Go言語でJSONの日付をtime.Time型として効率的に扱う方法

JSONは、システム間でデータをやり取りする際に広く利用されているデータ形式です。その中でも日付データの処理は、特に重要かつ注意が必要な課題となります。Go言語では、日付と時刻を扱うためにtime.Time型が用意されていますが、JSON形式のデータをtime.Time型として正しく読み込むにはいくつかの工夫が必要です。

本記事では、JSON形式の日付をGo言語のtime.Time型として扱う方法について、基礎から応用まで詳しく解説します。具体的には、JSONの日付フォーマットの基礎知識、変換方法、カスタムフォーマットの対応、そして実用例やエラーハンドリングまでを網羅し、実務でも役立つ内容をお届けします。Goを使ったシステム開発においてJSONの日付処理を正しく行うための知識を深めていきましょう。

JSONの日付フォーマットの基本

JSONデータでは、日付や時刻のデータを文字列として表現するのが一般的です。特にISO 8601形式が広く採用されており、以下のような例が典型的です。

ISO 8601形式とは

ISO 8601形式は、日付と時刻を統一された規格で表現するフォーマットです。例として以下の形式があります：

2024-11-18T15:30:00Z（UTC時刻を示す末尾のZあり）
2024-11-18T15:30:00+09:00（タイムゾーンオフセットを含む）

この形式は、システム間でのデータ交換においてタイムゾーンや表記の違いを吸収できるため、広く採用されています。

JSONの日付処理における課題

JSONの日付処理では、以下のような課題がよく見られます：

フォーマットの不一致：ISO 8601以外の形式（例：2024/11/18 15:30:00）が使用される場合、変換が難しい。
タイムゾーンの問題：UTCやオフセットが明記されていない場合、正確な時刻を再現できない可能性がある。
型の変換：文字列として格納される日付をプログラム内部で適切な型（例：Goのtime.Time型）に変換する必要がある。

これらの課題に対応するため、Go言語のtime.Time型とそのパッケージを活用していきます。次節では、time.Time型の基本について詳しく見ていきます。

Go言語の`time.Time`型の概要

Go言語では、日付や時刻を扱うために標準パッケージtimeが提供されています。その中でもtime.Time型は、日付と時刻を表現するための基本型として利用されます。

`time.Time`型の特徴

time.Time型は、時刻情報を高精度かつ柔軟に扱えるよう設計されています。主な特徴は以下の通りです：

高精度：ナノ秒単位までの精度で時刻を管理できます。
タイムゾーン対応：UTCやローカルタイムなど、異なるタイムゾーンを容易に扱えます。
多機能なメソッド：日時の計算、フォーマット変換、差分計算など、多くの操作が可能です。

基本的な使い方

以下はtime.Time型の基本的な使い方の例です：

package main

import (
    "fmt"
    "time"
)

func main() {
    // 現在時刻を取得
    now := time.Now()
    fmt.Println("現在時刻:", now)

    // 特定の日時を作成
    specificTime := time.Date(2024, time.November, 18, 15, 30, 0, 0, time.UTC)
    fmt.Println("特定の日時:", specificTime)

    // フォーマット変換
    formattedTime := now.Format("2006-01-02 15:04:05")
    fmt.Println("フォーマット済み時刻:", formattedTime)
}

`time.Time`型がJSON処理で重要な理由

Goでは、JSONから日付を処理する際に、time.Time型を利用することで次のような利点があります：

一貫性：異なるフォーマットのデータでも統一的に扱える。
可読性：Go内での処理が簡潔かつ明確になる。
拡張性：カスタムフォーマットやタイムゾーン調整に柔軟に対応可能。

次節では、このtime.Time型を用いて、JSONの日付データをどのように変換するかを具体的に解説します。

JSONの日付を`time.Time`型に変換する方法

JSONから取得した日付データをGoのtime.Time型に変換するには、標準ライブラリencoding/jsonを使用します。このプロセスでは、JSONの構造体タグを活用してデコードを行います。

基本的な変換方法

JSONデータをGoの構造体にマッピングする際、time.Time型を含めることで日付を自動的に変換できます。以下のコード例をご覧ください：

package main

import (
    "encoding/json"
    "fmt"
    "time"
)

type Event struct {
    Name string    `json:"name"`
    Date time.Time `json:"date"`
}

func main() {
    // サンプルJSON
    jsonData := `{"name": "Conference", "date": "2024-11-18T15:30:00Z"}`

