excel2json是一款将Excel表格文件快速生成json和C#数据类的高效插件,详情了解如下:

https://neil3d.github.io/coding/excel2json.html

该插件有两种模式,分别是命令行和图像界面;当然了,为了更方便愉快的进行大规模转换,可以写两个批处理文件来执行:

 

 Single文件表示执行单个选中文件,AutoAll表示执行该路径下所有xlsx文件;输出文件夹的位置为output,如果该目录下无output文件夹,则自动创建:

 

 Single.bat详情如下:

 1 @SET OUTPUT_FOLDER=.\output
 2 @SET EXE=.\tool\excel2json.exe
 3 
 4 if not exist %OUTPUT_FOLDER% md %OUTPUT_FOLDER%
 5 
 6 @echo off
 7 set path=%1
 8 echo 源文件路径%path%
 9 set name=%~n1
10 echo 源文件名%name%
11 set outputpath=%OUTPUT_FOLDER%\%name%
12 echo 输出文件路径%outputpath%
13 
14 @CALL %EXE% --excel %path% --json %outputpath%.json --header 3 --csharp %outputpath%.cs -a
15 
16 pause

前两行为参数设置,分别为输出文件夹路径和可执行文件路径,一个%表示参数,后面使用该参数作为变量时格式为[%参数%]。[.\]代表相对路径

第四行,如果不存在该路径文件夹则自动创建,注意如果没有这一行也没有对应参数所指示的路径,这时并不会自动创建路径而是会直接报错

第七行,得到当前选中的第一个文件路径作为参数

第九行,得到当前选中的第一个文件的文件名(不包含后缀)

类似的还有:

%~d1\   得到当前选中的第一个文件所在磁盘符

%~dp1  得到当前选中的第一个文件路径位置(不包含文件名和文件后缀名)

%~nx1 得到当前选中的第一个文件的文件名和后缀

这里主要是为了保持输出文件的名称与选择的文件名称一致,所以最终的输出路径为设置的输出路径位置+源文件名

最后调用@CALL 执行参数对应路径下的exe文件,根据excel2json提供的命令行参数设置启动参数。

 

AutoAll.bat详情如下:

 1 @SET EXCEL_FOLDER=.\
 2 @SET OUTPUT_FOLDER=.\output
 3 @SET EXE=.\tool\excel2json.exe
 4 
 5 @ECHO Converting excel files in folder %EXCEL_FOLDER% ...
 6 if not exist %OUTPUT_FOLDER% md %OUTPUT_FOLDER%
 7 
 8 for /f "delims=" %%i in ('dir /b /a-d /s %EXCEL_FOLDER%\*.xlsx') do (
 9     @echo   processing %%~nxi 
10     @CALL %EXE% --excel %EXCEL_FOLDER%\%%~nxi --json %OUTPUT_FOLDER%\%%~ni.json --header 3 --csharp %OUTPUT_FOLDER%\%%~ni.cs -a
11 )
12 pause

上面这个批处理文件在帮助页面中有实例,最主要是做了一个路径内的文件查询和批量执行:

dir /b /a-d /s  从指定路径遍历搜索文件,路径参数即为当前路径下的所有.xlsx文件,当然了,也可以动态修改前面的excel所在文件夹参数配置

%%~nxi与%%~ni 和上面的类似只不过不是1而是循环体中的变量i,表示对应数目索引的文件

需要注意的是,在cmd模式下的循环变量是一个百分号加循环标识符(即%i)而在批处理文件中需要两个百分号才行(%%i)

 

下面提供已经写好批处理的文件下载链接:

https://files.cnblogs.com/files/koshio0219/excel2json.zip

这里的批处理统一将Execl导出为数组类型,方便在Unity中进一步反序列化,如果需要字典类型,可以继续修改或添加帮助中指定的参数,也可以直接利用图形界面分别导出

 

之所以默认导出数组类型,因为Unity默认的JsonUtility解析字典类型几乎是不可能,即使强行可以,那也是用的两个List做对应关系,

跟真正的字典类型导出的Json文件格式区别很大,直接解析出来就是个空文件。当然了,如果只是用于数据保存和读写是这么做是完全可以的,

只要读和写都是用的同一个序列化和反序列化的方式即可。但excel2json本身也并不是专门为了Unity的序列化而做的;

查看该工程的源代码就可以知道,该工程用的序列化方式为Newtonsoft.Json,如果实在需要用字典类型来解析,可以直接导入该Dll使用;

 

下面分别进行数组型Json与字典型Json的反序列化讨论:

