Java中常用的JSON库有很多，比如Gson、Jackson、Fastjson等。
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Gson
Gson是Google开发的一个Java库，用于将Java对象转换为JSON格式，或将JSON格式转换为Java对象。它具有简单易用、高效快速、可扩展性强等特点，被广泛应用于Android开发中。
使用方式：
在Maven项目中，可以在pom.xml文件中添加以下依赖：
<dependency>
<groupId>com.google.code.gson</groupId>
<artifactId>gson</artifactId>
<version>2.8.6</version>
</dependency>
在Gradle项目中，可以在build.gradle文件中添加以下依赖：
implementation 'com.google.code.gson:gson:2.8.6'
1.将Java对象转换为JSON格式：
Copy codeGson gson = new Gson();
String json = gson.toJson(obj);
2.将JSON格式转换为Java对象：
Copy codeGson gson = new Gson();
Object obj = gson.fromJson(json, Object.class);
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Jackson
Jackson是一个高效的JSON处理库，由FasterXML开发，支持JSON、XML、YAML等多种数据格式。它具有高性能、灵活性强、可扩展性好等特点，被广泛应用于Java开发中。
使用方式：
在Maven项目中，可以在pom.xml文件中添加以下依赖：
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
<artifactId>jackson-databind</artifactId>
<version>2.12.3</version>
</dependency>
在Gradle项目中，可以在build.gradle文件中添加以下依赖：
implementation 'com.fasterxml.jackson.core:jackson-databind:2.12.3'
1.将Java对象转换为JSON格式：
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
String json = mapper.writeValueAsString(obj);
2.将JSON格式转换为Java对象：
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
Object obj = mapper.readValue(json, Object.class);
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Fastjson
Fastjson是阿里巴巴开发的一个高性能的JSON处理库，支持JSON格式的序列化和反序列化，具有速度快、功能强大、易于使用等特点，被广泛应用于Java开发中。
使用方式：
在Maven项目中，可以在pom.xml文件中添加以下依赖：
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>fastjson</artifactId>
<version>1.2.76</version>
</dependency>
在Gradle项目中，可以在build.gradle文件中添加以下依赖：
implementation 'com.alibaba:fastjson:1.2.76'
1.将Java对象转换为JSON格式：
String json = JSON.toJSONString(obj);
2.将JSON格式转换为Java对象：
Object obj = JSON.parseObject(json, Object.class);
总结：
Gson、Jackson、Fastjson都是Java中常用的JSON解析库，它们各有优缺点。
Gson的优点：
简单易用，API简洁明了。支持将JSON字符串转换为Java对象，也支持将Java对象转换为JSON字符串。支持泛型。支持自定义序列化和反序列化规则。
Gson的缺点：
性能较差，相比其他两个库，解析速度较慢。不支持JSONPath。
Jackson的优点：
性能较好，解析速度快。支持JSONPath。支持自定义序列化和反序列化规则。支持流式API，可以处理大型JSON数据。
Jackson的缺点：
API相对复杂，学习成本较高。对于一些特殊的JSON格式，需要进行额外的配置。
Fastjson的优点：
性能较好，解析速度快。支持JSONPath。支持自定义序列化和反序列化规则。支持流式API，可以处理大型JSON数据。
Fastjson的缺点：
安全性问题，存在反序列化漏洞。API相对复杂，学习成本较高。不支持泛型。
