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jsondecode

Descodificar texto con formato JSON

Descripción

ejemplo

value = jsondecode(txt) analiza texto JSON.

Ejemplos

contraer todo

Muestre la cadena con formato JSON ["one", "two", "three"].

jsondecode('["one", "two", "three"]')
ans = 3x1 cell
    {'one'  }
    {'two'  }
    {'three'}

Argumentos de entrada

contraer todo

Texto con formato JSON, especificado como escalar de cadena o vector de caracteres. Los nombres no válidos en el texto JSON se validan mediante matlab.lang.makeValidName.

Ejemplo: '{"IDs":[116,943,234,38793]}'

Tipos de datos: char

Argumentos de salida

contraer todo

Los datos de MATLAB se devuelven como texto descodificado con formato JSON. value depende de los datos descodificados en txt.

Limitaciones

  • Si descodifica y vuelve a codificar un valor, MATLAB no garantiza que el resultado sea idéntico a la cadena original. En concreto, los nombres de campo en los objetos JSON que no son identificadores de MATLAB válidos podrían ser alterados por la función makeValidName.

Algoritmos

JSON admite menos tipos de datos que MATLAB. jsondecode convierte los tipos de datos JSON a los tipos de datos MATLAB en esta tabla. jsondecode convierte los nombres de campo de objeto JSON a los nombres de campo de estructura de MATLAB.

Tipo de datos JSON

Tipo de datos de MATLAB

nulo, en arreglos numéricos

NaN

nulo, en arreglos no numéricos

Vacío double []

Booleano

Escalar logical

Número

Escalar double

Cadena

Vector de caracteres

Objeto (en JSON, objeto significa un conjunto sin ordenar de pares nombre-valor).

Estructura escalar (los nombres se validan mediante matlab.lang.makeValidName).

Arreglo, cuando los elementos son de tipos de datos distintos

Arreglo de celdas

Arreglo de booleanos

Arreglo de logical

Arreglo de números

Arreglo de double

Arreglo de cadenas

Arreglo de celdas de vectores de caracteres

Arreglo de objetos: mismos nombres de campo

Arreglo de estructura

Arreglo de objetos: nombres de campo distintos

Arreglo de celdas de estructuras escalares

Capacidades ampliadas

Entorno basado en subprocesos
Ejecute código en segundo plano con MATLAB® backgroundPool o acelere código con Parallel Computing Toolbox™ ThreadPool.

Historial de versiones

Introducido en R2016b