1.数组型Json(或List型)

比如下面这段测试Json和C#文件:(通过excel2json导出)

 1  [
 2   {
 3     "ID": "4l523",
 4     "Hp": 5,
 5     "Atk": 6.3,
 6     "Def": 7,
 7     "State": ""
 8   },
 9   {
10     "ID": "p6",
11     "Hp": 7,
12     "Atk": 8,
13     "Def": 2.3,
14     "State": ""
15   },
16   {
17     "ID": 0.3,
18     "Hp": 0.2,
19     "Atk": "2.3,7",
20     "Def": 9,
21     "State": ""
22   }
23 ]
1 [System.Serializable]
2 public class Buff
3 {
4     public string ID; // 编号
5     public int Hp; // 血量
6     public float Atk; // 攻击
7     public float Def; // 防御
8     public BuffData State; // 状态
9 }

为了进行测试,我在Excel表格中故意填错一些与当前类型不匹配的数据,例如第三组中的ID,Hp,Atk,Def都设置得与当前的数据类型不同,且Atk一个表格中填了两个数字;

Unity解析数组(或List)Json文件也不能直接反序列化,例如直接写为:

 1 var data = JsonUtility.FromJson<Buff[]>(json.text); 

只会得到一个空的数据结构。

这里需要一个额外的序列化转换:

 1 using UnityEngine;
 2 
 3 public class JsonHelper
 4 {
 5     public static T[] GetJsonArray<T>(string json)
 6     {
 7         string newJson = "{ \"array\": " + json + "}";
 8         Wrapper<T> wrapper = JsonUtility.FromJson<Wrapper<T>>(newJson);
 9         return wrapper.array;
10     }
11 
12     [System.Serializable]
13     private class Wrapper<T>
14     {
15         public T[] array;
16     }
17 }

需要注意的是,如果以该方式反序列化数组,之前导出的Json文件不能包含文件名,在上面的脚本中统一将文件名添加为array。

newJson的文件名称必须与Wrapper类中的泛型数组T[]的名字保持一致,才能反序列化出指定数据。

如果不利用泛型的话,需要每一个文件单独再写一个类来进行反序列化,同样的数组的标识符必须与Json中的Array文件名称保持一致。

 

为了更方便的通过ID来读取数据,也可以将得到的数组再重新写入一个字典中,通过反射在获取ID的值作为键,前提是规定每一个Json文件中必须有ID这一字段:

 1 public class JsonDatas<T>
 2 {
 3     public Dictionary<string, T> Dict = new Dictionary<string, T>();
 4     public static JsonDatas<T> FromJson(string json)
 5     {
 6         var re = new JsonDatas<T>();
 7         var datas = JsonHelper.GetJsonArray<T>(json);
 8         foreach(var data in datas)
 9         {
10             var info = data.GetType().GetField("ID");
11             var idstr = info.GetValue(data).ToString();
12             re.Dict.Add(idstr, data);
13         }
14         return re;
15     }
16 
17     public T Get(string ID)
18     {
19         return Dict[ID];
20     }
21 }

这里反射取字段值得时候遇到了一个坑,特意记录一下:

Type.GetField(string name) 这个是取字段的值,取不了属性

Type.GetProperty(string name) 这个是取属性的值,取不了字段

这两个取出来的内容是不一样的,请注意区分,不然半天也查不出错误出在哪里(说的就是我本人)

 

调试后的结果如下,能够成功解析出Json了:

 

这里特意来看看第三组数据为什么没有报错 ,神奇的是,JsonUtility竟然自动帮你转化为了对应的类型:

ID  0.3被转为了“0.300000”;Hp 0.2 变为了0;更震惊的是,Atk竟然也没有报错,而是成功解析出了逗号前面的数字,emm有点迷。

个人猜想是JsonUtility先尝试将错误的数据类型转为正确类型,如果无法转换,则从头开始读,读取到该类型下无法识别的字符就自动终止。(只是随便猜猜不用太当真)

 

2.字典型Json

如果非要导出字典型Json来反序列化,那就不能再用Unity自带的JsonUtility了,而是最好导入和序列化时用的是一样的Newtonsoft.Json

下面提供与Unity适配的Newtonsoft.Json包JsonNet.9.0.1.unitypackage下载地址:

 https://files.cnblogs.com/files/koshio0219/JsonNet.9.0.1.zip

如果是反序列化单个不带任何签名的字典,只用一句话就可以了,不需要建立任何新类:

 1 var data = JsonConvert.DeserializeObject<Dictionary<string, Buff>>(json.text); 

