go解析Prometheus的資料

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訪問一個api, 返回如下資料：

{"status":"success","data":{"resultType":"matrix","result":[{"metric":{},"values":[[1473820558.361,"28765"],[1473820573.361,"28768"],[1473820588.361,"28772"],[1473820603.361,"28776"],[1473820618.361,"28780"],[1473820633.361,"28783"],[1473820648.361,"28786"],[1473820663.361,"28790"],[1473820678.361,"28793"],[1473820693.361,"28796"],[1473820708.361,"28799"],[1473820723.361,"28802"],[1473820738.361,"28806"],[1473820753.361,"28809"],[1473820768.361,"28817"],[1473820783.361,"28829"],[1473820798.361,"28832"],[1473820813.361,"28858"],[1473820828.361,"28862"],[1473820843.361,"28867"],[1473820858.361,"28873"]]}]}}

js, err := simplejson.NewJson(body)

    if err != nil {

        panic(err.Error())

    }

    //解析數組

    arr, _ := js.Get("data").Get("result").GetIndex(0).Get("values").Array()

    length := len(arr)

    for i := 0; i < length; i++ {

        x:= *js.Get("data").Get("result").GetIndex(0).Get("values").GetIndex(i).GetIndex(0))

        //fmt.Println(*js.Get("data").Get("result").GetIndex(0).Get("values").GetIndex(i).GetIndex(1))

    }

訪問一個api, 返回如下資料：

{  "data": {    "trend": {      "fields": [        "min_time",        "last_px",        "avg_px",        "business_amount"      ],      "600570.SS": [        [          201501090930,          54.98,          54.98,          28327        ],        [          201501090931,          54.63,          54.829486,          49700        ]      ]    }  }}

需要解析 600570.SS 後的json資料，用了 simplejson包

js, err := simplejson.NewJson([]byte(str))check(err)arr, _ := js.Get("data").Get("trend").Get("600570.ss").Array()

可是對返回的arr資料，用了18般武藝都解析不了。 arr類型理論是一個interface{}類型，但是裡面又包含了四組資料，對於這類json資料，網上文檔都沒有解析的方法。 反覆嘗試後，用reflect.type 測試了下，發現系統把arr 認定為［］interface 類型，於是類型斷言後，遍曆。 這回可以把裡面資料分拆開了，系統又把裡面的資料判斷為 json.Number資料類型。 然後就沒有然後了.... 經過這一番摸索，對於空介面、類型斷言，json包內部的一些設定有了更深的理解：空介面就是因為它靈活，所以在使用時要經過一系列的判斷。

上代碼：

package mainimport (    "encoding/json"    "fmt"    "github.com/bitly/go-simplejson"    "io/ioutil"    "net/http"    //"reflect"    "regexp"    "strconv"    "strings")//const blkSize int = 10000type trend struct {    date    int64    last_px float32 //最新價    avg_px  float32 //平均價    volumn  float32 //成交量}var (    lines   []string    blksLen []int    isGB    bool)func check(err error) {    if err != nil {        panic(err.Error())    }}func Get(url string) ([]byte, error) {    defer func() {        if err := recover(); err != nil {            fmt.Println(err)        }    }()    resp, err := http.Get(url)    check(err)    //Println(resp.StatusCode)    if resp.StatusCode != 200 {        panic("FUCK")    }    return ioutil.ReadAll(resp.Body)}func strip(src string) string {    src = strings.ToLower(src)    re, _ := regexp.Compile(`<!doctype.*?>`)    src = re.ReplaceAllString(src, "")    re, _ = regexp.Compile(`<!--.*?-->`)    src = re.ReplaceAllString(src, "")    re, _ = regexp.Compile(`<script[\S\s]+?</script>`)    src = re.ReplaceAllString(src, "")    re, _ = regexp.Compile(`<style[\S\s]+?</style>`)    src = re.ReplaceAllString(src, "")    re, _ = regexp.Compile(`<.*?>`)    src = re.ReplaceAllString(src, "")    re, _ = regexp.Compile(`&.{1,5};|&#.{1,5};`)    src = re.ReplaceAllString(src, "")    src = strings.Replace(src, "\r\n", "\n", -1)    src = strings.Replace(src, "\r", "\n", -1)    return src}func Do(url string) string {    body, err := Get(url)    check(err)    plainText := strip(string(body))    return plainText}func main() {    str := Do("http://xxx:8081/quote/v1/trend?prod_code=600570.SS&fields=last_px,business_amount,avg_px")    js, err := simplejson.NewJson([]byte(str))    check(err)    arr, _ := js.Get("data").Get("trend").Get("600570.ss").Array()    t := len(arr)    stockdata := trend{}    trends := make([]trend, 0, t)    for _, v := range arr {        //就在這裡i進行類型判斷        value, _ := v.([]interface{})        for k, u := range value {            x, _ := u.(json.Number) //類型斷言            y, _ := strconv.ParseFloat(string(x), 64) //將字元型號轉化為float64            //v := reflect.ValueOf(k)            //fmt.Println("type:", v.Type())            switch k {            case 0:                stockdata.date = int64(y)            case 1:                stockdata.last_px = float32(y)            case 2:                stockdata.volumn = float32(y)            case 3:                stockdata.avg_px = float32(y)            default:                fmt.Println("結構體中不存在此元素")            }        }        trends = append(trends, stockdata)    }    fmt.Println(trends)}