本篇是Swift4中Codable的使用系列第二篇，继上一篇文章，我们学习了
Codable协议在json与模型之间编码和解码的基本使用。本篇我们将了解Codable中，如何实现自定义模型转json编码和自定义json转模型解码的过程。
对于自定义模型转json编码和自定义json转模型解码的过程，我们只需要在该类型中重写Codable协议中的编码和解码方法即可：
public protocol Encodable {
public func encode(to encoder: Encoder) throws
}
public protocol Decodable {
public init(from decoder: Decoder) throws
}
public typealias Codable = Decodable & Encodable
我们先定义一个Student模型来进行演示：
struct Student: Codable {
let name: String
let age: Int
let bornIn: String
// 映射规则，用来指定属性和json中key两者间的映射的规则
enum CodingKeys: String, CodingKey {
case name
case age
case bornIn = "born_in"
}
}
重写系统的方法，实现与系统一样的decode和encode效果
在自定义前，我们先来把这两个方法重写成系统默认的实现来了解一下，对于这两个方法，我们要掌握的是container的用法。
init(name: String, age: Int, bornIn: String) {
self.name = name
self.age = age
self.bornIn = bornIn
}
// 重写decoding
init(from decoder: Decoder) throws {
// 通过指定映射规则来创建解码容器，通过该容器获取json中的数据，因此是个常量
let container = try decoder.container(keyedBy: CodingKeys.self)
let name = try container.decode(String.self, forKey: .name)
let age = try container.decode(Int.self, forKey: .age)
let bornIn = try container.decode(String.self, forKey: .bornIn)
self.init(name: name, age: age, bornIn: bornIn)
}
// 重写encoding
func encode(to encoder: Encoder) throws {
// 通过指定映射规则来创建编码码容器，通过往容器里添加内容最后生成json，因此是个变量
var container = encoder.container(keyedBy: CodingKeys.self)
try container.encode(name, forKey: .name)
try container.encode(age, forKey: .age)
try container.encode(bornIn, forKey: .bornIn)
}
对于编码和解码的过程，我们都是创建一个容器，该容器有一个keyedBy的参数，用于指定属性和json中key两者间的映射的规则，因此这次我们传CodingKeys的类型过去，说明我们要使用该规则来映射。对于解码的过程，我们使用该容器来进行解码，指定要值的类型和获取哪一个key的值，同样的，编码的过程中，我们使用该容器来指定要编码的值和该值对应json中的key，他们看起来有点像Dictionary的用法。还是使用上一篇的泛型函数来进行encode和decode：
func encode<T>(of model: T) throws where T: Codable {
let encoder = JSONEncoder()
encoder.outputFormatting = .prettyPrinted
let encodedData = try encoder.encode(model)
print(String(data: encodedData, encoding: .utf8)!)
}
func decode<T>(of jsonString: String, type: T.Type) throws -> T where T: Codable {
let data = jsonString.data(using: .utf8)!
let decoder = JSONDecoder()
let model = try decoder.decode(T.self, from: data)
return model
}
现在我们来验证我们重写写的是否正确：
let res = """
{
"name": "Jone",
"age": 17,
"born_in": "China"
}
"""
let stu = try! decode(of: res, type: Student.self)
dump(stu)
try! encode(of: stu)
//▿ __lldb_expr_1.Student
// - name: "Jone"
// - age: 17
// - bornIn: "China"
//{
// "name" : "Jone",
// "age" : 17,
// "born_in" : "China"
//}
打印的结果是正确的，现在我们重写的方法实现了和原生的一样效果。
使用struct来遵守CodingKey来指定映射规则
接着我们倒回去看我们定义的模型，模型中定义的CodingKeys映射规则是用enum来遵守CodingKey协议实现的，其实我们还可以把CodingKeys的类型定义一个struct来实现CodingKey协议：
// 映射规则，用来指定属性和json中key两者间的映射的规则
// enum CodingKeys: String, CodingKey {
// case name
// case age
// case bornIn = "born_in"
// }
// 映射规则，用来指定属性和json中key两者间的映射的规则
struct CodingKeys: CodingKey {
var stringValue: String //key
var intValue: Int? { return nil }
init?(intValue: Int) { return nil }
// 在decode过程中，这里传入的stringValue就是json中对应的key，然后获取该key的值
// 在encode过程中，这里传入的stringValue就是生成的json中对应的key，然后设置key的值
init?(stringValue: String) {
self.stringValue = stringValue
}
// 相当于enum中的case
static let name = CodingKeys(stringValue: "name")!
static let age = CodingKeys(stringValue: "age")!
static let bornIn = CodingKeys(stringValue: "born_in")!
