WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Gson запутался с минутным значением

Я использую gson для преобразования сериализованного сообщения в объект, но у меня проблема с преобразованием одного атрибута в java.sql.Timestamp

Атрибут времени начала в JSON:

{...other_fields, "start_time": "2020-05-27 05:23:43.022610"}

И мой парсер Gson инициализируется таким образом

new GsonBuilder().serializeNulls().setDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.S").create();

Объект анализируется правильно, но время начала имеет разные значения минут и секунд, как и должно быть. Результат времени начала синтаксического анализа: 2020-05-27 05:24:05.61

Что мне не хватает?

Изменить1:

Версия Java: 1.8
Версия Gson: 2.8.2

Редактировать2:

После изменения формата на yyyy-MM-dd HH:mm:ss (пропуская миллисекунды) я получил правильный результат, но без значения миллисекунд. Я могу жить с этим, но было бы неплохо, если бы кто-то все еще мог объяснить эту проблему.

java gson timestamp
27.05.2020

  • Я думаю, что stackoverflow.com/questions/26044881/ может помочь вам понять это. 27.05.2020
  • Ну, с одним S, 022610 видимо интерпретируется как 22610 миллисекунд. Ваше ожидаемое время плюс 22610 миллисекунд равняется полученному результату. 27.05.2020
  • @Maede У этого парня сдвиг часового пояса. Я мог решить это. Моя проблема в том, что минуты, секунды и миллисекунды полностью перепутаны. 27.05.2020
  • @MCEmperor да, похоже, это проблема 27.05.2020

Ответы:


1

GsonBuilder.setDateFormat() использует SimpleDateFormat.

И SimpleDateFormat не поддерживает микросекунды во время разбор. S обозначает миллисекунды, что означает только 3 знака после запятой.

Это можно доказать. В вашем JSON удалите микросекунды и используйте 2020-05-27 05:23:43.022 в качестве ввода.

Выход будет

2020-05-27 05:23:43.022

Timestamp поддерживает микросекунды, и если вы хотите преобразовать 2020-05-27 05:23:43.022610 (с микросекундами) в Timestamp, вам лучше написать пользовательский десериализатор GSON

Изменить: пример десериализатора для метки времени

class TimestampDeserializer implements JsonDeserializer<Timestamp> {

    @Override
    public Timestamp deserialize(JsonElement json, Type typeOfT, JsonDeserializationContext context) throws JsonParseException {
        // Handle null checks or format check, etc.
        return Timestamp.valueOf(json.getAsString());
    }
}

Использование:

Gson gson = new GsonBuilder().serializeNulls().registerTypeAdapter(Timestamp.class, new TimestampDeserializer()).create();
27.05.2020
  • Я пытался использовать его только с 3 цифрами после запятой, и я работал, как вы сказали. Десериализатор временных меток также работает как шарм. Спасибо 27.05.2020
    • Новые материалы
    Как проанализировать работу вашего классификатора?
    Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
    Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
    Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
    Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
    Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
    Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
    Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
    Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
    Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..
    Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
    Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
    ИИ в аэрокосмической отрасли
    Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..
    Для любых предложений по сайту: [email protected]