arrays - 有没有更简单的方法在 Go 中解码这个 json？

Question

我正在尝试将一些 JSON 从 Jira 解析为变量。这是使用 go-jira 包 ( https://godoc.org/github.com/andygrunwald/go-jira )

目前我有一些代码可以获取开发人员:

dev := jiraIssue.Fields.Unknowns["customfield_11343"].(map[string]接口(interface){})["name"]

和 team := jiraIssue.Fields.Unknowns["customfield_12046"].([]interface{})[0].(map[string]interface{})["value"]

让他们所属的团队。

获取他们所在的团队有点恶心，除了必须键入 assert，设置索引，然后再次键入 assert 之外，是否有更简洁的方法来获取团队？

这是完整的 json(修改但结构相同，太长了):

{    
 "expand":"renderedFields,names,schema,operations,editmeta,changelog,versionedRepresentations",
   "id":"136944",
   "self":"https://jira.redacted.com/rest/api/2/issue/136944",
   "key":"RM-2506",
   "fields":{  
      "customfield_11343":{  
         "self":"https://redacted.com/rest/api/2/user?username=flast",
         "name":"flast",
         "key":"flast",
         "emailAddress":"flast@redacted.com",
         "displayName":"first last",
         "active":true,
         "timeZone":"Europe/London"
      },
      "customfield_12046":[  
         {  
            "self":"https://jira.redacted.com/rest/api/2/customFieldOption/12045",
            "value":"diy",
            "id":"12045"
         }
      ],

   }

谢谢

Answer 1

我处理此类问题的方法是:

1. 复制一些我感兴趣的 JSON 并将其粘贴到 https://mholt.github.io/json-to-go/
2. 删除不感兴趣的字段。
3. 只需读取数据并解码即可。

考虑到两个感兴趣的自定义字段，您最终可能会得到类似这样的结果，但如果您只需要名称，则可以进一步缩减结构。

type AutoGenerated struct {
    Fields struct {
        Customfield11343 struct {
            Self         string `json:"self"`
            Name         string `json:"name"`
            Key          string `json:"key"`
            EmailAddress string `json:"emailAddress"`
            DisplayName  string `json:"displayName"`
            Active       bool   `json:"active"`
            TimeZone     string `json:"timeZone"`
        } `json:"customfield_11343"`
        Customfield12046 []struct {
            Self  string `json:"self"`
            Value string `json:"value"`
            ID    string `json:"id"`
        } `json:"customfield_12046"`
    } `json:"fields"`
}

您得到的效果是提要中的所有额外信息都被丢弃了，但是您得到的数据非常干净。