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これが私の状況です。GETでサーバーにリクエストし、JSON形式を受け取りました。私はgo langを使用していて、それをbeego WebフレームワークのGo Langに実装しています。

だから私はこのようにそれを実装しました、

func (d *Tom) Get() {
    //passengersFile, err := http.Get("https://www.alphavantage.co/query?function=TIME_SERIES_INTRADAY&symbol=MSFT&interval=1min&apikey=KLMH2VFJ0LCFNOX5")
    resp, err := http.Get("https://www.alphavantage.co/query?function=TIME_SERIES_INTRADAY&symbol=MSFT&interval=1min&apikey=KLMH2VF0LCFNOX5")
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    defer resp.Body.Close()
    //fmt.Printf("%#v\n", resp)
    dec := json.NewDecoder(resp.Body)
    if dec == nil {
        panic("Failed to start decoding JSON data")
    }
    json_map := make(map[string]interface{})
    err = dec.Decode(&json_map)
        for k, v := range json_map {
            if k == "Meta Data"{
                    continue
            }
            fmt.Printf("key[%s] value[%s]\n", k, v)
        }
    if err != nil {
        panic(err)
    }
        d.Data["json"] = &json_map
    d.ServeJSON()
}

着信jsonの形式は次のようになります。

{
  "Meta Data": {
    "1. Information": "Intraday (1min) prices and volumes",
    "2. Symbol": "MSFT",
    "3. Last Refreshed": "2018-05-25 09:31:00",
    "4. Interval": "1min",
    "5. Output Size": "Compact",
    "6. Time Zone": "US/Eastern"
  },
  "Time Series (1min)": {
    "2018-05-24 14:23:00": {
      "1. open": "98.1432",
      "2. high": "98.1661",
      "3. low": "98.1238",
      "4. close": "98.1500",
      "5. volume": "19106"
    },
    "2018-05-24 14:24:00": {
      "1. open": "98.1500",
      "2. high": "98.1700",
      "3. low": "98.1400",
      "4. close": "98.1650",
      "5. volume": "18279"
    },
    "2018-05-24 14:25:00": {
      "1. open": "98.1650",
      "2. high": "98.2000",
      "3. low": "98.1600",
      "4. close": "98.1900",
      "5. volume": "32085"
    }
  }
}

今、私は「時系列(1分)」値を取得し、「1。open」などの「日付時刻」値の各値を取得するためにそれらを繰り返したいと思っています。リクエストした人に返送してください。 どんな助けも大歓迎です!

回答 1 件
  • 実際のJSONオブジェクトは非常に珍しいものであり、構造体に変換する簡単な方法には向いていません。

    デモンストレーションでは、JSONをGo構造体に変換するための優れたユーティリティであるJSONGenを使用します。

    当面の問題については、おそらく2段階のアプローチを使用します。

    まず、ドキュメント全体を解析します(msft.jsonにAPI応答が含まれていると仮定):

    $ cat msft.json | JSONGen
    type _ struct {
        MetaData struct {
            Information   string `json:"1. Information"`
            Interval      string `json:"4. Interval"`
            LastRefreshed string `json:"3. Last Refreshed"`
            OutputSize    string `json:"5. Output Size"`
            Symbol        string `json:"2. Symbol"`
            TimeZone      string `json:"6. Time Zone"`
        } `json:"Meta Data"`
        TimeSeries1min struct {
            _ struct {
                Close  string `json:"4. close"`
                High   string `json:"2. high"`
                ...
    
    

    問題は、datetimeをキーとする要素の繰り返しであり、おそらくリストとしてより適切にモデル化されるでしょう。とにかく、jqを使用して、関連する部分を解析し、別の構造体を生成できます。

    $ cat msft.json | jq '.["Time Series (1min)"]["2018-05-24 15:47:00"]' | JSONGen
    type _ struct {
        Close  string `json:"4. close"`
        High   string `json:"2. high"`
        Low    string `json:"3. low"`
        Open   string `json:"1. open"`
        Volume string `json:"5. volume"`
    }
    
    

    これで、2つの構造体を1つに結合できます。 JSONを解析する完全なプログラムを次に示します 入力。

    package main
    import (
        "encoding/json"
        "fmt"
        "log"
        "os"
    )
    type Item struct {
        Close  string `json:"4. close"`
        High   string `json:"2. high"`
        Low    string `json:"3. low"`
        Open   string `json:"1. open"`
        Volume string `json:"5. volume"`
    }
    type Response struct {
        MetaData struct {
            Information   string `json:"1. Information"`
            Interval      string `json:"4. Interval"`
            LastRefreshed string `json:"3. Last Refreshed"`
            OutputSize    string `json:"5. Output Size"`
            Symbol        string `json:"2. Symbol"`
            TimeZone      string `json:"6. Time Zone"`
        } `json:"Meta Data"`
        TimeSeries1min map[string]Item `json:"Time Series (1min)"`
    }
    
    

    時系列をOHLCアイテムのマップとしてモデル化できます。解析が非常に簡単になりました:

    func main() {
        resp := Response{}
        if err := json.NewDecoder(os.Stdin).Decode(&resp); err != nil {
            log.Fatal(err)
        }
        for k, v := range resp.TimeSeries1min {
            fmt.Printf("%s\t%s\t%s\t%s\t%s\t%s\t%s\n",
                resp.MetaData.Symbol, resp.MetaData.LastRefreshed, k,
                v.Open, v.High, v.Low, v.Close)
        }
    }
    
    

    whileは次のようなものを出力します:

    $ go run main.go < msft.json
    MSFT    2018-05-25 10:53:00 2018-05-25 10:49:00 98.6292 98.6292 98.5700 98.5750
    MSFT    2018-05-25 10:53:00 2018-05-25 10:40:00 98.8700 98.8701 98.7900 98.8300
    MSFT    2018-05-25 10:53:00 2018-05-25 10:22:00 98.6460 98.6500 98.6000 98.6300
    
    

    ...

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