JSONArray hitrateArry = jsonObjectAll.getJSONArray("hitrateOverAll"); List<ScoreHitrateOverall> scoreHitrateOveralls = hitrateArry.toJavaList(ScoreHitrateOverall.class);解释代码

这段代码是将一个名为`jsonObjectAll`的JSON对象中名为`hitrateOverAll`的JSON数组转换为Java对象列表。具体来说，`JSONArray hitrateArry = jsonObjectAll.getJSONArray("hitrateOverAll")`将`hitrateOverAll`数组从`jsonObjectAll`中提取出来，然后`hitrateArry.toJavaList(ScoreHitrateOverall.class)`将该数组转换为Java对象列表，其中Java对象类型为`ScoreHitrateOverall`。最终返回的是一个`List`类型的对象`scoreHitrateOveralls`，其中包含了`hitrateOverAll`数组中的所有元素转换为`ScoreHitrateOverall`对象后的列表。

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jdk8 使用的com.alibaba.fastjson，优化以下代码 public List<String> getTableColumnEnum(Integer datasourceId, String tableName, String columnName) { String sql = String.format(SQL_TEMPLATE, columnName, tableName, LIMIT); SqlExecuteRequest sqlExecuteRequest = new SqlExecuteRequest(); sqlExecuteRequest.setDataSourceId(datasourceId); sqlExecuteRequest.setSql(Func.encodeBase64(sql)); R<JSONObject> sqlExecuteResult = dolphinSqlClient.sqlExecute(sqlExecuteRequest); if (sqlExecuteResult == null) { throw new ServiceException("查询枚举值失败！"); } if (!sqlExecuteResult.isSuccess()) { throw new ServiceException("查询枚举值失败！"); } List<String> columnValues = new ArrayList<>(); JSONArray results = sqlExecuteResult.getData().getJSONArray("result"); for (int i = 0; i < results.size(); i++) { JSONObject result = results.getJSONObject(i); columnValues.add(result.getString("columnName")); } return columnValues.stream().distinct().collect(Collectors.toList()); }

可以考虑使用 Fastjson 的反序列化功能，将返回的 JSON 数据直接转换为 Java 对象，避免手动解析 JSON 数据的过程。代码如下：

public List<String> getTableColumnEnum(Integer datasourceId, String tableName, String columnName) {
    String sql = String.format(SQL_TEMPLATE, columnName, tableName, LIMIT);
    SqlExecuteRequest sqlExecuteRequest = new SqlExecuteRequest();
    sqlExecuteRequest.setDataSourceId(datasourceId);
    sqlExecuteRequest.setSql(Func.encodeBase64(sql));
    R<JSONObject> sqlExecuteResult = dolphinSqlClient.sqlExecute(sqlExecuteRequest);
    if (sqlExecuteResult == null || !sqlExecuteResult.isSuccess()) {
        throw new ServiceException("查询枚举值失败！");
    }
    JSONArray results = sqlExecuteResult.getData().getJSONArray("result");
    List<String> columnValues = JSON.parseArray(results.toJSONString(), ColumnValue.class)
            .stream().map(ColumnValue::getColumnName).distinct().collect(Collectors.toList());
    return columnValues;
}

private static class ColumnValue {
    private String columnName;

    public String getColumnName() {
        return columnName;
    }

    public void setColumnName(String columnName) {
        this.columnName = columnName;
    }
}

其中，`ColumnValue` 类是一个简单的 POJO 类，用于存储从 JSON 中解析出来的数据。`JSON.parseArray()` 方法将 JSON 数组转换为 `List<ColumnValue>` 对象，然后使用流操作进行去重和转换，得到最终的枚举值列表。

while (!isLastPage) { // 封装请求头 ResponseEntity<String> responseEntity = restTemplate.exchange(StrUtil.format(djUrl, qssj, zzsj, page, limit), HttpMethod.GET, formEntity, String.class); JSONObject response = JSONUtil.parseObj(responseEntity.getBody()); log.info("调用登记信息查询接口返回：{}",responseEntity.getBody()); if (!"200".equals(response.getStr("code"))) { log.info("调用登记信息查询接口返回不是成功:{}_{}", response.get("code"), response.get("msg")); break; } List<BdBdcDj> djList = new ArrayList<>(); List<BdMessage> messageList = new ArrayList<>(); // 解析数据 JSONArray data = response.getJSONArray("data"); data.toList(JSONObject.class).forEach(jsonObject -> { String bsm = jsonObject.getStr("bsm"); // 如果数据库已存在本条记录，则忽略 if (bdBdcDjDao.selectByPrimaryKey(bsm) == null) { // 使用 MapperUtils.map 枚举字段设置有问题，勿改 BdBdcDj bdBdcDj = BeanUtil.mapToBean(jsonObject, BdBdcDj.class, false, null); bdBdcDj.setId(bsm); bdBdcDj.setHouseId(jsonObject.getStr("hbsm")); bdBdcDj.setDivisionCode(jsonObject.getStr("qxdm")); // 如果是转移登记则待处理 if ("C".equals(jsonObject.getStr("djlx"))) { bdBdcDj.setResolveStatus(ResolveStatusEnum.WAITING); // 如果是转移登记则如bdMessage，并推送维资 BdMessage msg = getMessageByDj(bdBdcDj); messageList.add(msg); } else { bdBdcDj.setResolveStatus(ResolveStatusEnum.NO_NEED); } djList.add(bdBdcDj); } });

看起来您的代码主要是调用接口返回数据并解析数据，然后对数据进行处理，并将数据插入数据库。

以下是一些可供优化的建议：

1.尝试将一些重复的代码封装成方法，以提高代码的重用性和可读性。

2.对于大量的数据解析和处理，可以考虑使用多线程或并发编程技术，以提高代码的运行效率。

3.在处理大量数据时，可以考虑将数据分批处理，以避免出现内存溢出等问题。

4.尽量减少对数据库的查询次数，可以通过批量插入等技术来提高代码的运行效率。

5.在处理数据时，可以使用工具类或框架来简化代码，提高开发效率和可读性。

6.优化日志输出，尽量避免在循环中不必要的日志输出，以提高代码的运行效率。

希望这些建议能够对您有所帮助。