    // 構造体にデコード
    var event Event
    err := json.Unmarshal([]byte(jsonData), &event)
    if err != nil {
        fmt.Println("エラー:", err)
        return
    }

    fmt.Println("イベント名:", event.Name)
    fmt.Println("日時:", event.Date)
}

カスタムフォーマットを使った変換

JSON内の日付フォーマットがISO 8601に従わない場合、カスタムの変換処理が必要です。この場合、json.Unmarshalerインターフェースを実装して日付の変換ロジックを定義します。

以下は例です：

type CustomTime struct {
    time.Time
}

func (ct *CustomTime) UnmarshalJSON(data []byte) error {
    // 日付フォーマットを定義
    layout := `"2006-01-02 15:04:05"` // JSONの日付フォーマットに合わせる
    parsedTime, err := time.Parse(layout, string(data))
    if err != nil {
        return err
    }
    ct.Time = parsedTime
    return nil
}

type Event struct {
    Name string     `json:"name"`
    Date CustomTime `json:"date"`
}

func main() {
    // サンプルJSON
    jsonData := `{"name": "Meeting", "date": "2024-11-18 15:30:00"}`

    // 構造体にデコード
    var event Event
    err := json.Unmarshal([]byte(jsonData), &event)
    if err != nil {
        fmt.Println("エラー:", err)
        return
    }

    fmt.Println("イベント名:", event.Name)
    fmt.Println("日時:", event.Date.Time)
}

注意点

JSON内のフォーマットが一致しない場合はエラーが発生します。フォーマットを確認することが重要です。
タイムゾーン情報が含まれない場合は、UTCまたはローカルタイムで解釈される可能性があります。必要に応じてtime.ParseInLocationを使用してください。

次節では、カスタムフォーマットが必要な場合のより複雑な処理について詳しく解説します。

カスタムフォーマットのJSON処理

JSONの日付フォーマットがISO 8601形式に従わない場合や独自のフォーマットを持つ場合、Goでの変換にはカスタム実装が必要です。このセクションでは、カスタムフォーマットの日付を正しくtime.Time型に変換する方法を解説します。

カスタムフォーマットを扱う理由

標準的なISO 8601形式以外の日付フォーマットが使われるケースは以下の通りです：

異なるシステム間の連携：レガシーシステムでは独自の日付フォーマットが一般的です。
地域特有のフォーマット：地域により、例えばDD/MM/YYYY形式が使用される場合があります。
タイムゾーンの扱い：タイムゾーン情報が含まれていないフォーマットやカスタムのオフセット指定。

カスタムフォーマットの解析

Goのtime.Parseまたはtime.ParseInLocationを利用してカスタムフォーマットの日付を解析できます。以下は、json.Unmarshalerを用いてカスタムフォーマットを処理する方法の例です：

package main

import (
    "encoding/json"
    "fmt"
    "time"
)

// カスタム日付型
type CustomTime struct {
    time.Time
}

// JSONからのデコードをカスタマイズ
func (ct *CustomTime) UnmarshalJSON(data []byte) error {
    // 独自の日付フォーマット
    layout := `"02/01/2006 15:04:05"` // DD/MM/YYYY HH:MM:SS
    parsedTime, err := time.Parse(layout, string(data))
    if err != nil {
        return err
    }
    ct.Time = parsedTime
    return nil
}

type Event struct {
    Name string     `json:"name"`
    Date CustomTime `json:"date"`
}

func main() {
    // サンプルJSON
    jsonData := `{"name": "Workshop", "date": "18/11/2024 15:30:00"}`

    // デコード
    var event Event
    err := json.Unmarshal([]byte(jsonData), &event)
    if err != nil {
        fmt.Println("エラー:", err)
        return
    }

    fmt.Println("イベント名:", event.Name)
    fmt.Println("日時:", event.Date.Format("2006-01-02 15:04:05")) // 統一フォーマットで出力
}

タイムゾーンを含む日付フォーマットの処理

カスタムフォーマットでタイムゾーンを扱う場合、time.ParseInLocationを使用します。例を以下に示します：

func (ct *CustomTime) UnmarshalJSON(data []byte) error {
    // 独自フォーマット
    layout := `"2006-01-02 15:04:05 MST"` // フォーマットにタイムゾーンを含む
    location, _ := time.LoadLocation("America/New_York") // 必要に応じて場所を指定
    parsedTime, err := time.ParseInLocation(layout, string(data), location)
    if err != nil {
        return err
    }
    ct.Time = parsedTime
    return nil
}

