或毫秒）数，并将其序列化为 JSON 格式中的数字类型。
之前，我们必须自己处理这个问题。在数据结构中使用属性接收该字符串格式日期，然后使用 DateFormatter 将该属性转化为日期，反之亦然。
不过 JSONEncoder 和 JSONDecoder 自带了该功能。默认情况下，它们使用 .deferToDate 处理日期，如下：
struct Foo : Encodable {
let date: Date
}
let foo = Foo(date: Date())
try! encoder.encode(foo)
{
"date" : 519751611.12542897
}
当然，我们也可以选用 .iso8601 格式：
encoder.dateEncodingStrategy = .iso8601
{
"date" : "2017-06-21T15:29:32Z"
}
其他日期编码格式选择如下：
.formatted(DateFormatter) - 当你的日期字符串是非标准格式时使用。需要提供你自己的日期格式化器实例。
.custom((Date, Encoder) throws -> Void ) - 当你需要真正意义上的自定义时，使用一个闭包进行实现。
.millisecondsSince1970、 .secondsSince1970 - 这在 API 设计中不是很常见。 由于时区信息完全不在编码表示中，所以不建议使用这样的格式，这使得人们更容易做出错误的假设。
对日期进行 Decoding 时基本上是相同的选项，但是 .custom 形式是 .custom((Decoder) throws -> Date )，所以我们给了一个解码器并将任意类型转换为日期格式。
浮点类型处理
浮点是 JSON 与 Swift 另一个存在不匹配情形的类型。如果服务器返回的事无效的 "NaN" 字符串会发生什么？无穷大或者无穷大？这些不会映射到 Swift 中的任何特定值。
默认的实现是 .throw，这意味着如果上述数值出现的话就会引发错误，不过对此我们可以自定义映射。
{
"a": "NaN",
"b": "+Infinity",
"c": "-Infinity"
}
struct Numbers {
let a: Float
let b: Float
let c: Float
}
decoder.nonConformingFloatDecodingStrategy =
.convertFromString(
positiveInfinity: "+Infinity",
negativeInfinity: "-Infinity",
nan: "NaN")
let numbers = try! decoder.decode(Numbers.elf, from: jsonData)
dump(numbers)
上述处理后：
__lldb_expr_71.Numbers
- a: inf
- b: -inf
- c: nan
当然，我们也可以使用 JSONEncoder 的 nonConformingFloatEncodingStrategy 进行反向操作。
虽然大多数情形下上述处理不太可能出现，但是以防万一也不给过。
Data 处理
有时候服务端 API 返回的数据是 base64 编码过的字符串。
对此，我们可以在 JSONEncoder 使用以下策略：
.base64
.custom((Data, Encoder) throws -> Void)
反之，编码时可以使用：
.base64
.custom((Decoder) throws -> Data)
显然，.base64 时最常见的选项，但如果需要自定义的话可以采用 block 方式。
Wrapper Keys
通常 API 会对数据进行封装，这样顶级的 JSON 实体 始终是一个对象。
例如：
{
"beers": [ {...} ]
}
在 Swift 中我们可以进行对应处理：
struct BeerList : Codable {
let beers: [Beer]
}
因为键值与属性名一致，所有上面代码已经足够了。
Root Level Arrays
如果 API 作为根元素返回数组，对应解析如下所示：
let decoder = JSONDecoder()
let beers = try decoder.decode([Beer].self, from: data)
需要注意的是，我们在这里使用 Array 作为类型。只要 T 可解码，Array 就可解码。
Dealing with Object Wrapping Keys
另一个常见的场景是，返回的数组对象里的每一个元素都被包装为字典类型对象。
[
{
"beer" : {
"id": "uuid12459078214",
"name": "Endeavor",
"abv": 8.9,
"brewery": "Saint Arnold",
"style": "ipa"
}
}
]
你可以使用上面的方法来捕获此 Key 值，但最简单的方式就是认识到该结构的可编码的实现形式。
如下：
[[String:Beer]]
或者更易于阅读的形式：
Array
与上面的 Array 类似，如果 K 和 T 是可解码 Dictionary就能解码。
let decoder = JSONDecoder()
let beers = try decoder.decode([[String:Beer]].self, from: data)
dump(beers)
1 element
? 1 key/value pair
? (2 elements)
- key: "beer"
? value: __lldb_expr_37.Beer
- name: "Endeavor"
- brewery: "Saint Arnold"
- abv: 8.89999962
- style: __lldb_expr_37.BeerStyle.ipa
更复杂的嵌套
有时候 API 的响应数据并不是那么简单。顶层元素不一定只是一个对象，而且通常情况下是多个字典结构。
例如：
{
"meta": {
"page": 1,
"total_pages": 4,
"per_page": 10,
"total_records": 38
},
"breweries": [
{
"id": 1234,
"name": "Saint Arnold"
},
{
"id": 52892,
"name": "Buffalo Bayou"
}
]
}
在 Swift 中我们可以进行对应的嵌套定义处理：
struct PagedBreweries : Codable {
struct Meta : Codable {
let page: Int
let totalPages: Int
let perPage: Int
let totalRecords: Int
enum CodingKeys : String, CodingKey {
case page
case totalPages = "total_pages"
case perPage = "per_page"
case totalRecords = "total_records"
}
}
struct Brewery : Codable {
let id: Int
let name: String
}
let meta: Meta
let breweries: [Brewery]
}
该方法的最大优点就是对同一类型的对象做出不同的响应（可能在这种情况下，“brewery” 列表响应中只需要 id 和 name 属性，但是如果查看详细内容的话则需要更多属性内容）。因为该情形下 Brewery 类型是嵌套的，我们依旧可以在其他地方进行不同的 Brewery 类型实现。
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