Android基础(15)—网络传输协议

网络传输协议

App与服务器交互就会涉及到信息的交换，而信息的交互就必然需要一套完整的数据协议。网络传输协议或简称为传送协议（Communications Protocol），是指计算机通信的共同语言。现在最普及的计算机通信为网络通信，所以“传输协议”一般都指计算机通信的传输协议，如TCP/IP、NetBEUI等。然而，传输协议也存在于计算机的其他形式通信，例如，面向对象编程里面对象之间的通信；操作系统内不同程序之间的消息，都需要有一个传输协议，以确保传信双方能够沟通无间。

简单而言网络传输协议就是App端与服务器端交互的时候约定好的内容格式。比如我们常见的Json格式，xml格式等，这些都是网络传输协议，而现在在App开发中比较常见的网络传输协议有三种：XML、JSON、PB

XML

介绍

XML是一种最早的网络传输协议，常见于java web开发中，不单单作为网络层的参数协议，还常见于各种配置文件中，在移动开发中也常见但是已不是主流的网络传输协议。

优点

可读性强、解析方便

缺点

效率不高、资源消耗过大

解析方式：

DOM解析

操作

解析器读入整个文档，然后构建一个驻留内存的树结构，然后代码就可以使用 DOM 接口来操作这个树结构。

优点

整个文档树在内存中，便于操作；支持删除、修改、重新排列等多种功能。

缺点

将整个文档调入内存（包括无用的节点），浪费时间和空间；

使用场合

一旦解析了文档还需多次访问这些数据；硬件资源充足（内存、CPU）

SAX解析

操作

SAX ，事件驱动型解析方式。当解析器发现元素开始、元素结束、文本、文档的开始或结束等时，发送事件，程序员编写响应这些事件的代码，保存数据。

优点

不用事先调入整个文档，占用资源少；SAX解析器代码比DOM解析器代码小，适于Applet，下载。

缺点

不是持久的：事件过后，若没保存数据，那么数据就丢了；无状态性：从事件中只能得到文本，但不知该文本属于哪个元素。

使用场合

Applet；只需XML文档的少量内容，很少回头访问；机器内存少。

PULL解析

PULL解析方式是Android专门为移动设备上解析XML文件而设计的一种解析方式，显而易见的其更加适用于移动设备解析XML文件。PULL解析和SAX解析很相似，PULL解析和SAX解析不一样的地方是PULL读取XML文件后触发相应的事件调用方法返回的是数字，还有PULL可以在程序中控制想解析到哪里就可以停止解析。

JSON

介绍

JSON是在移动端比较常见的网络传输协议，它较XML格式更加的简单和“小”，因此比XML更适合移动端对流量和内存的控制。

优点

较XML格式更加小巧。

缺点

传输效率也不是特别高，但相较于xml提高了很多。

解析方式

Gson解析

Gson解析方式是Google开源的一套解析方式，通过提供的Gson jar包，通过静态方法直接由字符串解析成java对象，简单方便。
1.用Gson的jar包导入到项目libs目录下，或直接通过Gradle添加依赖：

dependencies {
  implementation 'com.google.code.gson:gson:2.8.5'
}

2.创建Gson对象：

 Gson gson = new Gson();

3.通过创建的Gson对象调用fromJson()方法，返回该json数据对象的Java对象：

ShopInfo shopInfo = gson.fromJson(json, ShopInfo.class);

注意要记得创建对象的JavaBean类；要求json对象中的key的名称与Java对象的JavaBean类中的属性名要相同，否则解析不成功！

原生技术解析

JSONObject在org.json下面的包中，其也是一个解析Json字符串的工具类

特点：很麻烦，对于复杂的json数据解析很容易出错！（不推荐使用）

解析JSON对象的API：JSONObject

1.获取或创建JSON数据（为了方便，这里就直接创建了）:

 String json = "{\n" +
                "\t\"id\":2, \"name\":\"金鱼\", \n" +
                "\t\"price\":12.3, \n" +     "\t\"imagePath\":\"https://timgsa.baidu.com/timg?image&quality=80&size=b9999_10000&sec=1544507386520&di=1942ac3c18b58a5e610d1f14f12a43f9&imgtype=0&src=http%3A%2F%2Fimgsrc.baidu.com%2Fimage%2Fc0%253Dshijue1%252C0%252C0%252C294%252C40%2Fsign%3D6fafa452dc88d43fe4a499b11577b86e%2F8694a4c27d1ed21b9d582dc2a76eddc451da3f07.jpg\"\n" +
                "}\n";
 
