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Boost的1.75版本新库
12月11日，Boost社区发布了1.75版本，相比较于原定的12月9日，推迟了两天。这次更新带来了三个新库：JSON，LEAF，PFR。
其中JSON自然是json格式的解析库，来自Vinnie Falco和Krystian Stasiowski。
LEAF是一个轻量的异常处理库，来自Emil Dotchevski。
PFR是一个基础的反射库，不需要用户使用宏和样版代码（由于还未仔细阅读此库，可能翻译有一些不准确），来自Antony Polukhin。
JSON库简介
其实在之前，Boost就已经有能够解析JSON的库了，名字叫做Boost.PropertyTree。Boost.PropertyTree不仅仅能够解析JSON，还能解析XML，INI和INFO格式的文件。但是由于成文较早及需要兼容其他的数据格式，相比较于其他的C++解析库，其显得比较笨重，使用的时候有很多的不方便。
Boost.JSON相对于Boost.PropertyTree来所，其只能支持JSON格式的解析，但是其使用方法更为简便，直接。华丽胡哨的东西也更多了。
JSON的简单使用
有两种方法使用Boost.JSON，一种是动态链接库，此时引入头文件boost/json.hpp，同时链接对应的动态库；第二种是使用header only模式，此时只需要引入头文件boost/json/src.hpp即可。两种方法各有优缺点，酌情使用。
编码
最通用的方法
我们要构造的json如下，包含了各种类型。
{
"a_string" : "test_string",
"a_number" : 123,
"a_null" : null,
"a_array" : [1, "2", {"123" : "123"}],
"a_object" : {
"a_name": "a_data"
},
"a_bool" : true
}
构造的方法也很简单：
boost::json::object val;
val["a_string"] = "test_string";
val["a_number"] = 123;
val["a_null"] = nullptr;
val["a_array"] = {
1, "2", boost::json::object({{"123", "123"}})
};
val["a_object"].emplace_object()["a_name"] = "a_data";
val["a_bool"] = true;
首先定义一个object，然后往里面塞东西就好。其中有一个emplace_object这个比较重要，后面会提到。
结果：
使用std::initializer_list
Boost.JSON支持使用std::initializer_list来构造自己的对象。所以也可以这样使用：
boost::json::value val2 = {
{"a_string", "test_string"},
{"a_number", 123},
{"a_null", nullptr},
{"a_array", {1, "2", {{"123", "123"}}}},
{"a_object", {{"a_name", "a_data"}}},
{"a_bool", true}
};
结果如下：
json对象的输出
生成了json对象以后，就可以使用serialize对对象进行序列化了。
std::cout << boost::json::serialize(val2) << std::endl;
结果如前两图。
除了直接把整个对象直接输出，Boost.JSON还支持分部分进行流输出，这种方法在数据量较大时，可以有效降低内存占用。
boost::json::serializer ser;
ser.reset(&val);
char temp_buff[6];
while (!ser.done()) {
std::memset(temp_buff, 0, sizeof(char) * 6);
ser.read(temp_buff, 5);
std::cout << temp_buff << std::endl;
}
结果：
如果缓存变量是数组，还可以直接使用ser.read(temp_buff)。
需要注意的是，ser.read并不会默认在字符串末尾加\0，所以如果需要直接输出，在输入时对缓存置0，同时为\0空余一个字符。
也可以直接使用输出的boost::string_view。
两种对比
这两种方法对比的话，各有各的优点。前一种方法比较时候边运行边生成，后者适合一开始就需要直接生成的情形，而且相对来说，后者显得比较的直观。
但是第二种方法有一个容易出现问题的地方。比如以下两个json对象：
// json1
[["data", "value"]]
//json2
{"data": "value"}
如果使用第二种方法进行构建，如果一不小心的话，就有可能写出一样的代码：
boost::json::value confused_json1 = {{"data", "value"}};
boost::json::value confused_json2 = {{"data", "value"}};
std::cout << "confused_json1: " << boost::json::serialize(confused_json1) << std::endl;
std::cout << "confused_json2: " << boost::json::serialize(confused_json2) << std::endl;
而得到的结果，自然也是一样的：
如果需要消除这一歧义，可以直接使用Boost.JSON提供的对象构建有可能产生歧义的地方：
boost::json::value no_confused_json1 = {boost::json::array({"data", "value"})};
boost::json::value no_confused_json2 = boost::json::object({{"data", "value"}});
结果为：
解码
JSON的解码也比较简单。