试比较带签名和不带签名的Json:

 1 {
 2   "Buff": {
 3     "4l523": {
 4       "ID": "4l523",
 5       "Hp": 5,
 6       "Atk": 6.3,
 7       "Def": 7,
 8       "State": ""
 9     },
10     "p6": {
11       "ID": "p6",
12       "Hp": 7,
13       "Atk": 8,
14       "Def": 2.3,
15       "State": ""
16     },
17     "0.3": {
18       "ID": 0.3,
19       "Hp": 2,
20       "Atk": 7,
21       "Def": 9,
22       "State": ""
23     }
24   }
25 }

View Code

 1 {
 2   "4l523": {
 3     "ID": "4l523",
 4     "Hp": 5,
 5     "Atk": 6.3,
 6     "Def": 7,
 7     "State": ""
 8   },
 9   "p6": {
10     "ID": "p6",
11     "Hp": 7,
12     "Atk": 8,
13     "Def": 2.3,
14     "State": ""
15   },
16   "0.3": {
17     "ID": 0.3,
18     "Hp": 2,
19     "Atk": 7,
20     "Def": 9,
21     "State": ""
22   }
23 }

View Code

只要带有签名或者存在多个表单文件在同一个Json中,就只能重新建立新类并解析该新类了,新类中的变量顺序和标识符都必须与Json文件中的顺序与签名保持一致:

 

1     public class Buffs
2     {
3         //变量名称Buff必须与Json中的签名Buff一样
4         public Dictionary<string, Buff> Buff = new Dictionary<string, Buff>();
5     }

叫人失落的是,Newtonsoft.Json并不会良心的帮你把错误的数据自动转换,而是直接给你抛出一个错误,这一点和JsonUtility不同。

 

补充:

一个有趣的实验——强行用Unity中的字典序列化方式来序列化Json文件会是怎样?

开始之前,我们要明白的是,Unity默认根本就没有给出任何字典序列化的方式,它只能蠢蠢的序列化List或者Array,但这并不能阻止我们,我们可以讨巧的利用ISerializationCallbackReceiver接口来实现一个伪序列化:

 1 using UnityEngine;
 2 using System;
 3 using System.Collections.Generic;
 4 
 5 // Dictionary<TKey, TValue>
 6 [Serializable]
 7 public class Serialization<TKey, TValue> : ISerializationCallbackReceiver
 8 {
 9     [SerializeField]
10     List<TKey> keys;
11     [SerializeField]
12     List<TValue> values;
13 
14     Dictionary<TKey, TValue> target;
15     public Dictionary<TKey, TValue> ToDictionary() { return target; }
16 
17     public Serialization(Dictionary<TKey, TValue> target)
18     {
19         this.target = target;
20     }
21 
22     public void OnBeforeSerialize()
23     {
24         keys = new List<TKey>(target.Keys);
25         values = new List<TValue>(target.Values);
26     }
27 
28     public void OnAfterDeserialize()
29     {
30         var count = Math.Min(keys.Count, values.Count);
31         target = new Dictionary<TKey, TValue>(count);
32         for (var i = 0; i < count; ++i)
33         {
34             target.Add(keys[i], values[i]);
35         }
36     }
37 }

把之前反序列化出的数据再用该伪序列化方式来序列化为Json文件:

1         var SerializedBuff= new Serialization<string, Buff>(new Dictionary<string, Buff>());
2         var data = JsonConvert.DeserializeObject<Buffs>(json.text);
3         foreach(var item in data.Buff)
4         {
5             SerializedBuff.ToDictionary().Add(item.Key, item.Value);
6         }
7         var jsont = JsonUtility.ToJson(SerializedBuff);
8         Debug.Log(jsont);

实验结果如下:

 1 {
 2     "keys":[
 3         "4l523",
 4         "p6",
 5         "0.3"],
 6     "values":[
 7         {
 8             "ID":"4l523",
 9             "Hp":5,
10             "Atk":6.300000190734863,
11             "Def":7.0,
12             "State":{
13             }
14         },
15         {
16             "ID":"p6",
17             "Hp":7,
18             "Atk":8.0,
19             "Def":2.299999952316284,
20             "State":{
21             }
22         },
23         {
24             "ID":"0.3",
25             "Hp":2,
26             "Atk":7.0,
27             "Def":9.0,
28             "State":{
29             }
30         }]
31 }

我们发现它根本不是一个字典类型,序列化之后的结构和原来的结构相差非常大,实际上是Keys在一起Values在一起,只是它们的索引是相互对应的。

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