Available for download!

# mulesoft Dataweave - Full Documentation # \-- ## [](#minusminus1)\--(Array, Array): Array 指定された値を入力値から削除します。このバージョンの `--` は、指定された項目のすべてのインスタンスを配列から削除します。その他のバージョンは、DataWeave でサポートされるオブジェクト、文字列、およびさまざまな日付と時刻の形式で動作します。

名前

説明

source

削除する項目を含む配列。

toRemove

取得元配列から削除する項目。

### [](#例)例次の例では、指定された項目を配列から削除します。具体的には、`--` の右側の配列に含まれる項目のすべてのインスタンスをこの関数の左側の配列から削除します。結果として `[0]` が残ります。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "a" : [0, 1, 1, 2] -- [1,2] } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "a": [0] } ``` ## [](#minusminus2)\--({ (K)?: V }, Object): { (K)?: V } オブジェクトから指定されたキー-値ペアを削除します。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

source

取得元オブジェクト (Object (オブジェクト) 型)。

toRemove

取得元オブジェクトから削除するキー-値ペアを含むオブジェクト。

### [](#例-2)例次の例では、取得元オブジェクトからキー-値ペアを削除します。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "hello" : "world", "name" : "DW" } -- { "hello" : "world"} ``` #### [](#出力-2)出力 ```JSON { "name": "DW" } ``` ## [](#minusminus3)\--(Object, Array) 指定された検索キーに一致する取得元オブジェクトからすべてのキー-値ペアを削除します。 ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

source

取得元オブジェクト (Object (オブジェクト) 型)。

toRemove

取得元オブジェクトから削除するキー-値ペアを指定するキーの配列。

### [](#例-3)例次の例では、取得元オブジェクトから 2 つのキー-値ペアを削除します。 #### [](#ソース-3)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "yes" : "no", "good" : "bad", "old" : "new" } -- ["yes", "old"] ``` #### [](#出力-3)出力 ```JSON { "good": "bad" } ``` ## [](#minusminus4)\--(Object, Array) オブジェクトから指定されたキー-値ペアを削除します。 ### [](#パラメーター-3)パラメーター

名前説明

source

取得元オブジェクト (Object (オブジェクト) 型)。

keys

取得元オブジェクトから削除するキー-値ペアのキー。

### [](#例-4)例次の例では、取得元オブジェクトから削除するキー-値ペアを指定します。 #### [](#ソース-4)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "hello" : "world", "name" : "DW" } -- ["hello" as Key] ``` #### [](#出力-4)出力 ```JSON { "name": "DW" } ``` # \-- ## [](#minusminus1)\--(source: Array, toRemove: Array): Array 指定された値を入力値から削除します。このバージョンの `--` は、指定された項目のすべてのインスタンスを配列から削除します。その他のバージョンは、DataWeave でサポートされるオブジェクト、文字列、およびさまざまな日付と時刻の形式で動作します。

名前説明

source

削除する項目を含む配列。

toRemove

取得元配列から削除する項目。

### [](#例)例次の例では、指定された項目を配列から削除します。具体的には、`--` の右側の配列に含まれる項目のすべてのインスタンスをこの関数の左側の配列から削除します。結果として `[0]` が残ります。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "a" : [0, 1, 1, 2] -- [1,2] } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "a": [0] } ``` ## [](#minusminus2)\--(source: { (K)?: V }, toRemove: Object): { (K)?: V } オブジェクトから指定されたキー-値ペアを削除します。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

source

取得元オブジェクト (Object (オブジェクト) 型)。

toRemove

取得元オブジェクトから削除するキー-値ペアを含むオブジェクト。

### [](#例-2)例次の例では、取得元オブジェクトからキー-値ペアを削除します。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "hello" : "world", "name" : "DW" } -- { "hello" : "world"} ``` #### [](#出力-2)出力 ```JSON { "name": "DW" } ``` ## [](#minusminus3)\--(source: Object, keys: Array) 指定された検索キーに一致する取得元オブジェクトからすべてのキー-値ペアを削除します。 ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

source

取得元オブジェクト (Object (オブジェクト) 型)。

toRemove

取得元オブジェクトから削除するキー-値ペアを指定するキーの配列。

### [](#例-3)例次の例では、取得元オブジェクトから 2 つのキー-値ペアを削除します。 #### [](#ソース-3)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "yes" : "no", "good" : "bad", "old" : "new" } -- ["yes", "old"] ``` #### [](#出力-3)出力 ```JSON { "good": "bad" } ``` ## [](#minusminus4)\--(source: Object, keys: Array) オブジェクトから指定されたキー-値ペアを削除します。 ### [](#パラメーター-3)パラメーター

名前説明

source

取得元オブジェクト (Object (オブジェクト) 型)。

keys

取得元オブジェクトから削除するキー-値ペアのキー。

### [](#例-4)例次の例では、取得元オブジェクトから削除するキー-値ペアを指定します。 #### [](#ソース-4)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "hello" : "world", "name" : "DW" } -- ["hello" as Key] ``` #### [](#出力-4)出力 ```JSON { "name": "DW" } ``` ## [](#minusminus5)\--(source: Null, keys: Any) `--` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ # \-- ## [](#minusminus1)\--(source: Array, toRemove: Array): Array 指定された値を入力値から削除します。このバージョンの `--` は、指定された項目のすべてのインスタンスを配列から削除します。その他のバージョンは、DataWeave でサポートされるオブジェクト、文字列、およびさまざまな日付と時刻の形式で動作します。

名前説明

ソース

削除する項目を含む配列。

toRemove

取得元配列から削除する項目。

### [](#例)例次の例では、指定された項目を配列から削除します。具体的には、`--` の右側の配列に含まれる項目のすべてのインスタンスをこの関数の左側の配列から削除します。結果として `[0]` が残ります。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "a" : [0, 1, 1, 2] -- [1,2] } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "a": [0] } ``` ## [](#minusminus2)\--(source: { (K)?: V }, toRemove: Object): { (K)?: V } オブジェクトから指定されたキー-値ペアを削除します。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

source

取得元オブジェクト (Object (オブジェクト) 型)。

toRemove

取得元オブジェクトから削除するキー-値ペアを含むオブジェクト。

### [](#例-2)例次の例では、取得元オブジェクトからキー-値ペアを削除します。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "hello" : "world", "name" : "DW" } -- { "hello" : "world"} ``` #### [](#出力-2)出力 ```JSON { "name": "DW" } ``` ## [](#minusminus3)\--(source: Object, keys: Array) 指定された検索キーに一致する取得元オブジェクトからすべてのキー-値ペアを削除します。 ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

source

取得元オブジェクト (Object (オブジェクト) 型)。

toRemove

取得元オブジェクトから削除するキー-値ペアを指定するキーの配列。

### [](#例-3)例次の例では、取得元オブジェクトから 2 つのキー-値ペアを削除します。 #### [](#ソース-3)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "yes" : "no", "good" : "bad", "old" : "new" } -- ["yes", "old"] ``` #### [](#出力-3)出力 ```JSON { "good": "bad" } ``` ## [](#minusminus4)\--(source: Object, keys: Array) オブジェクトから指定されたキー-値ペアを削除します。 ### [](#パラメーター-3)パラメーター

名前説明

source

取得元オブジェクト (Object (オブジェクト) 型)。

keys

取得元オブジェクトから削除するキー-値ペアのキー。

### [](#例-4)例次の例では、取得元オブジェクトから削除するキー-値ペアを指定します。 #### [](#ソース-4)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "hello" : "world", "name" : "DW" } -- ["hello" as Key] ``` #### [](#出力-4)出力 ```JSON { "name": "DW" } ``` ## [](#minusminus5)\--(source: Null, keys: Any) `--` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ # \-- ## [](#minusminus1)\--(source: Array, toRemove: Array): Array 指定された値を入力値から削除します。このバージョンの `--` は、指定された項目のすべてのインスタンスを配列から削除します。その他のバージョンは、DataWeave でサポートされるオブジェクト、文字列、およびさまざまな日付と時刻の形式で動作します。

名前説明

ソース

削除する項目を含む配列。

toRemove

取得元配列から削除する項目。

### [](#例)例次の例では、指定された項目を配列から削除します。具体的には、`--` の右側の配列に含まれる項目のすべてのインスタンスをこの関数の左側の配列から削除します。結果として `[0]` が残ります。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "a" : [0, 1, 1, 2] -- [1,2] } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "a": [0] } ``` ## [](#minusminus2)\--(source: { (K)?: V }, toRemove: Object): { (K)?: V } オブジェクトから指定されたキー-値ペアを削除します。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

source

取得元オブジェクト (Object (オブジェクト) 型)。

toRemove

取得元オブジェクトから削除するキー-値ペアを含むオブジェクト。

### [](#例-2)例次の例では、取得元オブジェクトからキー-値ペアを削除します。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "hello" : "world", "name" : "DW" } -- { "hello" : "world"} ``` #### [](#出力-2)出力 ```JSON { "name": "DW" } ``` ## [](#minusminus3)\--(source: Object, keys: Array) 指定された検索キーに一致する取得元オブジェクトからすべてのキー-値ペアを削除します。 ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

source

取得元オブジェクト (Object (オブジェクト) 型)。

toRemove

取得元オブジェクトから削除するキー-値ペアを指定するキーの配列。

### [](#例-3)例次の例では、取得元オブジェクトから 2 つのキー-値ペアを削除します。 #### [](#ソース-3)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "yes" : "no", "good" : "bad", "old" : "new" } -- ["yes", "old"] ``` #### [](#出力-3)出力 ```JSON { "good": "bad" } ``` ## [](#minusminus4)\--(source: Object, keys: Array) オブジェクトから指定されたキー-値ペアを削除します。 ### [](#パラメーター-3)パラメーター

名前説明

source

取得元オブジェクト (Object (オブジェクト) 型)。

keys

取得元オブジェクトから削除するキー-値ペアのキー。

### [](#例-4)例次の例では、取得元オブジェクトから削除するキー-値ペアを指定します。 #### [](#ソース-4)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "hello" : "world", "name" : "DW" } -- ["hello" as Key] ``` #### [](#出力-4)出力 ```JSON { "name": "DW" } ``` ## [](#minusminus5)\--(source: Null, keys: Any) `--` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ # \-- ## [](#minusminus1)\--(source: Array, toRemove: Array): Array 指定された値を入力値から削除します。このバージョンの `--` は、指定された項目のすべてのインスタンスを配列から削除します。その他のバージョンは、DataWeave でサポートされるオブジェクト、文字列、およびさまざまな日付と時刻の形式で動作します。

名前説明

ソース

削除する項目を含む配列。

toRemove

取得元配列から削除する項目。

### [](#例)例次の例では、指定された項目を配列から削除します。具体的には、`--` の右側の配列に含まれる項目のすべてのインスタンスをこの関数の左側の配列から削除します。結果として `[0]` が残ります。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "a" : [0, 1, 1, 2] -- [1,2] } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "a": [0] } ``` ## [](#minusminus2)\--(source: { (K)?: V }, toRemove: Object): { (K)?: V } オブジェクトから指定されたキー-値ペアを削除します。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

source

取得元オブジェクト (Object (オブジェクト) 型)。

toRemove

取得元オブジェクトから削除するキー-値ペアを含むオブジェクト。

### [](#例-2)例次の例では、取得元オブジェクトからキー-値ペアを削除します。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "hello" : "world", "name" : "DW" } -- { "hello" : "world"} ``` #### [](#出力-2)出力 ```JSON { "name": "DW" } ``` ## [](#minusminus3)\--(source: Object, keys: Array) 指定された検索キーに一致する取得元オブジェクトからすべてのキー-値ペアを削除します。 ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

source

取得元オブジェクト (Object (オブジェクト) 型)。

toRemove

取得元オブジェクトから削除するキー-値ペアを指定するキーの配列。

### [](#例-3)例次の例では、取得元オブジェクトから 2 つのキー-値ペアを削除します。 #### [](#ソース-3)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "yes" : "no", "good" : "bad", "old" : "new" } -- ["yes", "old"] ``` #### [](#出力-3)出力 ```JSON { "good": "bad" } ``` ## [](#minusminus4)\--(source: Object, keys: Array) オブジェクトから指定されたキー-値ペアを削除します。 ### [](#パラメーター-3)パラメーター

名前説明

source

取得元オブジェクト (Object (オブジェクト) 型)。

keys

取得元オブジェクトから削除するキー-値ペアのキー。

### [](#例-4)例次の例では、取得元オブジェクトから削除するキー-値ペアを指定します。 #### [](#ソース-4)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "hello" : "world", "name" : "DW" } -- ["hello" as Key] ``` #### [](#出力-4)出力 ```JSON { "name": "DW" } ``` ## [](#minusminus5)\--(source: Null, keys: Any) `--` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ # \-- ## [](#minusminus1)\--(source: Array, toRemove: Array): Array 指定された値を入力値から削除します。このバージョンの `--` は、指定された項目のすべてのインスタンスを配列から削除します。その他のバージョンは、DataWeave でサポートされるオブジェクト、文字列、およびさまざまな日付と時刻の形式で動作します。

名前説明

source

削除する項目を含む配列。

toRemove

取得元配列から削除する項目。

### [](#例)例次の例では、指定された項目を配列から削除します。具体的には、`--` の右側の配列に含まれる項目のすべてのインスタンスをこの関数の左側の配列から削除します。結果として `[0]` が残ります。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "a" : [0, 1, 1, 2] -- [1,2] } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "a": [0] } ``` ## [](#minusminus2)\--(source: { (K)?: V }, toRemove: Object): { (K)?: V } オブジェクトから指定されたキー-値ペアを削除します。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

source

取得元オブジェクト (Object (オブジェクト) 型)。

toRemove

取得元オブジェクトから削除するキー-値ペアを含むオブジェクト。

### [](#例-2)例次の例では、取得元オブジェクトからキー-値ペアを削除します。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "hello" : "world", "name" : "DW" } -- { "hello" : "world"} ``` #### [](#出力-2)出力 ```JSON { "name": "DW" } ``` ## [](#minusminus3)\--(source: Object, keys: Array) 指定された検索キーに一致する取得元オブジェクトからすべてのキー-値ペアを削除します。 ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

source

取得元オブジェクト (Object (オブジェクト) 型)。

toRemove

取得元オブジェクトから削除するキー-値ペアを指定するキーの配列。

### [](#例-3)例次の例では、取得元オブジェクトから 2 つのキー-値ペアを削除します。 #### [](#ソース-3)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "yes" : "no", "good" : "bad", "old" : "new" } -- ["yes", "old"] ``` #### [](#出力-3)出力 ```JSON { "good": "bad" } ``` ## [](#minusminus4)\--(source: Object, keys: Array) オブジェクトから指定されたキー-値ペアを削除します。 ### [](#パラメーター-3)パラメーター

名前説明

source

取得元オブジェクト (Object (オブジェクト) 型)。

keys

取得元オブジェクトから削除するキー-値ペアのキー。

### [](#例-4)例次の例では、取得元オブジェクトから削除するキー-値ペアを指定します。 #### [](#ソース-4)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "hello" : "world", "name" : "DW" } -- ["hello" as Key] ``` #### [](#出力-4)出力 ```JSON { "name": "DW" } ``` ## [](#minusminus5)\--(source: Null, keys: Any) `--` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ # ++ ## [](#plusplus1)++(Array, Array): Array 2 つの値を連結します。このバージョンの `++` は、2 つの配列の要素を連結して新しい配列にします。その他のバージョンは、DataWeave でサポートされる文字列、オブジェクト、およびさまざまな日付と時刻の形式で動作します。 2 つの配列に含まれる要素の型が異なる場合、作成される配列内には `Array` (配列 ) に含まれるすべての `S` 型の要素の後に `Array` (配列 ) に含まれるすべての `T` 型の要素が続きます。どちらの配列でも、複数の型の要素を混在させることができます。配列には、サポート対象であればどのデータ型でも含めることができます。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

source

取得元配列。

with

取得元配列に連結する配列。

### [](#例)例次の例では、`Array` を `Array` に連結します。結果は JSON オブジェクトの値として出力されます。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "result" : [0, 1, 2] ++ ["a", "b", "c"] } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "result": [0, 1, 2, "a", "b", "c"] } ``` ### [](#例-2)例 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "a" : [0, 1, true, "my string"] ++ [2, [3,4,5], {"a": 6}] } ``` #### [](#出力-2)出力 ```JSON { "a": [0, 1, true, "my string", 2, [3, 4, 5], { "a": 6}] } ``` ## [](#plusplus2)++(String, String): String 2 つの文字列の文字を連結します。文字列は文字の配列として扱われるため、`++` 演算子は各文字列の文字を 1 文字の文字列からなる配列であるかのように連結します。 ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

source

取得元文字列。

with

取得元文字列に連結する文字列。

### [](#例-3)例次の例では、2 つの文字列を連結します。ここでは、`Mule` は `Array ["M", "u", "l", "e"]` として扱われます。結果の `MuleSoft` は JSON オブジェクトの値として出力されます。 #### [](#ソース-3)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "name" : "Mule" ++ "Soft" } ``` #### [](#出力-3)出力 ```JSON { "name": "MuleSoft" } ``` ## [](#plusplus3)++(T, Q): T & Q 2 つのオブジェクトを連結して、1 つのフラット化したオブジェクトを返します。 `++` 演算子は各オブジェクトからすべてのキー-値ペアを抽出し、まとめて結合し、1 つのオブジェクトにします。 ### [](#パラメーター-3)パラメーター

名前説明

source

取得元オブジェクト。

with

取得元オブジェクトに連結するオブジェクト。

### [](#例-4)例次の例では、2 つのオブジェクトを連結し、XML に変換します。オブジェクトの配列 `{aa: "a", bb: "b"}` は個別の XML 要素にフラット化されます。出力では、指定された JSON オブジェクトのキーが XML 要素として使用され、そのオブジェクトの値が XML 値として使用されます。 #### [](#ソース-4)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/xml --- { concat : {aa: "a", bb: "b"} ++ {cc: "c"} } ``` #### [](#出力-4)出力 ```XML a b c ``` ## [](#plusplus4)++(Date, LocalTime): LocalDateTime `LocalTime` (ローカル時刻) を `Date` (日付) に付加して `LocalDateTime` (ローカル日時) 値を返します。 `Date` (日付) および `LocalTime` (ローカル時刻) インスタンスは、標準 Java 表記をパイプ (`|`) 記号で囲んで記述します。結果は、標準 Java 形式の `LocalDateTime` (ローカル日時) オブジェクトです。2 つのオブジェクトが連結される順序に意味はないため、論理的には ``Date LocalTime` と `LocalTime Date`` の結果は同じになります。 ### [](#パラメーター-4)パラメーター

名前説明

date

Date (日付)。

time

LocalTime (ローカル時刻)。タイムゾーンなしの時刻形式。

### [](#例-5)例次の例では、`Date` (日付) オブジェクトと `LocalTime` (ローカル時刻) オブジェクトを連結して、`LocalDateTime` (ローカル日時) を返します。 #### [](#ソース-5)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "LocalDateTime" : (|2017-10-01| ++ |23:57:59|) } ``` #### [](#出力-5)出力 ```JSON { "LocalDateTime": "2017-10-01T23:57:59" } ``` ## [](#plusplus5)++(LocalTime, Date): LocalDateTime `LocalTime` (ローカル時刻) を `Date` (日付) に付加して `LocalDateTime` (ローカル日時) を返します。 2 つのオブジェクトが連結される順序に意味はないため、論理的には ``LocalTime Date` と `Date LocalTime`` の結果は同じになります。 ### [](#パラメーター-5)パラメーター

名前説明

time

LocalTime (ローカル時刻)。タイムゾーンなしの時刻形式。

date

Date (日付)。

### [](#例-6)例次の例では、`LocalTime` (ローカル時刻) オブジェクトと `Date` (日付) オブジェクトを連結して、`LocalDateTime` (ローカル日時) を返します。 #### [](#ソース-6)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "LocalDateTime" : (|23:57:59| ++ |2003-10-01|) } ``` #### [](#出力-6)出力 ```JSON { "LocalDateTime": "2017-10-01T23:57:59" } ``` ## [](#plusplus6)++(Date, Time): DateTime `Date` (日付) を`Time` (時刻) に付加して `DateTime` (日時) を返します。 2 つのオブジェクトが連結される順序に意味はないため、論理的には `Date` (日付) + `Time` (時刻) と `Time` (時刻) + `Date` (日付) の結果は同じになります。 ### [](#パラメーター-6)パラメーター

名前説明

date

Date (日付)。

time

Time (時刻)。タイムゾーン (Z または HH:mm) を含めることができる時刻形式。

### [](#例-7)例次の例では、`Date` (ローカル時刻) オブジェクトと `Time` (日付) オブジェクトを連結して、`DateTime` (ローカル日時) を返します。 #### [](#ソース-7)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- [ |2017-10-01| ++ |23:57:59-03:00|, |2017-10-01| ++ |23:57:59Z| ] ``` #### [](#出力-7)出力 ```JSON [ "2017-10-01T23:57:59-03:00", "2017-10-01T23:57:59Z" ] ``` ## [](#plusplus7)++(Time, Date): DateTime `Date` (日付) を`Time` (時刻) オブジェクトに付加して `DateTime` (日時) を返します。 2 つのオブジェクトが連結される順序に意味はないため、論理的には `Date` (日付) + `Time` (時刻) と `Time` (時刻) + `Date` (日付) の結果は同じになります。 ### [](#パラメーター-7)パラメーター

名前説明

time

Time (時刻)。タイムゾーン (Z または HH:mm) を含めることができる時刻形式。

date

Date (日付)。

### [](#例-8)例次の例では、`Date` (日付) を `Time` (時刻) と連結して `DateTime` (日時) を出力します。入力はパイプ (`|`) で囲まれています。 #### [](#ソース-8)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- |2018-11-30| ++ |23:57:59+01:00| ``` #### [](#出力-8)出力 ```JSON "2018-11-30T23:57:59+01:00" ``` ### [](#例-9)例次の例では、`Time` (時刻) オブジェクトと `Date` (日付) オブジェクトを連結して、`DateTime` (日時) オブジェクトを返します。最初の `LocalTime` (ローカル時刻) オブジェクトは `Time` (時刻) に変更されています。日付と時刻の入力の順序によって出力の `DateTime` (日時) の順序が変わることはありません。 #### [](#ソース-9)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "DateTime1" : (|23:57:59| as Time) ++ |2017-10-01|, "DateTime2" : |23:57:59Z| ++ |2017-10-01|, "DateTime3" : |2017-10-01| ++ |23:57:59+02:00| } ``` #### [](#出力-9)出力 ```JSON { "DateTime1": "2017-10-01T23:57:59Z", "DateTime2": "2017-10-01T23:57:59Z", "DateTime3": "2017-10-01T23:57:59+02:00" } ``` ## [](#plusplus8)++(Date, TimeZone): DateTime `TimeZone` (タイムゾーン) を `Date` (日付) 型の値に付加して `DateTime` (日時) の結果を返します。 ### [](#パラメーター-8)パラメーター

名前説明

date

Date (日付)。

timezone

TimeZone (タイムゾーン) (Z または HH:mm)。

### [](#例-10)例次の例では、`Date` (日付) と `TimeZone` (タイムゾーン) (`-03:00`) を連結して、 `DateTime` (日時) を返します。`DateTime` (日時) のローカル時刻は `00:00:00` (深夜 0 時) です。 #### [](#ソース-10)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "DateTime" : (|2017-10-01| ++ |-03:00|) } ``` #### [](#出力-10)出力 ```JSON { "DateTime": "2017-10-01T00:00:00-03:00" } ``` ## [](#plusplus9)++(TimeZone, Date): DateTime `Date` (日付) を`TimeZone` (時刻) に付加して `DateTime` (日時) を返します。 ### [](#パラメーター-9)パラメーター

名前説明

date

Date (日付)。

timezone

TimeZone (タイムゾーン) (Z または HH:mm)。

### [](#例-11)例次の例では、`TimeZone` (タイムゾーン) (`-03:00`) と `Date` (日付) を連結して、 `DateTime` (日時) を返します。`DateTime` (日時) のローカル時刻は `00:00:00` (深夜 0 時) です。 #### [](#ソース-11)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "DateTime" : |-03:00| ++ |2017-10-01| } ``` #### [](#出力-11)出力 ```JSON { "DateTime": "2017-10-01T00:00:00-03:00" } ``` ## [](#plusplus10)++(LocalDateTime, TimeZone): DateTime `TimeZone` (日付) を`LocalDateTime` (時刻) に付加して `DateTime` (日時) を返します。 ### [](#パラメーター-10)パラメーター

名前説明

dateTime

LocalDateTime (ローカル時刻)。タイムゾーンなしの日時。

timezone

TimeZone (タイムゾーン) (Z または HH:mm)。

### [](#例-12)例次の例では、`LocalDateTime` (日付) と `TimeZone` (タイムゾーン) (`-03:00`) を連結して、 `DateTime` (日時) を返します。 #### [](#ソース-12)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "DateTime" : (|2003-10-01T23:57:59| ++ |-03:00|) } ``` #### [](#出力-12)出力 ```JSON { "DateTime": "2003-10-01T23:57:59-03:00 } ``` ## [](#plusplus11)++(TimeZone, LocalDateTime): DateTime `LocalDateTime` (日付) を`TimeZone` (時刻) に付加して `DateTime` (日時) を返します。 ### [](#パラメーター-11)パラメーター

名前説明

dateTime

LocalDateTime (ローカル時刻)。タイムゾーンなしの日時。

timezone

TimeZone (タイムゾーン) (Z または HH:mm)。

### [](#例-13)例次の例では、`TimeZone` (タイムゾーン) (`-03:00`) と `LocalDateTime` (日付) を連結して、 `DateTime` (日時) を返します。 #### [](#ソース-13)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "TimeZone" : (|-03:00| ++ |2003-10-01T23:57:59|) } ``` #### [](#出力-13)出力 ```JSON { "TimeZone": "2003-10-01T23:57:59-03:00" } ``` ## [](#plusplus12)++(LocalTime, TimeZone): Time `TimeZone` (日付) を`LocalTime` (時刻) に付加して `Time` (日時) を返します。 ### [](#パラメーター-12)パラメーター

名前説明

time

LocalTime (ローカル時刻)。タイムゾーン付きの時刻形式。

timezone

TimeZone (タイムゾーン) (Z または HH:mm)。

### [](#例-14)例次の例では、`LocalTime` (日付) と `TimeZone` (タイムゾーン) (`-03:00`) を連結して、 `Time` (日時) を返します。出力では、未指定の秒には `:00` が返されています。 #### [](#ソース-14)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "Time" : (|23:57| ++ |-03:00|) } ``` #### [](#出力-14)出力 ```JSON { "Time": "23:57:00-03:00" } ``` ## [](#plusplus13)++(TimeZone, LocalTime): Time `LocalTime` (日付) を`TimeZone` (時刻) に付加して `Time` (日時) を返します。 ### [](#パラメーター-13)パラメーター

名前説明

time

LocalTime (ローカル時刻)。タイムゾーンなしの時刻形式。

timezone

TimeZone (タイムゾーン) (Z または HH:mm)。

### [](#例-15)例次の例では、`TimeZone` (タイムゾーン) (`-03:00`) と `LocalTime` (日付) を連結して、 `Time` (日時) を返します。出力では、未指定の秒には `:00` が返されています。 #### [](#ソース-15)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "Time" : (|-03:00| ++ |23:57|) } ``` #### [](#出力-15)出力 ```JSON { "Time": "23:57:00-03:00" } ``` # ++ ## [](#plusplus1)++(source: Array, with: Array): Array 2 つの値を連結します。このバージョンの `++` は、2 つの配列の要素を連結して新しい配列にします。その他のバージョンは、DataWeave でサポートされる文字列、オブジェクト、およびさまざまな日付と時刻の形式で動作します。 2 つの配列に含まれる要素の型が異なる場合、作成される配列内には `Array` (配列 ) に含まれるすべての `S` 型の要素の後に `Array` (配列 ) に含まれるすべての `T` 型の要素が続きます。どちらの配列でも、複数の型の要素を混在させることができます。配列には、サポート対象であればどのデータ型でも含めることができます。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

source

取得元配列。

with

取得元配列に連結する配列。

### [](#例)例次の例では、`Array` を `Array` に連結します。結果は JSON オブジェクトの値として出力されます。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "result" : [0, 1, 2] ++ ["a", "b", "c"] } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "result": [0, 1, 2, "a", "b", "c"] } ``` ### [](#例-2)例 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "a" : [0, 1, true, "my string"] ++ [2, [3,4,5], {"a": 6}] } ``` #### [](#出力-2)出力 ```JSON { "a": [0, 1, true, "my string", 2, [3, 4, 5], { "a": 6}] } ``` ## [](#plusplus2)++(source: String, with: String): String 2 つの文字列の文字を連結します。文字列は文字の配列として扱われるため、`++` 演算子は各文字列の文字を 1 文字の文字列からなる配列であるかのように連結します。 ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

source

取得元文字列。

with

取得元文字列に連結する文字列。

### [](#例-3)例次の例では、2 つの文字列を連結します。ここでは、`Mule` は `Array ["M", "u", "l", "e"]` として扱われます。結果の `MuleSoft` は JSON オブジェクトの値として出力されます。 #### [](#ソース-3)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "name" : "Mule" ++ "Soft" } ``` #### [](#出力-3)出力 ```JSON { "name": "MuleSoft" } ``` ## [](#plusplus3)++(source: T, with: Q): T & Q 2 つのオブジェクトを連結して、1 つのフラット化したオブジェクトを返します。 `++` 演算子は各オブジェクトからすべてのキー-値ペアを抽出し、まとめて結合し、1 つのオブジェクトにします。 ### [](#パラメーター-3)パラメーター

名前説明

source

取得元オブジェクト。

with

取得元オブジェクトに連結するオブジェクト。

### [](#例-4)例次の例では、2 つのオブジェクトを連結し、XML に変換します。オブジェクトの配列 `{aa: "a", bb: "b"}` は個別の XML 要素にフラット化されます。出力では、指定された JSON オブジェクトのキーが XML 要素として使用され、そのオブジェクトの値が XML 値として使用されます。 #### [](#ソース-4)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/xml --- { concat : {aa: "a", bb: "b"} ++ {cc: "c"} } ``` #### [](#出力-4)出力 ```XML a b c ``` ## [](#plusplus4)++(date: Date, time: LocalTime): LocalDateTime `LocalTime` (ローカル時刻) を `Date` (日付) に付加して `LocalDateTime` (ローカル日時) 値を返します。 `Date` (日付) および `LocalTime` (ローカル時刻) インスタンスは、標準 Java 表記をパイプ (`|`) 記号で囲んで記述します。結果は、標準 Java 形式の `LocalDateTime` (ローカル日時) オブジェクトです。2 つのオブジェクトが連結される順序に意味はないため、論理的には ``Date LocalTime` と `LocalTime Date`` の結果は同じになります。 ### [](#パラメーター-4)パラメーター