简单的解码
auto decode_val = boost::json::parse("{\"123\": [1, 2, 3]}");
直接使用boost::json::parse，输入相应的字符串就行了。
增加错误处理
boost::json::error_code ec;
boost::json::parse("{\"123\": [1, 2, 3]}", ec);
std::cout << ec.message() << std::endl;
boost::json::parse("{\"123\": [1, 2, 3}", ec);
std::cout << ec.message() << std::endl;
结果：
非严格模式
在这个模式下，Boost.JSON可以选择性的对一些不那么严重的错误进行忽略。
unsigned char buf[4096];
boost::json::static_resource mr(buf);
boost::json::parse_options opt;
opt.allow_comments = true; // 允许注释
opt.allow_trailing_commas = true; // 允许最后的逗号
boost::json::parse("[1, 2, 3, ] // comment test", ec, &mr, opt);
std::cout << ec.message() << std::endl;
boost::json::parse("[1, 2, 3, ] // comment test", ec, &mr);
std::cout << ec.message() << std::endl;
结果如下：
可以看到，增加了选项的解释器成功的解析了结果。
流输入
和输出一样，输入也有流模式。
boost::json::stream_parser p;
p.reset();
p.write("[1, 2,");
p.write("3]");
p.finish();
std::cout << boost::json::serialize(p.release()) << std::endl;
结果：
进阶应用
对象序列化
有时候我们需要将对象转换为JSON，对对象进行序列化然后保存。Boost.JSON提供了一个非常简单的方法，能够使我们非常简单的将一个我们自己定义的对象转化为JSON对象。
我们只需要在需要序列化的类的命名空间中，定义一个重载函数tag_invoke。注意，是类所在的命名空间，而不是在类里面定义。
使用示例：
namespace MyNameSpace {
class MyClass {
public:
int a;
int b;
MyClass (int a = 0, int b = 1):
a(a), b(b) {}
};
void tag_invoke(boost::json::value_from_tag, boost::json::value &jv, MyClass const &c) {
auto & jo = jv.emplace_object();
jo["a"] = c.a;
jo["b"] = c.b;
}
}
其中，boost::json::value_from_tag是作为标签存在的，方便Boost.JSON分辨序列化函数的。jv是输出的JSON对象，c是输入的对象。
boost::json::value_from(MyObj)
使用的话，直接调用value_from函数即可。
结果：
序列化还有一个好处就是，可以在使用std::initializer_list初始化JSON对象时，直接使用自定义对象。譬如：
boost::json::value val = {MyObj};
注意，这里的val是一个数组，里面包含了一个对象MyObj。
反序列化
有序列化，自然就会有反序列化。操作和序列化的方法差不多，也是定义一个tag_invoke函数，不过其参数并不一致。
MyClass tag_invoke(boost::json::value_to_tag<MyClass>, boost::json::value const &jv) {
auto &jo = jv.as_object();
return MyClass(jo.at("a").as_int64(), jo.at("b").as_int64());
}
需要注意的是，由于传入的jv是被const修饰的，所以不能类似于jv["a"]使用。
使用也和上面的类似，提供了一个value_to<>模板函数。
auto MyObj = boost::json::value_to<MyNameSpace::MyClass>(vj);
无论是序列化还是反序列化，对于标准库中的容器，Boost.JSON都可以直接使用。
Boost.JSON的类型
array
数组类型，用于储存JSON中的数组。实际使用的时候类似于std::vector<boost::json::value>，差异极小。
object
对象类型，用于储存JSON中的对象。实际使用时类似于std::map<std::string, boost::json::value>，但是相对来说，它们之间的差异较大。
string
字符串类型，用于储存JSON中的字符串。实际使用时和std::basic_string类似，不过其只支持UTF-8编码，如果需要支持其他编码，在解码时候需要修改option中相应的选项。
value
可以储存任意类型，也可以变换为各种类型。其中有一些特色的函数比如as_object，get_array，emplace_int64之类的。它们的工作都类似，将boost::json::value对象转化为对应的类型。但是他们之间也有一定的区别。
as_xxx返回一个引用，如果类型不符合，会抛出异常get_xxx返回一个引用，不检查类型，如果类型不符合，可能导致未定义行为is_xxx判断是否为xxx类型if_xxx返回指针，如果类型不匹配则返回nullptremplace_xxx返回一个引用，可以直接改变其类型和内容。
总结
大致的使用方法就这些了。如果还要更进一步的话，就是涉及到其内存管理了。
纵观整个库的话，感觉其对于模板的使用相当克制，能不使用就不使用，这在一定程度上也提高了编译的速度。