注意点

フォーマット指定の厳密性：指定フォーマットが一致しないと変換に失敗するため、データの事前確認が必要です。
エラー処理：解析失敗時のエラー処理を適切に行い、プログラムの安定性を確保してください。
タイムゾーンの明確化：タイムゾーンが曖昧な場合はUTCに変換して一貫性を保つことを推奨します。

次節では、日付変換時に発生しやすいエラーとその対処法について解説します。

エラーハンドリングとデバッグ

JSONの日付をtime.Time型に変換する際、フォーマットの不一致やタイムゾーンの問題によってエラーが発生することがあります。このセクションでは、よくあるエラーとその対処法、デバッグのポイントを解説します。

よくあるエラー

フォーマットの不一致
JSONの日付フォーマットがtime.Parseやtime.ParseInLocationに指定したレイアウトと一致しない場合に発生します。
例：JSONデータが"2024-11-18"なのに、フォーマットを"2006-01-02 15:04:05"と指定している場合。
タイムゾーンの欠如
JSONデータにタイムゾーン情報が含まれていない場合、デフォルトでUTCまたはローカルタイムとして解釈されるため、予期しない結果になることがあります。
デコードエラー
JSON全体の構造が想定と異なる場合、json.Unmarshalがエラーを返します。

エラーへの対処方法

1. フォーマット不一致への対処

事前にデータのフォーマットを確認し、それに適したレイアウトを指定します。
不明な場合は複数のフォーマットを試みるロジックを実装することも可能です。

例：複数フォーマットを試す

func parseDate(data string) (time.Time, error) {
    formats := []string{
        "2006-01-02T15:04:05Z",    // ISO 8601
        "2006-01-02",              // 短縮型
        "02/01/2006 15:04:05",     // カスタム型
    }
    for _, format := range formats {
        parsedTime, err := time.Parse(format, data)
        if err == nil {
            return parsedTime, nil
        }
    }
    return time.Time{}, fmt.Errorf("日付フォーマットが一致しません: %s", data)
}

2. タイムゾーンの欠如への対処

データにタイムゾーン情報がない場合、デフォルトのタイムゾーンを指定して解釈する方法が有効です。

例：UTCまたは特定のタイムゾーンを使用

func parseWithDefaultTZ(data, layout string) (time.Time, error) {
    location, _ := time.LoadLocation("UTC") // 必要なら"Asia/Tokyo"などに変更
    return time.ParseInLocation(layout, data, location)
}

3. JSONデコードエラーへの対処

JSON構造が期待と異なる場合は、以下を確認してください：

JSON文字列の形式が正しいか（構文エラーをチェック）。
対応するGo構造体が正しく定義されているか。
タグ（例：json:"date"）が正しいフィールドに付与されているか。

デバッグのポイント

データ確認
入力JSONデータをログに出力し、フォーマットや構造を再確認します。

   fmt.Println("デバッグ用JSON:", jsonData)

エラーメッセージの活用
エラーメッセージをキャプチャし、原因特定に役立てます。

   if err != nil {
       fmt.Printf("エラー内容: %v\n", err)
   }

テストケースの作成
想定されるフォーマットのデータを使ってユニットテストを作成し、変換ロジックを検証します。

エラーの例とその解決

以下は、よくあるエラーの例とその解決方法です。

エラー内容	原因	解決方法
`parsing time "..." as "...": ...`	フォーマット不一致	正しいフォーマットを指定する
`invalid character '...'`	JSONデータの構造が誤っている	JSONデータを修正する
`time: missing location in call`	タイムゾーン情報が不足している	`time.ParseInLocation`でタイムゾーンを指定

次節では、実際にJSONデータを処理する具体的な例として、REST APIから取得したデータを活用する方法を紹介します。

実用例: REST APIのデータ処理

REST APIを利用したデータ取得では、JSON形式の日付を正しく処理することが重要です。このセクションでは、Go言語を用いてREST APIから取得したJSONデータを解析し、日付をtime.Time型として扱う具体例を示します。

サンプルケース

以下のようなREST APIがあると仮定します。このAPIはイベント情報を返し、日付はISO 8601形式で提供されます。

APIのレスポンス例:

{
    "events": [
        {"name": "Go Workshop", "date": "2024-11-18T15:30:00Z"},
        {"name": "Tech Conference", "date": "2024-12-01T10:00:00Z"}
    ]
}

Goでのデータ処理

以下のコードは、HTTPリクエストでデータを取得し、JSONを解析してtime.Time型に変換する例です。

package main

import (
    "encoding/json"
    "fmt"
    "net/http"
    "time"
)

// イベントの構造体
type Event struct {
    Name string    `json:"name"`
    Date time.Time `json:"date"`
}

// APIレスポンスの構造体
type ApiResponse struct {
    Events []Event `json:"events"`
}

func main() {
    // REST APIのエンドポイント
    url := "https://example.com/api/events"

    // HTTPリクエストを送信
    resp, err := http.Get(url)
    if err != nil {
        fmt.Println("HTTPリクエストエラー:", err)
        return
    }
    defer resp.Body.Close()

    // レスポンスのデコード
    var apiResponse ApiResponse
    err = json.NewDecoder(resp.Body).Decode(&apiResponse)
    if err != nil {
        fmt.Println("JSONデコードエラー:", err)
        return
    }

    // データの出力
    fmt.Println("取得したイベント情報:")
    for _, event := range apiResponse.Events {
        fmt.Printf("イベント名: %s, 日時: %s\n", event.Name, event.Date.Format("2006-01-02 15:04:05"))
    }
}

コードの解説

構造体の定義

Event構造体で、イベント名と日付を保持します。
ApiResponse構造体で、APIのレスポンス全体をマッピングします。

HTTPリクエストの送信

http.Getを使用してAPIにリクエストを送信します。
deferでリソース（HTTPレスポンス）を解放します。

JSONデコード

レスポンスのBodyを直接json.NewDecoderでデコードし、構造体にマッピングします。

time.Time型の利用

日付はISO 8601形式であるため、Goの標準ライブラリで自動的にtime.Time型に変換されます。

データの表示

time.Time型を使って、フォーマットを統一した表示を行います。

タイムゾーンの調整

APIからのデータがUTCで提供されている場合、ローカルタイムに変換する必要があるかもしれません。その場合はInメソッドを使用します：

localTime := event.Date.In(time.Local)
fmt.Printf("ローカル日時: %s\n", localTime.Format("2006-01-02 15:04:05"))

エラー処理

HTTPエラー: ステータスコードをチェックし、適切に処理する必要があります。

   if resp.StatusCode != http.StatusOK {
       fmt.Println("HTTPステータスエラー:", resp.Status)
       return
   }

JSONデコードエラー: フォーマットがAPIドキュメントと一致しているか確認します。

まとめ

このように、REST APIから取得したJSONデータをGo言語で解析し、time.Time型として扱うことで、効率的かつ正確な日時データの処理が可能になります。次節では、大量データ処理時のパフォーマンス最適化について解説します。

パフォーマンス最適化のポイント

大量のJSONデータをGoで処理する際、特に日付の変換を含む場合、パフォーマンスの最適化が重要です。このセクションでは、効率的なデータ解析とtime.Time型を扱う際のベストプラクティスを紹介します。

大量データ処理の課題

メモリ消費量: 大量のデータを一度に処理する場合、構造体の割り当てがメモリ負荷を増大させます。
変換コスト: 日付フォーマットの解析や変換は計算コストが高い場合があります。
I/O待機: ネットワークやファイル読み取りによるI/O待機時間が処理速度を制限する可能性があります。

最適化テクニック

1. ストリーム処理の活用

データを一括でメモリに読み込まず、ストリームとして逐次処理することでメモリ消費を抑えます。

以下の例では、json.Decoderを使い、大量データを逐次的に処理します。

package main

import (
    "encoding/json"
    "fmt"
    "os"
    "time"
)

// イベントの構造体
type Event struct {
    Name string    `json:"name"`
    Date time.Time `json:"date"`
}

func main() {
    // サンプルJSONファイルを開く
    file, err := os.Open("large_events.json")
    if err != nil {
        fmt.Println("ファイルオープンエラー:", err)
        return
    }
    defer file.Close()

    // JSONデコーダーを作成
    decoder := json.NewDecoder(file)

