JSON (JavaScript Object Notation)

JavaScript: JSON.stringify(obj) -> Macht aus Objekt einen String (zum Senden). JSON.parse(string) -> Macht aus String ein Objekt (zum Benutzen).

Python: import json json.loads(string) json.dumps(obj)

Beachte: Keys müssen immer in doppelten Anführungszeichen stehen ("name"). Einfache ('name') sind verboten (Invalid JSON).

Praxisroutine

In der Praxis lernst du JSON (JavaScript Object Notation), indem du mit einem kleinen, kontrollierten Beispiel beginnst. Baue zuerst einen Minimalfall, prüfe das Ergebnis, veraendere genau eine Sache und beobachte, was sich ändert. Notiere dir Eingabe, Aktion, Ausgabe und typischen Fehler.

Übung: Erstelle ein Beispiel aus deinem Alltag, fuehre den Ablauf gedanklich Schritt für Schritt durch und markiere die Stelle, an der du Feedback oder ein Log brauchst. Wenn du diese Stelle benennen kannst, verstehst du den Begriff praktisch.

1. Datentypen & Limitierungen

JSON kennt nur: String, Number, Boolean, Array, Object, null. Es kennt kein Datum (Date). Man muss Datum als String senden ("2023-10-27T10:00:00Z") und manuell parsen. Es kennt keine Kommentare. (// ist verboten). Das nervt bei Konfigurationsdateien. Es kennt keine Funktionen.

2. JSON Lines (NDJSON)

Normale JSON-Dateien müssen ein großes Objekt sein. Bei riesigen Daten (Logfiles, 10GB) ist das blöd (man muss alles in den RAM laden). Lösung: JSONL (Newqline Delimited JSON). Jede Zeile ist ein valides JSON-Objekt. Man kann es Zeile für Zeile streamen und verarbeiten.

3. Sicherheit (JSON Hijacking)

Früher (vor ES5) konnte man JSON-Arrays von fremden Seiten klauen, indem man den Array-Konstruktor überschrieb. Heute gefixt. Aber: JSON.parse() ist sicher. eval() ist tödlich. Niemals eval(jsonString) nutzen!

1. Serialisierung und das 64-bit Integer Problem (BigInt)

Die Parsing-Engine deines Browsers konvertiert reine JSON-Strings per JSON.parse() in JS-Variablen in C++. Der fatale Architektur-Fehler: JavaScript (nach IEEE 754) kennt keine echten Integer. Jede Zahl ist ein 64-Bit Float, welches ab ca. 9 Millionen Billionen (Number.MAX_SAFE_INTEGER, entspr. 53-Bit Präzision) die Genauigkeit verliert. Sendet z.B. eine Twitter-API rohe UUIDs oder Transaction-IDs einer Blockchain als Integers ({"id": 1044458572186984448}), wird die JS-Parsing-Engine dies beim Import unwiderruflich leise in 1044458572186984400 runden. ID zerstört. Backend-Entwickler müssen große Integers in ihrer API deshalb präventiv immer als String versenden ("id": "1044458..."), wenn der Client das Web ist.

2. JSON Schema Validierung

JSON ist typenlos und unstrukturiert. Erwartet das Backend ein "Alter" (Number) und der Client sendet versehentlich "Alter": "zwanzig", crasht der Datenbank-Driver oft schmutzig ab. Um das typsichere Validieren von Enterprise-XML zu imitieren, existiert JSON Schema. Es ist eine beschreibendes JSON-Metadokument: {"type": "object", "properties": {"alter": {"type": "integer", "minimum": 0}}}. C++ Validatoren prüfen den ankommenden API-Payload brutal schnell gegen dieses Schema. Wenn der Check fehlschlägt, feuert das Gateway einen HTTP 400 Bad Request, bevor der fehlerhafte Payload den Server-Hauptcode (Business-Logik) auch nur erahnen kann.

3. Binary JSON (BSON) und MessagePack

JSON als reiner Text (UTF-8 Bytes) hat massiven Parsing-Overhead. Wenn eine Kamera Sensor-Arrays sendet (Millionen Pixelzahlen), liest der CPU-Parser für "5" "2" "," jedes C-Char ein. High-Performance Systeme in IoT oder DBs (z.B. MongoDB BSON) verpacken JSON als Binärbaum. MessagePack komprimiert {"compact": true} in winzige Bytes 81 a7... durch Prefix-Deklarierungen ("Die nächsten 10 Bytes sind ein Float"). Der Client kann Memory-Pfeile zielen und decodiert rasend schnell. Im Browser Web-Performance-Segment setzt sich alternativ Google's Protobuf durch.