名前説明

date

Date (日付)。

time

LocalTime (ローカル時刻)。タイムゾーンなしの時刻形式。

### [](#例-5)例次の例では、`Date` (日付) オブジェクトと `LocalTime` (ローカル時刻) オブジェクトを連結して、`LocalDateTime` (ローカル日時) を返します。 #### [](#ソース-5)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "LocalDateTime" : (|2017-10-01| ++ |23:57:59|) } ``` #### [](#出力-5)出力 ```JSON { "LocalDateTime": "2017-10-01T23:57:59" } ``` ## [](#plusplus5)++(time: LocalTime, date: Date): LocalDateTime `LocalTime` (ローカル時刻) を `Date` (日付) に付加して `LocalDateTime` (ローカル日時) を返します。 2 つのオブジェクトが連結される順序に意味はないため、論理的には ``LocalTime Date` と `Date LocalTime`` の結果は同じになります。 ### [](#パラメーター-5)パラメーター

名前説明

time

LocalTime (ローカル時刻)。タイムゾーンなしの時刻形式。

date

Date (日付)。

### [](#例-6)例次の例では、`LocalTime` (ローカル時刻) オブジェクトと `Date` (日付) オブジェクトを連結して、`LocalDateTime` (ローカル日時) を返します。 #### [](#ソース-6)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "LocalDateTime" : (|23:57:59| ++ |2003-10-01|) } ``` #### [](#出力-6)出力 ```JSON { "LocalDateTime": "2017-10-01T23:57:59" } ``` ## [](#plusplus6)++(date: Date, time: Time): DateTime `Date` (日付) を`Time` (時刻) に付加して `DateTime` (日時) を返します。 2 つのオブジェクトが連結される順序に意味はないため、論理的には `Date` (日付) + `Time` (時刻) と `Time` (時刻) + `Date` (日付) の結果は同じになります。 ### [](#パラメーター-6)パラメーター

名前説明

date

Date (日付)。

time

Time (時刻)。タイムゾーン (Z または HH:mm) を含めることができる時刻形式。

### [](#例-7)例次の例では、`Date` (ローカル時刻) オブジェクトと `Time` (日付) オブジェクトを連結して、`DateTime` (ローカル日時) を返します。 #### [](#ソース-7)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- [ |2017-10-01| ++ |23:57:59-03:00|, |2017-10-01| ++ |23:57:59Z| ] ``` #### [](#出力-7)出力 ```JSON [ "2017-10-01T23:57:59-03:00", "2017-10-01T23:57:59Z" ] ``` ## [](#plusplus7)++(time: Time, date: Date): DateTime `Date` (日付) を`Time` (時刻) オブジェクトに付加して `DateTime` (日時) を返します。 2 つのオブジェクトが連結される順序に意味はないため、論理的には `Date` (日付) + `Time` (時刻) と `Time` (時刻) + `Date` (日付) の結果は同じになります。 ### [](#パラメーター-7)パラメーター

名前説明

time

Time (時刻)。タイムゾーン (Z または HH:mm) を含めることができる時刻形式。

date

Date (日付)。

### [](#例-8)例次の例では、`Date` (日付) を `Time` (時刻) と連結して `DateTime` (日時) を出力します。入力はパイプ (`|`) で囲まれています。 #### [](#ソース-8)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- |2018-11-30| ++ |23:57:59+01:00| ``` #### [](#出力-8)出力 ```JSON "2018-11-30T23:57:59+01:00" ``` ### [](#例-9)例次の例では、`Time` (時刻) オブジェクトと `Date` (日付) オブジェクトを連結して、`DateTime` (日時) オブジェクトを返します。最初の `LocalTime` (ローカル時刻) オブジェクトは `Time` (時刻) に変更されています。日付と時刻の入力の順序によって出力の `DateTime` (日時) の順序が変わることはありません。 #### [](#ソース-9)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "DateTime1" : (|23:57:59| as Time) ++ |2017-10-01|, "DateTime2" : |23:57:59Z| ++ |2017-10-01|, "DateTime3" : |2017-10-01| ++ |23:57:59+02:00| } ``` #### [](#出力-9)出力 ```JSON { "DateTime1": "2017-10-01T23:57:59Z", "DateTime2": "2017-10-01T23:57:59Z", "DateTime3": "2017-10-01T23:57:59+02:00" } ``` ## [](#plusplus8)++(date: Date, timezone: TimeZone): DateTime `TimeZone` (タイムゾーン) を `Date` (日付) 型の値に付加して `DateTime` (日時) の結果を返します。 ### [](#パラメーター-8)パラメーター

名前説明

date

Date (日付)。

timezone

TimeZone (タイムゾーン) (Z または HH:mm)。

### [](#例-10)例次の例では、`Date` (日付) と `TimeZone` (タイムゾーン) (`-03:00`) を連結して、 `DateTime` (日時) を返します。`DateTime` (日時) のローカル時刻は `00:00:00` (深夜 0 時) です。 #### [](#ソース-10)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "DateTime" : (|2017-10-01| ++ |-03:00|) } ``` #### [](#出力-10)出力 ```JSON { "DateTime": "2017-10-01T00:00:00-03:00" } ``` ## [](#plusplus9)++(timezone: TimeZone, date: Date): DateTime `Date` (日付) を`TimeZone` (時刻) に付加して `DateTime` (日時) を返します。 ### [](#パラメーター-9)パラメーター

名前説明

date

Date (日付)。

timezone

TimeZone (タイムゾーン) (Z または HH:mm)。

### [](#例-11)例次の例では、`TimeZone` (タイムゾーン) (`-03:00`) と `Date` (日付) を連結して、 `DateTime` (日時) を返します。`DateTime` (日時) のローカル時刻は `00:00:00` (深夜 0 時) です。 #### [](#ソース-11)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "DateTime" : |-03:00| ++ |2017-10-01| } ``` #### [](#出力-11)出力 ```JSON { "DateTime": "2017-10-01T00:00:00-03:00" } ``` ## [](#plusplus10)++(dateTime: LocalDateTime, timezone: TimeZone): DateTime `TimeZone` (日付) を`LocalDateTime` (時刻) に付加して `DateTime` (日時) を返します。 ### [](#パラメーター-10)パラメーター

名前説明

dateTime

LocalDateTime (ローカル時刻)。タイムゾーンなしの日時。

timezone

TimeZone (タイムゾーン) (Z または HH:mm)。

### [](#例-12)例次の例では、`LocalDateTime` (日付) と `TimeZone` (タイムゾーン) (`-03:00`) を連結して、 `DateTime` (日時) を返します。 #### [](#ソース-12)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "DateTime" : (|2003-10-01T23:57:59| ++ |-03:00|) } ``` #### [](#出力-12)出力 ```JSON { "DateTime": "2003-10-01T23:57:59-03:00 } ``` ## [](#plusplus11)++(timezone: TimeZone, datetime: LocalDateTime): DateTime `LocalDateTime` (日付) を`TimeZone` (時刻) に付加して `DateTime` (日時) を返します。 ### [](#パラメーター-11)パラメーター

名前説明

dateTime

LocalDateTime (ローカル時刻)。タイムゾーンなしの日時。

timezone

TimeZone (タイムゾーン) (Z または HH:mm)。

### [](#例-13)例次の例では、`TimeZone` (タイムゾーン) (`-03:00`) と `LocalDateTime` (日付) を連結して、 `DateTime` (日時) を返します。 #### [](#ソース-13)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "TimeZone" : (|-03:00| ++ |2003-10-01T23:57:59|) } ``` #### [](#出力-13)出力 ```JSON { "TimeZone": "2003-10-01T23:57:59-03:00" } ``` ## [](#plusplus12)++(time: LocalTime, timezone: TimeZone): Time `TimeZone` (日付) を`LocalTime` (時刻) に付加して `Time` (日時) を返します。 ### [](#パラメーター-12)パラメーター

名前説明

time

LocalTime (ローカル時刻)。タイムゾーン付きの時刻形式。

timezone

TimeZone (タイムゾーン) (Z または HH:mm)。

### [](#例-14)例次の例では、`LocalTime` (日付) と `TimeZone` (タイムゾーン) (`-03:00`) を連結して、 `Time` (日時) を返します。出力では、未指定の秒には `:00` が返されています。 #### [](#ソース-14)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "Time" : (|23:57| ++ |-03:00|) } ``` #### [](#出力-14)出力 ```JSON { "Time": "23:57:00-03:00" } ``` ## [](#plusplus13)++(timezone: TimeZone, time: LocalTime): Time `LocalTime` (日付) を`TimeZone` (時刻) に付加して `Time` (日時) を返します。 ### [](#パラメーター-13)パラメーター

名前説明

time

LocalTime (ローカル時刻)。タイムゾーンなしの時刻形式。

timezone

TimeZone (タイムゾーン) (Z または HH:mm)。

### [](#例-15)例次の例では、`TimeZone` (タイムゾーン) (`-03:00`) と `LocalTime` (日付) を連結して、 `Time` (日時) を返します。出力では、未指定の秒には `:00` が返されています。 #### [](#ソース-15)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "Time" : (|-03:00| ++ |23:57|) } ``` #### [](#出力-15)出力 ```JSON { "Time": "23:57:00-03:00" } ``` # ++ ## [](#plusplus1)++(source: Array, with: Array): Array 2 つの値を連結します。このバージョンの `++` は、2 つの配列の要素を連結して新しい配列にします。その他のバージョンは、DataWeave でサポートされる文字列、オブジェクト、およびさまざまな日付と時刻の形式で動作します。 2 つの配列に含まれる要素の型が異なる場合、作成される配列内には `Array` (配列 ) に含まれるすべての `S` 型の要素の後に `Array` (配列 ) に含まれるすべての `T` 型の要素が続きます。どちらの配列でも、複数の型の要素を混在させることができます。配列には、サポート対象であればどのデータ型でも含めることができます。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

source

取得元配列。

with

取得元配列に連結する配列。

### [](#例)例次の例では、`Array` を `Array` に連結します。結果は JSON オブジェクトの値として出力されます。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "result" : [0, 1, 2] ++ ["a", "b", "c"] } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "result": [0, 1, 2, "a", "b", "c"] } ``` ### [](#例-2)例 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "a" : [0, 1, true, "my string"] ++ [2, [3,4,5], {"a": 6}] } ``` #### [](#出力-2)出力 ```JSON { "a": [0, 1, true, "my string", 2, [3, 4, 5], { "a": 6}] } ``` ## [](#plusplus2)++(source: String, with: String): String 2 つの文字列の文字を連結します。文字列は文字の配列として扱われるため、`++` 演算子は各文字列の文字を 1 文字の文字列からなる配列であるかのように連結します。 ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

source

取得元文字列。

with

取得元文字列に連結する文字列。

### [](#例-3)例次の例では、2 つの文字列を連結します。ここでは、`Mule` は `Array ["M", "u", "l", "e"]` として扱われます。結果の `MuleSoft` は JSON オブジェクトの値として出力されます。 #### [](#ソース-3)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "name" : "Mule" ++ "Soft" } ``` #### [](#出力-3)出力 ```JSON { "name": "MuleSoft" } ``` ## [](#plusplus3)++(source: T, with: Q): T & Q 2 つのオブジェクトを連結して、1 つのフラット化したオブジェクトを返します。 `++` 演算子は各オブジェクトからすべてのキー-値ペアを抽出し、まとめて結合し、1 つのオブジェクトにします。 ### [](#パラメーター-3)パラメーター

名前説明

source

取得元オブジェクト。

with

取得元オブジェクトに連結するオブジェクト。

### [](#例-4)例次の例では、2 つのオブジェクトを連結し、XML に変換します。オブジェクトの配列 `{aa: "a", bb: "b"}` は個別の XML 要素にフラット化されます。出力では、指定された JSON オブジェクトのキーが XML 要素として使用され、そのオブジェクトの値が XML 値として使用されます。 #### [](#ソース-4)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/xml --- { concat : {aa: "a", bb: "b"} ++ {cc: "c"} } ``` #### [](#出力-4)出力 ```XML a b c ``` ## [](#plusplus4)++(date: Date, time: LocalTime): LocalDateTime `LocalTime` (ローカル時刻) を `Date` (日付) に付加して `LocalDateTime` (ローカル日時) 値を返します。 `Date` (日付) および `LocalTime` (ローカル時刻) インスタンスは、標準 Java 表記をパイプ (`|`) 記号で囲んで記述します。結果は、標準 Java 形式の `LocalDateTime` (ローカル日時) オブジェクトです。2 つのオブジェクトが連結される順序に意味はないため、論理的には ``Date LocalTime` と `LocalTime Date`` の結果は同じになります。 ### [](#パラメーター-4)パラメーター

名前説明

date

Date (日付)。

time

LocalTime (ローカル時刻)。タイムゾーンなしの時刻形式。

### [](#例-5)例次の例では、`Date` (日付) オブジェクトと `LocalTime` (ローカル時刻) オブジェクトを連結して、`LocalDateTime` (ローカル日時) を返します。 #### [](#ソース-5)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "LocalDateTime" : (|2017-10-01| ++ |23:57:59|) } ``` #### [](#出力-5)出力 ```JSON { "LocalDateTime": "2017-10-01T23:57:59" } ``` ## [](#plusplus5)++(time: LocalTime, date: Date): LocalDateTime `LocalTime` (ローカル時刻) を `Date` (日付) に付加して `LocalDateTime` (ローカル日時) を返します。 2 つのオブジェクトが連結される順序に意味はないため、論理的には ``LocalTime Date` と `Date LocalTime`` の結果は同じになります。 ### [](#パラメーター-5)パラメーター

名前説明

time

LocalTime (ローカル時刻)。タイムゾーンなしの時刻形式。

date

Date (日付)。

### [](#例-6)例次の例では、`LocalTime` (ローカル時刻) オブジェクトと `Date` (日付) オブジェクトを連結して、`LocalDateTime` (ローカル日時) を返します。 #### [](#ソース-6)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "LocalDateTime" : (|23:57:59| ++ |2003-10-01|) } ``` #### [](#出力-6)出力 ```JSON { "LocalDateTime": "2017-10-01T23:57:59" } ``` ## [](#plusplus6)++(date: Date, time: Time): DateTime `Date` (日付) を`Time` (時刻) に付加して `DateTime` (日時) を返します。 2 つのオブジェクトが連結される順序に意味はないため、論理的には `Date` (日付) + `Time` (時刻) と `Time` (時刻) + `Date` (日付) の結果は同じになります。 ### [](#パラメーター-6)パラメーター

名前説明

date

Date (日付)。

time

Time (時刻)。タイムゾーン (Z または HH:mm) を含めることができる時刻形式。

### [](#例-7)例次の例では、`Date` (ローカル時刻) オブジェクトと `Time` (日付) オブジェクトを連結して、`DateTime` (ローカル日時) を返します。 #### [](#ソース-7)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- [ |2017-10-01| ++ |23:57:59-03:00|, |2017-10-01| ++ |23:57:59Z| ] ``` #### [](#出力-7)出力 ```JSON [ "2017-10-01T23:57:59-03:00", "2017-10-01T23:57:59Z" ] ``` ## [](#plusplus7)++(time: Time, date: Date): DateTime `Date` (日付) を`Time` (時刻) オブジェクトに付加して `DateTime` (日時) を返します。 2 つのオブジェクトが連結される順序に意味はないため、論理的には `Date` (日付) + `Time` (時刻) と `Time` (時刻) + `Date` (日付) の結果は同じになります。 ### [](#パラメーター-7)パラメーター

名前説明

time

Time (時刻)。タイムゾーン (Z または HH:mm) を含めることができる時刻形式。

date

Date (日付)。

### [](#例-8)例次の例では、`Date` (日付) を `Time` (時刻) と連結して `DateTime` (日時) を出力します。入力はパイプ (`|`) で囲まれています。 #### [](#ソース-8)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- |2018-11-30| ++ |23:57:59+01:00| ``` #### [](#出力-8)出力 ```JSON "2018-11-30T23:57:59+01:00" ``` ### [](#例-9)例次の例では、`Time` (時刻) オブジェクトと `Date` (日付) オブジェクトを連結して、`DateTime` (日時) オブジェクトを返します。最初の `LocalTime` ``(ローカル時刻) オブジェクトは `Time`` (時刻) に変更されています。日付と時刻の入力の順序によって出力の `DateTime` (日時) の順序が変わることはありません。 #### [](#ソース-9)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "DateTime1" : (|23:57:59| as Time) ++ |2017-10-01|, "DateTime2" : |23:57:59Z| ++ |2017-10-01|, "DateTime3" : |2017-10-01| ++ |23:57:59+02:00| } ``` #### [](#出力-9)出力 ```JSON { "DateTime1": "2017-10-01T23:57:59Z", "DateTime2": "2017-10-01T23:57:59Z", "DateTime3": "2017-10-01T23:57:59+02:00" } ``` ## [](#plusplus8)++(date: Date, timezone: TimeZone): DateTime `TimeZone` (タイムゾーン) を `Date` (日付) 型の値に付加して `DateTime` (日時) の結果を返します。 ### [](#パラメーター-8)パラメーター

名前説明

date

Date (日付)。

timezone

TimeZone (タイムゾーン) (Z または HH:mm)。

### [](#例-10)例次の例では、`Date` (日付) と `TimeZone` (タイムゾーン) (`-03:00`) を連結して、 `DateTime` (日時) を返します。`DateTime` (日時) のローカル時刻は `00:00:00` (深夜 0 時) です。 #### [](#ソース-10)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "DateTime" : (|2017-10-01| ++ |-03:00|) } ``` #### [](#出力-10)出力 ```JSON { "DateTime": "2017-10-01T00:00:00-03:00" } ``` ## [](#plusplus9)++(timezone: TimeZone, date: Date): DateTime `Date` (日付) を`TimeZone` (時刻) に付加して `DateTime` (日時) を返します。 ### [](#パラメーター-9)パラメーター

名前説明

date

Date (日付)。

timezone

TimeZone (タイムゾーン) (Z または HH:mm)。

### [](#例-11)例次の例では、`TimeZone` (タイムゾーン) (`-03:00`) と `Date` (日付) を連結して、 `DateTime` (日時) を返します。`DateTime` (日時) のローカル時刻は `00:00:00` (深夜 0 時) です。 #### [](#ソース-11)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "DateTime" : |-03:00| ++ |2017-10-01| } ``` #### [](#出力-11)出力 ```JSON { "DateTime": "2017-10-01T00:00:00-03:00" } ``` ## [](#plusplus10)++(dateTime: LocalDateTime, timezone: TimeZone): DateTime `TimeZone` (日付) を`LocalDateTime` (時刻) に付加して `DateTime` (日時) を返します。 ### [](#パラメーター-10)パラメーター

名前説明

dateTime

LocalDateTime (ローカル時刻)。タイムゾーンなしの日時。

timezone

TimeZone (タイムゾーン) (Z または HH:mm)。

### [](#例-12)例次の例では、`LocalDateTime` (日付) と `TimeZone` (タイムゾーン) (`-03:00`) を連結して、 `DateTime` (日時) を返します。 #### [](#ソース-12)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "DateTime" : (|2003-10-01T23:57:59| ++ |-03:00|) } ``` #### [](#出力-12)出力 ```JSON { "DateTime": "2003-10-01T23:57:59-03:00 } ``` ## [](#plusplus11)++(timezone: TimeZone, datetime: LocalDateTime): DateTime `LocalDateTime` (日付) を`TimeZone` (時刻) に付加して `DateTime` (日時) を返します。 ### [](#パラメーター-11)パラメーター

名前説明

dateTime

LocalDateTime (ローカル時刻)。タイムゾーンなしの日時。

timezone

TimeZone (タイムゾーン) (Z または HH:mm)。

### [](#例-13)例次の例では、`TimeZone` (タイムゾーン) (`-03:00`) と `LocalDateTime` (日付) を連結して、 `DateTime` (日時) を返します。 #### [](#ソース-13)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "TimeZone" : (|-03:00| ++ |2003-10-01T23:57:59|) } ``` #### [](#出力-13)出力 ```JSON { "TimeZone": "2003-10-01T23:57:59-03:00" } ``` ## [](#plusplus12)++(time: LocalTime, timezone: TimeZone): Time `TimeZone` (日付) を`LocalTime` (時刻) に付加して `Time` (日時) を返します。 ### [](#パラメーター-12)パラメーター

名前説明

time

LocalTime (ローカル時刻)。タイムゾーン付きの時刻形式。

timezone

TimeZone (タイムゾーン) (Z または HH:mm)。

### [](#例-14)例次の例では、`LocalTime` (日付) と `TimeZone` (タイムゾーン) (`-03:00`) を連結して、 `Time` (日時) を返します。出力では、未指定の秒には `:00` が返されています。 #### [](#ソース-14)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "Time" : (|23:57| ++ |-03:00|) } ``` #### [](#出力-14)出力 ```JSON { "Time": "23:57:00-03:00" } ``` ## [](#plusplus13)++(timezone: TimeZone, time: LocalTime): Time `LocalTime` (日付) を`TimeZone` (時刻) に付加して `Time` (日時) を返します。 ### [](#パラメーター-13)パラメーター

名前説明

time

LocalTime (ローカル時刻)。タイムゾーンなしの時刻形式。

timezone

TimeZone (タイムゾーン) (Z または HH:mm)。

### [](#例-15)例次の例では、`TimeZone` (タイムゾーン) (`-03:00`) と `LocalTime` (日付) を連結して、 `Time` (日時) を返します。出力では、未指定の秒には `:00` が返されています。 #### [](#ソース-15)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "Time" : (|-03:00| ++ |23:57|) } ``` #### [](#出力-15)出力 ```JSON { "Time": "23:57:00-03:00" } ``` # ++ ## [](#plusplus1)++(source: Array, with: Array): Array 2 つの値を連結します。このバージョンの `++` は、2 つの配列の要素を連結して新しい配列にします。その他のバージョンは、DataWeave でサポートされる文字列、オブジェクト、およびさまざまな日付と時刻の形式で動作します。 2 つの配列に含まれる要素の型が異なる場合、作成される配列内には `Array` (配列 ) に含まれるすべての `S` 型の要素の後に `Array` (配列 ) に含まれるすべての `T` 型の要素が続きます。どちらの配列でも、複数の型の要素を混在させることができます。配列には、サポート対象であればどのデータ型でも含めることができます。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

source

取得元配列。

with

取得元配列に連結する配列。

### [](#例)例次の例では、`Array` を `Array` に連結します。結果は JSON オブジェクトの値として出力されます。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "result" : [0, 1, 2] ++ ["a", "b", "c"] } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "result": [0, 1, 2, "a", "b", "c"] } ``` ### [](#例-2)例 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "a" : [0, 1, true, "my string"] ++ [2, [3,4,5], {"a": 6}] } ``` #### [](#出力-2)出力 ```JSON { "a": [0, 1, true, "my string", 2, [3, 4, 5], { "a": 6}] } ``` ## [](#plusplus2)++(source: String, with: String): String 2 つの文字列の文字を連結します。文字列は文字の配列として扱われるため、`++` 演算子は各文字列の文字を 1 文字の文字列からなる配列であるかのように連結します。 ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

source

取得元文字列。

with

取得元文字列に連結する文字列。

### [](#例-3)例次の例では、2 つの文字列を連結します。ここでは、`Mule` は `Array ["M", "u", "l", "e"]` として扱われます。結果の `MuleSoft` は JSON オブジェクトの値として出力されます。 #### [](#ソース-3)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "name" : "Mule" ++ "Soft" } ``` #### [](#出力-3)出力 ```JSON { "name": "MuleSoft" } ``` ## [](#plusplus3)++(source: T, with: Q): T & Q 2 つのオブジェクトを連結して、1 つのフラット化したオブジェクトを返します。 `++` 演算子は各オブジェクトからすべてのキー-値ペアを抽出し、まとめて結合し、1 つのオブジェクトにします。 ### [](#パラメーター-3)パラメーター

名前説明

source

取得元オブジェクト。

with

取得元オブジェクトに連結するオブジェクト。

### [](#例-4)例次の例では、2 つのオブジェクトを連結し、XML に変換します。オブジェクトの配列 `{aa: "a", bb: "b"}` は個別の XML 要素にフラット化されます。出力では、指定された JSON オブジェクトのキーが XML 要素として使用され、そのオブジェクトの値が XML 値として使用されます。 #### [](#ソース-4)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/xml --- { concat : {aa: "a", bb: "b"} ++ {cc: "c"} } ``` #### [](#出力-4)出力 ```XML a b c ``` ## [](#plusplus4)++(date: Date, time: LocalTime): LocalDateTime `LocalTime` (ローカル時刻) を `Date` (日付) に付加して `LocalDateTime` (ローカル日時) 値を返します。 `Date` (日付) および `LocalTime` (ローカル時刻) インスタンスは、標準 Java 表記をパイプ (`|`) 記号で囲んで記述します。結果は、標準 Java 形式の `LocalDateTime` (ローカル日時) オブジェクトです。2 つのオブジェクトが連結される順序に意味はないため、論理的には ``Date LocalTime` と `LocalTime Date`` の結果は同じになります。 ### [](#パラメーター-4)パラメーター

名前説明

date

Date (日付)。

time

LocalTime (ローカル時刻)。タイムゾーンなしの時刻形式。

### [](#例-5)例次の例では、`Date` (日付) オブジェクトと `LocalTime` (ローカル時刻) オブジェクトを連結して、`LocalDateTime` (ローカル日時) を返します。 #### [](#ソース-5)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "LocalDateTime" : (|2017-10-01| ++ |23:57:59|) } ``` #### [](#出力-5)出力 ```JSON { "LocalDateTime": "2017-10-01T23:57:59" } ``` ## [](#plusplus5)++(time: LocalTime, date: Date): LocalDateTime `LocalTime` (ローカル時刻) を `Date` (日付) に付加して `LocalDateTime` (ローカル日時) を返します。 2 つのオブジェクトが連結される順序に意味はないため、論理的には ``LocalTime Date` と `Date LocalTime`` の結果は同じになります。 ### [](#パラメーター-5)パラメーター

名前説明

time

LocalTime (ローカル時刻)。タイムゾーンなしの時刻形式。

date

Date (日付)。

### [](#例-6)例次の例では、`LocalTime` (ローカル時刻) オブジェクトと `Date` (日付) オブジェクトを連結して、`LocalDateTime` (ローカル日時) を返します。 #### [](#ソース-6)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "LocalDateTime" : (|23:57:59| ++ |2003-10-01|) } ``` #### [](#出力-6)出力 ```JSON { "LocalDateTime": "2017-10-01T23:57:59" } ``` ## [](#plusplus6)++(date: Date, time: Time): DateTime `Date` (日付) を`Time` (時刻) に付加して `DateTime` (日時) を返します。 2 つのオブジェクトが連結される順序に意味はないため、論理的には `Date` (日付) + `Time` (時刻) と `Time` (時刻) + `Date` (日付) の結果は同じになります。 ### [](#パラメーター-6)パラメーター

名前説明

date

Date (日付)。

time

Time (時刻)。タイムゾーン (Z または HH:mm) を含めることができる時刻形式。

### [](#例-7)例次の例では、`Date` (ローカル時刻) オブジェクトと `Time` (日付) オブジェクトを連結して、`DateTime` (ローカル日時) を返します。 #### [](#ソース-7)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- [ |2017-10-01| ++ |23:57:59-03:00|, |2017-10-01| ++ |23:57:59Z| ] ``` #### [](#出力-7)出力 ```JSON [ "2017-10-01T23:57:59-03:00", "2017-10-01T23:57:59Z" ] ``` ## [](#plusplus7)++(time: Time, date: Date): DateTime `Date` (日付) を`Time` (時刻) オブジェクトに付加して `DateTime` (日時) を返します。 2 つのオブジェクトが連結される順序に意味はないため、論理的には `Date` (日付) + `Time` (時刻) と `Time` (時刻) + `Date` (日付) の結果は同じになります。 ### [](#パラメーター-7)パラメーター

名前説明

time

Time (時刻)。タイムゾーン (Z または HH:mm) を含めることができる時刻形式。

date

Date (日付)。

### [](#例-8)例次の例では、`Date` (日付) を `Time` (時刻) と連結して `DateTime` (日時) を出力します。入力はパイプ (`|`) で囲まれています。 #### [](#ソース-8)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- |2018-11-30| ++ |23:57:59+01:00| ``` #### [](#出力-8)出力 ```JSON "2018-11-30T23:57:59+01:00" ``` ### [](#例-9)例次の例では、`Time` (時刻) オブジェクトと `Date` (日付) オブジェクトを連結して、`DateTime` (日時) オブジェクトを返します。最初の `LocalTime` ``(ローカル時刻) オブジェクトは `Time`` (時刻) に変更されています。日付と時刻の入力の順序によって出力の `DateTime` (日時) の順序が変わることはありません。 #### [](#ソース-9)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "DateTime1" : (|23:57:59| as Time) ++ |2017-10-01|, "DateTime2" : |23:57:59Z| ++ |2017-10-01|, "DateTime3" : |2017-10-01| ++ |23:57:59+02:00| } ``` #### [](#出力-9)出力 ```JSON { "DateTime1": "2017-10-01T23:57:59Z", "DateTime2": "2017-10-01T23:57:59Z", "DateTime3": "2017-10-01T23:57:59+02:00" } ``` ## [](#plusplus8)++(date: Date, timezone: TimeZone): DateTime `TimeZone` (タイムゾーン) を `Date` (日付) 型の値に付加して `DateTime` (日時) の結果を返します。 ### [](#パラメーター-8)パラメーター

名前説明

date

Date (日付)。

timezone

TimeZone (タイムゾーン) (Z または HH:mm)。

### [](#例-10)例次の例では、`Date` (日付) と `TimeZone` (タイムゾーン) (`-03:00`) を連結して、 `DateTime` (日時) を返します。`DateTime` (日時) のローカル時刻は `00:00:00` (深夜 0 時) です。 #### [](#ソース-10)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "DateTime" : (|2017-10-01| ++ |-03:00|) } ``` #### [](#出力-10)出力 ```JSON { "DateTime": "2017-10-01T00:00:00-03:00" } ``` ## [](#plusplus9)++(timezone: TimeZone, date: Date): DateTime `Date` (日付) を`TimeZone` (時刻) に付加して `DateTime` (日時) を返します。 ### [](#パラメーター-9)パラメーター

