DataWeave实现CSV转JSON：如何合并映射结果为单个对象

问题描述 #

现有DataWeave脚本通过外部字段映射将CSV转换为JSON，但当前输出每行对应多个单键值对对象的数组，期望每行输出一个包含所有键值对的对象。

原脚本生成的错误输出：

[
  [
    {"FirstName": "Jane"},
    {"LastName": " Austin"},
    {"Title": " CEO"},
    {"Height__c": "7"},
    {"Priority__c": null},
    {"Hobbies__c": null}
  ],
  [
    {"FirstName": "Bob"},
    {"LastName": " Smith"},
    {"Title": " COO"},
    {"Height__c": " 6"},
    {"Priority__c": null},
    {"Hobbies__c": null}
  ]
]

期望的正确输出：

[
    {
      "FirstName": "Jane",
      "LastName": " Austin",
      "Title": " CEO",
      "Height__c": "7",
      "Priority__c": null,
      "Hobbies__c": null
    },
    {
      "FirstName": "Bob",
      "LastName": " Smith",
      "Title": " COO",
      "Height__c": " 6",
      "Priority__c": null,
      "Hobbies__c": null
    }
]

问题根源 #

原脚本中，fieldMappings map (...)会返回由多个单键对象组成的数组，而非单个整合后的对象，导致每行结果是对象数组而非单个对象。

解决方法 #

方法1：使用reduce合并对象数组 #

将reduce操作放在每行数据的处理逻辑内部，把单键对象数组合并为单个对象：

%dw 2.0
input csvData application/csv
input fieldMappings application/json
input objectProperties application/json
var apexClass = objectProperties.ObjectName

output application/json
---
csvData map ((row) -> 
    // 先生成单键对象数组
    fieldMappings map (fieldMapping) -> 
        (fieldMapping.target): if(row[fieldMapping.source] != "") row[fieldMapping.source] else fieldMapping."defaultValue"
    // 用reduce合并数组中的所有对象
    reduce ((item, accumulator = {}) -> accumulator ++ item)
)

方法2：使用mapObject直接构建目标对象 #

更简洁的方式是用mapObject直接遍历字段映射，一次性构建包含所有键值对的对象：

%dw 2.0
input csvData application/csv
input fieldMappings application/json
input objectProperties application/json
var apexClass = objectProperties.ObjectName

output application/json
---
csvData map ((row) -> 
    fieldMappings mapObject ((fieldMapping) -> 
        (fieldMapping.target): if(row[fieldMapping.source] != "") row[fieldMapping.source] else fieldMapping."defaultValue"
    )
)

错误原因说明 #

你之前尝试的reduce位置错误，将其放在了csvData map的外部，导致处理逻辑作用于整个CSV行数组而非每行内部的单键对象数组，因此出现类型转换错误。正确的做法是将reduce（或mapObject）放在每行数据的处理范围内，针对当前行的字段映射结果进行合并。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者caleb