        ShopInfo shopInfo = null;

2.解析Json对象：

    try {   //需要做try_catch异常处理
            JSONObject jsonObject = new JSONObject(json);
            int id1 = jsonObject.optInt("id");
            String name = jsonObject.optString("name");
            double price = jsonObject.optDouble("price");
            String imagePath = jsonObject.optString("imagePath");
 
            // 封装Java对象
            shopInfo = new ShopInfo(id1, name, price, imagePath);
           } catch (JSONException e) {
               e.printStackTrace();
        }

3.创建JavaBean类，并显示解析后的数据：

        tv_native_last.setText(shopInfo.toString());

解析JSON数组的API：JSONArray

1.获取或创建JSON数据：

 String json = "[\n" +
                "    {\n" +
                "        \"id\": 1,\n" +
                "        \"imagePath\": \"https://timgsa.baidu.com/timg?image&quality=80&size=b9999_10000&sec=1544507386520&di=1942ac3c18b58a5e610d1f14f12a43f9&imgtype=0&src=http%3A%2F%2Fimgsrc.baidu.com%2Fimage%2Fc0%253Dshijue1%252C0%252C0%252C294%252C40%2Fsign%3D6fafa452dc88d43fe4a499b11577b86e%2F8694a4c27d1ed21b9d582dc2a76eddc451da3f07.jpg\",\n" +
                "        \"name\": \"金鱼1\",\n" +
                "        \"price\": 12.3\n" +
                "    },\n" +
                "    {\n" +
                "        \"id\": 2,\n" +
                "        \"imagePath\": \"https://tgi13.jia.com/114/937/14937808.jpg\",\n" +
                "        \"name\": \"金鱼2\",\n" +
                "        \"price\": 12.5\n" +
                "    }\n" +
                "]";

2.解析JSON数组：

    try {
            JSONArray jsonArray = new JSONArray(json);
            for (int i = 0; i < jsonArray.length(); i++) {
                JSONObject jsonObject = jsonArray.getJSONObject(i);
                if (jsonObject != null) {
                    int id = jsonObject.optInt("id");
                    String name = jsonObject.optString("name");
                    double price = jsonObject.optDouble("price");
                    String imagePath = jsonObject.optString("imagePath");
                    // 封装Java对象
                    ShopInfo shopInfo = new ShopInfo(id, name, price, imagePath);
                    shops.add(shopInfo);
                }
            }
        } catch (JSONException e) {
            e.printStackTrace();
      }

3.显示解析后的数据：

   tv_native_last.setText(shops.toString());

FastJson解析

FastJson是阿里巴巴开源的一个解析Json数据的类库，能够将json字符串解析成java对象。它采用了一种“假定有序、快速匹配”的算法，把JSON Parse的性能提升到极致，是目前Java语言中最快的JSON库。

1.用FastJson解析对象：

利用Fastjson的JSON调用parseObject()方法，获取转换后的Java对象。

注意要记得创建对象的JavaBean类；要求json对象中的key的名称与Java对象的JavaBean类中的属性名要相同，否则解析不成功！

        // 1 获取或创建json数据
        String json = "{\n" +
                "\t\"id\":2, \"name\":\"金鱼\", \n" +
                "\t\"price\":12.3, \n" +
             "\t\"imagePath\":\"https://tgi13.jia.com/114/937/14937808.jpg\"\n" +"}\n";
 
        // 2 解析JSON数据
        ShopInfo shopInfo = JSON.parseObject(json, ShopInfo.class);
        // 3 显示数据
        tv_fastjson_last.setText(shopInfo.toString());

