如何繞過 Go 的 json.Marshal 中的 HTML 字元轉義?
繞過json.Marshal 中的HTML 字元轉義
Go 的json.Marshal 函數會自動轉義某些字符,包括,以防止瀏覽器誤解。但是,在序列化 XML 資料時,這種行為可能是不可取的,因為它會更改預期內容。
不幸的是,無法單獨使用 json.Marshal 函數來停用字元轉義。原始碼顯示字元轉義被硬編碼為 true,確保 始終分別轉換為「u003c」和「u003e」。此限制擴展到實作自訂 MarshalJSON 方法,因為它們仍然依賴內部 json.Marshal 實作。
為了克服此障礙,解決方法包括定義用於編組的自訂函數。以下是實作 JSON 方法的 Track 類型的修改版本:
import "bytes" import "encoding/json" type Track struct { XmlRequest string `json:"xmlRequest"` } func (t *Track) JSON() ([]byte, error) { buffer := &bytes.Buffer{} encoder := json.NewEncoder(buffer) encoder.SetEscapeHTML(false) err := encoder.Encode(t) return buffer.Bytes(), err }
透過使用此自訂 JSON 方法,您可以透過明確設定 SetEscapeHTML(false) 來控制轉義行為。
如果您需要任何結構的通用解決方案,您可以定義以下函數:
import "bytes" import "encoding/json" func JSONMarshal(t interface{}) ([]byte, error) { buffer := &bytes.Buffer{} encoder := json.NewEncoder(buffer) encoder.SetEscapeHTML(false) err := encoder.Encode(t) return buffer.Bytes(), err }
以上是如何繞過 Go 的 json.Marshal 中的 HTML 字元轉義?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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Go語言在構建高效且可擴展的系統中表現出色,其優勢包括:1.高性能:編譯成機器碼,運行速度快;2.並發編程:通過goroutines和channels簡化多任務處理;3.簡潔性:語法簡潔,降低學習和維護成本;4.跨平台:支持跨平台編譯,方便部署。

Golang在並發性上優於C ,而C 在原始速度上優於Golang。 1)Golang通過goroutine和channel實現高效並發,適合處理大量並發任務。 2)C 通過編譯器優化和標準庫,提供接近硬件的高性能,適合需要極致優化的應用。

Golang和Python各有优势:Golang适合高性能和并发编程,Python适用于数据科学和Web开发。Golang以其并发模型和高效性能著称,Python则以简洁语法和丰富库生态系统著称。

Golang在性能和可擴展性方面優於Python。 1)Golang的編譯型特性和高效並發模型使其在高並發場景下表現出色。 2)Python作為解釋型語言,執行速度較慢,但通過工具如Cython可優化性能。

goimpactsdevelopmentpositationality throughspeed,效率和模擬性。 1)速度:gocompilesquicklyandrunseff,IdealforlargeProjects.2)效率:效率:ITScomprehenSevestAndardArdardArdArdArdArdArdArdArdArdArdArdArdArdArdArdArdArdArdArdArdArdArdArdArdArdArdArdArdArdArdArdArdArdArdArdArdArdEcceSteral Depentencies,增強的Depleflovelmentimency.3)簡單性。

C 更適合需要直接控制硬件資源和高性能優化的場景,而Golang更適合需要快速開發和高並發處理的場景。 1.C 的優勢在於其接近硬件的特性和高度的優化能力,適合遊戲開發等高性能需求。 2.Golang的優勢在於其簡潔的語法和天然的並發支持,適合高並發服務開發。

Golang和C 在性能競賽中的表現各有優勢:1)Golang適合高並發和快速開發,2)C 提供更高性能和細粒度控制。選擇應基於項目需求和團隊技術棧。

Golang和C 在性能上的差異主要體現在內存管理、編譯優化和運行時效率等方面。 1)Golang的垃圾回收機制方便但可能影響性能,2)C 的手動內存管理和編譯器優化在遞歸計算中表現更為高效。