名前説明

date

Date (日付)。

timezone

TimeZone (タイムゾーン) (Z または HH:mm)。

### [](#例-11)例次の例では、`TimeZone` (タイムゾーン) (`-03:00`) と `Date` (日付) を連結して、 `DateTime` (日時) を返します。`DateTime` (日時) のローカル時刻は `00:00:00` (深夜 0 時) です。 #### [](#ソース-11)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "DateTime" : |-03:00| ++ |2017-10-01| } ``` #### [](#出力-11)出力 ```JSON { "DateTime": "2017-10-01T00:00:00-03:00" } ``` ## [](#plusplus10)++(dateTime: LocalDateTime, timezone: TimeZone): DateTime `TimeZone` (日付) を`LocalDateTime` (時刻) に付加して `DateTime` (日時) を返します。 ### [](#パラメーター-10)パラメーター

名前説明

dateTime

LocalDateTime (ローカル時刻)。タイムゾーンなしの日時。

timezone

TimeZone (タイムゾーン) (Z または HH:mm)。

### [](#例-12)例次の例では、`LocalDateTime` (日付) と `TimeZone` (タイムゾーン) (`-03:00`) を連結して、 `DateTime` (日時) を返します。 #### [](#ソース-12)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "DateTime" : (|2003-10-01T23:57:59| ++ |-03:00|) } ``` #### [](#出力-12)出力 ```JSON { "DateTime": "2003-10-01T23:57:59-03:00 } ``` ## [](#plusplus11)++(timezone: TimeZone, datetime: LocalDateTime): DateTime `LocalDateTime` (日付) を`TimeZone` (時刻) に付加して `DateTime` (日時) を返します。 ### [](#パラメーター-11)パラメーター

名前説明

dateTime

LocalDateTime (ローカル時刻)。タイムゾーンなしの日時。

timezone

TimeZone (タイムゾーン) (Z または HH:mm)。

### [](#例-13)例次の例では、`TimeZone` (タイムゾーン) (`-03:00`) と `LocalDateTime` (日付) を連結して、 `DateTime` (日時) を返します。 #### [](#ソース-13)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "TimeZone" : (|-03:00| ++ |2003-10-01T23:57:59|) } ``` #### [](#出力-13)出力 ```JSON { "TimeZone": "2003-10-01T23:57:59-03:00" } ``` ## [](#plusplus12)++(time: LocalTime, timezone: TimeZone): Time `TimeZone` (日付) を`LocalTime` (時刻) に付加して `Time` (日時) を返します。 ### [](#パラメーター-12)パラメーター

名前説明

time

LocalTime (ローカル時刻)。タイムゾーン付きの時刻形式。

timezone

TimeZone (タイムゾーン) (Z または HH:mm)。

### [](#例-14)例次の例では、`LocalTime` (日付) と `TimeZone` (タイムゾーン) (`-03:00`) を連結して、 `Time` (日時) を返します。出力では、未指定の秒には `:00` が返されています。 #### [](#ソース-14)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "Time" : (|23:57| ++ |-03:00|) } ``` #### [](#出力-14)出力 ```JSON { "Time": "23:57:00-03:00" } ``` ## [](#plusplus13)++(timezone: TimeZone, time: LocalTime): Time `LocalTime` (日付) を`TimeZone` (時刻) に付加して `Time` (日時) を返します。 ### [](#パラメーター-13)パラメーター

名前説明

time

LocalTime (ローカル時刻)。タイムゾーンなしの時刻形式。

timezone

TimeZone (タイムゾーン) (Z または HH:mm)。

### [](#例-15)例次の例では、`TimeZone` (タイムゾーン) (`-03:00`) と `LocalTime` (日付) を連結して、 `Time` (日時) を返します。出力では、未指定の秒には `:00` が返されています。 #### [](#ソース-15)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "Time" : (|-03:00| ++ |23:57|) } ``` #### [](#出力-15)出力 ```JSON { "Time": "23:57:00-03:00" } ``` # ++ ## [](#plusplus1)++(source: Array, with: Array): Array 2 つの値を連結します。このバージョンの `++` は、2 つの配列の要素を連結して新しい配列にします。その他のバージョンは、DataWeave でサポートされる文字列、オブジェクト、およびさまざまな日付と時刻の形式で動作します。 2 つの配列に含まれる要素の型が異なる場合、作成される配列内には `Array` (配列 ) に含まれるすべての `S` 型の要素の後に `Array` (配列 ) に含まれるすべての `T` 型の要素が続きます。どちらの配列でも、複数の型の要素を混在させることができます。配列には、サポート対象であればどのデータ型でも含めることができます。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

source

取得元配列。

with

取得元配列に連結する配列。

### [](#例)例次の例では、`Array` を `Array` に連結します。結果は JSON オブジェクトの値として出力されます。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "result" : [0, 1, 2] ++ ["a", "b", "c"] } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "result": [0, 1, 2, "a", "b", "c"] } ``` ### [](#例-2)例 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "a" : [0, 1, true, "my string"] ++ [2, [3,4,5], {"a": 6}] } ``` #### [](#出力-2)出力 ```JSON { "a": [0, 1, true, "my string", 2, [3, 4, 5], { "a": 6}] } ``` ## [](#plusplus2)++(source: String, with: String): String 2 つの文字列の文字を連結します。文字列は文字の配列として扱われるため、`++` 演算子は各文字列の文字を 1 文字の文字列からなる配列であるかのように連結します。 ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

source

取得元文字列。

with

取得元文字列に連結する文字列。

### [](#例-3)例次の例では、2 つの文字列を連結します。ここでは、`Mule` は `Array ["M", "u", "l", "e"]` として扱われます。結果の `MuleSoft` は JSON オブジェクトの値として出力されます。 #### [](#ソース-3)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "name" : "Mule" ++ "Soft" } ``` #### [](#出力-3)出力 ```JSON { "name": "MuleSoft" } ``` ## [](#plusplus3)++(source: T, with: Q): T & Q 2 つのオブジェクトを連結して、1 つのフラット化したオブジェクトを返します。 `++` 演算子は各オブジェクトからすべてのキー-値ペアを抽出し、まとめて結合し、1 つのオブジェクトにします。 ### [](#パラメーター-3)パラメーター

名前説明

source

取得元オブジェクト。

with

取得元オブジェクトに連結するオブジェクト。

### [](#例-4)例次の例では、2 つのオブジェクトを連結し、XML に変換します。オブジェクトの配列 `{aa: "a", bb: "b"}` は個別の XML 要素にフラット化されます。出力では、指定された JSON オブジェクトのキーが XML 要素として使用され、そのオブジェクトの値が XML 値として使用されます。 #### [](#ソース-4)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/xml --- { concat : {aa: "a", bb: "b"} ++ {cc: "c"} } ``` #### [](#出力-4)出力 ```XML a b c ``` ## [](#plusplus4)++(date: Date, time: LocalTime): LocalDateTime `LocalTime` (ローカル時刻) を `Date` (日付) に付加して `LocalDateTime` (ローカル日時) 値を返します。 `Date` (日付) および `LocalTime` (ローカル時刻) インスタンスは、標準 Java 表記をパイプ (`|`) 記号で囲んで記述します。結果は、標準 Java 形式の `LocalDateTime` (ローカル日時) オブジェクトです。2 つのオブジェクトが連結される順序に意味はないため、論理的には ``Date LocalTime` と `LocalTime Date`` の結果は同じになります。 ### [](#パラメーター-4)パラメーター

名前説明

date

Date (日付)。

time

LocalTime (ローカル時刻)。タイムゾーンなしの時刻形式。

### [](#例-5)例次の例では、`Date` (日付) オブジェクトと `LocalTime` (ローカル時刻) オブジェクトを連結して、`LocalDateTime` (ローカル日時) を返します。 #### [](#ソース-5)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "LocalDateTime" : (|2017-10-01| ++ |23:57:59|) } ``` #### [](#出力-5)出力 ```JSON { "LocalDateTime": "2017-10-01T23:57:59" } ``` ## [](#plusplus5)++(time: LocalTime, date: Date): LocalDateTime `LocalTime` (ローカル時刻) を `Date` (日付) に付加して `LocalDateTime` (ローカル日時) を返します。 2 つのオブジェクトが連結される順序に意味はないため、論理的には ``LocalTime Date` と `Date LocalTime`` の結果は同じになります。 ### [](#パラメーター-5)パラメーター

名前説明

time

LocalTime (ローカル時刻)。タイムゾーンなしの時刻形式。

date

Date (日付)。

### [](#例-6)例次の例では、`LocalTime` (ローカル時刻) オブジェクトと `Date` (日付) オブジェクトを連結して、`LocalDateTime` (ローカル日時) を返します。 #### [](#ソース-6)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "LocalDateTime" : (|23:57:59| ++ |2003-10-01|) } ``` #### [](#出力-6)出力 ```JSON { "LocalDateTime": "2017-10-01T23:57:59" } ``` ## [](#plusplus6)++(date: Date, time: Time): DateTime `Date` (日付) を`Time` (時刻) に付加して `DateTime` (日時) を返します。 2 つのオブジェクトが連結される順序に意味はないため、論理的には `Date` (日付) + `Time` (時刻) と `Time` (時刻) + `Date` (日付) の結果は同じになります。 ### [](#パラメーター-6)パラメーター

名前説明

date

Date (日付)。

time

Time (時刻)。タイムゾーン (Z または HH:mm) を含めることができる時刻形式。

### [](#例-7)例次の例では、`Date` (ローカル時刻) オブジェクトと `Time` (日付) オブジェクトを連結して、`DateTime` (ローカル日時) を返します。 #### [](#ソース-7)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- [ |2017-10-01| ++ |23:57:59-03:00|, |2017-10-01| ++ |23:57:59Z| ] ``` #### [](#出力-7)出力 ```JSON [ "2017-10-01T23:57:59-03:00", "2017-10-01T23:57:59Z" ] ``` ## [](#plusplus7)++(time: Time, date: Date): DateTime `Date` (日付) を`Time` (時刻) オブジェクトに付加して `DateTime` (日時) を返します。 2 つのオブジェクトが連結される順序に意味はないため、論理的には `Date` (日付) + `Time` (時刻) と `Time` (時刻) + `Date` (日付) の結果は同じになります。 ### [](#パラメーター-7)パラメーター

名前説明

time

Time (時刻)。タイムゾーン (Z または HH:mm) を含めることができる時刻形式。

date

Date (日付)。

### [](#例-8)例次の例では、`Date` (日付) を `Time` (時刻) と連結して `DateTime` (日時) を出力します。入力はパイプ (`|`) で囲まれています。 #### [](#ソース-8)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- |2018-11-30| ++ |23:57:59+01:00| ``` #### [](#出力-8)出力 ```JSON "2018-11-30T23:57:59+01:00" ``` ### [](#例-9)例次の例では、`Time` (時刻) オブジェクトと `Date` (日付) オブジェクトを連結して、`DateTime` (日時) オブジェクトを返します。最初の `LocalTime` ``(ローカル時刻) オブジェクトは `Time`` (時刻) に変更されています。日付と時刻の入力の順序によって出力の `DateTime` (日時) の順序が変わることはありません。 #### [](#ソース-9)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "DateTime1" : (|23:57:59| as Time) ++ |2017-10-01|, "DateTime2" : |23:57:59Z| ++ |2017-10-01|, "DateTime3" : |2017-10-01| ++ |23:57:59+02:00| } ``` #### [](#出力-9)出力 ```JSON { "DateTime1": "2017-10-01T23:57:59Z", "DateTime2": "2017-10-01T23:57:59Z", "DateTime3": "2017-10-01T23:57:59+02:00" } ``` ## [](#plusplus8)++(date: Date, timezone: TimeZone): DateTime `TimeZone` (タイムゾーン) を `Date` (日付) 型の値に付加して `DateTime` (日時) の結果を返します。 ### [](#パラメーター-8)パラメーター

名前説明

date

Date (日付)。

timezone

TimeZone (タイムゾーン) (Z または HH:mm)。

### [](#例-10)例次の例では、`Date` (日付) と `TimeZone` (タイムゾーン) (`-03:00`) を連結して、 `DateTime` (日時) を返します。`DateTime` (日時) のローカル時刻は `00:00:00` (深夜 0 時) です。 #### [](#ソース-10)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "DateTime" : (|2017-10-01| ++ |-03:00|) } ``` #### [](#出力-10)出力 ```JSON { "DateTime": "2017-10-01T00:00:00-03:00" } ``` ## [](#plusplus9)++(timezone: TimeZone, date: Date): DateTime `Date` (日付) を`TimeZone` (時刻) に付加して `DateTime` (日時) を返します。 ### [](#パラメーター-9)パラメーター

名前説明

date

Date (日付)。

timezone

TimeZone (タイムゾーン) (Z または HH:mm)。

### [](#例-11)例次の例では、`TimeZone` (タイムゾーン) (`-03:00`) と `Date` (日付) を連結して、 `DateTime` (日時) を返します。`DateTime` (日時) のローカル時刻は `00:00:00` (深夜 0 時) です。 #### [](#ソース-11)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "DateTime" : |-03:00| ++ |2017-10-01| } ``` #### [](#出力-11)出力 ```JSON { "DateTime": "2017-10-01T00:00:00-03:00" } ``` ## [](#plusplus10)++(dateTime: LocalDateTime, timezone: TimeZone): DateTime `TimeZone` (日付) を`LocalDateTime` (時刻) に付加して `DateTime` (日時) を返します。 ### [](#パラメーター-10)パラメーター

名前説明

dateTime

LocalDateTime (ローカル時刻)。タイムゾーンなしの日時。

timezone

TimeZone (タイムゾーン) (Z または HH:mm)。

### [](#例-12)例次の例では、`LocalDateTime` (日付) と `TimeZone` (タイムゾーン) (`-03:00`) を連結して、 `DateTime` (日時) を返します。 #### [](#ソース-12)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "DateTime" : (|2003-10-01T23:57:59| ++ |-03:00|) } ``` #### [](#出力-12)出力 ```JSON { "DateTime": "2003-10-01T23:57:59-03:00 } ``` ## [](#plusplus11)++(timezone: TimeZone, datetime: LocalDateTime): DateTime `LocalDateTime` (日付) を`TimeZone` (時刻) に付加して `DateTime` (日時) を返します。 ### [](#パラメーター-11)パラメーター

名前説明

dateTime

LocalDateTime (ローカル時刻)。タイムゾーンなしの日時。

timezone

TimeZone (タイムゾーン) (Z または HH:mm)。

### [](#例-13)例次の例では、`TimeZone` (タイムゾーン) (`-03:00`) と `LocalDateTime` (日付) を連結して、 `DateTime` (日時) を返します。 #### [](#ソース-13)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "TimeZone" : (|-03:00| ++ |2003-10-01T23:57:59|) } ``` #### [](#出力-13)出力 ```JSON { "TimeZone": "2003-10-01T23:57:59-03:00" } ``` ## [](#plusplus12)++(time: LocalTime, timezone: TimeZone): Time `TimeZone` (日付) を`LocalTime` (時刻) に付加して `Time` (日時) を返します。 ### [](#パラメーター-12)パラメーター

名前説明

time

LocalTime (ローカル時刻)。タイムゾーン付きの時刻形式。

timezone

TimeZone (タイムゾーン) (Z または HH:mm)。

### [](#例-14)例次の例では、`LocalTime` (日付) と `TimeZone` (タイムゾーン) (`-03:00`) を連結して、 `Time` (日時) を返します。出力では、未指定の秒には `:00` が返されています。 #### [](#ソース-14)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "Time" : (|23:57| ++ |-03:00|) } ``` #### [](#出力-14)出力 ```JSON { "Time": "23:57:00-03:00" } ``` ## [](#plusplus13)++(timezone: TimeZone, time: LocalTime): Time `LocalTime` (日付) を`TimeZone` (時刻) に付加して `Time` (日時) を返します。 ### [](#パラメーター-13)パラメーター

名前説明

time

LocalTime (ローカル時刻)。タイムゾーンなしの時刻形式。

timezone

TimeZone (タイムゾーン) (Z または HH:mm)。

### [](#例-15)例次の例では、`TimeZone` (タイムゾーン) (`-03:00`) と `LocalTime` (日付) を連結して、 `Time` (日時) を返します。出力では、未指定の秒には `:00` が返されています。 #### [](#ソース-15)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "Time" : (|-03:00| ++ |23:57|) } ``` #### [](#出力-15)出力 ```JSON { "Time": "23:57:00-03:00" } ``` # ++ ## [](#plusplus1)++(source: Array, with: Array): Array 2 つの値を連結します。このバージョンの `++` は、2 つの配列の要素を連結して新しい配列にします。その他のバージョンは、DataWeave でサポートされる文字列、オブジェクト、およびさまざまな日付と時刻の形式で動作します。 2 つの配列に含まれる要素の型が異なる場合、作成される配列内には `Array` (配列 ) に含まれるすべての `S` 型の要素の後に `Array` (配列 ) に含まれるすべての `T` 型の要素が続きます。どちらの配列でも、複数の型の要素を混在させることができます。配列には、サポート対象であればどのデータ型でも含めることができます。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

source

取得元配列。

with

取得元配列に連結する配列。

### [](#例)例次の例では、`Array` を `Array` に連結します。結果は JSON オブジェクトの値として出力されます。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "result" : [0, 1, 2] ++ ["a", "b", "c"] } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "result": [0, 1, 2, "a", "b", "c"] } ``` ### [](#例-2)例 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "a" : [0, 1, true, "my string"] ++ [2, [3,4,5], {"a": 6}] } ``` #### [](#出力-2)出力 ```JSON { "a": [0, 1, true, "my string", 2, [3, 4, 5], { "a": 6}] } ``` ## [](#plusplus2)++(source: String, with: String): String 2 つの文字列の文字を連結します。文字列は文字の配列として扱われるため、`++` 演算子は各文字列の文字を 1 文字の文字列からなる配列であるかのように連結します。 ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

source

取得元文字列。

with

取得元文字列に連結する文字列。

### [](#例-3)例次の例では、2 つの文字列を連結します。ここでは、`Mule` は `Array ["M", "u", "l", "e"]` として扱われます。結果の `MuleSoft` は JSON オブジェクトの値として出力されます。 #### [](#ソース-3)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "name" : "Mule" ++ "Soft" } ``` #### [](#出力-3)出力 ```JSON { "name": "MuleSoft" } ``` ## [](#plusplus3)++(source: T, with: Q): T & Q 2 つのオブジェクトを連結して、1 つのフラット化したオブジェクトを返します。 `++` 演算子は各オブジェクトからすべてのキー-値ペアを抽出し、まとめて結合し、1 つのオブジェクトにします。 ### [](#パラメーター-3)パラメーター

名前説明

source

取得元オブジェクト。

with

取得元オブジェクトに連結するオブジェクト。

### [](#例-4)例次の例では、2 つのオブジェクトを連結し、XML に変換します。オブジェクトの配列 `{aa: "a", bb: "b"}` は個別の XML 要素にフラット化されます。出力では、指定された JSON オブジェクトのキーが XML 要素として使用され、そのオブジェクトの値が XML 値として使用されます。 #### [](#ソース-4)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/xml --- { concat : {aa: "a", bb: "b"} ++ {cc: "c"} } ``` #### [](#出力-4)出力 ```XML a b c ``` ## [](#plusplus4)++(date: Date, time: LocalTime): LocalDateTime `LocalTime` (ローカル時刻) を `Date` (日付) に付加して `LocalDateTime` (ローカル日時) 値を返します。 `Date` (日付) および `LocalTime` (ローカル時刻) インスタンスは、標準 Java 表記をパイプ (`|`) 記号で囲んで記述します。結果は、標準 Java 形式の `LocalDateTime` (ローカル日時) オブジェクトです。2 つのオブジェクトが連結される順序に意味はないため、論理的には ``Date LocalTime` と `LocalTime Date`` の結果は同じになります。 ### [](#パラメーター-4)パラメーター

名前説明

date

Date (日付)。

time

LocalTime (ローカル時刻)。タイムゾーンなしの時刻形式。

### [](#例-5)例次の例では、`Date` (日付) オブジェクトと `LocalTime` (ローカル時刻) オブジェクトを連結して、`LocalDateTime` (ローカル日時) を返します。 #### [](#ソース-5)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "LocalDateTime" : (|2017-10-01| ++ |23:57:59|) } ``` #### [](#出力-5)出力 ```JSON { "LocalDateTime": "2017-10-01T23:57:59" } ``` ## [](#plusplus5)++(time: LocalTime, date: Date): LocalDateTime `LocalTime` (ローカル時刻) を `Date` (日付) に付加して `LocalDateTime` (ローカル日時) を返します。 2 つのオブジェクトが連結される順序に意味はないため、論理的には ``LocalTime Date` と `Date LocalTime`` の結果は同じになります。 ### [](#パラメーター-5)パラメーター

名前説明

time

LocalTime (ローカル時刻)。タイムゾーンなしの時刻形式。

date

Date (日付)。

### [](#例-6)例次の例では、`LocalTime` (ローカル時刻) オブジェクトと `Date` (日付) オブジェクトを連結して、`LocalDateTime` (ローカル日時) を返します。 #### [](#ソース-6)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "LocalDateTime" : (|23:57:59| ++ |2003-10-01|) } ``` #### [](#出力-6)出力 ```JSON { "LocalDateTime": "2017-10-01T23:57:59" } ``` ## [](#plusplus6)++(date: Date, time: Time): DateTime `Date` (日付) を`Time` (時刻) に付加して `DateTime` (日時) を返します。 2 つのオブジェクトが連結される順序に意味はないため、論理的には `Date` (日付) + `Time` (時刻) と `Time` (時刻) + `Date` (日付) の結果は同じになります。 ### [](#パラメーター-6)パラメーター

名前説明

date

Date (日付)。

time

Time (時刻)。タイムゾーン (Z または HH:mm) を含めることができる時刻形式。

### [](#例-7)例次の例では、`Date` (ローカル時刻) オブジェクトと `Time` (日付) オブジェクトを連結して、`DateTime` (ローカル日時) を返します。 #### [](#ソース-7)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- [ |2017-10-01| ++ |23:57:59-03:00|, |2017-10-01| ++ |23:57:59Z| ] ``` #### [](#出力-7)出力 ```JSON [ "2017-10-01T23:57:59-03:00", "2017-10-01T23:57:59Z" ] ``` ## [](#plusplus7)++(time: Time, date: Date): DateTime `Date` (日付) を`Time` (時刻) オブジェクトに付加して `DateTime` (日時) を返します。 2 つのオブジェクトが連結される順序に意味はないため、論理的には `Date` (日付) + `Time` (時刻) と `Time` (時刻) + `Date` (日付) の結果は同じになります。 ### [](#パラメーター-7)パラメーター

名前説明

time

Time (時刻)。タイムゾーン (Z または HH:mm) を含めることができる時刻形式。

date

Date (日付)。

### [](#例-8)例次の例では、`Date` (日付) を `Time` (時刻) と連結して `DateTime` (日時) を出力します。入力はパイプ (`|`) で囲まれています。 #### [](#ソース-8)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- |2018-11-30| ++ |23:57:59+01:00| ``` #### [](#出力-8)出力 ```JSON "2018-11-30T23:57:59+01:00" ``` ### [](#例-9)例次の例では、`Time` (時刻) オブジェクトと `Date` (日付) オブジェクトを連結して、`DateTime` (日時) オブジェクトを返します。最初の `LocalTime` ``(ローカル時刻) オブジェクトは `Time`` (時刻) に変更されています。日付と時刻の入力の順序によって出力の `DateTime` (日時) の順序が変わることはありません。 #### [](#ソース-9)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "DateTime1" : (|23:57:59| as Time) ++ |2017-10-01|, "DateTime2" : |23:57:59Z| ++ |2017-10-01|, "DateTime3" : |2017-10-01| ++ |23:57:59+02:00| } ``` #### [](#出力-9)出力 ```JSON { "DateTime1": "2017-10-01T23:57:59Z", "DateTime2": "2017-10-01T23:57:59Z", "DateTime3": "2017-10-01T23:57:59+02:00" } ``` ## [](#plusplus8)++(date: Date, timezone: TimeZone): DateTime `TimeZone` (タイムゾーン) を `Date` (日付) 型の値に付加して `DateTime` (日時) の結果を返します。 ### [](#パラメーター-8)パラメーター

名前説明

date

Date (日付)。

timezone

TimeZone (タイムゾーン) (Z または HH:mm)。

### [](#例-10)例次の例では、`Date` (日付) と `TimeZone` (タイムゾーン) (`-03:00`) を連結して、 `DateTime` (日時) を返します。`DateTime` (日時) のローカル時刻は `00:00:00` (深夜 0 時) です。 #### [](#ソース-10)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "DateTime" : (|2017-10-01| ++ |-03:00|) } ``` #### [](#出力-10)出力 ```JSON { "DateTime": "2017-10-01T00:00:00-03:00" } ``` ## [](#plusplus9)++(timezone: TimeZone, date: Date): DateTime `Date` (日付) を`TimeZone` (時刻) に付加して `DateTime` (日時) を返します。 ### [](#パラメーター-9)パラメーター

名前説明

date

Date (日付)。

timezone

TimeZone (タイムゾーン) (Z または HH:mm)。

### [](#例-11)例次の例では、`TimeZone` (タイムゾーン) (`-03:00`) と `Date` (日付) を連結して、 `DateTime` (日時) を返します。`DateTime` (日時) のローカル時刻は `00:00:00` (深夜 0 時) です。 #### [](#ソース-11)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "DateTime" : |-03:00| ++ |2017-10-01| } ``` #### [](#出力-11)出力 ```JSON { "DateTime": "2017-10-01T00:00:00-03:00" } ``` ## [](#plusplus10)++(dateTime: LocalDateTime, timezone: TimeZone): DateTime `TimeZone` (日付) を`LocalDateTime` (時刻) に付加して `DateTime` (日時) を返します。 ### [](#パラメーター-10)パラメーター

名前説明

dateTime

LocalDateTime (ローカル時刻)。タイムゾーンなしの日時。

timezone

TimeZone (タイムゾーン) (Z または HH:mm)。

### [](#例-12)例次の例では、`LocalDateTime` (日付) と `TimeZone` (タイムゾーン) (`-03:00`) を連結して、 `DateTime` (日時) を返します。 #### [](#ソース-12)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "DateTime" : (|2003-10-01T23:57:59| ++ |-03:00|) } ``` #### [](#出力-12)出力 ```JSON { "DateTime": "2003-10-01T23:57:59-03:00 } ``` ## [](#plusplus11)++(timezone: TimeZone, datetime: LocalDateTime): DateTime `LocalDateTime` (日付) を`TimeZone` (時刻) に付加して `DateTime` (日時) を返します。 ### [](#パラメーター-11)パラメーター

名前説明

dateTime

LocalDateTime (ローカル時刻)。タイムゾーンなしの日時。

timezone

TimeZone (タイムゾーン) (Z または HH:mm)。

### [](#例-13)例次の例では、`TimeZone` (タイムゾーン) (`-03:00`) と `LocalDateTime` (日付) を連結して、 `DateTime` (日時) を返します。 #### [](#ソース-13)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "TimeZone" : (|-03:00| ++ |2003-10-01T23:57:59|) } ``` #### [](#出力-13)出力 ```JSON { "TimeZone": "2003-10-01T23:57:59-03:00" } ``` ## [](#plusplus12)++(time: LocalTime, timezone: TimeZone): Time `TimeZone` (日付) を`LocalTime` (時刻) に付加して `Time` (日時) を返します。 ### [](#パラメーター-12)パラメーター

名前説明

time

LocalTime (ローカル時刻)。タイムゾーン付きの時刻形式。

timezone

TimeZone (タイムゾーン) (Z または HH:mm)。

### [](#例-14)例次の例では、`LocalTime` (日付) と `TimeZone` (タイムゾーン) (`-03:00`) を連結して、 `Time` (日時) を返します。出力では、未指定の秒には `:00` が返されています。 #### [](#ソース-14)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "Time" : (|23:57| ++ |-03:00|) } ``` #### [](#出力-14)出力 ```JSON { "Time": "23:57:00-03:00" } ``` ## [](#plusplus13)++(timezone: TimeZone, time: LocalTime): Time `LocalTime` (日付) を`TimeZone` (時刻) に付加して `Time` (日時) を返します。 ### [](#パラメーター-13)パラメーター

