VFP AI 插件开发花絮9:JSON序列化和反序列化

Set Classlib To JSONHelper.VCX*!* ==========================================*!* JsonHelper 使用示例*!* ==========================================LOCAL loJson, loUser, lcJsonStr, lcOutput* 1. 初始化工具类m.loJson = CREATEOBJECT("JsonHelper")* 2. 准备一段 JSON 字符串（模拟 API 返回）TEXT TO m.lcJsonStr NOSHOW{  "id": "b3ad4fd6-1fb9-49ba-bddc-0cb529965720",  "object": "chat.completion",  "created": 1774366871,  "model": "deepseek-chat",  "choices": [    {      "index": 0,      "message": {        "role": "assistant",        "content": "Hello! How can I assist you today? ??"      },      "logprobs": null,      "finish_reason": "stop"    }  ],  "usage": {    "prompt_tokens": 10,    "completion_tokens": 11,    "total_tokens": 21,    "prompt_tokens_details": {      "cached_tokens": 0    },    "prompt_cache_hit_tokens": 0,    "prompt_cache_miss_tokens": 10  },  "system_fingerprint": "fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache_new_kvcache"}ENDTEXT* 3. 反序列化 (String -> Object)m.loUser = m.loJson.Parse(lcJsonStr)Clear * 4. 序列化 (Object -> String)? "序列化 -- 紧凑模式："?? m.loJson.Stringify(m.loUser)?? "序列化 -- 格式化："?? m.loJson.Stringify(m.loUser, .T.)?* 5. 读取数据? "模型：" + m.loUser.model? "内容：" + m.loUser.choices.item(0).message.content? "token总数：" + Transform(m.loUser.usage.total_tokens)? "提示词缓存：" + Transform(m.loUser.usage.prompt_tokens_details.cached_tokens)? "指纹：" + m.loUser.system_fingerprint