2.用FastJson解析数组：

利用Fastjson的JSON调用parseArray()方法，获取转换后的Java集合。

              //1.获取或创建json数据
 String json = "[\n" +
                "    {\n" +
                "        \"id\": 1,\n" +
                "        \"imagePath\": \"https://timgsa.baidu.com/timg?image&quality=80&size=b9999_10000&sec=1544507386520&di=1942ac3c18b58a5e610d1f14f12a43f9&imgtype=0&src=http%3A%2F%2Fimgsrc.baidu.com%2Fimage%2Fc0%253Dshijue1%252C0%252C0%252C294%252C40%2Fsign%3D6fafa452dc88d43fe4a499b11577b86e%2F8694a4c27d1ed21b9d582dc2a76eddc451da3f07.jpg\",\n" +
                "        \"name\": \"金鱼1\",\n" +
                "        \"price\": 12.3\n" +
                "    },\n" +
                "    {\n" +
                "        \"id\": 2,\n" +
                "        \"imagePath\": \"https://tgi13.jia.com/114/937/14937808.jpg\",\n" +
                "        \"name\": \"金鱼2\",\n" +
                "        \"price\": 12.5\n" +
                "    }\n" +
                "]";
                //2.解析json数据
          List<ShopInfo shopInfos = JSON.parseArray(json,ShopInfo.class);
                //3.显示数据
          tv_fastjson_last.setText(shopInfos.toString());

ProtocolBuffer

介绍

ProtocolBuffer(PB) 是一种轻便高效的结构化数据存储格式，可以用于结构化数据的序列化，是Google开源的一套二进制流网络传输协议，它独立于语言，独立于平台。类似XML和JSON，但PB比前两者更高效和省空间，在移动开发中更为用户省流量。从编码方式来看，PB采用Zigzag编码并充分利用Varint技术，从而实现二进制级的空间节省。

优点

传输效率快（比XML和JSON快10-20倍），文档型协议。

缺点

使用不太方便：XML和JSON一般在使用的时候都需要保存一份说明文档和一个实际的java类，而ProtocolBuffer在使用的时候其定义的格式就是说明文档，简单明了而且可以将其编译成各个平台的类库，以java平台为例，其编程成jar之后，若定义文件发生了变化，则再使用jar包的话就会报错，必须重新编译，这也就保证了App端与服务器端的协议统一性。

解析步骤

1.定义ProtoBuf文件并存为addressbook.proto

option java_package = "com.example.jimyoungwei";
option java_outer_classname = "AddressBookProtos";

message Person {
  required string name = 1;
  required int32 id = 2;
  optional string email = 3;

  enum PhoneType {
    MOBILE = 0;
    HOME = 1;
    WORK = 2;
  }

  message PhoneNumber {
    required string number = 1;
    optional PhoneType type = 2 [default = HOME];
  }
  repeated PhoneNumber phone = 4;
}

  message AddressBook {
  repeated Person person = 1;
}

在protobuf中定义了三种修饰符，分别为：required，optional，repeated。其中：

Required：表示的是这个字段必须要传递，不可为空；

Optional：表示的是这个字段可传可不传，可以为空；

Repeated：表示这个字段传递的是列表数据

2.将proto文件编译成 jar 包

a、下载安装编译器

b、找到.proto文件位置

c、运行编译器，指定源目录和目标目录，定位.proto文件到源目录，然后执行：

protoc -I=$SRC_DIR --cpp_out=$DST_DIR $SRC_DIR/addressbook.proto
protoc -I=. --java_out=. addressbook.proto

3.在Android代码中使用

a、加入类库jar包

b、加入刚生产成的实体类的文件

（1）实体转字节

String imei = getImei(); 
ObdRightBean.ObdRightRequest obdRightRequest;
obdRightRequest = 
      ObdRightBean.ObdRightRequest.newBuilder().setImei(imei).build();
//转换成字节 
obdRightRequest.toByteArray()

（2）字节转实体

ObdRightBean.ObdRightResponse obdProductResponse = null;

  obdProductResponse =   
        ObdRightBean.ObdRightResponse.parseFrom(bytes2);

  int code = obdProductResponse.getCode();

小结

对比 XML JSON PB(protocol buffer)
数据保存方式 文本 文本 二进制
可读性 较好 较好 不可读
解析效率 慢 一般 快
语言支持 所有语言 所有语言 C++/Java/Python等(由google提供)
适用范围 文件存储、数据交互 文件存储、数据交互 文件存储、数据交互

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