名前説明

time

LocalTime (ローカル時刻)。タイムゾーンなしの時刻形式。

timezone

TimeZone (タイムゾーン) (Z または HH:mm)。

### [](#例-15)例次の例では、`TimeZone` (タイムゾーン) (`-03:00`) と `LocalTime` (日付) を連結して、 `Time` (日時) を返します。出力では、未指定の秒には `:00` が返されています。 #### [](#ソース-15)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { "Time" : (|-03:00| ++ |23:57|) } ``` #### [](#出力-15)出力 ```JSON { "Time": "23:57:00-03:00" } ``` # abs ## [](#abs1)abs(Number): Number 数値の絶対値を返します。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

number

評価する数値。

### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

number

この操作を適用する数値。

### [](#例)例次の例では、指定された数値の絶対値を返します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- [ abs(-2), abs(2.5), abs(-3.4), abs(3) ] ``` #### [](#出力)出力 ```JSON [ 2, 2.5, 3.4, 3 ] ``` # abs ## [](#abs1)abs(number: Number): Number 数値の絶対値を返します。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

number

評価する数値。

### [](#例)例次の例では、指定された数値の絶対値を返します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- [ abs(-2), abs(2.5), abs(-3.4), abs(3) ] ``` #### [](#出力)出力 ```JSON [ 2, 2.5, 3.4, 3 ] ``` # abs ## [](#abs1)abs(number: Number): Number 数値の絶対値を返します。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

number

評価する数値。

### [](#例)例次の例では、指定された数値の絶対値を返します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- [ abs(-2), abs(2.5), abs(-3.4), abs(3) ] ``` #### [](#出力)出力 ```JSON [ 2, 2.5, 3.4, 3 ] ``` # abs ## [](#abs1)abs(number: Number): Number 数値の絶対値を返します。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

number

評価する数値。

### [](#例)例次の例では、指定された数値の絶対値を返します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- [ abs(-2), abs(2.5), abs(-3.4), abs(3) ] ``` #### [](#出力)出力 ```JSON [ 2, 2.5, 3.4, 3 ] ``` # abs ## [](#abs1)abs(number: Number): Number 数値の絶対値を返します。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

number

評価する数値。

### [](#例)例次の例では、指定された数値の絶対値を返します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- [ abs(-2), abs(2.5), abs(-3.4), abs(3) ] ``` #### [](#出力)出力 ```JSON [ 2, 2.5, 3.4, 3 ] ``` # abs ## [](#abs1)abs(number: Number): Number 数値の絶対値を返します。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

number

評価する数値。

### [](#例)例次の例では、指定された数値の絶対値を返します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- [ abs(-2), abs(2.5), abs(-3.4), abs(3) ] ``` #### [](#出力)出力 ```JSON [ 2, 2.5, 3.4, 3 ] ``` # acos ## [](#acos1)acos(angle: Number): Number | NaN `0.0` からパイまでの逆余弦値を返します。入力の絶対値が `1` より大きい場合、結果は `null` になります。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

angle

逆余弦値に変換する数値。

### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `acos` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::util::Math output application/json --- { "acos0": acos(0), "acos13": acos(0.13), "acos-1": acos(-1), "acos1": acos(1), "acos1.1": acos(1.1) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "acos0": 1.5707963267948966, "acos13": 1.440427347091751, "acos-1": 3.141592653589793, "acos1": 0.0, "acos1.1": null } ``` # acos ## [](#acos1)acos(angle: Number): Number | NaN `0.0` からパイまでの逆余弦値を返します。入力の絶対値が `1` より大きい場合、結果は `null` になります。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

angle

逆余弦値に変換する数値。

### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `acos` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::util::Math output application/json --- { "acos0": acos(0), "acos13": acos(0.13), "acos-1": acos(-1), "acos1": acos(1), "acos1.1": acos(1.1) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "acos0": 1.5707963267948966, "acos13": 1.440427347091751, "acos-1": 3.141592653589793, "acos1": 0.0, "acos1.1": null } ``` # acos ## [](#acos1)acos(angle: Number): Number | NaN `0.0` からパイまでの逆余弦値を返します。入力の絶対値が `1` より大きい場合、結果は `null` になります。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

angle

逆余弦値に変換する数値。

### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `acos` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::util::Math output application/json --- { "acos0": acos(0), "acos13": acos(0.13), "acos-1": acos(-1), "acos1": acos(1), "acos1.1": acos(1.1) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "acos0": 1.5707963267948966, "acos13": 1.440427347091751, "acos-1": 3.141592653589793, "acos1": 0.0, "acos1.1": null } ``` # acos ## [](#acos1)acos(angle: Number): Number | NaN `0.0` からパイまでの逆余弦値を返します。入力の絶対値が `1` より大きい場合、結果は `null` になります。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

angle

逆余弦値に変換する数値。

### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `acos` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::util::Math output application/json --- { "acos0": acos(0), "acos13": acos(0.13), "acos-1": acos(-1), "acos1": acos(1), "acos1.1": acos(1.1) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "acos0": 1.5707963267948966, "acos13": 1.440427347091751, "acos-1": 3.141592653589793, "acos1": 0.0, "acos1.1": null } ``` # acos ## [](#acos1)acos(angle: Number): Number | NaN `0.0` からパイまでの逆余弦値を返します。入力の絶対値が `1` より大きい場合、結果は `null` になります。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

angle

逆余弦値に変換する数値。

### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `acos` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::util::Math output application/json --- { "acos0": acos(0), "acos13": acos(0.13), "acos-1": acos(-1), "acos1": acos(1), "acos1.1": acos(1.1) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "acos0": 1.5707963267948966, "acos13": 1.440427347091751, "acos-1": 3.141592653589793, "acos1": 0.0, "acos1.1": null } ``` # appendIfMissing ## [](#appendifmissing1)appendIfMissing(String, String): String `text` が `suffix` で終了していない場合、`text` の末尾に `suffix` を追加します。 _DataWeave 2.2.0 で導入されました。Mule 4.2 以降でサポートされます。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

text

入力文字列。

suffix

サフィックスとして使用するテキスト。

### [](#例)例次の例では、さまざまな入力とサイズでの `appendIfMissing` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import appendIfMissing from dw::core::Strings output application/json --- { "a": appendIfMissing(null, ""), "b": appendIfMissing("abc", ""), "c": appendIfMissing("", "xyz") , "d": appendIfMissing("abc", "xyz") , "e": appendIfMissing("abcxyz", "xyz") } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "a": null, "b": "abc", "c": "xyz", "d": "abcxyz", "e": "abcxyz" } ``` ## [](#appendifmissing2)appendIfMissing(Null, String): Null `appendIfMissing` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 # appendIfMissing ## [](#appendifmissing1)appendIfMissing(text: String, suffix: String): String `text` が `suffix` で終了していない場合、`text` の末尾に `suffix` を追加します。 _DataWeave バージョン 2.2.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

text

入力文字列。

suffix

サフィックスとして使用するテキスト。

### [](#例)例次の例では、さまざまな入力とサイズでの `appendIfMissing` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import appendIfMissing from dw::core::Strings output application/json --- { "a": appendIfMissing(null, ""), "b": appendIfMissing("abc", ""), "c": appendIfMissing("", "xyz") , "d": appendIfMissing("abc", "xyz") , "e": appendIfMissing("abcxyz", "xyz") } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "a": null, "b": "abc", "c": "xyz", "d": "abcxyz", "e": "abcxyz" } ``` ## [](#appendifmissing2)appendIfMissing(text: Null, suffix: String): Null `appendIfMissing` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 _DataWeave バージョン 2.2.0 で導入されました。_ # appendIfMissing ## [](#appendifmissing1)appendIfMissing(text: String, suffix: String): String `text` が `suffix` で終了していない場合、`text` の末尾に `suffix` を追加します。 _DataWeave バージョン 2.2.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

text

入力文字列。

suffix

サフィックスとして使用するテキスト。

### [](#例)例次の例では、さまざまな入力とサイズでの `appendIfMissing` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import appendIfMissing from dw::core::Strings output application/json --- { "a": appendIfMissing(null, ""), "b": appendIfMissing("abc", ""), "c": appendIfMissing("", "xyz") , "d": appendIfMissing("abc", "xyz") , "e": appendIfMissing("abcxyz", "xyz") } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "a": null, "b": "abc", "c": "xyz", "d": "abcxyz", "e": "abcxyz" } ``` ## [](#appendifmissing2)appendIfMissing(text: Null, suffix: String): Null `appendIfMissing` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 _DataWeave バージョン 2.2.0 で導入されました。_ # appendIfMissing ## [](#appendifmissing1)appendIfMissing(text: String, suffix: String): String `text` が `suffix` で終了していない場合、`text` の末尾に `suffix` を追加します。 _DataWeave バージョン 2.2.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

text

入力文字列。

suffix

サフィックスとして使用するテキスト。

### [](#例)例次の例では、さまざまな入力とサイズでの `appendIfMissing` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import appendIfMissing from dw::core::Strings output application/json --- { "a": appendIfMissing(null, ""), "b": appendIfMissing("abc", ""), "c": appendIfMissing("", "xyz") , "d": appendIfMissing("abc", "xyz") , "e": appendIfMissing("abcxyz", "xyz") } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "a": null, "b": "abc", "c": "xyz", "d": "abcxyz", "e": "abcxyz" } ``` ## [](#appendifmissing2)appendIfMissing(text: Null, suffix: String): Null `appendIfMissing` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 _DataWeave バージョン 2.2.0 で導入されました。_ # appendIfMissing ## [](#appendifmissing1)appendIfMissing(text: String, suffix: String): String `text` が `suffix` で終了していない場合、`text` の末尾に `suffix` を追加します。 _DataWeave バージョン 2.2.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

text

入力文字列。

suffix

サフィックスとして使用するテキスト。

### [](#例)例次の例では、さまざまな入力とサイズでの `appendIfMissing` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import appendIfMissing from dw::core::Strings output application/json --- { "a": appendIfMissing(null, ""), "b": appendIfMissing("abc", ""), "c": appendIfMissing("", "xyz") , "d": appendIfMissing("abc", "xyz") , "e": appendIfMissing("abcxyz", "xyz") } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "a": null, "b": "abc", "c": "xyz", "d": "abcxyz", "e": "abcxyz" } ``` ## [](#appendifmissing2)appendIfMissing(text: Null, suffix: String): Null `appendIfMissing` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 _DataWeave バージョン 2.2.0 で導入されました。_ # appendIfMissing ## [](#appendifmissing1)appendIfMissing(text: String, suffix: String): String `text` が `suffix` で終了していない場合、`text` の末尾に `suffix` を追加します。 _DataWeave バージョン 2.2.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

text

入力文字列。

suffix

サフィックスとして使用するテキスト。

### [](#例)例次の例では、さまざまな入力とサイズでの `appendIfMissing` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import appendIfMissing from dw::core::Strings output application/json --- { "a": appendIfMissing(null, ""), "b": appendIfMissing("abc", ""), "c": appendIfMissing("", "xyz") , "d": appendIfMissing("abc", "xyz") , "e": appendIfMissing("abcxyz", "xyz") } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "a": null, "b": "abc", "c": "xyz", "d": "abcxyz", "e": "abcxyz" } ``` ## [](#appendifmissing2)appendIfMissing(text: Null, suffix: String): Null `appendIfMissing` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 _DataWeave バージョン 2.2.0 で導入されました。_ # arrayItem ## [](#arrayitem1)arrayItem(Type): Type 特定の配列のデータ型を返します。入力が Array (配列) 型でない場合、この関数は失敗します。 _DataWeave 2.3.0 で導入されました。Mule 4.3 以降でサポートされます。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

t

チェックするデータ型。

### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `arrayItem` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Types type ArrayOfString = Array type ArrayOfNumber = Array type ArrayOfAny = Array type ArrayOfAnyDefault = Array output application/json --- { a: arrayItem(ArrayOfString), b: arrayItem(ArrayOfNumber), c: arrayItem(ArrayOfAny), d: arrayItem(ArrayOfAnyDefault) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "a": "String", "b": "Number", "c": "Any", "d": "Any" } ``` # arrayItem ## [](#arrayitem1)arrayItem(t: Type): Type 特定の配列のデータ型を返します。入力が Array (配列) 型でない場合、この関数は失敗します。 _DataWeave バージョン 2.3.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

t

チェックするデータ型。

### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `arrayItem` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Types type ArrayOfString = Array type ArrayOfNumber = Array type ArrayOfAny = Array type ArrayOfAnyDefault = Array output application/json --- { a: arrayItem(ArrayOfString), b: arrayItem(ArrayOfNumber), c: arrayItem(ArrayOfAny), d: arrayItem(ArrayOfAnyDefault) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "a": "String", "b": "Number", "c": "Any", "d": "Any" } ``` # arrayItem ## [](#arrayitem1)arrayItem(t: Type): Type 特定の配列のデータ型を返します。入力が Array (配列) 型でない場合、この関数は失敗します。 _DataWeave バージョン 2.3.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

t

チェックするデータ型。

### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `arrayItem` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Types type ArrayOfString = Array type ArrayOfNumber = Array type ArrayOfAny = Array type ArrayOfAnyDefault = Array output application/json --- { a: arrayItem(ArrayOfString), b: arrayItem(ArrayOfNumber), c: arrayItem(ArrayOfAny), d: arrayItem(ArrayOfAnyDefault) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "a": "String", "b": "Number", "c": "Any", "d": "Any" } ``` # arrayItem ## [](#arrayitem1)arrayItem(t: Type): Type 特定の配列のデータ型を返します。入力が Array (配列) 型でない場合、この関数は失敗します。 _DataWeave バージョン 2.3.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

t

チェックするデータ型。

### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `arrayItem` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Types type ArrayOfString = Array type ArrayOfNumber = Array type ArrayOfAny = Array type ArrayOfAnyDefault = Array output application/json --- { a: arrayItem(ArrayOfString), b: arrayItem(ArrayOfNumber), c: arrayItem(ArrayOfAny), d: arrayItem(ArrayOfAnyDefault) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "a": "String", "b": "Number", "c": "Any", "d": "Any" } ``` # arrayItem ## [](#arrayitem1)arrayItem(t: Type): Type 特定の配列のデータ型を返します。入力が Array (配列) 型でない場合、この関数は失敗します。 _DataWeave バージョン 2.3.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

t

チェックするデータ型。

### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `arrayItem` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Types type ArrayOfString = Array type ArrayOfNumber = Array type ArrayOfAny = Array type ArrayOfAnyDefault = Array output application/json --- { a: arrayItem(ArrayOfString), b: arrayItem(ArrayOfNumber), c: arrayItem(ArrayOfAny), d: arrayItem(ArrayOfAnyDefault) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "a": "String", "b": "Number", "c": "Any", "d": "Any" } ``` # arrayItem ## [](#arrayitem1)arrayItem(t: Type): Type 特定の配列のデータ型を返します。入力が Array (配列) 型でない場合、この関数は失敗します。 _DataWeave バージョン 2.3.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

t

チェックするデータ型。

### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `arrayItem` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Types type ArrayOfString = Array type ArrayOfNumber = Array type ArrayOfAny = Array type ArrayOfAnyDefault = Array output application/json --- { a: arrayItem(ArrayOfString), b: arrayItem(ArrayOfNumber), c: arrayItem(ArrayOfAny), d: arrayItem(ArrayOfAnyDefault) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "a": "String", "b": "Number", "c": "Any", "d": "Any" } ``` # Arrays (dw::core::Arrays) このモジュールには、配列を処理するためのヘルパー関数が含まれます。このモジュールを使用するには、DataWeave コードにインポートする必要があります。その方法として、たとえば、行 `import * from dw::core::Arrays` を DataWeave スクリプトのヘッダーに追加します。 ## [](#関数)関数

名前説明

countBy

配列内の、関数の結果と一致する要素を数えます。

divideBy

配列を、指定数の要素が含まれるサブ配列に分割します。

drop

最初の n 個の要素をドロップします。n <= 0 の場合は元の配列を返し、n > sizeOf(array) の場合は空の配列を返します。

dropWhile

条件を満たす場合に要素を配列から削除しますが、条件を満たさない要素に達したら選択プロセスを停止します。

every

配列内のすべての要素が条件に一致すると true を返します。

firstWith

条件を満たす最初の要素を返すか、条件を満たす要素がない場合は null を返します。

indexOf

配列内で最初に出現する要素のインデックスを返します。

indexWhere

配列内で条件に一致する最初に出現する要素のインデックスを返します。

join

オブジェクトの 2 つの配列を、指定された ID 条件で結合します。

leftJoin

オブジェクトの 2 つの配列を、指定された ID 条件で結合します。

outerJoin

オブジェクトの 2 つの配列を、指定された ID 条件で結合します。

partition

条件を満たす要素と条件を満たさない要素に配列を分割します。

slice

条件 (from <= indexOf(array) < until) を満たす要素の間隔を選択します。

some

配列内の 1 つ以上の要素が指定された条件に一致すると true を返します。

splitAt

配列を、指定された位置で 2 つに分割します。

splitWhere

配列を、条件を満たす最初の位置で 2 つに分割します。

sumBy

配列内の要素の値の合計を返します。

take

最初の n 個の要素を選択します。n <= 0 の場合は空の配列を返し、n > sizeOf(array) の場合は元の配列を返します。

takeWhile

条件を満たす場合に要素を配列から選択しますが、条件を満たさない要素に達したら選択プロセスを停止します。

# Arrays (dw::core::Arrays) このモジュールには、配列を処理するためのヘルパー関数が含まれます。このモジュールを使用するには、DataWeave コードにインポートする必要があります。その方法として、たとえば、行 `import * from dw::core::Arrays` を DataWeave スクリプトのヘッダーに追加します。 ## [](#関数)関数

名前説明

countBy

マッチング関数が各要素の値に適用されるときに true を返す配列内の要素を数えます。

divideBy

配列を、指定数の要素が含まれるサブ配列に分割します。

drop

最初の n 個の要素をドロップします。n <= 0 の場合は元の配列を返し、n > sizeOf(array) の場合は空の配列を返します。

dropWhile

条件を満たす場合に要素を配列から削除しますが、条件を満たさない要素に達したら選択プロセスを停止します。

every

配列内のすべての要素が条件に一致すると true を返します。

firstWith

条件を満たす最初の要素を返すか、条件を満たす要素がない場合は null を返します。

indexOf

配列内で最初に出現する要素のインデックスを返します。値が見つからない場合、-1 を返します。

indexWhere

配列内で条件に一致する最初に出現する要素のインデックスを返します。条件を満たす要素がない場合は、-1 を返します。

join

オブジェクトの 2 つの配列を、指定された ID 条件で結合します。

leftJoin

オブジェクトの 2 つの配列を、指定された ID 条件で結合します。

outerJoin

オブジェクトの 2 つの配列を、指定された ID 条件で結合します。

partition

条件を満たす要素と条件を満たさない要素に配列を分割します。

slice

条件 (from <= indexOf(array) < until) を満たす要素の間隔を選択します。

some

配列内の 1 つ以上の要素が指定された条件に一致すると true を返します。

splitAt

配列を、指定された位置で 2 つに分割します。

splitWhere

配列を、条件を満たす最初の位置で 2 つに分割します。

sumBy

配列内の要素の値の合計を返します。

take

最初の n 個の要素を選択します。n <= 0 の場合は空の配列を返し、n > sizeOf(array) の場合は元の配列を返します。

takeWhile

条件を満たす場合に要素を配列から選択しますが、条件を満たさない要素に達したら選択プロセスを停止します。

# Arrays (dw::core::Arrays) このモジュールには、配列を処理するためのヘルパー関数が含まれます。このモジュールを使用するには、DataWeave コードにインポートする必要があります。その方法として、たとえば、行 `import * from dw::core::Arrays` を DataWeave スクリプトのヘッダーに追加します。 ## [](#関数)関数

名前説明

countBy

マッチング関数が各要素の値に適用されるときに true を返す配列内の要素を数えます。

divideBy

配列を、指定数の要素が含まれるサブ配列に分割します。

drop

最初の n 個の要素をドロップします。n <= 0 の場合は元の配列を返し、n > sizeOf(array) の場合は空の配列を返します。

dropWhile

条件を満たす場合に要素を配列から削除しますが、条件を満たさない要素に達したら選択プロセスを停止します。

every

配列内のすべての要素が条件に一致すると true を返します。

firstWith

条件を満たす最初の要素を返すか、条件を満たす要素がない場合は null を返します。

indexOf

配列内で最初に出現する要素のインデックスを返します。値が見つからない場合、-1 を返します。

indexWhere

配列内で条件に一致する最初に出現する要素のインデックスを返します。条件を満たす要素がない場合は、-1 を返します。

join

オブジェクトの 2 つの配列を、指定された ID 条件で結合します。

leftJoin

オブジェクトの 2 つの配列を、指定された ID 条件で結合します。

outerJoin

オブジェクトの 2 つの配列を、指定された ID 条件で結合します。

partition

条件を満たす要素と条件を満たさない要素に配列を分割します。

slice

条件 (from <= indexOf(array) < until) を満たす要素の間隔を選択します。

some

配列内の 1 つ以上の要素が指定された条件に一致すると true を返します。

splitAt

配列を、指定された位置で 2 つに分割します。

splitWhere

配列を、条件を満たす最初の位置で 2 つに分割します。

sumBy

配列内の要素の値の合計を返します。

take

最初の n 個の要素を選択します。n <= 0 の場合は空の配列を返し、n > sizeOf(array) の場合は元の配列を返します。

takeWhile

条件を満たす場合に要素を配列から選択しますが、条件を満たさない要素に達したら選択プロセスを停止します。

# Arrays (dw::core::Arrays) このモジュールには、配列を処理するためのヘルパー関数が含まれます。このモジュールを使用するには、DataWeave コードにインポートする必要があります。その方法として、たとえば、行 `import * from dw::core::Arrays` を DataWeave スクリプトのヘッダーに追加します。 ## [](#関数)関数

名前説明

countBy

マッチング関数が各要素の値に適用されるときに true を返す配列内の要素を数えます。

divideBy

配列を、指定数の要素が含まれるサブ配列に分割します。

drop

最初の n 個の要素をドロップします。n <= 0 の場合は元の配列を返し、n > sizeOf(array) の場合は空の配列を返します。

dropWhile

条件を満たす場合に要素を配列から削除しますが、条件を満たさない要素に達したら選択プロセスを停止します。

every

配列内のすべての要素が条件に一致すると true を返します。

firstWith

条件を満たす最初の要素を返すか、条件を満たす要素がない場合は null を返します。

indexOf

配列内で最初に出現する要素のインデックスを返します。値が見つからない場合、-1 を返します。

indexWhere

配列内で条件に一致する最初に出現する要素のインデックスを返します。条件を満たす要素がない場合は、-1 を返します。

join

オブジェクトの 2 つの配列を、指定された ID 条件で結合します。

leftJoin

オブジェクトの 2 つの配列を、指定された ID 条件で結合します。

outerJoin

オブジェクトの 2 つの配列を、指定された ID 条件で結合します。

partition

条件を満たす要素と条件を満たさない要素に配列を分割します。

slice

条件 (from <= indexOf(array) < until) を満たす要素の間隔を選択します。

some

配列内の 1 つ以上の要素が指定された条件に一致すると true を返します。

splitAt

配列を、指定された位置で 2 つに分割します。

splitWhere

配列を、条件を満たす最初の位置で 2 つに分割します。

sumBy

配列内の要素の値の合計を返します。

take

最初の n 個の要素を選択します。n <= 0 の場合は空の配列を返し、n > sizeOf(array) の場合は元の配列を返します。

takeWhile

条件を満たす場合に要素を配列から選択しますが、条件を満たさない要素に達したら選択プロセスを停止します。

# Arrays (dw::core::Arrays) このモジュールには、配列を処理するためのヘルパー関数が含まれます。このモジュールを使用するには、DataWeave コードにインポートする必要があります。その方法として、たとえば、行 `import * from dw::core::Arrays` を DataWeave スクリプトのヘッダーに追加します。 ## [](#関数)関数

名前説明

countBy

マッチング関数が各要素の値に適用されるときに true を返す配列内の要素を数えます。

divideBy

配列を、指定数の要素が含まれるサブ配列に分割します。

drop

最初の n 個の要素をドロップします。n <= 0 の場合は元の配列を返し、n > sizeOf(array) の場合は空の配列を返します。

dropWhile

条件を満たす場合に要素を配列から削除しますが、条件を満たさない要素に達したら選択プロセスを停止します。

every

配列内のすべての要素が条件に一致すると true を返します。

firstWith

条件を満たす最初の要素を返すか、条件を満たす要素がない場合は null を返します。

indexOf

配列内で最初に出現する要素のインデックスを返します。値が見つからない場合、-1 を返します。

indexWhere

配列内で条件に一致する最初に出現する要素のインデックスを返します。条件を満たす要素がない場合は、-1 を返します。

join

オブジェクトの 2 つの配列を、指定された ID 条件で結合します。

leftJoin

オブジェクトの 2 つの配列を、指定された ID 条件で結合します。

outerJoin

オブジェクトの 2 つの配列を、指定された ID 条件で結合します。

partition

条件を満たす要素と条件を満たさない要素に配列を分割します。

slice

条件 (from <= indexOf(array) < until) を満たす要素の間隔を選択します。

some

配列内の 1 つ以上の要素が指定された条件に一致すると true を返します。

splitAt

配列を、指定された位置で 2 つに分割します。

splitWhere

配列を、条件を満たす最初の位置で 2 つに分割します。

sumBy

配列内の要素の値の合計を返します。

take

最初の n 個の要素を選択します。n <= 0 の場合は空の配列を返し、n > sizeOf(array) の場合は元の配列を返します。

takeWhile

条件を満たす場合に要素を配列から選択しますが、条件を満たさない要素に達したら選択プロセスを停止します。

# Arrays (dw::core::Arrays) このモジュールには、配列を処理するためのヘルパー関数が含まれます。このモジュールを使用するには、DataWeave コードにインポートする必要があります。その方法として、たとえば、行 `import * from dw::core::Arrays` を DataWeave スクリプトのヘッダーに追加します。 ## [](#関数)関数

名前説明

countBy

マッチング関数が各要素の値に適用されるときに true を返す配列内の要素を数えます。

divideBy

配列を、指定数の要素が含まれるサブ配列に分割します。

drop

最初の n 個の要素をドロップします。n <= 0 の場合は元の配列を返し、n > sizeOf(array) の場合は空の配列を返します。

dropWhile

条件を満たす場合に要素を配列から削除しますが、条件を満たさない要素に達したら選択プロセスを停止します。

every

配列内のすべての要素が条件に一致すると true を返します。

firstWith

条件を満たす最初の要素を返すか、条件を満たす要素がない場合は null を返します。

indexOf

配列内で最初に出現する要素のインデックスを返します。値が見つからない場合、-1 を返します。

indexWhere

配列内で条件に一致する最初に出現する要素のインデックスを返します。条件を満たす要素がない場合は、-1 を返します。

join

オブジェクトの 2 つの配列を、指定された ID 条件で結合します。

leftJoin

オブジェクトの 2 つの配列を、指定された ID 条件で結合します。

outerJoin

オブジェクトの 2 つの配列を、指定された ID 条件で結合します。

partition

条件を満たす要素と条件を満たさない要素に配列を分割します。

slice

条件 (from <= indexOf(array) < until) を満たす要素の間隔を選択します。

some

配列内の 1 つ以上の要素が指定された条件に一致すると true を返します。

splitAt

配列を、指定された位置で 2 つに分割します。

splitWhere

配列を、条件を満たす最初の位置で 2 つに分割します。

sumBy

配列内の要素の値の合計を返します。

take

最初の n 個の要素を選択します。n <= 0 の場合は空の配列を返し、n > sizeOf(array) の場合は元の配列を返します。

takeWhile

条件を満たす場合に要素を配列から選択しますが、条件を満たさない要素に達したら選択プロセスを停止します。

# asExpressionString ## [](#asexpressionstring1)asExpressionString(Path): String パスを文字列表現に変換します。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

path

文字列に変換するパス。

### [](#例)例次の例では、パスを文字列表現に変換します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::util::Tree output application/json --- asExpressionString([{kind: OBJECT_TYPE, selector: "user", namespace: null}, {kind: ATTRIBUTE_TYPE, selector: "name", namespace: null}]) ``` #### [](#出力)出力 ```Json ".user.@name" ``` # asExpressionString ## [](#asexpressionstring1)asExpressionString(path: Path): String `Path` 値をパスの文字列表現に変換します。 _DataWeave バージョン 2.2.2 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

path

String 値に変換する Path 値。

### [](#例)例次の例では、`Path` 値をオブジェクトの属性のセレクターの `String` 表現に変換します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::util::Tree output application/json --- asExpressionString([ {kind: OBJECT_TYPE, selector: "user", namespace: null}, {kind: ATTRIBUTE_TYPE, selector: "name", namespace: null} ]) ``` #### [](#出力)出力 ```Json ".user.@name" ``` # asExpressionString ## [](#asexpressionstring1)asExpressionString(path: Path): String `Path` 値をパスの文字列表現に変換します。 _DataWeave バージョン 2.2.2 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

path

String 値に変換する Path 値。

### [](#例)例次の例では、`Path` 値をオブジェクトの属性のセレクターの `String` 表現に変換します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::util::Tree output application/json --- asExpressionString([ {kind: OBJECT_TYPE, selector: "user", namespace: null}, {kind: ATTRIBUTE_TYPE, selector: "name", namespace: null} ]) ``` #### [](#出力)出力 ```Json ".user.@name" ``` # asExpressionString ## [](#asexpressionstring1)asExpressionString(path: Path): String `Path` 値をパスの文字列表現に変換します。 _DataWeave バージョン 2.2.2 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

path

String 値に変換する Path 値。

### [](#例)例次の例では、`Path` 値をオブジェクトの属性のセレクターの `String` 表現に変換します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::util::Tree output application/json --- asExpressionString([ {kind: OBJECT_TYPE, selector: "user", namespace: null}, {kind: ATTRIBUTE_TYPE, selector: "name", namespace: null} ]) ``` #### [](#出力)出力 ```Json ".user.@name" ``` # asExpressionString ## [](#asexpressionstring1)asExpressionString(path: Path): String `Path` 値をパスの文字列表現に変換します。 _DataWeave バージョン 2.2.2 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

path

String 値に変換する Path 値。

### [](#例)例次の例では、`Path` 値をオブジェクトの属性のセレクターの `String` 表現に変換します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::util::Tree output application/json --- asExpressionString([ {kind: OBJECT_TYPE, selector: "user", namespace: null}, {kind: ATTRIBUTE_TYPE, selector: "name", namespace: null} ]) ``` #### [](#出力)出力 ```Json ".user.@name" ``` # asExpressionString ## [](#asexpressionstring1)asExpressionString(path: Path): String `Path` 値をパスの文字列表現に変換します。 _DataWeave バージョン 2.2.2 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

path

String 値に変換する Path 値。

### [](#例)例次の例では、`Path` 値をオブジェクトの属性のセレクターの `String` 表現に変換します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::util::Tree output application/json --- asExpressionString([ {kind: OBJECT_TYPE, selector: "user", namespace: null}, {kind: ATTRIBUTE_TYPE, selector: "name", namespace: null} ]) ``` #### [](#出力)出力 ```Json ".user.@name" ``` # asin ## [](#asin1)asin(angle: Number): Number | NaN `-pi/2` から `pi/2` までの逆正弦値を返します。入力の絶対値が 1 より大きい場合、結果は `null` になります。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

angle

逆正弦値に変換する数値。

### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `asin` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::util::Math output application/json --- { "asin0": asin(0), "asin13": asin(0.13), "asin-1": asin(-1), "asin1.1": asin(1.1) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "asin0": 0.0, "asin13": 0.1303689797031455, "asin-1": -1.5707963267948966, "asin1.1": null } ``` # asin ## [](#asin1)asin(angle: Number): Number | NaN `-pi/2` から `pi/2` までの逆正弦値を返します。入力の絶対値が 1 より大きい場合、結果は `null` になります。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

angle

逆正弦値に変換する数値。

### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `asin` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::util::Math output application/json --- { "asin0": asin(0), "asin13": asin(0.13), "asin-1": asin(-1), "asin1.1": asin(1.1) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "asin0": 0.0, "asin13": 0.1303689797031455, "asin-1": -1.5707963267948966, "asin1.1": null } ``` # asin ## [](#asin1)asin(angle: Number): Number | NaN `-pi/2` から `pi/2` までの逆正弦値を返します。入力の絶対値が 1 より大きい場合、結果は `null` になります。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

angle

逆正弦値に変換する数値。

### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `asin` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::util::Math output application/json --- { "asin0": asin(0), "asin13": asin(0.13), "asin-1": asin(-1), "asin1.1": asin(1.1) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "asin0": 0.0, "asin13": 0.1303689797031455, "asin-1": -1.5707963267948966, "asin1.1": null } ``` # asin ## [](#asin1)asin(angle: Number): Number | NaN `-pi/2` から `pi/2` までの逆正弦値を返します。入力の絶対値が 1 より大きい場合、結果は `null` になります。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