}
使用结构体来遵守该协议需要实现该协议的内容，这里因为我们的json中的key是String类型，所以用不到intValue，因此返回nil即可。重新运行，结果仍然是正确的。不过需要注意的是，如果 不是 使用enum来遵守CodingKey协议的话，例如用struct，我们 必须 重写Codable协议里的编码和解码方法，否者就会报错：
cannot automatically synthesize 'Decodable' because 'CodingKeys' is not an enum
cannot automatically synthesize 'Encodable' because 'CodingKeys' is not an enum
因此，使用struct来遵守CodingKey，比用enum工程量大。那为什么还要提出这种用法？因为在某些特定的情况下它还是有出场的机会，使用struct来指定映射规则更灵活，到在第三篇中的一个例子就会讲到使用的场景，这里先明白它的工作方式。
自定义Encoding
在自定义encode中，我们需要注意的点是对时间格式处理，Optional值处理以及数组处理。
时间格式处理
上一篇文章也提及过关于对时间格式的处理，这里我们有两个方法对时间格式进行自定义encode。
方法一：在encode方法中处理
struct Student: Codable {
let registerTime: Date
enum CodingKeys: String, CodingKey {
case registerTime = "register_time"
}
func encode(to encoder: Encoder) throws {
var container = encoder.container(keyedBy: CodingKeys.self)
let formatter = DateFormatter()
formatter.dateFormat = "MMM-dd-yyyy HH:mm:ssZ"
let stringDate = formatter.string(from: registerTime)
try container.encode(stringDate, forKey: .registerTime)
}
}
方法二: 对泛型函数中对JSONEncoder对象的dateEncodingStrategy属性进行设置
encoder.dateEncodingStrategy = .custom { (date, encoder) in
let formatter = DateFormatter()
formatter.dateFormat = "MMM-dd-yyyy HH:mm:ssZ"
let stringDate = formatter.string(from: date)
var container = encoder.singleValueContainer()
try container.encode(stringDate)
}
这里创建的容器是一个singleValueContainer，因为这里不像encode方法中那样需要往容器里一直添加值，所以使用一个单值容器就可以了。
try! encode(of: Student(registerTime: Date()))
//{
// "register_time" : "Nov-13-2017 20:12:57+0800"
//}
Optional值处理
如果模型中有属性是可选值，并且为nil，当我进行encode时该值是不会以null的形式写入json中：
struct Student: Codable {
var scores: [Int]?
}
try! encode(of: Student())
//{
//
//}
因为系统对encode的实现其实不是像我们上面所以写的那样用container调用encode方法，而是调用encodeIfPresent这个方法，该方法对nil则不进行encode。我们可以强制将friends写入json中：
struct Student: Codable {
var scores: [Int]?