    // トークンごとに処理
    for {
        var event Event
        if err := decoder.Decode(&event); err != nil {
            if err.Error() == "EOF" { // データ終了
                break
            }
            fmt.Println("デコードエラー:", err)
            continue
        }

        // 処理内容
        fmt.Printf("イベント名: %s, 日時: %s\n", event.Name, event.Date)
    }
}

2. カスタムフォーマットの効率化

カスタム日付フォーマットを頻繁に解析する場合、解析コストを削減するためにプリコンパイルされたロジックを利用する方法があります。

例：パース結果をキャッシュする

var dateCache = make(map[string]time.Time)

func parseDateCached(dateStr string) (time.Time, error) {
    if date, exists := dateCache[dateStr]; exists {
        return date, nil
    }
    parsedDate, err := time.Parse("2006-01-02", dateStr)
    if err != nil {
        return time.Time{}, err
    }
    dateCache[dateStr] = parsedDate
    return parsedDate, nil
}

3. 並列処理の活用

Goのゴルーチンを活用して、複数のデータチャンクを並列処理することで処理速度を向上させます。

例：ワーカーパターンの実装

func worker(jobs <-chan string, results chan<- time.Time) {
    for dateStr := range jobs {
        parsedDate, _ := time.Parse("2006-01-02", dateStr) // エラーチェックは省略
        results <- parsedDate
    }
}

func main() {
    jobs := make(chan string, 100)
    results := make(chan time.Time, 100)

    // ワーカーを起動
    for i := 0; i < 5; i++ {
        go worker(jobs, results)
    }

    // ジョブを投入
    go func() {
        for _, dateStr := range []string{"2024-11-18", "2024-12-01", "2025-01-10"} {
            jobs <- dateStr
        }
        close(jobs)
    }()

    // 結果を収集
    for i := 0; i < 3; i++ {
        fmt.Println("変換結果:", <-results)
    }
}

4. バッチ処理

APIやファイルからデータを処理する際、可能な限りバッチ処理を採用してI/Oコストを削減します。

ベストプラクティス

データの事前検証: JSONデータの構造や日付フォーマットが確定している場合、構造体を正確に設計し、エラーを最小化します。
キャッシュの活用: 再利用可能な計算結果をキャッシュすることで、同じデータの処理を高速化します。
リソースの解放: deferや適切なガベージコレクションを利用してメモリ使用量を管理します。

次節では、理解を深めるために演習問題を提供します。これらの最適化ポイントを実際に試してみましょう。

演習問題: JSONからの日付抽出と処理

このセクションでは、これまで解説してきた内容を応用できる演習問題を提供します。Go言語を用いてJSONデータの日付処理を行い、理解を深めましょう。

問題 1: 基本的なJSONデコード

以下のJSONデータを解析し、イベント名と日付を出力してください。
日付は"2006-01-02 15:04:05"形式で表示します。

JSONデータ:

[
    {"name": "Hackathon", "date": "2024-11-18T15:30:00Z"},
    {"name": "Tech Talk", "date": "2024-12-01T10:00:00Z"}
]

期待する出力例:

イベント名: Hackathon, 日時: 2024-11-18 15:30:00
イベント名: Tech Talk, 日時: 2024-12-01 10:00:00

問題 2: カスタムフォーマットの解析

以下のJSONデータでは、日付が独自のフォーマット"DD-MM-YYYY HH:MM:SS"で表現されています。このデータをGoで解析し、time.Time型に変換して表示してください。

JSONデータ:

[
    {"name": "Code Review", "date": "18-11-2024 15:30:00"},
    {"name": "Sprint Planning", "date": "01-12-2024 10:00:00"}
]

期待する出力例:

イベント名: Code Review, 日時: 2024-11-18 15:30:00
イベント名: Sprint Planning, 日時: 2024-12-01 10:00:00

問題 3: 並列処理で大量データを処理

以下のJSONデータを並列処理で解析し、変換した日時を出力してください。

JSONデータ:

[
    {"name": "Webinar", "date": "2024-11-18T15:30:00Z"},
    {"name": "Workshop", "date": "2024-12-01T10:00:00Z"},
    {"name": "Product Launch", "date": "2025-01-15T12:00:00Z"}
]

要求:

ゴルーチンを使用して日付を並列で解析する。
結果をチャンネルで収集し、整然とした順序で出力する。

期待する出力例:

イベント名: Webinar, 日時: 2024-11-18 15:30:00
イベント名: Workshop, 日時: 2024-12-01 10:00:00
イベント名: Product Launch, 日時: 2025-01-15 12:00:00

問題 4: パフォーマンス計測

以下のように100,000件のデータを含む大規模なJSONデータがあります。このデータを解析するプログラムを実装し、処理時間を計測してください。

サンプルデータ生成コード:

package main

import (
    "encoding/json"
    "os"
)

type Event struct {
    Name string `json:"name"`
    Date string `json:"date"`
}

func main() {
    file, _ := os.Create("large_events.json")
    defer file.Close()

    var events []Event
    for i := 0; i < 100000; i++ {
        events = append(events, Event{
            Name: "Event" + string(i),
            Date: "2024-11-18T15:30:00Z",
        })
    }

    json.NewEncoder(file).Encode(events)
}

要求:

データを効率的に読み込み、イベント名と日付を変換する。
処理時間をtime.Sinceを用いて計測し、出力する。

取り組み方

各問題のコードを作成し、適切にテストを行ってください。特に、日付フォーマットの不一致や並列処理でのデータ競合に注意し、エラーが発生しないよう工夫してください。

次節では、記事全体のまとめに進みます。

まとめ

本記事では、Go言語におけるJSONデータの日付処理について、基本的な概念から実践的な方法まで幅広く解説しました。以下のポイントを整理します。

JSONの日付フォーマット
JSONデータの日付は通常文字列として格納されており、ISO 8601形式やカスタムフォーマットが一般的です。Goでこれを適切に扱うには、time.Time型を使用します。
time.Time型の活用
Go言語では、time.Time型を利用して日付や時刻を効率的に管理できます。この型は、タイムゾーンの管理や高精度な時刻計算を可能にします。
JSONの日付をtime.Time型に変換
JSONデータの日付をGoのtime.Time型に変換する方法として、json.Unmarshalと構造体タグを利用した方法を紹介しました。カスタムフォーマットが必要な場合は、json.Unmarshalerインターフェースを使って独自の変換ロジックを実装できます。
エラーハンドリングとデバッグ
JSONの日付変換では、フォーマット不一致やタイムゾーンの問題が発生しやすいです。エラーハンドリングを適切に行い、デバッグ情報を活用して問題を解決することが重要です。
実用例
REST APIから取得したJSONデータをGoで解析し、time.Time型に変換する方法を実例を通じて学びました。また、パフォーマンス最適化や並列処理のテクニックについても触れ、効率的なデータ処理方法を紹介しました。
演習問題
演習問題を通じて、実際のJSONデータを扱う際の理解を深めることができました。並列処理やカスタムフォーマット解析など、実務で役立つスキルを身につけることができる内容でした。

GoでJSONデータの日付を正しく処理するための知識を身につけることができ、これらのテクニックを活用すれば、効率的で安定したソフトウェア開発が可能になります。

Go言語でJSONの日付をtime.Time型として効率的に扱う方法

JSONの日付フォーマットの基本

ISO 8601形式とは

JSONの日付処理における課題

Go言語の`time.Time`型の概要

`time.Time`型の特徴

基本的な使い方

`time.Time`型がJSON処理で重要な理由

JSONの日付を`time.Time`型に変換する方法

基本的な変換方法

カスタムフォーマットを使った変換

注意点

カスタムフォーマットのJSON処理

カスタムフォーマットを扱う理由

カスタムフォーマットの解析

タイムゾーンを含む日付フォーマットの処理

注意点

エラーハンドリングとデバッグ

よくあるエラー

エラーへの対処方法

1. フォーマット不一致への対処

2. タイムゾーンの欠如への対処

3. JSONデコードエラーへの対処

デバッグのポイント

エラーの例とその解決

実用例: REST APIのデータ処理

サンプルケース

Goでのデータ処理

コードの解説

タイムゾーンの調整

エラー処理

まとめ

パフォーマンス最適化のポイント

大量データ処理の課題

最適化テクニック

1. ストリーム処理の活用

2. カスタムフォーマットの効率化

3. 並列処理の活用

4. バッチ処理

ベストプラクティス

演習問題: JSONからの日付抽出と処理

問題 1: 基本的なJSONデコード

問題 2: カスタムフォーマットの解析

問題 3: 並列処理で大量データを処理

問題 4: パフォーマンス計測

取り組み方

まとめ

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