angle

逆正弦値に変換する数値。

### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `asin` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::util::Math output application/json --- { "asin0": asin(0), "asin13": asin(0.13), "asin-1": asin(-1), "asin1.1": asin(1.1) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "asin0": 0.0, "asin13": 0.1303689797031455, "asin-1": -1.5707963267948966, "asin1.1": null } ``` # asin ## [](#asin1)asin(angle: Number): Number | NaN `-pi/2` から `pi/2` までの逆正弦値を返します。入力の絶対値が 1 より大きい場合、結果は `null` になります。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

angle

逆正弦値に変換する数値。

### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `asin` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::util::Math output application/json --- { "asin0": asin(0), "asin13": asin(0.13), "asin-1": asin(-1), "asin1.1": asin(1.1) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "asin0": 0.0, "asin13": 0.1303689797031455, "asin-1": -1.5707963267948966, "asin1.1": null } ``` # atan ## [](#atan1)atan(angle: Number): Number `-pi/2` から `pi/2` までの逆正接値を返します。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

angle

逆正接値に変換する数値。

### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `atan` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::util::Math output application/json --- { "atan0": atan(0), "atan13": atan(0.13), "atan-1": atan(-1) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "atan0": 0.0, "atan13": 0.12927500404814307, "atan-1": -0.7853981633974483 } ``` # atan ## [](#atan1)atan(angle: Number): Number `-pi/2` から `pi/2` までの逆正接値を返します。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

angle

逆正接値に変換する数値。

### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `atan` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::util::Math output application/json --- { "atan0": atan(0), "atan13": atan(0.13), "atan-1": atan(-1) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "atan0": 0.0, "atan13": 0.12927500404814307, "atan-1": -0.7853981633974483 } ``` # atan ## [](#atan1)atan(angle: Number): Number `-pi/2` から `pi/2` までの逆正接値を返します。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

angle

逆正接値に変換する数値。

### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `atan` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::util::Math output application/json --- { "atan0": atan(0), "atan13": atan(0.13), "atan-1": atan(-1) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "atan0": 0.0, "atan13": 0.12927500404814307, "atan-1": -0.7853981633974483 } ``` # atan ## [](#atan1)atan(angle: Number): Number `-pi/2` から `pi/2` までの逆正接値を返します。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

angle

逆正接値に変換する数値。

### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `atan` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::util::Math output application/json --- { "atan0": atan(0), "atan13": atan(0.13), "atan-1": atan(-1) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "atan0": 0.0, "atan13": 0.12927500404814307, "atan-1": -0.7853981633974483 } ``` # atan ## [](#atan1)atan(angle: Number): Number `-pi/2` から `pi/2` までの逆正接値を返します。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

angle

逆正接値に変換する数値。

### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `atan` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::util::Math output application/json --- { "atan0": atan(0), "atan13": atan(0.13), "atan-1": atan(-1) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "atan0": 0.0, "atan13": 0.12927500404814307, "atan-1": -0.7853981633974483 } ``` # atBeginningOfDay ## [](#atbeginningofday1)atBeginningOfDay(dateTime: DateTime): DateTime 入力内の `Time` 値を指定された_日_の開始に変更する新しい `DateTime` 値を返します。入力内の時間、分、秒は `00:00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

dateTime

参照する DateTime 値。

### [](#例)例次の例では、`DateTime` 入力内の `Time` 値を指定された日の開始に変更します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { "atBeginningOfDayDateTime": atBeginningOfDay(|2020-10-06T18:23:20.351-03:00|) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "atBeginningOfDayDateTime": "2020-10-06T00:00:00-03:00" } ``` ## [](#atbeginningofday2)atBeginningOfDay(localDateTime: LocalDateTime): LocalDateTime 入力内の `Time` 値を指定された_日_の開始に変更する新しい `LocalDateTime` 値を返します。入力内の時間、分、秒は `00:00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

localDateTime

参照する LocalDateTime 値。

### [](#例-2)例次の例では、`LocalDateTime` 入力内の `Time` 値を指定された日の開始に変更します。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { "atBeginningOfDayLocalDateTime": atBeginningOfDay(|2020-10-06T18:23:20.351|) } ``` #### [](#出力-2)出力 ```Json { "atBeginningOfDayLocalDateTime": "2020-10-06T00:00:00" } ``` # atBeginningOfDay ## [](#atbeginningofday1)atBeginningOfDay(dateTime: DateTime): DateTime 入力内の `Time` 値を指定された_日_の開始に変更する新しい `DateTime` 値を返します。入力内の時間、分、秒は `00:00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

dateTime

参照する DateTime 値。

### [](#例)例次の例では、`DateTime` 入力内の `Time` 値を指定された日の開始に変更します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { "atBeginningOfDayDateTime": atBeginningOfDay(|2020-10-06T18:23:20.351-03:00|) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "atBeginningOfDayDateTime": "2020-10-06T00:00:00-03:00" } ``` ## [](#atbeginningofday2)atBeginningOfDay(localDateTime: LocalDateTime): LocalDateTime 入力内の `Time` 値を指定された_日_の開始に変更する新しい `LocalDateTime` 値を返します。入力内の時間、分、秒は `00:00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

localDateTime

参照する LocalDateTime 値。

### [](#例-2)例次の例では、`LocalDateTime` 入力内の `Time` 値を指定された日の開始に変更します。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { "atBeginningOfDayLocalDateTime": atBeginningOfDay(|2020-10-06T18:23:20.351|) } ``` #### [](#出力-2)出力 ```Json { "atBeginningOfDayLocalDateTime": "2020-10-06T00:00:00" } ``` # atBeginningOfDay ## [](#atbeginningofday1)atBeginningOfDay(dateTime: DateTime): DateTime 入力内の `Time` 値を指定された_日_の開始に変更する新しい `DateTime` 値を返します。入力内の時間、分、秒は `00:00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

dateTime

参照する DateTime 値。

### [](#例)例次の例では、`DateTime` 入力内の `Time` 値を指定された日の開始に変更します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { "atBeginningOfDayDateTime": atBeginningOfDay(|2020-10-06T18:23:20.351-03:00|) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "atBeginningOfDayDateTime": "2020-10-06T00:00:00-03:00" } ``` ## [](#atbeginningofday2)atBeginningOfDay(localDateTime: LocalDateTime): LocalDateTime 入力内の `Time` 値を指定された_日_の開始に変更する新しい `LocalDateTime` 値を返します。入力内の時間、分、秒は `00:00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

localDateTime

参照する LocalDateTime 値。

### [](#例-2)例次の例では、`LocalDateTime` 入力内の `Time` 値を指定された日の開始に変更します。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { "atBeginningOfDayLocalDateTime": atBeginningOfDay(|2020-10-06T18:23:20.351|) } ``` #### [](#出力-2)出力 ```Json { "atBeginningOfDayLocalDateTime": "2020-10-06T00:00:00" } ``` # atBeginningOfDay ## [](#atbeginningofday1)atBeginningOfDay(dateTime: DateTime): DateTime 入力内の `Time` 値を指定された_日_の開始に変更する新しい `DateTime` 値を返します。入力内の時間、分、秒は `00:00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

dateTime

参照する DateTime 値。

### [](#例)例次の例では、`DateTime` 入力内の `Time` 値を指定された日の開始に変更します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { "atBeginningOfDayDateTime": atBeginningOfDay(|2020-10-06T18:23:20.351-03:00|) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "atBeginningOfDayDateTime": "2020-10-06T00:00:00-03:00" } ``` ## [](#atbeginningofday2)atBeginningOfDay(localDateTime: LocalDateTime): LocalDateTime 入力内の `Time` 値を指定された_日_の開始に変更する新しい `LocalDateTime` 値を返します。入力内の時間、分、秒は `00:00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

localDateTime

参照する LocalDateTime 値。

### [](#例-2)例次の例では、`LocalDateTime` 入力内の `Time` 値を指定された日の開始に変更します。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { "atBeginningOfDayLocalDateTime": atBeginningOfDay(|2020-10-06T18:23:20.351|) } ``` #### [](#出力-2)出力 ```Json { "atBeginningOfDayLocalDateTime": "2020-10-06T00:00:00" } ``` # atBeginningOfDay ## [](#atbeginningofday1)atBeginningOfDay(dateTime: DateTime): DateTime 入力内の `Time` 値を指定された_日_の開始に変更する新しい `DateTime` 値を返します。入力内の時間、分、秒は `00:00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

dateTime

参照する DateTime 値。

### [](#例)例次の例では、`DateTime` 入力内の `Time` 値を指定された日の開始に変更します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { "atBeginningOfDayDateTime": atBeginningOfDay(|2020-10-06T18:23:20.351-03:00|) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "atBeginningOfDayDateTime": "2020-10-06T00:00:00-03:00" } ``` ## [](#atbeginningofday2)atBeginningOfDay(localDateTime: LocalDateTime): LocalDateTime 入力内の `Time` 値を指定された_日_の開始に変更する新しい `LocalDateTime` 値を返します。入力内の時間、分、秒は `00:00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

localDateTime

参照する LocalDateTime 値。

### [](#例-2)例次の例では、`LocalDateTime` 入力内の `Time` 値を指定された日の開始に変更します。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { "atBeginningOfDayLocalDateTime": atBeginningOfDay(|2020-10-06T18:23:20.351|) } ``` #### [](#出力-2)出力 ```Json { "atBeginningOfDayLocalDateTime": "2020-10-06T00:00:00" } ``` # atBeginningOfHour ## [](#atbeginningofhour1)atBeginningOfHour(dateTime: DateTime): DateTime 入力内の `Time` 値を指定された_時間_の開始に変更する新しい `DateTime` 値を返します。入力内の分および秒は `00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

dateTime

参照する DateTime 値。

### [](#例)例次の例では、`DateTime` 入力内の `Time` 値を指定された_時間_の開始に変更します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { "atBeginningOfHourDateTime": atBeginningOfHour(|2020-10-06T18:23:20.351-03:00|) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "atBeginningOfHourDateTime": "2020-10-06T18:00:00-03:00" } ``` ## [](#atbeginningofhour2)atBeginningOfHour(localDateTime: LocalDateTime): LocalDateTime 入力内の `Time` 値を指定された_時間_の開始に変更する新しい `LocalDateTime` 値を返します。入力内の分および秒は `00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

localDateTime

参照する LocalDateTime 値。

### [](#例-2)例次の例では、`LocalDateTime` 入力内の `Time` 値を指定された時間の開始に変更します。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { "atBeginningOfHourLocalDateTime": atBeginningOfHour(|2020-10-06T18:23:20.351|) } ``` #### [](#出力-2)出力 ```Json { "atBeginningOfHourLocalDateTime": "2020-10-06T18:00:00" } ``` ## [](#atbeginningofhour3)atBeginningOfHour(localTime: LocalTime): LocalTime 入力内のその値を指定された_時間_の開始に変更する新しい `LocalTime` 値を返します。入力内の分および秒は `00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-3)パラメーター

名前説明

localTime

参照する LocalTime 値。

### [](#例-3)例次の例では、`LocalTime` 値を指定された時間の開始に変更します。 #### [](#ソース-3)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { "atBeginningOfHourLocalTime": atBeginningOfHour(|18:23:20.351|) } ``` #### [](#出力-3)出力 ```Json { "atBeginningOfHourLocalTime": "18:00:00" } ``` ## [](#atbeginningofhour4)atBeginningOfHour(time: Time): Time 入力値を指定された_時間_の開始に変更する新しい `Time` 値を返します。入力内の分および秒は `00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-4)パラメーター

名前説明

time

参照する Time 値。

### [](#例-4)例次の例では、`Time` 値を指定された時間の開始に変更します。 #### [](#ソース-4)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { "atBeginningOfHourTime": atBeginningOfHour(|18:23:20.351-03:00|) } ``` #### [](#出力-4)出力 ```Json { "atBeginningOfHourTime": "18:00:00-03:00" } ``` # atBeginningOfHour ## [](#atbeginningofhour1)atBeginningOfHour(dateTime: DateTime): DateTime 入力内の `Time` 値を指定された_時間_の開始に変更する新しい `DateTime` 値を返します。入力内の分および秒は `00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

dateTime

参照する DateTime 値。

### [](#例)例次の例では、`DateTime` 入力内の `Time` 値を指定された_時間_の開始に変更します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { "atBeginningOfHourDateTime": atBeginningOfHour(|2020-10-06T18:23:20.351-03:00|) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "atBeginningOfHourDateTime": "2020-10-06T18:00:00-03:00" } ``` ## [](#atbeginningofhour2)atBeginningOfHour(localDateTime: LocalDateTime): LocalDateTime 入力内の `Time` 値を指定された_時間_の開始に変更する新しい `LocalDateTime` 値を返します。入力内の分および秒は `00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

localDateTime

参照する LocalDateTime 値。

### [](#例-2)例次の例では、`LocalDateTime` 入力内の `Time` 値を指定された時間の開始に変更します。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { "atBeginningOfHourLocalDateTime": atBeginningOfHour(|2020-10-06T18:23:20.351|) } ``` #### [](#出力-2)出力 ```Json { "atBeginningOfHourLocalDateTime": "2020-10-06T18:00:00" } ``` ## [](#atbeginningofhour3)atBeginningOfHour(localTime: LocalTime): LocalTime 入力内のその値を指定された_時間_の開始に変更する新しい `LocalTime` 値を返します。入力内の分および秒は `00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-3)パラメーター

名前説明

localTime

参照する LocalTime 値。

### [](#例-3)例次の例では、`LocalTime` 値を指定された時間の開始に変更します。 #### [](#ソース-3)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { "atBeginningOfHourLocalTime": atBeginningOfHour(|18:23:20.351|) } ``` #### [](#出力-3)出力 ```Json { "atBeginningOfHourLocalTime": "18:00:00" } ``` ## [](#atbeginningofhour4)atBeginningOfHour(time: Time): Time 入力値を指定された_時間_の開始に変更する新しい `Time` 値を返します。入力内の分および秒は `00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-4)パラメーター

名前説明

time

参照する Time 値。

### [](#例-4)例次の例では、`Time` 値を指定された時間の開始に変更します。 #### [](#ソース-4)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { "atBeginningOfHourTime": atBeginningOfHour(|18:23:20.351-03:00|) } ``` #### [](#出力-4)出力 ```Json { "atBeginningOfHourTime": "18:00:00-03:00" } ``` # atBeginningOfHour ## [](#atbeginningofhour1)atBeginningOfHour(dateTime: DateTime): DateTime 入力内の `Time` 値を指定された_時間_の開始に変更する新しい `DateTime` 値を返します。入力内の分および秒は `00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

dateTime

参照する DateTime 値。

### [](#例)例次の例では、`DateTime` 入力内の `Time` 値を指定された_時間_の開始に変更します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { "atBeginningOfHourDateTime": atBeginningOfHour(|2020-10-06T18:23:20.351-03:00|) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "atBeginningOfHourDateTime": "2020-10-06T18:00:00-03:00" } ``` ## [](#atbeginningofhour2)atBeginningOfHour(localDateTime: LocalDateTime): LocalDateTime 入力内の `Time` 値を指定された_時間_の開始に変更する新しい `LocalDateTime` 値を返します。入力内の分および秒は `00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

localDateTime

参照する LocalDateTime 値。

### [](#例-2)例次の例では、`LocalDateTime` 入力内の `Time` 値を指定された時間の開始に変更します。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { "atBeginningOfHourLocalDateTime": atBeginningOfHour(|2020-10-06T18:23:20.351|) } ``` #### [](#出力-2)出力 ```Json { "atBeginningOfHourLocalDateTime": "2020-10-06T18:00:00" } ``` ## [](#atbeginningofhour3)atBeginningOfHour(localTime: LocalTime): LocalTime 入力内のその値を指定された_時間_の開始に変更する新しい `LocalTime` 値を返します。入力内の分および秒は `00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-3)パラメーター

名前説明

localTime

参照する LocalTime 値。

### [](#例-3)例次の例では、`LocalTime` 値を指定された時間の開始に変更します。 #### [](#ソース-3)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { "atBeginningOfHourLocalTime": atBeginningOfHour(|18:23:20.351|) } ``` #### [](#出力-3)出力 ```Json { "atBeginningOfHourLocalTime": "18:00:00" } ``` ## [](#atbeginningofhour4)atBeginningOfHour(time: Time): Time 入力値を指定された_時間_の開始に変更する新しい `Time` 値を返します。入力内の分および秒は `00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-4)パラメーター

名前説明

time

参照する Time 値。

### [](#例-4)例次の例では、`Time` 値を指定された時間の開始に変更します。 #### [](#ソース-4)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { "atBeginningOfHourTime": atBeginningOfHour(|18:23:20.351-03:00|) } ``` #### [](#出力-4)出力 ```Json { "atBeginningOfHourTime": "18:00:00-03:00" } ``` # atBeginningOfHour ## [](#atbeginningofhour1)atBeginningOfHour(dateTime: DateTime): DateTime 入力内の `Time` 値を指定された_時間_の開始に変更する新しい `DateTime` 値を返します。入力内の分および秒は `00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

dateTime

参照する DateTime 値。

### [](#例)例次の例では、`DateTime` 入力内の `Time` 値を指定された_時間_の開始に変更します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { "atBeginningOfHourDateTime": atBeginningOfHour(|2020-10-06T18:23:20.351-03:00|) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "atBeginningOfHourDateTime": "2020-10-06T18:00:00-03:00" } ``` ## [](#atbeginningofhour2)atBeginningOfHour(localDateTime: LocalDateTime): LocalDateTime 入力内の `Time` 値を指定された_時間_の開始に変更する新しい `LocalDateTime` 値を返します。入力内の分および秒は `00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

localDateTime

参照する LocalDateTime 値。

### [](#例-2)例次の例では、`LocalDateTime` 入力内の `Time` 値を指定された時間の開始に変更します。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { "atBeginningOfHourLocalDateTime": atBeginningOfHour(|2020-10-06T18:23:20.351|) } ``` #### [](#出力-2)出力 ```Json { "atBeginningOfHourLocalDateTime": "2020-10-06T18:00:00" } ``` ## [](#atbeginningofhour3)atBeginningOfHour(localTime: LocalTime): LocalTime 入力内のその値を指定された_時間_の開始に変更する新しい `LocalTime` 値を返します。入力内の分および秒は `00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-3)パラメーター

名前説明

localTime

参照する LocalTime 値。

### [](#例-3)例次の例では、`LocalTime` 値を指定された時間の開始に変更します。 #### [](#ソース-3)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { "atBeginningOfHourLocalTime": atBeginningOfHour(|18:23:20.351|) } ``` #### [](#出力-3)出力 ```Json { "atBeginningOfHourLocalTime": "18:00:00" } ``` ## [](#atbeginningofhour4)atBeginningOfHour(time: Time): Time 入力値を指定された_時間_の開始に変更する新しい `Time` 値を返します。入力内の分および秒は `00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-4)パラメーター

名前説明

time

参照する Time 値。

### [](#例-4)例次の例では、`Time` 値を指定された時間の開始に変更します。 #### [](#ソース-4)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { "atBeginningOfHourTime": atBeginningOfHour(|18:23:20.351-03:00|) } ``` #### [](#出力-4)出力 ```Json { "atBeginningOfHourTime": "18:00:00-03:00" } ``` # atBeginningOfHour ## [](#atbeginningofhour1)atBeginningOfHour(dateTime: DateTime): DateTime 入力内の `Time` 値を指定された_時間_の開始に変更する新しい `DateTime` 値を返します。入力内の分および秒は `00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

dateTime

参照する DateTime 値。

### [](#例)例次の例では、`DateTime` 入力内の `Time` 値を指定された_時間_の開始に変更します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { "atBeginningOfHourDateTime": atBeginningOfHour(|2020-10-06T18:23:20.351-03:00|) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "atBeginningOfHourDateTime": "2020-10-06T18:00:00-03:00" } ``` ## [](#atbeginningofhour2)atBeginningOfHour(localDateTime: LocalDateTime): LocalDateTime 入力内の `Time` 値を指定された_時間_の開始に変更する新しい `LocalDateTime` 値を返します。入力内の分および秒は `00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

localDateTime

参照する LocalDateTime 値。

### [](#例-2)例次の例では、`LocalDateTime` 入力内の `Time` 値を指定された時間の開始に変更します。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { "atBeginningOfHourLocalDateTime": atBeginningOfHour(|2020-10-06T18:23:20.351|) } ``` #### [](#出力-2)出力 ```Json { "atBeginningOfHourLocalDateTime": "2020-10-06T18:00:00" } ``` ## [](#atbeginningofhour3)atBeginningOfHour(localTime: LocalTime): LocalTime 入力内のその値を指定された_時間_の開始に変更する新しい `LocalTime` 値を返します。入力内の分および秒は `00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-3)パラメーター

名前説明

localTime

参照する LocalTime 値。

### [](#例-3)例次の例では、`LocalTime` 値を指定された時間の開始に変更します。 #### [](#ソース-3)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { "atBeginningOfHourLocalTime": atBeginningOfHour(|18:23:20.351|) } ``` #### [](#出力-3)出力 ```Json { "atBeginningOfHourLocalTime": "18:00:00" } ``` ## [](#atbeginningofhour4)atBeginningOfHour(time: Time): Time 入力値を指定された_時間_の開始に変更する新しい `Time` 値を返します。入力内の分および秒は `00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-4)パラメーター

名前説明

time

参照する Time 値。

### [](#例-4)例次の例では、`Time` 値を指定された時間の開始に変更します。 #### [](#ソース-4)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { "atBeginningOfHourTime": atBeginningOfHour(|18:23:20.351-03:00|) } ``` #### [](#出力-4)出力 ```Json { "atBeginningOfHourTime": "18:00:00-03:00" } ``` # atBeginningOfMonth ## [](#atbeginningofmonth1)atBeginningOfMonth(dateTime: DateTime): DateTime 入力の `Day` 値を指定された_月_の初日に変更する新しい `DateTime` 値を返します。`Time` 値も `00:00:00` に設定します。入力内の日時は `01T00:00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

dateTime

参照する DateTime 値。

### [](#例)例次の例では、`DateTime` 入力内の `Day` 値を指定された月の初日に変更し、`Time` 値を `00:00:00` に設定します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { "atBeginningOfMonthDateTime": atBeginningOfMonth(|2020-10-06T18:23:20.351-03:00|) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "atBeginningOfMonthDateTime": "2020-10-01T00:00:00-03:00" } ``` ## [](#atbeginningofmonth2)atBeginningOfMonth(localDateTime: LocalDateTime): LocalDateTime 入力の `Day` 値と `LocalTime` 値を指定された_月_の開始に変更する新しい `LocalDateTime` 値を返します。入力内の日時は `01T00:00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

localDateTime

参照する LocalDateTime 値。

### [](#例-2)例次の例では、`LocalDateTime` 入力内の `Day` 値と `LocalTime` 値を指定された月の開始に変更します。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { "atBeginningOfMonthLocalDateTime": atBeginningOfMonth(|2020-10-06T18:23:20.351|) } ``` #### [](#出力-2)出力 ```Json { "atBeginningOfMonthLocalDateTime": "2020-10-01T00:00:00" } ``` ## [](#atbeginningofmonth3)atBeginningOfMonth(date: Date): Date 入力の `Day` 値を指定された_月_の初日に変更する新しい `Date` 値を返します。入力内の日は `01` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-3)パラメーター

名前説明

date

参照する Date 値。

### [](#例-3)例次の例では、`Date` 入力内の `Day` 値を指定された月の初日に変更します。 #### [](#ソース-3)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { atBeginningOfMonthDate: atBeginningOfMonth(|2020-10-06|) } ``` #### [](#出力-3)出力 ```Json { "atBeginningOfMonthDate": "2020-10-01" } ``` # atBeginningOfMonth ## [](#atbeginningofmonth1)atBeginningOfMonth(dateTime: DateTime): DateTime 入力の `Day` 値を指定された_月_の初日に変更する新しい `DateTime` 値を返します。`Time` 値も `00:00:00` に設定します。入力内の日時は `01T00:00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

dateTime

参照する DateTime 値。

### [](#例)例次の例では、`DateTime` 入力内の `Day` 値を指定された月の初日に変更し、`Time` 値を `00:00:00` に設定します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { "atBeginningOfMonthDateTime": atBeginningOfMonth(|2020-10-06T18:23:20.351-03:00|) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "atBeginningOfMonthDateTime": "2020-10-01T00:00:00-03:00" } ``` ## [](#atbeginningofmonth2)atBeginningOfMonth(localDateTime: LocalDateTime): LocalDateTime 入力の `Day` 値と `LocalTime` 値を指定された_月_の開始に変更する新しい `LocalDateTime` 値を返します。入力内の日時は `01T00:00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

localDateTime

参照する LocalDateTime 値。

### [](#例-2)例次の例では、`LocalDateTime` 入力内の `Day` 値と `LocalTime` 値を指定された月の開始に変更します。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { "atBeginningOfMonthLocalDateTime": atBeginningOfMonth(|2020-10-06T18:23:20.351|) } ``` #### [](#出力-2)出力 ```Json { "atBeginningOfMonthLocalDateTime": "2020-10-01T00:00:00" } ``` ## [](#atbeginningofmonth3)atBeginningOfMonth(date: Date): Date 入力の `Day` 値を指定された_月_の初日に変更する新しい `Date` 値を返します。入力内の日は `01` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-3)パラメーター

名前説明

date

参照する Date 値。

### [](#例-3)例次の例では、`Date` 入力内の `Day` 値を指定された月の初日に変更します。 #### [](#ソース-3)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { atBeginningOfMonthDate: atBeginningOfMonth(|2020-10-06|) } ``` #### [](#出力-3)出力 ```Json { "atBeginningOfMonthDate": "2020-10-01" } ``` # atBeginningOfMonth ## [](#atbeginningofmonth1)atBeginningOfMonth(dateTime: DateTime): DateTime 入力の `Day` 値を指定された_月_の初日に変更する新しい `DateTime` 値を返します。`Time` 値も `00:00:00` に設定します。入力内の日時は `01T00:00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

dateTime

参照する DateTime 値。

### [](#例)例次の例では、`DateTime` 入力内の `Day` 値を指定された月の初日に変更し、`Time` 値を `00:00:00` に設定します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { "atBeginningOfMonthDateTime": atBeginningOfMonth(|2020-10-06T18:23:20.351-03:00|) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "atBeginningOfMonthDateTime": "2020-10-01T00:00:00-03:00" } ``` ## [](#atbeginningofmonth2)atBeginningOfMonth(localDateTime: LocalDateTime): LocalDateTime 入力の `Day` 値と `LocalTime` 値を指定された_月_の開始に変更する新しい `LocalDateTime` 値を返します。入力内の日時は `01T00:00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

localDateTime

参照する LocalDateTime 値。

### [](#例-2)例次の例では、`LocalDateTime` 入力内の `Day` 値と `LocalTime` 値を指定された月の開始に変更します。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { "atBeginningOfMonthLocalDateTime": atBeginningOfMonth(|2020-10-06T18:23:20.351|) } ``` #### [](#出力-2)出力 ```Json { "atBeginningOfMonthLocalDateTime": "2020-10-01T00:00:00" } ``` ## [](#atbeginningofmonth3)atBeginningOfMonth(date: Date): Date 入力の `Day` 値を指定された_月_の初日に変更する新しい `Date` 値を返します。入力内の日は `01` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-3)パラメーター

名前説明

date

参照する Date 値。

### [](#例-3)例次の例では、`Date` 入力内の `Day` 値を指定された月の初日に変更します。 #### [](#ソース-3)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { atBeginningOfMonthDate: atBeginningOfMonth(|2020-10-06|) } ``` #### [](#出力-3)出力 ```Json { "atBeginningOfMonthDate": "2020-10-01" } ``` # atBeginningOfMonth ## [](#atbeginningofmonth1)atBeginningOfMonth(dateTime: DateTime): DateTime 入力の `Day` 値を指定された_月_の初日に変更する新しい `DateTime` 値を返します。`Time` 値も `00:00:00` に設定します。入力内の日時は `01T00:00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

dateTime

参照する DateTime 値。

### [](#例)例次の例では、`DateTime` 入力内の `Day` 値を指定された月の初日に変更し、`Time` 値を `00:00:00` に設定します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { "atBeginningOfMonthDateTime": atBeginningOfMonth(|2020-10-06T18:23:20.351-03:00|) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "atBeginningOfMonthDateTime": "2020-10-01T00:00:00-03:00" } ``` ## [](#atbeginningofmonth2)atBeginningOfMonth(localDateTime: LocalDateTime): LocalDateTime 入力の `Day` 値と `LocalTime` 値を指定された_月_の開始に変更する新しい `LocalDateTime` 値を返します。入力内の日時は `01T00:00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

localDateTime

参照する LocalDateTime 値。

### [](#例-2)例次の例では、`LocalDateTime` 入力内の `Day` 値と `LocalTime` 値を指定された月の開始に変更します。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { "atBeginningOfMonthLocalDateTime": atBeginningOfMonth(|2020-10-06T18:23:20.351|) } ``` #### [](#出力-2)出力 ```Json { "atBeginningOfMonthLocalDateTime": "2020-10-01T00:00:00" } ``` ## [](#atbeginningofmonth3)atBeginningOfMonth(date: Date): Date 入力の `Day` 値を指定された_月_の初日に変更する新しい `Date` 値を返します。入力内の日は `01` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-3)パラメーター

名前説明

date

参照する Date 値。

### [](#例-3)例次の例では、`Date` 入力内の `Day` 値を指定された月の初日に変更します。 #### [](#ソース-3)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { atBeginningOfMonthDate: atBeginningOfMonth(|2020-10-06|) } ``` #### [](#出力-3)出力 ```Json { "atBeginningOfMonthDate": "2020-10-01" } ``` # atBeginningOfMonth ## [](#atbeginningofmonth1)atBeginningOfMonth(dateTime: DateTime): DateTime 入力の `Day` 値を指定された_月_の初日に変更する新しい `DateTime` 値を返します。`Time` 値も `00:00:00` に設定します。入力内の日時は `01T00:00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

dateTime

参照する DateTime 値。

### [](#例)例次の例では、`DateTime` 入力内の `Day` 値を指定された月の初日に変更し、`Time` 値を `00:00:00` に設定します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { "atBeginningOfMonthDateTime": atBeginningOfMonth(|2020-10-06T18:23:20.351-03:00|) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "atBeginningOfMonthDateTime": "2020-10-01T00:00:00-03:00" } ``` ## [](#atbeginningofmonth2)atBeginningOfMonth(localDateTime: LocalDateTime): LocalDateTime 入力の `Day` 値と `LocalTime` 値を指定された_月_の開始に変更する新しい `LocalDateTime` 値を返します。入力内の日時は `01T00:00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

localDateTime

参照する LocalDateTime 値。

### [](#例-2)例次の例では、`LocalDateTime` 入力内の `Day` 値と `LocalTime` 値を指定された月の開始に変更します。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { "atBeginningOfMonthLocalDateTime": atBeginningOfMonth(|2020-10-06T18:23:20.351|) } ``` #### [](#出力-2)出力 ```Json { "atBeginningOfMonthLocalDateTime": "2020-10-01T00:00:00" } ``` ## [](#atbeginningofmonth3)atBeginningOfMonth(date: Date): Date 入力の `Day` 値を指定された_月_の初日に変更する新しい `Date` 値を返します。入力内の日は `01` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-3)パラメーター

