JSONデータの解析
前回、天気情報を取得するWeb APIを解説しましたが、取得するデータがやや複雑なため、今回は、緯度と経度から都道府県を判別するシンプルなWeb APIを用いて、JSONデータの解析を説明します。
緯度と経度から都道府県を判別する
緯度と経度から都道府県を判別するのは、Web APIを利用しなくても可能です。ただし、都道府県の位置データを参照する必要があり、けっこう面倒な処理になってしまいます。このような場合、Web APIを利用するのも一つの解決策です。Web APIであれば、とても短いコードで判定することができます。
今回利用するWeb APIは、独立行政法人農業・食品産業技術総合研究機構から無料で提供されている「簡易逆ジオコーディングサービス」です。
ちなみに、ジオコーディングとは、地名や住所から緯度・経度を求めることです。対して、緯度と経度から住所を求めることを、逆ジオコーディング（リバースジオコーディング）と呼びます。
このWeb APIのURLは、http://www.finds.jp/ws/rgeocode.phpです。次に示すパラメータを用いて呼び出します。
| パラメータ | 意味 |
|---|---|
| lat | 検索対象点の緯度（北緯を正とする10進の度） |
| lon | 検索対象点の経度（東経を正とする10進の度） |
| json | JSON形式にする場合に指定 |
例えば、皇居の緯度経度から住所を求めるには、次のようなURLです。
結果は、次のようなJSONデータです。東京都千代田区千代田1、という住所が取得できていることが、なんとなく分かるのではないでしょうか。
{
"status": 200,
"result": {
"prefecture": {
"pcode": 13,
"pname": "東京都"
},
"municipality": {
"mname": "千代田区",
"mcode": 13101
},
"local": [
{
"section": "千代田",
"homenumber": "1",
"distance": "155.674225497647",
"latitude": "35.683934",
"longitude": "139.75289"
}
]
},
"argument": {
},
"meta": [
]
}
ただし、実際のデータには、空白や改行はありません。ここでは理解しやすいように、JSONデータを整形しています（また、一部データを省略しています）。
今回のアプリでは、このJSONデータを解析して、該当する地点の都道府県コードを取得します。
JSONデータを解析するには
JSON（JavaScript Object Notation）とは、その名前のとおりJavaScriptの表記法を元にした、軽量なデータ記述言語です。さきほどのサンプルから分かるように、文字列のキー（フィールド）と値（プロパティ）のペアが基本となっています。
XML同様JSONでも、多くのソフトウェアやプログラミング言語間でのデータ授受に利用されています。当然Android（Java）でも利用することができ、手軽にJSONが使えるようなオープンソースのライブラリが、いくつも公開されています。
Android SDKにも、org.jsonパッケージとして標準的なライブラリが含まれています。ただこのライブラリは、解析処理スピードが遅く、APIもやや低レベルなものしかないため、あまり評判がよくありません。
そこで今回は、パフォーマンスの点で評価の高いJackson（Jackson Java JSON-processor）を利用することにしました。Jackson以外では、JSONICや、google-gsonといったライブラリが有名です。
Jacksonとは
Jacksonは、オープンソースのJSONライブラリで、AndroidのJavaでも利用することができます。
Jacksonでは、おもに次の3種類の方法でJSONデータを扱うことが可能です。
- ストーミングAPIでのアクセス（XMLのStAXに相当にする）
- ツリーモデルでのアクセス（XMLのDOMに相当する）
- JSONとJavaオブジェクトとのデータバインディング
ストリーミングAPIは、データを先頭から順にアクセスする方法です。大きなデータであっても高速に動作しますが、特定のデータのみを取り出したい場合などには不向きです。そこで今回は、データ量も少ないので、ツリーモデルのAPIを利用することにします。
このツリーモデルのAPIは、いったんすべてのJSONデータを読み込んで、オブジェクトのツリーを生成するものです。そのため、目的のノードを指定することで、後から自由にデータを参照することができます。
なお、データバインディングとは、JSONオブジェクトをそのままJavaのオブジェクトに変換する方法です。JSONに含まれるデータをすべて使用する場合や、相互に変換する必要があれば便利ですが、今回は一部のデータしか参照しませんので、ツリーモデルAPIがもっともシンプルな実装になります。
Jacksonを利用する
Jacksonを利用するには、ダウンロードページから、以下のライブラリ（jarファイル）をダウンロードして、あらかじめプロジェクトのlibsフォルダにコピーしておきます。
| ファイル名 | 内容 |
|---|---|
| jackson-core-2.2.0.jar | Coreライブラリ |
| jackson-databind-2.2.0.jar | ツリーモデルライブラリ |
| jackson-annotations-2.2.0.jar | データバインディング |
JacksonライブラリのツリーモデルAPIを利用するのは、とてもかんたんです。以下のコードは、先ほどの住所情報が含まれるJSON文字列を解析して、住所コードを求めるものです。
ParseJson.javaの一部]
class ParseJson {
protected String content;
protected JsonNode getJsonNode(String str) {
try {
// JSON文字列を、JsonNodeオブジェクトに変換する（1）
return new ObjectMapper().readTree(str);
}
catch (IOException e) {
Log.d(getClass().getName(), e.getMessage());
}
return null;
}
～中略～
}
// JSON文字列から都道府県コードを取得する
public class ParseFindsjp extends ParseJson {
@Override
public void loadJson(String str) {
JsonNode root = getJsonNode(str);
if (root != null){
// ツリーオブジェクトから都道府県コードを取得する（2）
this.content = root.path("result").path("prefecture")
.path("pcode").asText();
}
}
}
解析処理を、基本クラスと派生クラスに分割しています。今回は2種類のJSONデータを解析する必要がありますので、共通の処理を基本クラスとしてまとめました。
基本クラスでは、JSON文字列をJsonNodeオブジェクトに読み込み（getJsonNodeメソッド）、派生したクラスのメソッドで、そのツリーを解析しています。
オブジェクトのツリーを構築するには、Jacksonライブラリで提供されるObjectMapperというクラスを利用します（1）。このクラスのreadTreeメソッドは、引数のJSON文字列からツリーを生成するメソッドです。戻り値は、ツリー構造のルートを示すJsonNodeというオブジェクトになっています。
JsonNodeオブジェクトは、複数の子ノードと、それにひもづいたフィールドの情報を保持しています。
このサンプルで取得している都道府県コードは、以下のようなノードに含まれています。
result ─ prefecture ┬ pcode: 13
└ pname: 東京都
JsonNodeクラスのpathメソッドは、指定のノードのオブジェクトを返すメソッドです。このメソッドではメソッドチェーンが使えますので、直感的に理解しやすい実装が可能です（2）。asText()メソッドは、プロパティを文字列として取得します。ここでは、13という東京都のコードを、文字列として取得しています。
なおpathメソッドでは、存在しないノードを指定した場合、MissingNodeというオブジェクトを返します。このオブジェクトは、JsonNodeのメソッドをすべて実装していますので、どのようなデータに対しても例外が発生せず、メソッドチェーンが利用可能です。
