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如何在 Go 中优雅地将 XML 数据转换为 JSON

霞舞

霞舞

发布时间:2026-02-12 12:00:21

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来源于php中文网

原创

如何在 Go 中优雅地将 XML 数据转换为 JSON

本文介绍使用 go 标准库 encoding/xml 与 encoding/json 配合,实现 xml 到 json 的类型安全、可维护转换,避免手动拼接字符串,提升代码可读性与健壮性。

在 Go 中将 XML 转换为 JSON,最推荐的方式是先反序列化为结构体(xml.Unmarshal),再序列化为 JSON(json.Marshal)——这不仅语义清晰、类型安全,还能复用结构体标签统一管理字段映射,彻底替代易出错的 fmt.Sprintf 字符串拼接。

✅ 正确做法:双阶段标准库转换

首先定义结构体,并同时声明 xml 和 json 标签,确保字段在两种格式间正确映射:

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type Root struct {
    Type          string `xml:"type,attr" json:"type"`
    CoverHeadline string `xml:"Head>PageHeadline>p" json:"cover_headline"`
}

// 若需嵌套结构(如示例中的 "entry"),建议显式建模
type Response struct {
    Type   string `json:"type"`
    Action string `json:"action"`
    Entry  Entry  `json:"entry"`
}

type Entry struct {
    AdsEnabled     int `json:"ads_enabled"`
    CommentsEnabled int `json:"comments_enabled"`
    CoverHeadline  string `json:"cover_headline"`
}

然后执行两步转换:

var root Root
if err := xml.Unmarshal(data, &root); err != nil {
    http.Error(w, "Invalid XML: "+err.Error(), http.StatusBadRequest)
    return
}

// 构建目标 JSON 结构(非硬编码,逻辑清晰)
response := Response{
    Type:   root.Type,
    Action: "save",
    Entry: Entry{
        AdsEnabled:     1,
        CommentsEnabled: 0,
        CoverHeadline:  root.CoverHeadline,
    },
}

jsonBytes, err := json.Marshal(response)
if err != nil {
    http.Error(w, "JSON marshal failed: "+err.Error(), http.StatusInternalServerError)
    return
}

w.Header().Set("Content-Type", "application/json")
w.Write(jsonBytes)

⚠️ 注意事项与最佳实践

  • 标签一致性:xml 和 json 标签可独立设置(如 xml:"p" + json:"headline"),无需相同名称,但应语义对齐;
  • 空值处理:json.Marshal 默认忽略零值字段;如需保留 null,可为字段添加 json:",omitempty" 或使用指针类型(如 *string);
  • 嵌套与命名空间:XML 命名空间(如 xmlns:xsi)需在结构体中用 xml:"prefix:tag" 显式处理;复杂嵌套建议分层建模,而非扁平化单结构体;
  • 性能考量:对于超大 XML 文件,可考虑流式解析(xml.Decoder)+ 增量构建 JSON,但多数场景下 Unmarshal → Marshal 已足够高效;
  • 错误不可忽略:xml.Unmarshal 和 json.Marshal 均返回 error,生产环境必须校验,避免静默失败。

✅ 总结

用 encoding/xml.Unmarshal + encoding/json.Marshal 是 Go 生态中 XML→JSON 转换的标准、安全、可维护方案。它消除了字符串拼接带来的注入风险、格式错误和维护成本,借助结构体作为中间契约,使数据流清晰可控。配合合理的结构设计与错误处理,即可构建高可靠性 API 数据转换逻辑。

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