名前説明

date

参照する Date 値。

### [](#例-3)例次の例では、`Date` 入力内の `Day` 値を指定された月の初日に変更します。 #### [](#ソース-3)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { atBeginningOfMonthDate: atBeginningOfMonth(|2020-10-06|) } ``` #### [](#出力-3)出力 ```Json { "atBeginningOfMonthDate": "2020-10-01" } ``` # atBeginningOfWeek ## [](#atbeginningofweek1)atBeginningOfWeek(dateTime: DateTime): DateTime 入力の `Day` 値と `Time` 値を指定された_週_の初日の開始に変更する新しい `DateTime` 値を返します。この関数では、日曜日を週の初日として扱います。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

dateTime

参照する DateTime 値。

### [](#例)例次の例では、`DateTime` 入力内の `Day` 値と `Time` 値 (`06T18:23:20.351`) を指定された_週_の初日の開始 (`04T00:00:00`) に変更します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { atBeginningOfWeekDateTime: atBeginningOfWeek(|2020-10-06T18:23:20.351-03:00|) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "atBeginningOfWeekDateTime": "2020-10-04T00:00:00-03:00" } ``` ## [](#atbeginningofweek2)atBeginningOfWeek(localDateTime: LocalDateTime): LocalDateTime 入力の `Day` 値と `Time` 値を指定された_週_の初日の開始に変更する新しい `LocalDateTime` 値を返します。この関数では、日曜日を週の初日として扱います。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

localDateTime

参照する LocalDateTime 値。

### [](#例-2)例次の例では、`LocalDateTime` 入力内の `Day` 値と `Time` 値 (`06T18:23:20.351`) を指定された_週_の初日の開始 (`04T00:00:00`) に変更します。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { atBeginningOfWeekLocalDateTime: atBeginningOfWeek(|2020-10-06T18:23:20.351|) } ``` #### [](#出力-2)出力 ```Json { "atBeginningOfWeekLocalDateTime": "2020-10-04T00:00:00" } ``` ## [](#atbeginningofweek3)atBeginningOfWeek(date: Date): Date `Date` 入力を指定された_週_の初日に変更する新しい `Date` 値を返します。この関数では、日曜日を週の初日として扱います。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-3)パラメーター

名前説明

date

参照する Date 値。

### [](#例-3)例次の例では、`Date` 入力内の `Day` 値 (`06`) を `2020-10-06` (木曜日) が含まれる週の初日、つまり `2020-10-04` (日曜日) に変更します。 `Day` 値は `06` から `04` に変更されます。 #### [](#ソース-3)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { atBeginningOfWeekDate: atBeginningOfWeek(|2020-10-06|) } ``` #### [](#出力-3)出力 ```Json { "atBeginningOfWeekDate": "2020-10-04" } ``` # atBeginningOfWeek ## [](#atbeginningofweek1)atBeginningOfWeek(dateTime: DateTime): DateTime 入力の `Day` 値と `Time` 値を指定された_週_の初日の開始に変更する新しい `DateTime` 値を返します。この関数では、日曜日を週の初日として扱います。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

dateTime

参照する DateTime 値。

### [](#例)例次の例では、`DateTime` 入力内の `Day` 値と `Time` 値 (`06T18:23:20.351`) を指定された_週_の初日の開始 (`04T00:00:00`) に変更します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { atBeginningOfWeekDateTime: atBeginningOfWeek(|2020-10-06T18:23:20.351-03:00|) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "atBeginningOfWeekDateTime": "2020-10-04T00:00:00-03:00" } ``` ## [](#atbeginningofweek2)atBeginningOfWeek(localDateTime: LocalDateTime): LocalDateTime 入力の `Day` 値と `Time` 値を指定された_週_の初日の開始に変更する新しい `LocalDateTime` 値を返します。この関数では、日曜日を週の初日として扱います。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

localDateTime

参照する LocalDateTime 値。

### [](#例-2)例次の例では、`LocalDateTime` 入力内の `Day` 値と `Time` 値 (`06T18:23:20.351`) を指定された_週_の初日の開始 (`04T00:00:00`) に変更します。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { atBeginningOfWeekLocalDateTime: atBeginningOfWeek(|2020-10-06T18:23:20.351|) } ``` #### [](#出力-2)出力 ```Json { "atBeginningOfWeekLocalDateTime": "2020-10-04T00:00:00" } ``` ## [](#atbeginningofweek3)atBeginningOfWeek(date: Date): Date `Date` 入力を指定された_週_の初日に変更する新しい `Date` 値を返します。この関数では、日曜日を週の初日として扱います。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-3)パラメーター

名前説明

date

参照する Date 値。

### [](#例-3)例次の例では、`Date` 入力内の `Day` 値 (`06`) を `2020-10-06` (木曜日) が含まれる週の初日、つまり `2020-10-04` (日曜日) に変更します。 `Day` 値は `06` から `04` に変更されます。 #### [](#ソース-3)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { atBeginningOfWeekDate: atBeginningOfWeek(|2020-10-06|) } ``` #### [](#出力-3)出力 ```Json { "atBeginningOfWeekDate": "2020-10-04" } ``` # atBeginningOfWeek ## [](#atbeginningofweek1)atBeginningOfWeek(dateTime: DateTime): DateTime 入力の `Day` 値と `Time` 値を指定された_週_の初日の開始に変更する新しい `DateTime` 値を返します。この関数では、日曜日を週の初日として扱います。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

dateTime

参照する DateTime 値。

### [](#例)例次の例では、`DateTime` 入力内の `Day` 値と `Time` 値 (`06T18:23:20.351`) を指定された_週_の初日の開始 (`04T00:00:00`) に変更します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { atBeginningOfWeekDateTime: atBeginningOfWeek(|2020-10-06T18:23:20.351-03:00|) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "atBeginningOfWeekDateTime": "2020-10-04T00:00:00-03:00" } ``` ## [](#atbeginningofweek2)atBeginningOfWeek(localDateTime: LocalDateTime): LocalDateTime 入力の `Day` 値と `Time` 値を指定された_週_の初日の開始に変更する新しい `LocalDateTime` 値を返します。この関数では、日曜日を週の初日として扱います。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

localDateTime

参照する LocalDateTime 値。

### [](#例-2)例次の例では、`LocalDateTime` 入力内の `Day` 値と `Time` 値 (`06T18:23:20.351`) を指定された_週_の初日の開始 (`04T00:00:00`) に変更します。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { atBeginningOfWeekLocalDateTime: atBeginningOfWeek(|2020-10-06T18:23:20.351|) } ``` #### [](#出力-2)出力 ```Json { "atBeginningOfWeekLocalDateTime": "2020-10-04T00:00:00" } ``` ## [](#atbeginningofweek3)atBeginningOfWeek(date: Date): Date `Date` 入力を指定された_週_の初日に変更する新しい `Date` 値を返します。この関数では、日曜日を週の初日として扱います。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-3)パラメーター

名前説明

date

参照する Date 値。

### [](#例-3)例次の例では、`Date` 入力内の `Day` 値 (`06`) を `2020-10-06` (木曜日) が含まれる週の初日、つまり `2020-10-04` (日曜日) に変更します。 `Day` 値は `06` から `04` に変更されます。 #### [](#ソース-3)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { atBeginningOfWeekDate: atBeginningOfWeek(|2020-10-06|) } ``` #### [](#出力-3)出力 ```Json { "atBeginningOfWeekDate": "2020-10-04" } ``` # atBeginningOfWeek ## [](#atbeginningofweek1)atBeginningOfWeek(dateTime: DateTime): DateTime 入力の `Day` 値と `Time` 値を指定された_週_の初日の開始に変更する新しい `DateTime` 値を返します。この関数では、日曜日を週の初日として扱います。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

dateTime

参照する DateTime 値。

### [](#例)例次の例では、`DateTime` 入力内の `Day` 値と `Time` 値 (`06T18:23:20.351`) を指定された_週_の初日の開始 (`04T00:00:00`) に変更します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { atBeginningOfWeekDateTime: atBeginningOfWeek(|2020-10-06T18:23:20.351-03:00|) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "atBeginningOfWeekDateTime": "2020-10-04T00:00:00-03:00" } ``` ## [](#atbeginningofweek2)atBeginningOfWeek(localDateTime: LocalDateTime): LocalDateTime 入力の `Day` 値と `Time` 値を指定された_週_の初日の開始に変更する新しい `LocalDateTime` 値を返します。この関数では、日曜日を週の初日として扱います。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

localDateTime

参照する LocalDateTime 値。

### [](#例-2)例次の例では、`LocalDateTime` 入力内の `Day` 値と `Time` 値 (`06T18:23:20.351`) を指定された_週_の初日の開始 (`04T00:00:00`) に変更します。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { atBeginningOfWeekLocalDateTime: atBeginningOfWeek(|2020-10-06T18:23:20.351|) } ``` #### [](#出力-2)出力 ```Json { "atBeginningOfWeekLocalDateTime": "2020-10-04T00:00:00" } ``` ## [](#atbeginningofweek3)atBeginningOfWeek(date: Date): Date `Date` 入力を指定された_週_の初日に変更する新しい `Date` 値を返します。この関数では、日曜日を週の初日として扱います。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-3)パラメーター

名前説明

date

参照する Date 値。

### [](#例-3)例次の例では、`Date` 入力内の `Day` 値 (`06`) を `2020-10-06` (木曜日) が含まれる週の初日、つまり `2020-10-04` (日曜日) に変更します。 `Day` 値は `06` から `04` に変更されます。 #### [](#ソース-3)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { atBeginningOfWeekDate: atBeginningOfWeek(|2020-10-06|) } ``` #### [](#出力-3)出力 ```Json { "atBeginningOfWeekDate": "2020-10-04" } ``` # atBeginningOfWeek ## [](#atbeginningofweek1)atBeginningOfWeek(dateTime: DateTime): DateTime 入力の `Day` 値と `Time` 値を指定された_週_の初日の開始に変更する新しい `DateTime` 値を返します。この関数では、日曜日を週の初日として扱います。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

dateTime

参照する DateTime 値。

### [](#例)例次の例では、`DateTime` 入力内の `Day` 値と `Time` 値 (`06T18:23:20.351`) を指定された_週_の初日の開始 (`04T00:00:00`) に変更します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { atBeginningOfWeekDateTime: atBeginningOfWeek(|2020-10-06T18:23:20.351-03:00|) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "atBeginningOfWeekDateTime": "2020-10-04T00:00:00-03:00" } ``` ## [](#atbeginningofweek2)atBeginningOfWeek(localDateTime: LocalDateTime): LocalDateTime 入力の `Day` 値と `Time` 値を指定された_週_の初日の開始に変更する新しい `LocalDateTime` 値を返します。この関数では、日曜日を週の初日として扱います。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

localDateTime

参照する LocalDateTime 値。

### [](#例-2)例次の例では、`LocalDateTime` 入力内の `Day` 値と `Time` 値 (`06T18:23:20.351`) を指定された_週_の初日の開始 (`04T00:00:00`) に変更します。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { atBeginningOfWeekLocalDateTime: atBeginningOfWeek(|2020-10-06T18:23:20.351|) } ``` #### [](#出力-2)出力 ```Json { "atBeginningOfWeekLocalDateTime": "2020-10-04T00:00:00" } ``` ## [](#atbeginningofweek3)atBeginningOfWeek(date: Date): Date `Date` 入力を指定された_週_の初日に変更する新しい `Date` 値を返します。この関数では、日曜日を週の初日として扱います。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-3)パラメーター

名前説明

date

参照する Date 値。

### [](#例-3)例次の例では、`Date` 入力内の `Day` 値 (`06`) を `2020-10-06` (木曜日) が含まれる週の初日、つまり `2020-10-04` (日曜日) に変更します。 `Day` 値は `06` から `04` に変更されます。 #### [](#ソース-3)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { atBeginningOfWeekDate: atBeginningOfWeek(|2020-10-06|) } ``` #### [](#出力-3)出力 ```Json { "atBeginningOfWeekDate": "2020-10-04" } ``` # atBeginningOfYear ## [](#atbeginningofyear1)atBeginningOfYear(dateTime: DateTime): DateTime `DateTime` 値を入力として取得し、入力内で指定された_年_の初日の `DateTime` 値を返します。`Time` 値も `00:00:00` に設定します。入力内の月、日、時刻は `01-01T00:00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

dateTime

参照する DateTime 値。

### [](#例)例次の例では、`DateTime` 入力 (`|2020-10-06T18:23:20.351-03:00|`) を入力内の `Year` 値 (`2020`) の初日の日付に変換します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { atBeginningOfYearDateTime: atBeginningOfYear(|2020-10-06T18:23:20.351-03:00|) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "atBeginningOfYearDateTime": "2020-01-01T00:00:00.000-03:00" } ``` ## [](#atbeginningofyear2)atBeginningOfYear(localDateTime: LocalDateTime): LocalDateTime `LocalDateTime` 値を入力として取得し、入力内で指定された_年_の初日の `LocalDateTime` 値を返します。`Time` 値も `00:00:00` に設定します。入力内の月、日、時刻は `01-01T00:00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

localDateTime

参照する LocalDateTime 値。

### [](#例-2)例次の例では、`LocalDateTime` 入力 (`|2020-10-06T18:23:20.351|`) を入力内の `Year` 値 (`2020`) の初日の日付に変換します。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { atBeginningOfYearLocalDateTime: atBeginningOfYear(|2020-10-06T18:23:20.351|) } ``` #### [](#出力-2)出力 ```Json { "atBeginningOfYearLocalDateTime": "2020-01-01T00:00:00" } ``` ## [](#atbeginningofyear3)atBeginningOfYear(date: Date): Date `Date` 値を入力として取得し、入力内で指定された_年_の初日の `Date` 値を返します。入力内の月と日は `01-01` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-3)パラメーター

名前説明

date

参照する Date 値。

### [](#例-3)例次の例では、`Date` 入力 (`|2020-10-06|`) を入力内の `Year` 値 (`2020`) の初日の日付に変換します。 #### [](#ソース-3)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { atBeginningOfYearDate: atBeginningOfYear(|2020-10-06|) } ``` #### [](#出力-3)出力 ```Json { "atBeginningOfYearDate": "2020-01-01" } ``` # atBeginningOfYear ## [](#atbeginningofyear1)atBeginningOfYear(dateTime: DateTime): DateTime `DateTime` 値を入力として取得し、入力内で指定された_年_の初日の `DateTime` 値を返します。`Time` 値も `00:00:00` に設定します。入力内の月、日、時刻は `01-01T00:00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

dateTime

参照する DateTime 値。

### [](#例)例次の例では、`DateTime` 入力 (`|2020-10-06T18:23:20.351-03:00|`) を入力内の `Year` 値 (`2020`) の初日の日付に変換します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { atBeginningOfYearDateTime: atBeginningOfYear(|2020-10-06T18:23:20.351-03:00|) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "atBeginningOfYearDateTime": "2020-01-01T00:00:00.000-03:00" } ``` ## [](#atbeginningofyear2)atBeginningOfYear(localDateTime: LocalDateTime): LocalDateTime `LocalDateTime` 値を入力として取得し、入力内で指定された_年_の初日の `LocalDateTime` 値を返します。`Time` 値も `00:00:00` に設定します。入力内の月、日、時刻は `01-01T00:00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

localDateTime

参照する LocalDateTime 値。

### [](#例-2)例次の例では、`LocalDateTime` 入力 (`|2020-10-06T18:23:20.351|`) を入力内の `Year` 値 (`2020`) の初日の日付に変換します。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { atBeginningOfYearLocalDateTime: atBeginningOfYear(|2020-10-06T18:23:20.351|) } ``` #### [](#出力-2)出力 ```Json { "atBeginningOfYearLocalDateTime": "2020-01-01T00:00:00" } ``` ## [](#atbeginningofyear3)atBeginningOfYear(date: Date): Date `Date` 値を入力として取得し、入力内で指定された_年_の初日の `Date` 値を返します。入力内の月と日は `01-01` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-3)パラメーター

名前説明

date

参照する Date 値。

### [](#例-3)例次の例では、`Date` 入力 (`|2020-10-06|`) を入力内の `Year` 値 (`2020`) の初日の日付に変換します。 #### [](#ソース-3)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { atBeginningOfYearDate: atBeginningOfYear(|2020-10-06|) } ``` #### [](#出力-3)出力 ```Json { "atBeginningOfYearDate": "2020-01-01" } ``` # atBeginningOfYear ## [](#atbeginningofyear1)atBeginningOfYear(dateTime: DateTime): DateTime `DateTime` 値を入力として取得し、入力内で指定された_年_の初日の `DateTime` 値を返します。`Time` 値も `00:00:00` に設定します。入力内の月、日、時刻は `01-01T00:00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

dateTime

参照する DateTime 値。

### [](#例)例次の例では、`DateTime` 入力 (`|2020-10-06T18:23:20.351-03:00|`) を入力内の `Year` 値 (`2020`) の初日の日付に変換します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { atBeginningOfYearDateTime: atBeginningOfYear(|2020-10-06T18:23:20.351-03:00|) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "atBeginningOfYearDateTime": "2020-01-01T00:00:00.000-03:00" } ``` ## [](#atbeginningofyear2)atBeginningOfYear(localDateTime: LocalDateTime): LocalDateTime `LocalDateTime` 値を入力として取得し、入力内で指定された_年_の初日の `LocalDateTime` 値を返します。`Time` 値も `00:00:00` に設定します。入力内の月、日、時刻は `01-01T00:00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

localDateTime

参照する LocalDateTime 値。

### [](#例-2)例次の例では、`LocalDateTime` 入力 (`|2020-10-06T18:23:20.351|`) を入力内の `Year` 値 (`2020`) の初日の日付に変換します。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { atBeginningOfYearLocalDateTime: atBeginningOfYear(|2020-10-06T18:23:20.351|) } ``` #### [](#出力-2)出力 ```Json { "atBeginningOfYearLocalDateTime": "2020-01-01T00:00:00" } ``` ## [](#atbeginningofyear3)atBeginningOfYear(date: Date): Date `Date` 値を入力として取得し、入力内で指定された_年_の初日の `Date` 値を返します。入力内の月と日は `01-01` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-3)パラメーター

名前説明

date

参照する Date 値。

### [](#例-3)例次の例では、`Date` 入力 (`|2020-10-06|`) を入力内の `Year` 値 (`2020`) の初日の日付に変換します。 #### [](#ソース-3)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { atBeginningOfYearDate: atBeginningOfYear(|2020-10-06|) } ``` #### [](#出力-3)出力 ```Json { "atBeginningOfYearDate": "2020-01-01" } ``` # atBeginningOfYear ## [](#atbeginningofyear1)atBeginningOfYear(dateTime: DateTime): DateTime `DateTime` 値を入力として取得し、入力内で指定された_年_の初日の `DateTime` 値を返します。`Time` 値も `00:00:00` に設定します。入力内の月、日、時刻は `01-01T00:00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

dateTime

参照する DateTime 値。

### [](#例)例次の例では、`DateTime` 入力 (`|2020-10-06T18:23:20.351-03:00|`) を入力内の `Year` 値 (`2020`) の初日の日付に変換します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { atBeginningOfYearDateTime: atBeginningOfYear(|2020-10-06T18:23:20.351-03:00|) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "atBeginningOfYearDateTime": "2020-01-01T00:00:00.000-03:00" } ``` ## [](#atbeginningofyear2)atBeginningOfYear(localDateTime: LocalDateTime): LocalDateTime `LocalDateTime` 値を入力として取得し、入力内で指定された_年_の初日の `LocalDateTime` 値を返します。`Time` 値も `00:00:00` に設定します。入力内の月、日、時刻は `01-01T00:00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

localDateTime

参照する LocalDateTime 値。

### [](#例-2)例次の例では、`LocalDateTime` 入力 (`|2020-10-06T18:23:20.351|`) を入力内の `Year` 値 (`2020`) の初日の日付に変換します。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { atBeginningOfYearLocalDateTime: atBeginningOfYear(|2020-10-06T18:23:20.351|) } ``` #### [](#出力-2)出力 ```Json { "atBeginningOfYearLocalDateTime": "2020-01-01T00:00:00" } ``` ## [](#atbeginningofyear3)atBeginningOfYear(date: Date): Date `Date` 値を入力として取得し、入力内で指定された_年_の初日の `Date` 値を返します。入力内の月と日は `01-01` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-3)パラメーター

名前説明

date

参照する Date 値。

### [](#例-3)例次の例では、`Date` 入力 (`|2020-10-06|`) を入力内の `Year` 値 (`2020`) の初日の日付に変換します。 #### [](#ソース-3)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { atBeginningOfYearDate: atBeginningOfYear(|2020-10-06|) } ``` #### [](#出力-3)出力 ```Json { "atBeginningOfYearDate": "2020-01-01" } ``` # atBeginningOfYear ## [](#atbeginningofyear1)atBeginningOfYear(dateTime: DateTime): DateTime `DateTime` 値を入力として取得し、入力内で指定された_年_の初日の `DateTime` 値を返します。`Time` 値も `00:00:00` に設定します。入力内の月、日、時刻は `01-01T00:00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

dateTime

参照する DateTime 値。

### [](#例)例次の例では、`DateTime` 入力 (`|2020-10-06T18:23:20.351-03:00|`) を入力内の `Year` 値 (`2020`) の初日の日付に変換します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { atBeginningOfYearDateTime: atBeginningOfYear(|2020-10-06T18:23:20.351-03:00|) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "atBeginningOfYearDateTime": "2020-01-01T00:00:00.000-03:00" } ``` ## [](#atbeginningofyear2)atBeginningOfYear(localDateTime: LocalDateTime): LocalDateTime `LocalDateTime` 値を入力として取得し、入力内で指定された_年_の初日の `LocalDateTime` 値を返します。`Time` 値も `00:00:00` に設定します。入力内の月、日、時刻は `01-01T00:00:00` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

localDateTime

参照する LocalDateTime 値。

### [](#例-2)例次の例では、`LocalDateTime` 入力 (`|2020-10-06T18:23:20.351|`) を入力内の `Year` 値 (`2020`) の初日の日付に変換します。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { atBeginningOfYearLocalDateTime: atBeginningOfYear(|2020-10-06T18:23:20.351|) } ``` #### [](#出力-2)出力 ```Json { "atBeginningOfYearLocalDateTime": "2020-01-01T00:00:00" } ``` ## [](#atbeginningofyear3)atBeginningOfYear(date: Date): Date `Date` 値を入力として取得し、入力内で指定された_年_の初日の `Date` 値を返します。入力内の月と日は `01-01` に変更されます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-3)パラメーター

名前説明

date

参照する Date 値。

### [](#例-3)例次の例では、`Date` 入力 (`|2020-10-06|`) を入力内の `Year` 値 (`2020`) の初日の日付に変換します。 #### [](#ソース-3)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { atBeginningOfYearDate: atBeginningOfYear(|2020-10-06|) } ``` #### [](#出力-3)出力 ```Json { "atBeginningOfYearDate": "2020-01-01" } ``` # attr ## [](#attr1)attr(Namespace | Null, String): PathElement この関数は、XML 属性を選択するために使用する `PathElement` を作成し、型の `selector` 項目に特定の文字列を入力します。 `update` および `mask` 関数の一部のバージョンは、`PathElement` を引数として受け入れます。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

namespace

選択する属性の名前空間。指定しない場合、null 値が設定されます。

name

選択する属性の名前に設定する文字列。

### [](#例)例次の例では、指定された名前空間 (`ns0`) の属性セレクターを作成し、セレクターの値を `"myAttr"` に設定します。出力で `"kind"` キーの値が `"Attribute"` になっていることにも注意してください。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json import * from dw::util::Values ns ns0 http://acme.com/fo --- attr(ns0 , "myAttr") ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "kind": "Attribute", "namespace": "http://acme.com/foo", "selector": "myAttr" } ``` # attr ## [](#attr1)attr(namespace: Namespace | Null = null, name: String): PathElement この関数は、XML 属性を選択するために使用する `PathElement` を作成し、型の `selector` 項目に特定の文字列を入力します。 `update` および `mask` 関数の一部のバージョンは、`PathElement` を引数として受け入れます。 _DataWeave バージョン 2.2.2 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

namespace

選択する属性の名前空間。指定しない場合、null 値が設定されます。

name

選択する属性の名前に設定する文字列。

### [](#例)例次の例では、指定された名前空間 (`ns0`) の属性セレクターを作成し、セレクターの値を `"myAttr"` に設定します。出力で `"kind"` キーの値が `"Attribute"` になっていることにも注意してください。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json import * from dw::util::Values ns ns0 http://acme.com/fo --- attr(ns0 , "myAttr") ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "kind": "Attribute", "namespace": "http://acme.com/foo", "selector": "myAttr" } ``` # attr ## [](#attr1)attr(namespace: Namespace | Null = null, name: String): PathElement この関数は、XML 属性を選択するために使用する `PathElement` を作成し、型の `selector` 項目に特定の文字列を入力します。 `update` および `mask` 関数の一部のバージョンは、`PathElement` を引数として受け入れます。 _DataWeave バージョン 2.2.2 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

namespace

選択する属性の名前空間。指定しない場合、null 値が設定されます。

name

選択する属性の名前に設定する文字列。

### [](#例)例次の例では、指定された名前空間 (`ns0`) の属性セレクターを作成し、セレクターの値を `"myAttr"` に設定します。出力で `"kind"` キーの値が `"Attribute"` になっていることにも注意してください。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json import * from dw::util::Values ns ns0 http://acme.com/fo --- attr(ns0 , "myAttr") ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "kind": "Attribute", "namespace": "http://acme.com/foo", "selector": "myAttr" } ``` # attr ## [](#attr1)attr(namespace: Namespace | Null = null, name: String): PathElement この関数は、XML 属性を選択するために使用する `PathElement` を作成し、型の `selector` 項目に特定の文字列を入力します。 `update` および `mask` 関数の一部のバージョンは、`PathElement` を引数として受け入れます。 _DataWeave バージョン 2.2.2 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

namespace

選択する属性の名前空間。指定しない場合、null 値が設定されます。

name

選択する属性の名前に設定する文字列。

### [](#例)例次の例では、指定された名前空間 (`ns0`) の属性セレクターを作成し、セレクターの値を `"myAttr"` に設定します。出力で `"kind"` キーの値が `"Attribute"` になっていることにも注意してください。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json import * from dw::util::Values ns ns0 http://acme.com/fo --- attr(ns0 , "myAttr") ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "kind": "Attribute", "namespace": "http://acme.com/foo", "selector": "myAttr" } ``` # attr ## [](#attr1)attr(namespace: Namespace | Null = null, name: String): PathElement この関数は、XML 属性を選択するために使用する `PathElement` を作成し、型の `selector` 項目に特定の文字列を入力します。 `update` および `mask` 関数の一部のバージョンは、`PathElement` を引数として受け入れます。 _DataWeave バージョン 2.2.2 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

namespace

選択する属性の名前空間。指定しない場合、null 値が設定されます。

name

選択する属性の名前に設定する文字列。

### [](#例)例次の例では、指定された名前空間 (`ns0`) の属性セレクターを作成し、セレクターの値を `"myAttr"` に設定します。出力で `"kind"` キーの値が `"Attribute"` になっていることにも注意してください。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json import * from dw::util::Values ns ns0 http://acme.com/fo --- attr(ns0 , "myAttr") ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "kind": "Attribute", "namespace": "http://acme.com/foo", "selector": "myAttr" } ``` # attr ## [](#attr1)attr(namespace: Namespace | Null = null, name: String): PathElement この関数は、XML 属性を選択するために使用する `PathElement` を作成し、型の `selector` 項目に特定の文字列を入力します。 `update` および `mask` 関数の一部のバージョンは、`PathElement` を引数として受け入れます。 _DataWeave バージョン 2.2.2 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

namespace

選択する属性の名前空間。指定しない場合、null 値が設定されます。

name

選択する属性の名前に設定する文字列。

### [](#例)例次の例では、指定された名前空間 (`ns0`) の属性セレクターを作成し、セレクターの値を `"myAttr"` に設定します。出力で `"kind"` キーの値が `"Attribute"` になっていることにも注意してください。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json import * from dw::util::Values ns ns0 http://acme.com/fo --- attr(ns0 , "myAttr") ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "kind": "Attribute", "namespace": "http://acme.com/foo", "selector": "myAttr" } ``` # avg ## [](#avg1)avg(Array): Number 配列に含まれる数値の平均を返します。配列が空か、配列に非数値が含まれる場合はエラーになります。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

values

数値の入力配列。

### [](#例)例次の例では、複数の配列の平均を返します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { a: avg([1, 1000]), b: avg([1, 2, 3]) } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "a": 500.5, "b": 2.0 } ``` # avg ## [](#avg1)avg(values: Array): Number 配列に含まれる数値の平均を返します。配列が空か、配列に非数値が含まれる場合はエラーになります。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

values

数値の入力配列。

### [](#例)例次の例では、複数の配列の平均を返します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { a: avg([1, 1000]), b: avg([1, 2, 3]) } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "a": 500.5, "b": 2.0 } ``` # avg ## [](#avg1)avg(values: Array): Number 配列に含まれる数値の平均を返します。配列が空か、配列に非数値が含まれる場合はエラーになります。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

values

数値の入力配列。

### [](#例)例次の例では、複数の配列の平均を返します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { a: avg([1, 1000]), b: avg([1, 2, 3]) } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "a": 500.5, "b": 2.0 } ``` # avg ## [](#avg1)avg(values: Array): Number 配列に含まれる数値の平均を返します。配列が空か、配列に非数値が含まれる場合はエラーになります。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

values

数値の入力配列。

### [](#例)例次の例では、複数の配列の平均を返します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { a: avg([1, 1000]), b: avg([1, 2, 3]) } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "a": 500.5, "b": 2.0 } ``` # avg ## [](#avg1)avg(values: Array): Number 配列に含まれる数値の平均を返します。配列が空か、配列に非数値が含まれる場合はエラーになります。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

values

数値の入力配列。

### [](#例)例次の例では、複数の配列の平均を返します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { a: avg([1, 1000]), b: avg([1, 2, 3]) } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "a": 500.5, "b": 2.0 } ``` # avg ## [](#avg1)avg(values: Array): Number 配列に含まれる数値の平均を返します。配列が空か、配列に非数値が含まれる場合はエラーになります。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

