リスト内のデータをフラット化する関数の定義

ネストされたデータ構造の場合、そのデータを削減 (「フラット化」) し、よりシンプルな出力を生成する必要が生じることがあります。この DataWeave の例では、ヘッダーで定義された関数を使用して interests および contenttypes 配列のデータをフラット化し、空でない場合にのみ contenttypes を出力します。

この例では、次の関数を使用します。

  • 入力のセット要素を調べる map

  • 配列をフラット化する reduce

  • 項目を条件付きで表示する if

  • 入力を解析する splitBy

DataWeave
%dw 2.0
output application/json
fun reduceMapFor(data) = data reduce (($$ splitBy ":")[0] ++ "," ++ ($ splitBy ":")[0])
---
payload.results map() ->
{
  email: $.profile.email,
  name: $.profile.firstName,
  tags: reduceMapFor($.data.interests.tags[0]),
        (contenttypes: reduceMapFor($.data.interests.contenttypes[0])) if(sizeOf($.data.interests.contenttypes[0]) > 0)
}
入力 JSON
{
  "results": [
    {
      "profile": {
        "firstName": "john",
        "lastName": "doe",
        "email": "johndoe@demo.com"
      },
      "data": {
        "interests": [
          {
            "language": "English",
            "tags": [
              "digital-strategy:Digital Strategy",
              "innovation:Innovation"
            ],
            "contenttypes": []
          }
        ]
      }
    },
    {
      "profile": {
        "firstName": "jane",
        "lastName": "doe",
        "email": "janedoe@demo.com"
      },
      "data": {
        "interests": [
          {
            "language": "English",
            "tags": [
              "tax-reform:Tax Reform",
              "retail-health:Retail Health"
            ],
            "contenttypes": [
              "News",
              "Analysis",
              "Case studies",
              "Press releases"
            ]
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "objectsCount": 2,
  "totalCount": 2,
  "statusCode": 200,
  "errorCode": 0,
  "statusReason": "OK"
}
出力 JSON
[
  {
    "email": "johndoe@demo.com",
    "name": "john",
    "tags": "digital-strategy,innovation"
  },
  {
    "email": "janedoe@demo.com",
    "name": "jane",
    "tags": "tax-reform,retail-health",
    "contenttypes": "News,Analysis,Case studies,Press releases"
  }
]

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