enum CodingKeys: String, CodingKey {
case scores
}
func encode(to encoder: Encoder) throws {
var container = encoder.container(keyedBy: CodingKeys.self)
try container.encode(scores, forKey: .scores)
}
}
try! encode(of: Student())
//{
// "scores" : null
//}
数组处理
有时候，我们想对一个数组类型的属性进行处理后再进行encode，或许你会想，使用一个compute property处理就可以了，但是你只是想将处理后的数组进行encode，原来的数组则不需要，于是你自定义encode来实现，然后！你突然就不想多写一个compute property，只想在encode方法里进行处理，于是我们可以使用container的nestedUnkeyedContainer(forKey:)方法创建一个UnkeyedEncdingContainer（顾名思义，数组是没有key的）来对于数组进行处理就可以了。
struct Student: Codable {
let scores: [Int] = [66, 77, 88]
enum CodingKeys: String, CodingKey {
case scores
}
func encode(to encoder: Encoder) throws {
var container = encoder.container(keyedBy: CodingKeys.self)
// 创建一个对数组处理用的容器 (UnkeyedEncdingContainer)
var unkeyedContainer = container.nestedUnkeyedContainer(forKey: .scores)
try scores.forEach {
try unkeyedContainer.encode("\($0)分")
}
}
}
try! encode(of: Student())
//{
// "scores" : [
// "66分",
// "77分",
// "88分"
// ]
//}
自定义Decoding
对于自定义decode操作上与自定义encode类似，需要说明的点同样也是时间格式处理，数组处理，但Optional值就不用理会了。
时间格式处理
当我们尝试写出一下自定义decode代码时就会抛出一个错误：
struct Student: Codable {
let registerTime: Date
enum CodingKeys: String, CodingKey {
case registerTime = "register_time"
}
init(registerTime: Date) {
self.registerTime = registerTime
}
init(from decoder: Decoder) throws {
let container = try decoder.container(keyedBy: CodingKeys.self)
let registerTime = try container.decode(Date.self, forKey: .registerTime)
self.init(registerTime: registerTime)
}
}
let res = """
{
"register_time": "2017-11-13 22:30:15 +0800"
}
"""
let stu = try! decode(of: res, type: Student.self) ❌
// error: Expected to decode Double but found a string/data instead.
因为我们这里时间的格式不是一个浮点数，而是有一定格式化的字符串，因此我们要进行对应的格式匹配，操作也是和自定义encode中的类似，修改init(from decoder: Decoder方法:
init(from decoder: Decoder) throws {
let container = try decoder.container(keyedBy: CodingKeys.self)
let dateString = try container.decode(Date.self, forKey: .registerTime)
let formaater = DateFormatter()
formaater.dateFormat = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss z"
let registerTime = formaater.date(from: dateString)!
self.init(registerTime: registerTime)
}
或者我们可以在JSONDecoder对象对dateDncodingStrategy属性使用custom来修改：
decoder.dateDecodingStrategy = .custom{ (decoder) -> Date in
let container = try decoder.singleValueContainer()
let dateString = try container.decode(String.self)
let formatter = DateFormatter()
formatter.dateFormat = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss Z"
return formatter.date(from: dateString)!
}
数组处理
当我们获取这样的数据：
let res = """
{
"gross_score": 120,
"scores": [
0.65,
0.75,
0.85
]
}
"""
gross_score代表该科目的总分数，scores里装的是分数占总分数的比例，我们需要将它们转换成实际的分数再进行初始化。对于数组的处理，我们和自定义encoding时所用的容器都是UnkeyedContainer，通过container的nestedUnkeyedContainer(forKey: )方法创建一个UnkeyedDecodingContainer，然后从这个unkeyedContainer中不断取出值来decode，并指定其类型。
struct Student: Codable {
let grossScore: Int
let scores: [Float]
enum CodingKeys: String, CodingKey {
case grossScore = "gross_score"
case scores
}
init(grossScore: Int, scores: [Float]) {
self.grossScore = grossScore
self.scores = scores
}
init(from decoder: Decoder) throws {
let container = try decoder.container(keyedBy: CodingKeys.self)
let grossScore = try container.decode(Int.self, forKey: .grossScore)
var scores = [Float]()
// 处理数组时所使用的容器(UnkeyedDecodingContainer)
var unkeyedContainer = try container.nestedUnkeyedContainer(forKey: .scores)
// isAtEnd:A Boolean value indicating whether there are no more elements left to be decoded in the container.