values

数値の入力配列。

### [](#例)例次の例では、複数の配列の平均を返します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { a: avg([1, 1000]), b: avg([1, 2, 3]) } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "a": 500.5, "b": 2.0 } ``` # Avro スキーマの型の再利用 Avro スキーマは、Apache Avro 形式で保存するレコードの構造とデータ型を定義する正式な仕様です。Apache Avro 形式は、Apache Hadoop や Apache Kafka などのビッグデータシステムでよく使用されるデータシリアル化システムです。Avro スキーマにより、関与するプログラミング言語やプラットフォームに関係なく、Avro に書き込まれたデータを容易に理解したり、異なるシステム間で処理したりできます。 Avro スキーマは JSON データ形式で定義されます。`avroschema!` モジュールローダーを使用して、Avro スキーマファイル (`.json` または `.avsc`) をモジュールとして DataWeave スクリプトにインポートできます。このローダーにより、各自のスキーマで宣言されている型を DataWeave で直接使用できます。 DataWeave は、Avro スキーマファイルを読み込み、ファイルの宣言を他の DataWeave モジュールの型と同じようにアクセスできる DataWeave 型ディレクティブに変換します。ディレクティブを使用して、新しい型を作成したり、変数の型をチェックしたり、パターンを照合したり、型を使用する新しい関数を宣言したりします。DataWeave では、これらの型の使用方法に制限はありません。 ## [](#インポート構文)インポート構文 Avro スキーマで定義されている型をインポートするには、以下の構文を使用します。 - `typeToImport`: `*` を使用してスキーマで定義されているすべての型をインポートしたり、スキーマの 1 つの型 (`Root` など) をインポートしたりします。スキーマでは、スキーマで指定された名前を Avro 名前付き型 (`record` や `enum` など) で使用します。異なる名前の Avro スキーマの型 (`Root as Country` など) をインポートすることもできます。スクリプトでその名前を使用して型を参照できます。 - `pathToAvroSchemaFile`: スキーマファイルへのパスを指定するには、ファイルの区切り文字を `::` に置き換えて、ファイル名の拡張子 (`.json` または `.avsc`) を削除します。たとえば、スキーマへのパスが `example/schema/User.json` の場合、`example::schema::User` を使用します。 import \_typesToImport\_ from avroschema!\_pathToAvroSchemaFile\_ 次の例は、型をインポートする方法を示しています。 import \* from avroschema!example::schema::User ## [](#dataweave-スクリプトでの型の使用)DataWeave スクリプトでの型の使用次の例では Avro スキーマを使用します。 User.json (`example/schema/User.json`) ```JSON { "name": "User", "type": "record", "fields": [ {"name": "name", "type": "string" }, {"name": "email", "type": "string" }, {"name": "address", "type": ["null", "string"]}, {"name": "telephone", "type": ["null", "string"]} ] } ``` 前の例の import ディレクティブをスクリプトヘッダーに含めると、Avro スキーマの既存の型が読み込まれます。`import * from avroschema!example::schema::User` では、唯一の既存の型は、ルートで指定された `User` 型です。この型は、4 つのプロパティ (`name`、`email`、`address`、`telephone`) を持つオブジェクトを記述します。このディレクティブは、DataWeave スクリプトで次の型を宣言することに相当します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 type User = {| name: String, email: String, address?: Null | String, telephone?: Null | String |} ``` `address` と `telephone` は省略可能な項目 (`?` で示される) です。 `User` 型を使用して、値が Avro スキーマで定義された構造に従っているかどうかを判断できます。次の例では、オブジェクトに必須項目 `name` および `email` が含まれているため、値 `true` が出力されます。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 import * from avroschema!example::schema::User --- { name: "John", email: "john@acme.org" } is User ``` 出力: "true" 次の例では、オブジェクトに必須項目 `name` が含まれていないため、値 `false` が出力されます。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 import * from avroschema!example::schema::User --- { email: "john@acme.org", address: "123 Evergreen St.", telephone: "555 555 555" } is User ``` 出力: "false" ## [](#スキーマ内での名前付き型の使用)スキーマ内での名前付き型の使用 DataWeave はスキーマで定義された名前付き型ごとに個別の型を生成します。名前付き型には、レコード、列挙、および固定型があります。 Address.json (`example/schema/Address.json`) ```JSON { "name": "Address", "type": "record", "fields" : [ {"name": "city", "type": "string"}, {"name": "state", "type": "string"}, { "name": "country", "type": { "name": "Country", "type": "record", "fields": [ {"name": "isoCode", "type": "string"}, {"name": "name", "type": "string"} ] } } ] } ``` 次のディレクティブを使用して、前のスキーマの型をインポートできます。 import \* from avroschema!example::schema::Address スキーマで定義された型には、次の型の宣言と同じ効果があります。 type Address = {| city: String, state: String, country: Country |} type Country = {| isoCode: String, name: String |} インポートディレクティブを使用して、スキーマの 1 つの型をインポートします。 import Country from avrochema!example::schema::Address 型名の競合を回避するために、`as` キーワードを使用して、インポートされた型名を別の名前に変更できます。 import Country as Address\_Country from avroschema!example::schema::Address # Avro 形式 MIME タイプ: `application/avro` ID: `avro` Avro は、スキーマを使用してそのデータを構造化するバイナリデータ形式です。DataWeave は、スキーマを使用してデータを解析します。Avro データ構造は、DataWeave データ構造にマップされます。 ## [](#mapping)Java 値のマッピング次の表に、Avro と DataWeave の型のマッピングを示します。

Avro 型 DataWeave 型

long

Number

int

Number

double

Number

boolean

Boolean

string

String

fixed

String

bytes

Binary

enum

String

map

Object

array

Array

null

Null

## [](#examples)例: Avro スキーマを使用する次の例は、ライターが Avro データ構造の出力に使用するスキーマの指定方法を示しています。 ### [](#入力)入力 Avro スキーマは次のようになります。 schema.json: ```json { "type": "record", "name": "userInfo", "namespace": "my.example", "fields": [ { "name": "username", "type": "string", "default": "NONE" }, { "name": "age", "type": "int", "default": -1 }, { "name": "phone", "type": "string", "default": "NONE" }, { "name": "housenum", "type": "string", "default": "NONE" } ] } ``` ### [](#取得元)取得元この DataWeave スクリプトのヘッダーの `schemaUrl` プロパティでスキーマ (`schema.json`) を DataWeave ライターに渡します。ライターは、スキーマを使用してスクリプトの本文のコンテンツを構造化し、結果を Avro 形式で出力します。 ```weave %dw 2.0 output application/avro schemaUrl="classpath://schema.json" --- [{ username: "Mariano", age: 35, phone: "213", housenum: "123" }, { username: "Leandro", age: 29, phone: "213", housenum: "123" }, { username: "Christian", age: 25, phone: "213", housenum: "123" }] ``` ## [](#properties)Configuration のプロパティ DataWeave では、Avro の次の設定プロパティがサポートされています。 ### [](#リーダープロパティ-avro)リーダープロパティ (Avro) Avro 形式では、入力データの読み込みの指示を提供するプロパティを使用できます。

パラメーター型デフォルト説明

schemaUrl (必須)

String

null

Avro スキーマの URL。有効な値は、classpath://、file://、http:// です。

### [](#ライタープロパティ-avro)ライタープロパティ (Avro) Avro 形式では、出力データの書き込みの指示を提供するプロパティを使用できます。

パラメーター型デフォルト説明

bufferSize

Number

8192

バッファライターのサイズ。

deferred

Boolean

false

true に設定すると、DataWeave は出力をデータストリームとして生成し、スクリプトの実行はそれがコンシュームされるまで延期されます。有効な値は、true または false です。

schemaUrl (必須)

String

null

Avro スキーマの URL。有効な値は、classpath://、file://、http:// です。

## [](#mime_types)サポートされる MIME タイプ Avro 形式では、次の MIME タイプがサポートされています。

MIME タイプ

application/avro

# Avro 形式 MIME タイプ: `application/avro` ID: `avro` Avro は、スキーマを使用してそのデータを構造化するバイナリデータ形式です。DataWeave は、スキーマを使用してデータを解析します。Avro データ構造は、DataWeave データ構造にマップされます。 ## [](#mapping)Java 値のマッピング次の表に、Avro と DataWeave の型のマッピングを示します。

Avro 型 DataWeave 型

long

Number

int

Number

double

Number

boolean

Boolean

string

String

fixed

String

bytes

Binary

enum

String

map

Object

array

Array

null

Null

## [](#examples)例: Avro スキーマを使用する次の例は、ライターが Avro データ構造の出力に使用するスキーマの指定方法を示しています。 ### [](#入力)入力 Avro スキーマは次のようになります。 schema.json: ```json { "type": "record", "name": "userInfo", "namespace": "my.example", "fields": [ { "name": "username", "type": "string", "default": "NONE" }, { "name": "age", "type": "int", "default": -1 }, { "name": "phone", "type": "string", "default": "NONE" }, { "name": "housenum", "type": "string", "default": "NONE" } ] } ``` ### [](#ソース)ソースこの DataWeave スクリプトのヘッダーの `schemaUrl` プロパティでスキーマ (`schema.json`) を DataWeave ライターに渡します。ライターは、スキーマを使用してスクリプトの本文のコンテンツを構造化し、結果を Avro 形式で出力します。 ```weave %dw 2.0 output application/avro schemaUrl="classpath://schema.json" --- [{ username: "Mariano", age: 35, phone: "213", housenum: "123" }, { username: "Leandro", age: 29, phone: "213", housenum: "123" }, { username: "Christian", age: 25, phone: "213", housenum: "123" }] ``` ## [](#properties)Configuration のプロパティ DataWeave では、この形式の以下の設定プロパティがサポートされています。 ### [](#reader_properties)Reader のプロパティこの形式は、入力データを読み取るための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

schemaUrl (必須)

String

null

Avro スキーマの URL。有効な URI スキームは classpath://、file://、または http:// です。

### [](#writer_properties)Writer のプロパティこの形式は、出力データを書き込むための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

bufferSize

Number

8192

バッファライターのサイズ。

deferred

Boolean

false

true に設定すると、出力をデータストリームとして生成し、スクリプトの実行はそれがコンシュームされるまで延期されます。

有効な値は、true または false です。

schemaUrl (必須)

String

null

Avro スキーマの URL。有効な URI スキームは classpath://、file://、または http:// です。

## [](#mime_types)サポートされる MIME タイプこの形式では、次の MIME タイプがサポートされます。

MIME タイプ

application/avro

# Avro 形式 MIME タイプ: `application/avro` ID: `avro` Avro は、スキーマを使用してそのデータを構造化するバイナリデータ形式です。DataWeave は、スキーマを使用してデータを解析します。Avro データ構造は、DataWeave データ構造にマップされます。 ## [](#mapping)Java 値のマッピング次の表に、Avro と DataWeave の型のマッピングを示します。

Avro 型 DataWeave 型

long

Number

int

Number

double

Number

boolean

Boolean

string

String

fixed

String

bytes

Binary

enum

String

map

Object

array

Array

null

Null

## [](#examples)例: Avro スキーマを使用する次の例は、ライターが Avro データ構造の出力に使用するスキーマの指定方法を示しています。 ### [](#入力)入力 Avro スキーマは次のようになります。 schema.json: ```json { "type": "record", "name": "userInfo", "namespace": "my.example", "fields": [ { "name": "username", "type": "string", "default": "NONE" }, { "name": "age", "type": "int", "default": -1 }, { "name": "phone", "type": "string", "default": "NONE" }, { "name": "housenum", "type": "string", "default": "NONE" } ] } ``` ### [](#ソース)ソースこの DataWeave スクリプトのヘッダーの `schemaUrl` プロパティでスキーマ (`schema.json`) を DataWeave ライターに渡します。ライターは、スキーマを使用してスクリプトの本文のコンテンツを構造化し、結果を Avro 形式で出力します。 ```weave %dw 2.0 output application/avro schemaUrl="classpath://schema.json" --- [{ username: "Mariano", age: 35, phone: "213", housenum: "123" }, { username: "Leandro", age: 29, phone: "213", housenum: "123" }, { username: "Christian", age: 25, phone: "213", housenum: "123" }] ``` ## [](#properties)Configuration のプロパティ DataWeave では、この形式の以下の設定プロパティがサポートされています。 ### [](#reader_properties)Reader のプロパティこの形式は、入力データを読み取るための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

schemaUrl (必須)

String

''

Avro スキーマの URL。有効な URL スキームは classpath://、file://、または http:// です。リーダーの場合、このプロパティは省略可能ですが、デフォルトは入力 Avro ファイルに埋め込まれたスキーマになります。リーダーの場合、埋め込まれたスキーマが必要です。ライターの場合、DataWeave にスキーマ値が必要です。

### [](#writer_properties)Writer のプロパティこの形式は、出力データを書き込むための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

bufferSize

Number

8192

バッファライターのサイズ。値は 8 よりも大きい必要があります。

deferred

Boolean

false

true に設定すると、出力をデータストリームとして生成し、スクリプトの実行は生成されたコンテンツがコンシュームされるまで延期されます。

有効な値は、true または false です。

schemaUrl (必須)

String

''

Avro スキーマの URL。有効な URL スキームは classpath://、file://、または http:// です。リーダーの場合、このプロパティは省略可能ですが、デフォルトは入力 Avro ファイルに埋め込まれたスキーマになります。リーダーの場合、埋め込まれたスキーマが必要です。ライターの場合、DataWeave にスキーマ値が必要です。

## [](#mime_types)サポートされる MIME タイプこの形式では、次の MIME タイプがサポートされます。

MIME タイプ

application/avro

# Avro 形式 MIME タイプ: `application/avro` ID: `avro` Avro は、スキーマを使用してそのデータを構造化するバイナリデータ形式です。DataWeave は、スキーマを使用してデータを解析します。Avro データ構造は、DataWeave データ構造にマップされます。 ## [](#mapping)Java 値のマッピング次の表に、Avro と DataWeave の型のマッピングを示します。

Avro 型 DataWeave 型

long

Number

int

Number

double

Number

boolean

Boolean

string

String

fixed

String

bytes

Binary

enum

String

map

Object

array

Array

null

Null

## [](#examples)例: Avro スキーマを使用する次の例は、ライターが Avro データ構造の出力に使用するスキーマの指定方法を示しています。 ### [](#入力)入力 Avro スキーマは次のようになります。 schema.json: ```json { "type": "record", "name": "userInfo", "namespace": "my.example", "fields": [ { "name": "username", "type": "string", "default": "NONE" }, { "name": "age", "type": "int", "default": -1 }, { "name": "phone", "type": "string", "default": "NONE" }, { "name": "housenum", "type": "string", "default": "NONE" } ] } ``` ### [](#ソース)ソースこの DataWeave スクリプトのヘッダーの `schemaUrl` プロパティでスキーマ (`schema.json`) を DataWeave ライターに渡します。ライターは、スキーマを使用してスクリプトの本文のコンテンツを構造化し、結果を Avro 形式で出力します。 ```weave %dw 2.0 output application/avro schemaUrl="classpath://schema.json" --- [{ username: "Mariano", age: 35, phone: "213", housenum: "123" }, { username: "Leandro", age: 29, phone: "213", housenum: "123" }, { username: "Christian", age: 25, phone: "213", housenum: "123" }] ``` ## [](#properties)Configuration のプロパティ DataWeave では、この形式の以下の設定プロパティがサポートされています。 ### [](#reader_properties)Reader のプロパティこの形式は、入力データを読み取るための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

schemaUrl (必須)

String

''

Avro スキーマの URL。有効な URL スキームは classpath://、file://、または http:// です。リーダーの場合、このプロパティは省略可能ですが、デフォルトは入力 Avro ファイルに埋め込まれたスキーマになります。リーダーの場合、埋め込まれたスキーマが必要です。ライターの場合、DataWeave にスキーマ値が必要です。

### [](#writer_properties)Writer のプロパティこの形式は、出力データを書き込むための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

bufferSize

Number

8192

バッファライターのサイズ。値は 8 よりも大きい必要があります。

deferred

Boolean

false

true に設定すると、出力をデータストリームとして生成し、スクリプトの実行は生成されたコンテンツがコンシュームされるまで延期されます。

有効な値は、true または false です。

schemaUrl (必須)

String

''

Avro スキーマの URL。有効な URL スキームは classpath://、file://、または http:// です。リーダーの場合、このプロパティは省略可能ですが、デフォルトは入力 Avro ファイルに埋め込まれたスキーマになります。リーダーの場合、埋め込まれたスキーマが必要です。ライターの場合、DataWeave にスキーマ値が必要です。

## [](#mime_types)サポートされる MIME タイプこの形式では、次の MIME タイプがサポートされます。

MIME タイプ

application/avro

# Avro 形式 MIME タイプ: `application/avro` ID: `avro` Avro は、スキーマを使用してそのデータを構造化するバイナリデータ形式です。DataWeave は、スキーマを使用してデータを解析します。Avro データ構造は、DataWeave データ構造にマップされます。 ## [](#mapping)Java 値のマッピング次の表に、Avro と DataWeave の型のマッピングを示します。

Avro 型 DataWeave 型

long

Number

int

Number

double

Number

boolean

Boolean

string

String

fixed

String

bytes

Binary

enum

String

map

Object

array

Array

null

Null

## [](#examples)例: Avro スキーマを使用する次の例は、ライターが Avro データ構造の出力に使用するスキーマの指定方法を示しています。 ### [](#入力)入力 Avro スキーマは次のようになります。 schema.json: ```json { "type": "record", "name": "userInfo", "namespace": "my.example", "fields": [ { "name": "username", "type": "string", "default": "NONE" }, { "name": "age", "type": "int", "default": -1 }, { "name": "phone", "type": "string", "default": "NONE" }, { "name": "housenum", "type": "string", "default": "NONE" } ] } ``` ### [](#ソース)ソースこの DataWeave スクリプトのヘッダーの `schemaUrl` プロパティでスキーマ (`schema.json`) を DataWeave ライターに渡します。ライターは、スキーマを使用してスクリプトの本文のコンテンツを構造化し、結果を Avro 形式で出力します。 ```weave %dw 2.0 output application/avro schemaUrl="classpath://schema.json" --- [{ username: "Mariano", age: 35, phone: "213", housenum: "123" }, { username: "Leandro", age: 29, phone: "213", housenum: "123" }, { username: "Christian", age: 25, phone: "213", housenum: "123" }] ``` ## [](#properties)Configuration のプロパティ DataWeave では、この形式の以下の設定プロパティがサポートされています。 ### [](#reader_properties)Reader のプロパティこの形式は、入力データを読み取るための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

schemaUrl (必須)

String

''

Avro スキーマの URL。有効な URL スキームは classpath://、file://、または http:// です。リーダーの場合、このプロパティは省略可能ですが、デフォルトは入力 Avro ファイルに埋め込まれたスキーマになります。リーダーの場合、埋め込まれたスキーマが必要です。ライターの場合、DataWeave にスキーマ値が必要です。

### [](#writer_properties)Writer のプロパティこの形式は、出力データを書き込むための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

bufferSize

Number

8192

バッファライターのサイズ。値は 8 よりも大きい必要があります。

deferred

Boolean

false

true に設定すると、出力をデータストリームとして生成し、スクリプトの実行は生成されたコンテンツがコンシュームされるまで延期されます。

有効な値は、true または false です。

schemaUrl (必須)

String

''

Avro スキーマの URL。有効な URL スキームは classpath://、file://、または http:// です。リーダーの場合、このプロパティは省略可能ですが、デフォルトは入力 Avro ファイルに埋め込まれたスキーマになります。リーダーの場合、埋め込まれたスキーマが必要です。ライターの場合、DataWeave にスキーマ値が必要です。

## [](#mime_types)サポートされる MIME タイプこの形式では、次の MIME タイプがサポートされます。

MIME タイプ

application/avro

# Avro 形式 MIME タイプ: `application/avro` ID: `avro` Avro は、スキーマを使用してそのデータを構造化するバイナリデータ形式です。DataWeave は、スキーマを使用してデータを解析します。Avro データ構造は、DataWeave データ構造にマップされます。 ## [](#mapping)Java 値のマッピング次の表に、Avro と DataWeave の型のマッピングを示します。

Avro 型 DataWeave 型

long

Number

int

Number

double

Number

boolean

Boolean

string

String

fixed

String

bytes

Binary

enum

String

map

Object

array

Array

null

Null

## [](#examples)例: Avro スキーマを使用する次の例は、ライターが Avro データ構造の出力に使用するスキーマの指定方法を示しています。 ### [](#入力)入力 Avro スキーマは次のようになります。 schema.json: ```json { "type": "record", "name": "userInfo", "namespace": "my.example", "fields": [ { "name": "username", "type": "string", "default": "NONE" }, { "name": "age", "type": "int", "default": -1 }, { "name": "phone", "type": "string", "default": "NONE" }, { "name": "housenum", "type": "string", "default": "NONE" } ] } ``` ### [](#ソース)ソースこの DataWeave スクリプトのヘッダーの `schemaUrl` プロパティでスキーマ (`schema.json`) を DataWeave ライターに渡します。ライターは、スキーマを使用してスクリプトの本文のコンテンツを構造化し、結果を Avro 形式で出力します。 ```weave %dw 2.0 output application/avro schemaUrl="classpath://schema.json" --- [{ username: "Mariano", age: 35, phone: "213", housenum: "123" }, { username: "Leandro", age: 29, phone: "213", housenum: "123" }, { username: "Christian", age: 25, phone: "213", housenum: "123" }] ``` ## [](#properties)Configuration のプロパティ DataWeave では、この形式の以下の設定プロパティがサポートされています。 ### [](#reader_properties)Reader のプロパティこの形式は、入力データを読み取るための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

schemaUrl (必須)

String

''

Avro スキーマの URL。有効な URL スキームは classpath://、file://、または http:// です。リーダーの場合、このプロパティは省略可能ですが、デフォルトは入力 Avro ファイルに埋め込まれたスキーマになります。リーダーの場合、埋め込まれたスキーマが必要です。ライターの場合、DataWeave にスキーマ値が必要です。

### [](#writer_properties)Writer のプロパティこの形式は、出力データを書き込むための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

bufferSize

Number

8192

バッファライターのサイズ (バイト)。値は 8 よりも大きい必要があります。

deferred

Boolean

false

true に設定すると、出力をデータストリームとして生成し、スクリプトの実行は生成されたコンテンツがコンシュームされるまで延期されます。

有効な値は、true または false です。

schemaUrl (必須)

String

''

Avro スキーマの URL。有効な URL スキームは classpath://、file://、または http:// です。リーダーの場合、このプロパティは省略可能ですが、デフォルトは入力 Avro ファイルに埋め込まれたスキーマになります。リーダーの場合、埋め込まれたスキーマが必要です。ライターの場合、DataWeave にスキーマ値が必要です。

