这是Swift数据解析方案的系列文章：
Swift数据解析(第四篇) - SmartCodable 上
Swift数据解析(第四篇) - SmartCodable 下
优秀的数据解析库是什么样的？
- 使用安全：不要出现crash，
- 容错情况：遇到异常的数据可以兼容掉，兼容全场景。
- 执行效率：执行效率高。
- 使用方便：框架接口使用简单，代码量越少越好。
- 学习成本：学习成本低，上手容易。
经过前面几篇的学习，我们对Codable有了深入的理解。我们来评判一下Codable符合哪条，不符合哪条。
Codable的缺点
缺点1: 兼容性差
使用Codable 协议 进行 decode 时候，遇到以下三种情况就会失败。并且只有一个属性解析失败时就抛出异常，导致整个解析失败：
- 类型键不存在
- 类型键不匹配
- 数据值是null
期望遇到异常的数据，Codable可以尝试兼容，尽可能的避免排除解析异常，避免整段解析失败，完成解析。
类型键不存在
填充对应类型的默认值，让解析继续进行下去。 我们需要开发一个功能，通过获取键的类型，返回对应的默认值。 例如：Bool类型的默认值返回False，Int类型的默认值返回, 可选类型的默认值返回nil。
类型键不匹配
类型键不匹配的兼容较为复杂。如果我们的模型中定义的属性类型是Bool，但是数据返回的是Int类型的0或1，或String类型的“false”，“true”等。虽然类型不匹配，但是数据仍然是有价值的。所以第一步我们需要做的是： 尝试对不匹配的类型数据进行转换。如果转换失败，再提供对应类型的默认值。
数据值是null
使用对应的默认值进行填充。
缺点2: 使用不便
struct Feed: Codable {
var name: String
var id: Int
}
let dict = [
"id": 2,
"name": "小明",
] as [String : Any]
let jsonStr = dict.bt_toJSONString() ?? ""
guard let jsonData = jsonStr.data(using: .utf8) else { return }
let decoder = JSONDecoder()
do {
let feed = try decoder.decode(Feed.self, from: jsonData)
print(feed)
} catch let error {
print(error)
}
-
数据类型转换太多，先将字典转成Json字符串，再将Json字符串转Data。
-
需要调用do-catch，代码实现上不便。
SmartCodable
SmartCodable 就是针对Codable的缺点，进行了一次封装。保留了Codable优势的同时，也解决了Codable的缺点。