while !unkeyedContainer.isAtEnd {
let proportion = try unkeyedContainer.decode(Float.self)
let score = proportion * Float(grossScore)
scores.append(score)
}
self.init(grossScore: grossScore, scores: scores)
}
}
扁平化JSON的编码和解码
现在我们已经熟悉了自定义encoding和decoding的过程了，也知道对数组处理要是container创建的nestedUnkeyedContainer(forKey: )创建的unkeyedContainer来处理。现在我们来看一个场景，假设我们有这样一组含嵌套结构的数据：
let res = """
{
"name": "Jone",
"age": 17,
"born_in": "China",
"meta": {
"gross_score": 120,
"scores": [
0.65,
0.75,
0.85
]
}
}
"""
而我们定义的模型的结构却是扁平的：
struct Student {
let name: String
let age: Int
let bornIn: String
let grossScore: Int
let scores: [Float]
}
对于这类场景，我们可以使用container的nestedContainer(keyedBy:, forKey: )方法创建的KeyedContainer处理，同样是处理内嵌类型的容器，既然有处理像数组这样unkey的内嵌类型的容器，自然也有处理像字典这样有key的内嵌类型的容器，在encoding中是KeyedEncodingContainer类型，而在decoding中当然是KeyedDecodingContainer类型，因为encoding和decoding中它们是相似的：
struct Student: Codable {
let name: String
let age: Int
let bornIn: String
let grossScore: Int
let scores: [Float]
enum CodingKeys: String, CodingKey {
case name
case age
case bornIn = "born_in"
case meta
}
// 这里要指定嵌套的数据中的映射规则
enum MetaCodingKeys: String, CodingKey {
case grossScore = "gross_score"
case scores
}
init(name: String, age: Int, bornIn: String, grossScore: Int, scores: [Float]) {
self.name = name
self.age = age
self.bornIn = bornIn
self.grossScore = grossScore
self.scores = scores
}
init(from decoder: Decoder) throws {
let container = try decoder.container(keyedBy: CodingKeys.self)
let name = try container.decode(String.self, forKey: .name)
let age = try container.decode(Int.self, forKey: .age)
let bornIn = try container.decode(String.self, forKey: .bornIn)
// 创建一个对字典处理用的容器 (KeyedDecodingContainer)，并指定json中key和属性名的规则
let keyedContainer = try container.nestedContainer(keyedBy: MetaCodingKeys.self, forKey: .meta)
let grossScore = try keyedContainer.decode(Int.self, forKey: .grossScore)
var unkeyedContainer = try keyedContainer.nestedUnkeyedContainer(forKey: .scores)
var scores = [Float]()
while !unkeyedContainer.isAtEnd {
let proportion = try unkeyedContainer.decode(Float.self)
let score = proportion * Float(grossScore)
scores.append(score)
}
self.init(name: name, age: age, bornIn: bornIn, grossScore: grossScore, scores: scores)
}
func encode(to encoder: Encoder) throws {
var container = encoder.container(keyedBy: CodingKeys.self)
try container.encode(name, forKey: .name)
try container.encode(age, forKey: .age)
try container.encode(bornIn, forKey: .bornIn)
// 创建一个对字典处理用的容器 (KeyedEncodingContainer)，并指定json中key和属性名的规则
var keyedContainer = container.nestedContainer(keyedBy: MetaCodingKeys.self, forKey: .meta)
try keyedContainer.encode(grossScore, forKey: .grossScore)
var unkeyedContainer = keyedContainer.nestedUnkeyedContainer(forKey: .scores)
try scores.forEach {
try unkeyedContainer.encode("\($0)分")
}
}
}
然后我们验证一下:
let stu = try! decode(of: res, type: Student.self)
dump(stu)
try! encode(of: stu)
//▿ __lldb_expr_82.Student
// - name: "Jone"
// - age: 17
// - bornIn: "China"
// - grossScore: 120
// ▿ scores: 3 elements
// - 78.0
// - 90.0
// - 102.0
//
//{
// "age" : 17,
// "meta" : {
// "gross_score" : 120,
// "scores" : [
// "78.0分",
// "90.0分",
// "102.0分"
// ]
// },
// "born_in" : "China",
// "name" : "Jone"
//}
现在我们实现了嵌套结构的json和扁平模型之间的转换了。
至此我们学会了如何自定义encoding和decoding，其中的关键在与掌握
container的使用，根据不同情况使用不同的container，实际情况千差万别，可是套路总是类似，我们见招拆招就好了。
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