JSON koka skats pret tabulas skatu: kurš faktiski palīdz ātrāk atkļūdot

Lielākā daļa JSON skatītāju piedāvā izvēli starp koka skatu (ligzdots, sakļaujams, viena vērtība katrā rindā) un tabulas skatu (rindas un kolonnas, izklājlapas stilā). Tie izskatās kā divi tie paši dati ar atšķirīgu apvalku, tāpēc kārdinājums ir vienkārši izvēlēties to, ko rīks atver pēc noklusējuma. Tā ir nepareiza instinktīva izvēle — abi skati faktiski ir optimizēti dažādu formu datiem un dažādiem atkļūdošanas uzdevumiem, un nepareizā izvēle konkrētajam darbam maksā jums reālu laiku.

Kam katrs skats faktiski ir labs

Koka skats atspoguļo JSON reālo struktūru: katrs objekts un masīvs ir sakļaujams mezgls, katra lapas vērtība atrodas savā rindā blakus savai atslēgai. Šī ir pareizā izvēle, kad:

• Jūs atkļūdojat pašu struktūru — mēģināt atrast, kur dziļi ligzdotā objektā atrodas vērtība, vai apstiprināt, ka lauks vispār eksistē.
• Dati ir neregulāri — dažādiem objektiem tajā pašā atbildē ir dažādas atslēgu kopas, izvēles lauki vai atšķirīgs ligzdojuma dziļums. Tabula to nevar attēlot skaidri; koks var.
• Jums jāredz vecāka-bērna attiecības skaidri, piemēram, izsekojot, kuram masīvam pieder konkrēts objekts.

Tabulas skats saplacina objektu masīvu rindās un kolonnās, pa vienai kolonnai katrai atslēgai. Šis uzvar, kad:

• Jums ir vienveidīgu objektu masīvs — lietotāju, pasūtījumu vai žurnāla ierakstu saraksts, kam visiem ir viena un tā pati forma.
• Jūs meklējat izlecošu vērtību — null vietā, kur gaidījāt skaitli, drukas kļūdu uzskaitījuma vērtībā, lauku, kas trūkst tikai vienā rindā. Tabulas padara anomālijas vizuāli acīmredzamas, jo jūsu acs var skenēt kolonnu no augšas uz leju; koks aprok to pašu anomāliju desmitiem atsevišķi izvērstu mezglu iekšienē.
• Jūs vēlaties kaut ko tuvāku izklājlapas domāšanas modelim — kārtošanu vai vizuālu skatīšanos, kuras rindas dala vērtību.

Konkrētā nepareizas izvēles kļūmes forma

Atveriet dziļi ligzdotu API atbildi (autentifikācijas žetoni lietotāja objektā, kas atrodas sesijas objektā) tabulas skatā, un jūs iegūsiet tabulu, kur lielākajā daļā šūnu vienkārši rakstīts [Object] vai [Array] — saplacināšanai nav kur likt ligzdoto struktūru, tāpēc tā sakļaujas nelietderīgos vietturos, kuros pēc tam tomēr jāieklikšķina — kas ir stingri sliktāk par sākšanu ar koka skatu.

Atveriet 200 rindu masīvu ar gandrīz identiskiem žurnāla ierakstiem koka skatā, un jūs iegūsiet 200 atsevišķi sakļaujamus mezglus, kas jāizvērš pa vienam, lai pamanītu to vienu rindu, kurā status negaidīti ir null — skenēšana, kas tabulā aizņemtu divas sekundes, kokā aizņem minūtes klikšķināšanas.

Vienkāršs īkšķa likums

Vispirms uzdodiet vienu jautājumu: vai interesantā variācija ir starp brāļiem-māsām, vai starp dziļumiem?

• Ja salīdzināt daudzus līdzīgus elementus vienu ar otru (starp brāļiem-māsām) — izmantojiet tabulas skatu.
• Ja sekojat vērtībai lejup caur ligzdoto struktūru (caur dziļumu) — izmantojiet koka skatu.

Ikdienas JSON atkļūdošanai, kur galvenokārt vajag, lai dati būtu lasāmi un sintaktiski derīgi — pārbaudot atkāpes, apstiprinot, ka iekavas sakrīt, pamanot lieku komatu — nekāds no skatiem nav strikti nepieciešams. Pareizi ar atkāpēm formatēta, skaisti izdrukāta neapstrādātā JSON versija (ko sniedz JSON formatētājs) jau atklāj struktūru pietiekami skaidri lielākajai daļai ātro pārbaužu, un to var iegūt ātrāk nekā pārslēdzot skatītāju uz konkrētu režīmu. Sniedzieties pēc koka vai tabulas skata tieši tad, kad dati ir pārāk lieli vai pārāk ligzdoti, lai vienkārši lasītu no augšas uz leju.