在Scala中读取JSON文件并从中创建地图的更惯用的方法

Question

在下面的代码片段中，我正在读取结构与此类似的JSON文件：

{ "c7254865-87b5-4d34-a7bd-6ba6c9dbab14": "72119c87-7fce-4e17-9770-fcfab04328f5"}
{ "36c18403-1707-48c4-8f19-3b2e705007d4": "72119c87-7fce-4e17-9770-fcfab04328f5"}
{ "34a71a88-ae2d-4304-a1db-01c54fc6e4d8": "72119c87-7fce-4e17-9770-fcfab04328f5"}

每行包含一个键值对，然后应将其添加到Scala中的地图。 这是我用于此目的的Scala代码：

val fs = org.apache.hadoop.fs.FileSystem.get(new Configuration())

def readFile(location: String): mutable.HashMap[String, String] = {
  val path: Path = new Path(location)
  val dataInputStream: FSDataInputStream = fs.open(path)
  val m = new mutable.HashMap[String, String]()
  for (line <- Source.fromInputStream(dataInputStream).getLines) {
    val parsed: Option[Any] = JSON.parseFull(line)
    m ++= parsed.get.asInstanceOf[Map[String, String]]
  }
  m
}

当然，在Scala中肯定有一种更优雅的方法可以做到这一点。 特别是，您应该能够摆脱可变的地图，并直接通过流将线提取到地图中。 你该怎么做？

Answer 1

val r: Map[String, String] = Source.fromInputStream(dataInputStream).getLines
    .map(line => JSON.parseFull(line).get)
    .flatMap { case m: Map[String, String] => m.map { case (k, v) => k -> v } }
    .toMap

请记住， JSON （您的意思是scala.util.parsing.json.JSON ，对吗？）本身在Scala 2.11中被标记为@deprecated

编辑：根据@SergGr和@Dima的建议，这可以进一步简化为

val r: Map[String, String] = Source.fromInputStream(dataInputStream).getLines
    .flatMap(line => JSON.parseFull(line))
    .collect { case m: Map[String, String] => m }
    .flatten.toMap

最后的更正还可以更好地处理意外的JSON（例如，如果传入数组）

Answer 2

val json =scala.io.Source.fromString("""
 { "c7254865-87b5-4d34-a7bd-6ba6c9dbab14": "72119c87-7fce-4e17-9770-fcfab04328f5"}
 { "36c18403-1707-48c4-8f19-3b2e705007d4": "72119c87-7fce-4e17-9770-fcfab04328f5"}
 { "34a71a88-ae2d-4304-a1db-01c54fc6e4d8": "72119c87-7fce-4e17-9770-fcfab04328f5"}
 """)

拆分字符串，然后将Array中的每个条目映射到键和值，然后转换为Map 。 这将返回一个scala.collection.immutable.Map[String,String]

scala> json.map(x => x.split(":")).map(x => x(0) -> x(1)).toMap

res35: scala.collection.immutable.Map[String,String] = Map(
 { "c7254865-87b5-4d34-a7bd-6ba6c9dbab14" -> " "72119c87-7fce-4e17-9770-fcfab04328f5"}",
 { "36c18403-1707-48c4-8f19-3b2e705007d4" -> " "72119c87-7fce-4e17-9770-fcfab04328f5"}",
 { "34a71a88-ae2d-4304-a1db-01c54fc6e4d8" -> " "72119c87-7fce-4e17-9770-fcfab04328f5"}")