nlohmann/json最省事，头文件直连、零构建依赖、语法近Python；rapidjson适合嵌入式，零依赖但API啰嗦；jsoncpp已过时，仅用于旧项目维护；均需严谨错误处理与输入校验。
用 nlohmann/json 最省事，头文件直接包含就能用
现代 C++ 项目里解析 JSON，nlohmann/json 是目前事实标准。它不依赖外部构建系统，只需把单个 json.hpp 文件放进工程或用 vcpkg/conan 安装即可。没有编译时链接步骤，也无需生成中间代码。
- 支持 C++11 及以上，C++17 下自动启用结构化绑定等特性
- 语法接近 Python：用
["key"]、[0]、.dump()等操作，不用写冗长的 DOM 遍历 - 默认抛异常处理错误（如 key 不存在、类型不匹配），可配合
is_null()、is_object()等函数做安全访问
#include <json.hpp>
#include <iostream>
#include <string>
using json = nlohmann::json;
int main() {
std::string s = R"({"name": "Alice", "age": 30, "hobbies": ["coding", "reading"]})";
json j = json::parse(s);
std::cout << j["name"].get<std::string>() << "\n"; // Alice
std::cout << j["hobbies"][1].get<std::string>() << "\n"; // reading
}
rapidjson 更适合嵌入式或性能敏感场景
rapidjson 是 C++ 原生实现、零依赖、内存占用低，但 API 是基于 DOM/SAX 模型，需要手动检查类型和存在性，写起来更啰嗦。适用于对启动时间、内存峰值有硬性要求的环境（如车载、IoT 设备）。
- 必须显式调用
IsObject()、HasMember()、IsString()等判断，否则访问非法字段会崩溃 - 不支持隐式类型转换，取值需用
GetString()、GetInt()等具体方法 - 提供
ParseInsitu模式可避免字符串拷贝，但会修改原始 buffer
#include "rapidjson/document.h"
#include "rapidjson/stringbuffer.h"
#include "rapidjson/writer.h"
using namespace rapidjson;
Document d;
d.Parse(R"({"count": 42, "active": true})");
if (d.HasMember("count") && d["count"].IsInt()) {
int c = d["count"].GetInt(); // 必须先确认类型再取值
}
if (d.HasMember("active") && d["active"].IsBool()) {
bool a = d["active"].GetBool();
}
jsoncpp 在旧项目中常见，但已基本被 nlohmann 替代
jsoncpp 曾是早期主流选择，但现在维护缓慢、C++11 支持弱、API 设计偏 C 风格（比如大量使用 isNull()、isString()、asCString()）。除非维护遗留代码，否则不建议新项目选用。
- 不能直接用
obj["key"]获取子节点，必须用obj.get("key", Json::Value::null)并传默认值 - 字符串返回的是
const char*，不是std::string，容易引发悬垂指针 - 没有原生支持 Unicode 路径或非 ASCII 键名的健壮处理
别忘了错误处理和输入校验
所有库都假设输入是合法 JSON 字符串，但真实场景中网络响应可能截断、编码错误或含 BOM。直接 parse 可能抛异常或静默失败。
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- 用
try/catch捕获nlohmann::json::parse_error，检查e.byte定位出错位置 - 对来自不可信源的数据，先用
std::string_view截断超长内容（如 >1MB），防 OOM - 如果 JSON 中字段类型不确定（比如
"score"有时是 number 有时是 string），nlohmann 的is_number()+get<double>()</double>组合比强制 cast 更安全
真正麻烦的从来不是“怎么解析”，而是“怎么在字段缺失、类型突变、编码混乱、长度失控时还不崩”。这些细节不写进业务逻辑里，早晚出在线上。