## [](#mime_types)サポートされる MIME タイプこの形式では、次の MIME タイプがサポートされます。

MIME タイプ

application/avro

# Base64 のデコードとエンコード次の DataWeave の例は、ファイルストリームを Base64 に変換する方法、および Base64 文字列をファイルストリームに変換する方法を示しています。入力および出力として PDF ファイルを使用します。開始する前に、DataWeave バージョン 2 (`%dw 2.0`) は Mule 4 アプリケーションを対象とすることに注意してください。Mule 3 アプリケーションの場合、Mule 3.9 ドキュメントセットの DataWeave バージョン 1 ([`%dw 1.0`](#3.9@mule-runtime::dataweave-examples.adoc)) の例を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、目次の Mule Runtime バージョンセレクターを使用できます。 ## [](#ex01)PDF ファイルの Base64 へのエンコードこの例は、PDF ファイルで Base64 エンコードを実行します。Base64 ファイルストリーム (`application/octet-stream`) をバイナリに変換し、そのバイナリを `text/plain` 形式で出力することで、[XML 設定](#xml_config)の Read 操作で変換をシミュレートします。この例では、以下の関数を使用します。 - バイナリ値を Base64 文字列に変換する `dw::core::Binaries` モジュールの `toBase64`。 - PDF ファイルを入力する `Core (dw::Core)` モジュールの `readUrl`。この例では、PDF ファイルが Anypoint Studio の Mule プロジェクトの `src/main/resources` ディレクトリ内にあることを前提としています。PDF ファイルの名前を提供し、`"application/octet-stream"` として MIME タイプを指定します。2 番目の `readUrl` 引数として `"binary"` を使用することもこの例では有効です。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 import * from dw::core::Binaries var myPDF = readUrl("classpath://pdf-test.pdf", "application/octet-stream") output text/plain --- toBase64(myPDF as Binary) ``` 出力 (部分的な結果): ```json JVBERi0xLjYNJeLjz9MNCjM3IDAgb2JqIDw8L0xpbmVhcml6ZWQgMS9MIDIwNTk3L08gNDAvRSAx ... ``` ## [](#ex02)Base64 のデコードこの例では、Base64 ファイルストリーム (`application/octet-stream`) をバイナリに変換し、そのバイナリを `application/PDF with binary` 形式で出力することで、[XML 設定](#xml_config)の Write 操作で変換をシミュレートします。この例は PDF ファイルを生成しません。そのようなファイルの生成には Write 動作が必要です。この例では、以下の関数を使用します。 - Base64 文字列をバイナリ値に変換する `dw::core::Binaries` モジュールの `fromBase64`。 - PDF ファイルを入力する `readUrl`。この例では、PDF ファイルが Anypoint Studio の Mule プロジェクトの `src/main/resources` ディレクトリ内にあることを前提としています。この関数は、入力 PDF を octet-stream MIME タイプとして読み取ります。2 番目の `readUrl` 引数として MIME タイプ `"binary"` を使用することもこの例では有効です。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 import * from dw::core::Binaries var myPDF = readUrl("classpath://pdf-test.pdf", "application/octet-stream") var myPDFasBinary = toBase64(myPDF as Binary) output application/PDF with binary --- fromBase64(myPDFasBinary as String) as Binary ``` この出力は PDF のテキスト表現です。出力 (部分的な結果): ```json %PDF-1.6 %�� 37 0 obj <> endobj xref 37 34 0000000016 00000 n ... ``` ## [](#xml_config)XML の設定例 Anypoint Studio では、PDF ファイルをエンコードおよびデコードする Mule フローを作成して実行できます。手順を完了したら、File Connector の Read 操作を使用して、指定されたローカルディレクトリからファイルを読み取ります。File Connector の Write 操作を使用して、PDF を指定されたディレクトリに書き込み、Transform Message コンポーネントを使用してファイルを Base64 にエンコードし、Base64 からのその出力をデコードします。 1. Anypoint Studio で Mule プロジェクトを作成します。 1. **\[File (ファイル)\] > \[New (新規)\] > \[Mule Project (Mule プロジェクト)\]** を選択します。 2. Mule プロジェクトの名前を入力します。 3. **\[Finish (完了)\]** をクリックします。 2. \[Mule Palette (Mule パレット)\] の **\[Add Module (モジュールを追加)\]** を使用して、File Connector を追加します。 1. **\[Mule Palette (Mule パレット)\]** ビューで、**\[(X) Search in Exchange ((X) Exchange 内を検索)\]** をクリックします。 2. **\[Add Dependencies to Project (連動関係をプロジェクトに追加)\]** ウィンドウで、検索項目に「`file`」と入力します。 3. \[Available modules (使用可能なモジュール)\] で **\[File Connector\]** をクリックします。 4. **\[Add (追加)\]** をクリックします。 5. **\[Finish (完了)\]** をクリックします。 3. Studio キャンバスで **\[Configuration XML (設定 XML)\]** タブに移動します。 4. Anypoint Studio の Mule フローの `` 要素間に、次の例をコピーして貼り付けます。 ```XML ``` 2 番目の Transform Message コンポーネントのディレクティブ `output application/pdf with binary` を `output application/octet-stream` に置き換えることができます。 5. 選択した PDF ファイルをマシンのローカルディレクトリに配置します。 6. **Read** および **Write** 操作の入力ディレクトリと出力ディレクトリを修正します。 - **Read** 操作で、**\[File Path (ファイルパス)\]** の値 \`/Users/me/Downloads" を PDF ファイルの場所に変更します。 - **Write** 操作で、**\[Path (パス)\]** の値 `/Users/me/pdf-test.pdf"` をファイルを出力する場所とファイル名に変更します。 7. Studio でプロジェクトを実行します。 8. `0.0.0.0:8081/transform` をブラウザーに読み込みます。このアクションにより、指定した場所に PDF ファイルが作成され、Set Payload コンポーネントのメッセージ `PDF file created in the directory specified in the Write operation.` を含む別の `transform` ファイルが生成されます。 ## [](#関連情報)関連情報 - [Binaries (dw::core::Binaries)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-binaries) - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-selectors) - [DataWeave の解説書](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-cookbook) # Base64 のデコードとエンコード次の DataWeave の例は、ファイルストリームを Base64 に変換する方法、および Base64 文字列をファイルストリームに変換する方法を示しています。入力および出力として PDF ファイルを使用します。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の例](#1.2@dataweave::dataweave-examples.adoc)を参照してください。他の DataWeave バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#ex01)PDF ファイルの Base64 へのエンコードこの例は、PDF ファイルで Base64 エンコードを実行します。Base64 ファイルストリーム (`application/octet-stream`) をバイナリに変換し、そのバイナリを `text/plain` 形式で出力することで、[XML 設定](#xml_config)の Read 操作で変換をシミュレートします。この例では、以下の関数を使用します。 - バイナリ値を Base64 文字列に変換する `dw::core::Binaries` モジュールの `toBase64`。 - PDF ファイルを入力する `Core (dw::Core)` モジュールの `readUrl`。この例では、PDF ファイルが Anypoint Studio の Mule プロジェクトの `src/main/resources` ディレクトリ内にあることを前提としています。PDF ファイルの名前を提供し、`"application/octet-stream"` として MIME タイプを指定します。2 番目の `readUrl` 引数として `"binary"` を使用することもこの例では有効です。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 import * from dw::core::Binaries var myPDF = readUrl("classpath://pdf-test.pdf", "application/octet-stream") output text/plain --- toBase64(myPDF as Binary) ``` 出力 (部分的な結果): ```json JVBERi0xLjYNJeLjz9MNCjM3IDAgb2JqIDw8L0xpbmVhcml6ZWQgMS9MIDIwNTk3L08gNDAvRSAx ... ``` ## [](#ex02)Base64 のデコードこの例では、Base64 ファイルストリーム (`application/octet-stream`) をバイナリに変換し、そのバイナリを `application/PDF with binary` 形式で出力することで、[XML 設定](#xml_config)の Write 操作で変換をシミュレートします。この例は PDF ファイルを生成しません。そのようなファイルの生成には Write 動作が必要です。この例では、以下の関数を使用します。 - Base64 文字列をバイナリ値に変換する `dw::core::Binaries` モジュールの `fromBase64`。 - PDF ファイルを入力する `readUrl`。この例では、PDF ファイルが Anypoint Studio の Mule プロジェクトの `src/main/resources` ディレクトリ内にあることを前提としています。この関数は、入力 PDF を octet-stream MIME タイプとして読み取ります。2 番目の `readUrl` 引数として MIME タイプ `"binary"` を使用することもこの例では有効です。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 import * from dw::core::Binaries var myPDF = readUrl("classpath://pdf-test.pdf", "application/octet-stream") var myPDFasBinary = toBase64(myPDF as Binary) output application/PDF with binary --- fromBase64(myPDFasBinary as String) as Binary ``` この出力は PDF のテキスト表現です。出力 (部分的な結果): ```json %PDF-1.6 %�� 37 0 obj <> endobj xref 37 34 0000000016 00000 n ... ``` ## [](#xml_config)XML の設定例 Anypoint Studio では、PDF ファイルをエンコードおよびデコードする Mule フローを作成して実行できます。手順を完了したら、File Connector の Read 操作を使用して、指定されたローカルディレクトリからファイルを読み取ります。File Connector の Write 操作を使用して、PDF を指定されたディレクトリに書き込み、Transform Message コンポーネントを使用してファイルを Base64 にエンコードし、Base64 からのその出力をデコードします。 1. Anypoint Studio で Mule プロジェクトを作成します。 1. **\[File (ファイル)\] > \[New (新規)\] > \[Mule Project (Mule プロジェクト)\]** を選択します。 2. Mule プロジェクトの名前を入力します。 3. **\[Finish (完了)\]** をクリックします。 2. \[Mule Palette (Mule パレット)\] の **\[Add Module (モジュールを追加)\]** を使用して、File Connector を追加します。 1. **\[Mule Palette (Mule パレット)\]** ビューで、**\[(X) Search in Exchange ((X) Exchange 内を検索)\]** をクリックします。 2. **\[Add Dependencies to Project (連動関係をプロジェクトに追加)\]** ウィンドウで、検索項目に「`file`」と入力します。 3. \[Available modules (使用可能なモジュール)\] で **\[File Connector\]** をクリックします。 4. **\[Add (追加)\]** をクリックします。 5. **\[Finish (完了)\]** をクリックします。 3. Studio キャンバスで **\[Configuration XML (設定 XML)\]** タブに移動します。 4. Anypoint Studio の Mule フローの `` 要素間に、次の例をコピーして貼り付けます。 ```XML ``` 2 番目の Transform Message コンポーネントのディレクティブ `output application/pdf with binary` を `output application/octet-stream` に置き換えることができます。 5. 選択した PDF ファイルをマシンのローカルディレクトリに配置します。 6. **Read** および **Write** 操作の入力ディレクトリと出力ディレクトリを修正します。 - **Read** 操作で、**\[File Path (ファイルパス)\]** の値 \`/Users/me/Downloads" を PDF ファイルの場所に変更します。 - **Write** 操作で、**\[Path (パス)\]** の値 `/Users/me/pdf-test.pdf"` をファイルを出力する場所とファイル名に変更します。 7. Studio でプロジェクトを実行します。 8. `0.0.0.0:8081/transform` をブラウザーに読み込みます。このアクションにより、指定した場所に PDF ファイルが作成され、Set Payload コンポーネントのメッセージ `PDF file created in the directory specified in the Write operation.` を含む別の `transform` ファイルが生成されます。 ## [](#関連情報)関連情報 - [Binaries (dw::core::Binaries)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-binaries) - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-selectors) - [DataWeave の解説書](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-cookbook) # Base64 のデコードとエンコード次の DataWeave の例は、ファイルストリームを Base64 に変換する方法、および Base64 文字列をファイルストリームに変換する方法を示しています。入力および出力として PDF ファイルを使用します。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の例](#1.2@dataweave::dataweave-examples.adoc)を参照してください。他の DataWeave バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#ex01)PDF ファイルの Base64 へのエンコードこの例は、PDF ファイルで Base64 エンコードを実行します。Base64 ファイルストリーム (`application/octet-stream`) をバイナリに変換し、そのバイナリを `text/plain` 形式で出力することで、[XML 設定](#xml_config)の Read 操作で変換をシミュレートします。この例では、以下の関数を使用します。 - バイナリ値を Base64 文字列に変換する `dw::core::Binaries` モジュールの `toBase64`。 - PDF ファイルを入力する `Core (dw::Core)` モジュールの `readUrl`。この例では、PDF ファイルが Anypoint Studio の Mule プロジェクトの `src/main/resources` ディレクトリ内にあることを前提としています。PDF ファイルの名前を提供し、`"application/octet-stream"` として MIME タイプを指定します。2 番目の `readUrl` 引数として `"binary"` を使用することもこの例では有効です。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 import * from dw::core::Binaries var myPDF = readUrl("classpath://pdf-test.pdf", "application/octet-stream") output text/plain --- toBase64(myPDF as Binary) ``` 出力 (部分的な結果): ```json JVBERi0xLjYNJeLjz9MNCjM3IDAgb2JqIDw8L0xpbmVhcml6ZWQgMS9MIDIwNTk3L08gNDAvRSAx ... ``` ## [](#ex02)Base64 のデコードこの例では、Base64 ファイルストリーム (`application/octet-stream`) をバイナリに変換し、そのバイナリを `application/PDF with binary` 形式で出力することで、[XML 設定](#xml_config)の Write 操作で変換をシミュレートします。この例は PDF ファイルを生成しません。そのようなファイルの生成には Write 動作が必要です。この例では、以下の関数を使用します。 - Base64 文字列をバイナリ値に変換する `dw::core::Binaries` モジュールの `fromBase64`。 - PDF ファイルを入力する `readUrl`。この例では、PDF ファイルが Anypoint Studio の Mule プロジェクトの `src/main/resources` ディレクトリ内にあることを前提としています。この関数は、入力 PDF を octet-stream MIME タイプとして読み取ります。2 番目の `readUrl` 引数として MIME タイプ `"binary"` を使用することもこの例では有効です。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 import * from dw::core::Binaries var myPDF = readUrl("classpath://pdf-test.pdf", "application/octet-stream") var myPDFasBinary = toBase64(myPDF as Binary) output application/PDF with binary --- fromBase64(myPDFasBinary as String) as Binary ``` この出力は PDF のテキスト表現です。出力 (部分的な結果): ```json %PDF-1.6 %�� 37 0 obj <> endobj xref 37 34 0000000016 00000 n ... ``` ## [](#xml_config)XML の設定例 Anypoint Studio では、PDF ファイルをエンコードおよびデコードする Mule フローを作成して実行できます。手順を完了したら、File Connector の Read 操作を使用して、指定されたローカルディレクトリからファイルを読み取ります。File Connector の Write 操作を使用して、PDF を指定されたディレクトリに書き込み、Transform Message コンポーネントを使用してファイルを Base64 にエンコードし、Base64 からのその出力をデコードします。 1. Anypoint Studio で Mule プロジェクトを作成します。 1. **\[File (ファイル)\] > \[New (新規)\] > \[Mule Project (Mule プロジェクト)\]** を選択します。 2. Mule プロジェクトの名前を入力します。 3. **\[Finish (完了)\]** をクリックします。 2. \[Mule Palette (Mule パレット)\] の **\[Add Module (モジュールを追加)\]** を使用して、File Connector を追加します。 1. **\[Mule Palette (Mule パレット)\]** ビューで、**\[(X) Search in Exchange ((X) Exchange 内を検索)\]** をクリックします。 2. **\[Add Dependencies to Project (連動関係をプロジェクトに追加)\]** ウィンドウで、検索項目に「`file`」と入力します。 3. \[Available modules (使用可能なモジュール)\] で **\[File Connector\]** をクリックします。 4. **\[Add (追加)\]** をクリックします。 5. **\[Finish (完了)\]** をクリックします。 3. Studio キャンバスで **\[Configuration XML (設定 XML)\]** タブに移動します。 4. Anypoint Studio の Mule フローの `` 要素間に、次の例をコピーして貼り付けます。 ```XML ``` 2 番目の Transform Message コンポーネントのディレクティブ `output application/pdf with binary` を `output application/octet-stream` に置き換えることができます。 5. 選択した PDF ファイルをマシンのローカルディレクトリに配置します。 6. **Read** および **Write** 操作の入力ディレクトリと出力ディレクトリを修正します。 - **Read** 操作で、**\[File Path (ファイルパス)\]** の値 \`/Users/me/Downloads" を PDF ファイルの場所に変更します。 - **Write** 操作で、**\[Path (パス)\]** の値 `/Users/me/pdf-test.pdf"` をファイルを出力する場所とファイル名に変更します。 7. Studio でプロジェクトを実行します。 8. `0.0.0.0:8081/transform` をブラウザーに読み込みます。このアクションにより、指定した場所に PDF ファイルが作成され、Set Payload コンポーネントのメッセージ `PDF file created in the directory specified in the Write operation.` を含む別の `transform` ファイルが生成されます。 ## [](#関連情報)関連情報 - [Binaries (dw::core::Binaries)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-binaries) - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-selectors) - [DataWeave の解説書](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-cookbook) # Base64 のデコードとエンコード次の DataWeave の例は、ファイルストリームを Base64 に変換する方法、および Base64 文字列をファイルストリームに変換する方法を示しています。入力および出力として PDF ファイルを使用します。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の例](#1.2@dataweave::dataweave-examples.adoc)を参照してください。他の DataWeave バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#ex01)PDF ファイルの Base64 へのエンコードこの例は、PDF ファイルで Base64 エンコードを実行します。Base64 ファイルストリーム (`application/octet-stream`) をバイナリに変換し、そのバイナリを `text/plain` 形式で出力することで、[XML 設定](#xml_config)の Read 操作で変換をシミュレートします。この例では、以下の関数を使用します。 - バイナリ値を Base64 文字列に変換する `dw::core::Binaries` モジュールの `toBase64`。 - PDF ファイルを入力する `Core (dw::Core)` モジュールの `readUrl`。この例では、PDF ファイルが Anypoint Studio の Mule プロジェクトの `src/main/resources` ディレクトリ内にあることを前提としています。PDF ファイルの名前を提供し、`"application/octet-stream"` として MIME タイプを指定します。2 番目の `readUrl` 引数として `"binary"` を使用することもこの例では有効です。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 import * from dw::core::Binaries var myPDF = readUrl("classpath://pdf-test.pdf", "application/octet-stream") output text/plain --- toBase64(myPDF as Binary) ``` 出力 (部分的な結果): ```json JVBERi0xLjYNJeLjz9MNCjM3IDAgb2JqIDw8L0xpbmVhcml6ZWQgMS9MIDIwNTk3L08gNDAvRSAx ... ``` ## [](#ex02)Base64 のデコードこの例では、Base64 ファイルストリーム (`application/octet-stream`) をバイナリに変換し、そのバイナリを `application/PDF with binary` 形式で出力することで、[XML 設定](#xml_config)の Write 操作で変換をシミュレートします。この例は PDF ファイルを生成しません。そのようなファイルの生成には Write 動作が必要です。この例では、以下の関数を使用します。 - Base64 文字列をバイナリ値に変換する `dw::core::Binaries` モジュールの `fromBase64`。 - PDF ファイルを入力する `readUrl`。この例では、PDF ファイルが Anypoint Studio の Mule プロジェクトの `src/main/resources` ディレクトリ内にあることを前提としています。この関数は、入力 PDF を octet-stream MIME タイプとして読み取ります。2 番目の `readUrl` 引数として MIME タイプ `"binary"` を使用することもこの例では有効です。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 import * from dw::core::Binaries var myPDF = readUrl("classpath://pdf-test.pdf", "application/octet-stream") var myPDFasBinary = toBase64(myPDF as Binary) output application/PDF with binary --- fromBase64(myPDFasBinary as String) as Binary ``` この出力は PDF のテキスト表現です。出力 (部分的な結果): ```json %PDF-1.6 %�� 37 0 obj <> endobj xref 37 34 0000000016 00000 n ... ``` ## [](#xml_config)XML の設定例 Anypoint Studio では、PDF ファイルをエンコードおよびデコードする Mule フローを作成して実行できます。手順を完了したら、File Connector の Read 操作を使用して、指定されたローカルディレクトリからファイルを読み取ります。File Connector の Write 操作を使用して、PDF を指定されたディレクトリに書き込み、Transform Message コンポーネントを使用してファイルを Base64 にエンコードし、Base64 からのその出力をデコードします。 1. Anypoint Studio で Mule プロジェクトを作成します。 1. **\[File (ファイル)\] > \[New (新規)\] > \[Mule Project (Mule プロジェクト)\]** を選択します。 2. Mule プロジェクトの名前を入力します。 3. **\[Finish (完了)\]** をクリックします。 2. \[Mule Palette (Mule パレット)\] の **\[Add Module (モジュールを追加)\]** を使用して、File Connector を追加します。 1. **\[Mule Palette (Mule パレット)\]** ビューで、**\[(X) Search in Exchange ((X) Exchange 内を検索)\]** をクリックします。 2. **\[Add Dependencies to Project (連動関係をプロジェクトに追加)\]** ウィンドウで、検索項目に「`file`」と入力します。 3. \[Available modules (使用可能なモジュール)\] で **\[File Connector\]** をクリックします。 4. **\[Add (追加)\]** をクリックします。 5. **\[Finish (完了)\]** をクリックします。 3. Studio キャンバスで **\[Configuration XML (設定 XML)\]** タブに移動します。 4. Anypoint Studio の Mule フローの `` 要素間に、次の例をコピーして貼り付けます。 ```XML ``` 2 番目の Transform Message コンポーネントのディレクティブ `output application/pdf with binary` を `output application/octet-stream` に置き換えることができます。 5. 選択した PDF ファイルをマシンのローカルディレクトリに配置します。 6. **Read** および **Write** 操作の入力ディレクトリと出力ディレクトリを修正します。 - **Read** 操作で、**\[File Path (ファイルパス)\]** の値 \`/Users/me/Downloads" を PDF ファイルの場所に変更します。 - **Write** 操作で、**\[Path (パス)\]** の値 `/Users/me/pdf-test.pdf"` をファイルを出力する場所とファイル名に変更します。 7. Studio でプロジェクトを実行します。 8. `0.0.0.0:8081/transform` をブラウザーに読み込みます。このアクションにより、指定した場所に PDF ファイルが作成され、Set Payload コンポーネントのメッセージ `PDF file created in the directory specified in the Write operation.` を含む別の `transform` ファイルが生成されます。 ## [](#関連情報)関連情報 - [Binaries (dw::core::Binaries)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-binaries) - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-selectors) - [DataWeave の解説書](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-cookbook) # Base64 のデコードとエンコード次の DataWeave の例は、ファイルストリームを Base64 に変換する方法、および Base64 文字列をファイルストリームに変換する方法を示しています。入力および出力として PDF ファイルを使用します。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の例](#1.2@dataweave::dataweave-examples.adoc)を参照してください。他の DataWeave バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#ex01)PDF ファイルの Base64 へのエンコードこの例は、PDF ファイルで Base64 エンコードを実行します。Base64 ファイルストリーム (`application/octet-stream`) をバイナリに変換し、そのバイナリを `text/plain` 形式で出力することで、[XML 設定](#xml_config)の Read 操作で変換をシミュレートします。この例では、以下の関数を使用します。 - バイナリ値を Base64 文字列に変換する `dw::core::Binaries` モジュールの `toBase64`。 - PDF ファイルを入力する `Core (dw::Core)` モジュールの `readUrl`。この例では、PDF ファイルが Anypoint Studio の Mule プロジェクトの `src/main/resources` ディレクトリ内にあることを前提としています。PDF ファイルの名前を提供し、`"application/octet-stream"` として MIME タイプを指定します。2 番目の `readUrl` 引数として `"binary"` を使用することもこの例では有効です。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 import * from dw::core::Binaries var myPDF = readUrl("classpath://pdf-test.pdf", "application/octet-stream") output text/plain --- toBase64(myPDF as Binary) ``` 出力 (部分的な結果): ```json JVBERi0xLjYNJeLjz9MNCjM3IDAgb2JqIDw8L0xpbmVhcml6ZWQgMS9MIDIwNTk3L08gNDAvRSAx ... ``` ## [](#ex02)Base64 のデコードこの例では、Base64 ファイルストリーム (`application/octet-stream`) をバイナリに変換し、そのバイナリを `application/PDF with binary` 形式で出力することで、[XML 設定](#xml_config)の Write 操作で変換をシミュレートします。この例は PDF ファイルを生成しません。そのようなファイルの生成には Write 動作が必要です。この例では、以下の関数を使用します。 - Base64 文字列をバイナリ値に変換する `dw::core::Binaries` モジュールの `fromBase64`。 - PDF ファイルを入力する `readUrl`。この例では、PDF ファイルが Anypoint Studio の Mule プロジェクトの `src/main/resources` ディレクトリ内にあることを前提としています。この関数は、入力 PDF を octet-stream MIME タイプとして読み取ります。2 番目の `readUrl` 引数として MIME タイプ `"binary"` を使用することもこの例では有効です。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 import * from dw::core::Binaries var myPDF = readUrl("classpath://pdf-test.pdf", "application/octet-stream") var myPDFasBinary = toBase64(myPDF as Binary) output application/PDF with binary --- fromBase64(myPDFasBinary as String) as Binary ``` この出力は PDF のテキスト表現です。出力 (部分的な結果): ```json %PDF-1.6 %�� 37 0 obj <> endobj xref 37 34 0000000016 00000 n ... ``` ## [](#xml_config)XML の設定例 Anypoint Studio では、PDF ファイルをエンコードおよびデコードする Mule フローを作成して実行できます。手順を完了したら、File Connector の Read 操作を使用して、指定されたローカルディレクトリからファイルを読み取ります。File Connector の Write 操作を使用して、PDF を指定されたディレクトリに書き込み、Transform Message コンポーネントを使用してファイルを Base64 にエンコードし、Base64 からのその出力をデコードします。 1. Anypoint Studio で Mule プロジェクトを作成します。 1. **\[File (ファイル)\] > \[New (新規)\] > \[Mule Project (Mule プロジェクト)\]** を選択します。 2. Mule プロジェクトの名前を入力します。 3. **\[Finish (完了)\]** をクリックします。 2. \[Mule Palette (Mule パレット)\] の **\[Add Module (モジュールを追加)\]** を使用して、File Connector を追加します。 1. **\[Mule Palette (Mule パレット)\]** ビューで、**\[(X) Search in Exchange ((X) Exchange 内を検索)\]** をクリックします。 2. **\[Add Dependencies to Project (連動関係をプロジェクトに追加)\]** ウィンドウで、検索項目に「`file`」と入力します。 3. \[Available modules (使用可能なモジュール)\] で **\[File Connector\]** をクリックします。 4. **\[Add (追加)\]** をクリックします。 5. **\[Finish (完了)\]** をクリックします。 3. Studio キャンバスで **\[Configuration XML (設定 XML)\]** タブに移動します。 4. Anypoint Studio の Mule フローの `` 要素間に、次の例をコピーして貼り付けます。 ```XML ``` 2 番目の Transform Message コンポーネントのディレクティブ `output application/pdf with binary` を `output application/octet-stream` に置き換えることができます。 5. 選択した PDF ファイルをマシンのローカルディレクトリに配置します。 6. **Read** および **Write** 操作の入力ディレクトリと出力ディレクトリを修正します。 - **Read** 操作で、**\[File Path (ファイルパス)\]** の値 \`/Users/me/Downloads" を PDF ファイルの場所に変更します。 - **Write** 操作で、**\[Path (パス)\]** の値 `/Users/me/pdf-test.pdf"` をファイルを出力する場所とファイル名に変更します。 7. Studio でプロジェクトを実行します。 8. `0.0.0.0:8081/transform` をブラウザーに読み込みます。このアクションにより、指定した場所に PDF ファイルが作成され、Set Payload コンポーネントのメッセージ `PDF file created in the directory specified in the Write operation.` を含む別の `transform` ファイルが生成されます。 ## [](#関連情報)関連情報 - [Binaries (dw::core::Binaries)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-binaries) - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-selectors) - [DataWeave の解説書](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-cookbook) # Base64 のデコードとエンコード次の DataWeave の例は、ファイルストリームを Base64 に変換する方法、および Base64 文字列をファイルストリームに変換する方法を示しています。入力および出力として PDF ファイルを使用します。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の例](#1.2@dataweave::dataweave-examples.adoc)を参照してください。他の DataWeave バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#ex01)PDF ファイルの Base64 へのエンコードこの例は、PDF ファイルで Base64 エンコードを実行します。Base64 ファイルストリーム (`application/octet-stream`) をバイナリに変換し、そのバイナリを `text/plain` 形式で出力することで、[XML 設定](#xml_config)の Read 操作で変換をシミュレートします。この例では、以下の関数を使用します。 - バイナリ値を Base64 文字列に変換する `dw::core::Binaries` モジュールの `toBase64`。 - PDF ファイルを入力する `Core (dw::Core)` モジュールの `readUrl`。この例では、PDF ファイルが Anypoint Studio の Mule プロジェクトの `src/main/resources` ディレクトリ内にあることを前提としています。PDF ファイルの名前を提供し、`"application/octet-stream"` として MIME タイプを指定します。2 番目の `readUrl` 引数として `"binary"` を使用することもこの例では有効です。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 import * from dw::core::Binaries var myPDF = readUrl("classpath://pdf-test.pdf", "application/octet-stream") output text/plain --- toBase64(myPDF as Binary) ``` 出力 (部分的な結果): ```json JVBERi0xLjYNJeLjz9MNCjM3IDAgb2JqIDw8L0xpbmVhcml6ZWQgMS9MIDIwNTk3L08gNDAvRSAx ... ``` ## [](#ex02)Base64 のデコードこの例では、Base64 ファイルストリーム (`application/octet-stream`) をバイナリに変換し、そのバイナリを `application/PDF with binary` 形式で出力することで、[XML 設定](#xml_config)の Write 操作で変換をシミュレートします。この例は PDF ファイルを生成しません。そのようなファイルの生成には Write 動作が必要です。この例では、以下の関数を使用します。 - Base64 文字列をバイナリ値に変換する `dw::core::Binaries` モジュールの `fromBase64`。 - PDF ファイルを入力する `readUrl`。この例では、PDF ファイルが Anypoint Studio の Mule プロジェクトの `src/main/resources` ディレクトリ内にあることを前提としています。この関数は、入力 PDF を octet-stream MIME タイプとして読み取ります。2 番目の `readUrl` 引数として MIME タイプ `"binary"` を使用することもこの例では有効です。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 import * from dw::core::Binaries var myPDF = readUrl("classpath://pdf-test.pdf", "application/octet-stream") var myPDFasBinary = toBase64(myPDF as Binary) output application/PDF with binary --- fromBase64(myPDFasBinary as String) as Binary ``` この出力は PDF のテキスト表現です。出力 (部分的な結果): ```json %PDF-1.6 %�� 37 0 obj <> endobj xref 37 34 0000000016 00000 n ... ``` ## [](#xml_config)XML の設定例 Anypoint Studio では、PDF ファイルをエンコードおよびデコードする Mule フローを作成して実行できます。手順を完了したら、File Connector の Read 操作を使用して、指定されたローカルディレクトリからファイルを読み取ります。File Connector の Write 操作を使用して、PDF を指定されたディレクトリに書き込み、Transform Message コンポーネントを使用してファイルを Base64 にエンコードし、Base64 からのその出力をデコードします。 1. Anypoint Studio で Mule プロジェクトを作成します。 1. **\[File (ファイル)\] > \[New (新規)\] > \[Mule Project (Mule プロジェクト)\]** を選択します。 2. Mule プロジェクトの名前を入力します。 3. **\[Finish (完了)\]** をクリックします。 2. \[Mule Palette (Mule パレット)\] の **\[Add Module (モジュールを追加)\]** を使用して、File Connector を追加します。 1. **\[Mule Palette (Mule パレット)\]** ビューで、**\[(X) Search in Exchange ((X) Exchange 内を検索)\]** をクリックします。 2. **\[Add Dependencies to Project (連動関係をプロジェクトに追加)\]** ウィンドウで、検索項目に「`file`」と入力します。 3. \[Available modules (使用可能なモジュール)\] で **\[File Connector\]** をクリックします。 4. **\[Add (追加)\]** をクリックします。 5. **\[Finish (完了)\]** をクリックします。 3. Studio キャンバスで **\[Configuration XML (設定 XML)\]** タブに移動します。 4. Anypoint Studio の Mule フローの `` 要素間に、次の例をコピーして貼り付けます。 ```XML ``` 2 番目の Transform Message コンポーネントのディレクティブ `output application/pdf with binary` を `output application/octet-stream` に置き換えることができます。 5. 選択した PDF ファイルをマシンのローカルディレクトリに配置します。 6. **Read** および **Write** 操作の入力ディレクトリと出力ディレクトリを修正します。 - **Read** 操作で、**\[File Path (ファイルパス)\]** の値 \`/Users/me/Downloads" を PDF ファイルの場所に変更します。 - **Write** 操作で、**\[Path (パス)\]** の値 `/Users/me/pdf-test.pdf"` をファイルを出力する場所とファイル名に変更します。 7. Studio でプロジェクトを実行します。 8. `0.0.0.0:8081/transform` をブラウザーに読み込みます。このアクションにより、指定した場所に PDF ファイルが作成され、Set Payload コンポーネントのメッセージ `PDF file created in the directory specified in the Write operation.` を含む別の `transform` ファイルが生成されます。 ## [](#関連情報)関連情報 - [Binaries (dw::core::Binaries)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-binaries) - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-selectors) - [DataWeave の解説書](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-cookbook) # baseTypeOf ## [](#basetypeof1)baseTypeOf(Type): Type 特定のデータ型の基本データ型を返します。 _DataWeave 2.3.0 で導入されました。Mule 4.3 以降でサポートされます。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

t

チェックするデータ型。

### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `baseTypeOf` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Types type AType = String {format: "YYYY-MM-dd"} output application/json --- { a: baseTypeOf(AType) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "a": "String" } ``` # baseTypeOf ## [](#basetypeof1)baseTypeOf(t: Type): Type 特定のデータ型の基本データ型を返します。 _DataWeave バージョン 2.3.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

t

チェックするデータ型。

### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `baseTypeOf` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Types type AType = String {format: "YYYY-MM-dd"} output application/json --- { a: baseTypeOf(AType) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "a": "String" } ``` # baseTypeOf ## [](#basetypeof1)baseTypeOf(t: Type): Type 特定のデータ型の基本データ型を返します。 _DataWeave バージョン 2.3.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

t

チェックするデータ型。

### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `baseTypeOf` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Types type AType = String {format: "YYYY-MM-dd"} output application/json --- { a: baseTypeOf(AType) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "a": "String" } ``` # baseTypeOf ## [](#basetypeof1)baseTypeOf(t: Type): Type 特定のデータ型の基本データ型を返します。 _DataWeave バージョン 2.3.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

t

チェックするデータ型。

### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `baseTypeOf` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Types type AType = String {format: "YYYY-MM-dd"} output application/json --- { a: baseTypeOf(AType) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "a": "String" } ``` # baseTypeOf ## [](#basetypeof1)baseTypeOf(t: Type): Type 特定のデータ型の基本データ型を返します。 _DataWeave バージョン 2.3.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

t

チェックするデータ型。

### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `baseTypeOf` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Types type AType = String {format: "YYYY-MM-dd"} output application/json --- { a: baseTypeOf(AType) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "a": "String" } ``` # baseTypeOf ## [](#basetypeof1)baseTypeOf(t: Type): Type 特定のデータ型の基本データ型を返します。 _DataWeave バージョン 2.3.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

t

チェックするデータ型。

### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `baseTypeOf` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Types type AType = String {format: "YYYY-MM-dd"} output application/json --- { a: baseTypeOf(AType) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "a": "String" } ``` # between ## [](#between1)between(endDateExclusive: Date, startDateInclusive: Date): Period 2 つの Date (日付) 値間の年数、月数、日数で構成される Period (期間) (P) 値を返します。開始日は含まれますが、終了日は含まれません。このメソッドの結果は、終了日 (`endDateExclusive`) が開始日 (`startDateInclusive`) より前の場合、負の期間になる可能性があります。関数の最初のパラメーターは `endDateExclusive` であり、2 番目のパラメーターは `startDateInclusive` です。 _DataWeave バージョン 2.3.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

endDateExclusive

終了日 (この値を含まない)。

startDateInclusive

開始日 (この値を含む)。

### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `between` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave import * from dw::core::Periods output application/json --- { a: between(|2010-12-12|,|2010-12-10|), b: between(|2011-12-11|,|2010-11-10|), c: between(|2020-02-29|,|2020-03-30|) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "a": "P2D", "b": "P1Y1M1D", "c": "P-1M-1D" } ``` # between ## [](#between1)between(endDateExclusive: Date, startDateInclusive: Date): Period 2 つの Date (日付) 値間の年数、月数、日数で構成される Period (期間) (P) 値を返します。開始日は含まれますが、終了日は含まれません。このメソッドの結果は、終了日 (`endDateExclusive`) が開始日 (`startDateInclusive`) より前の場合、負の期間になる可能性があります。関数の最初のパラメーターは `endDateExclusive` であり、2 番目のパラメーターは `startDateInclusive` です。 _DataWeave バージョン 2.3.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

endDateExclusive

終了日 (この値を含まない)。

startDateInclusive

開始日 (この値を含む)。

### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `between` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave import * from dw::core::Periods output application/json --- { a: between(|2010-12-12|,|2010-12-10|), b: between(|2011-12-11|,|2010-11-10|), c: between(|2020-02-29|,|2020-03-30|) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "a": "P2D", "b": "P1Y1M1D", "c": "P-1M-1D" } ``` # between ## [](#between1)between(endDateExclusive: Date, startDateInclusive: Date): Period 2 つの Date (日付) 値間の年数、月数、日数で構成される Period (期間) (P) 値を返します。開始日は含まれますが、終了日は含まれません。このメソッドの結果は、終了日 (`endDateExclusive`) が開始日 (`startDateInclusive`) より前の場合、負の期間になる可能性があります。関数の最初のパラメーターは `endDateExclusive` であり、2 番目のパラメーターは `startDateInclusive` です。 _DataWeave バージョン 2.3.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

endDateExclusive

終了日 (この値を含まない)。

startDateInclusive

開始日 (この値を含む)。

### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `between` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave import * from dw::core::Periods output application/json --- { a: between(|2010-12-12|,|2010-12-10|), b: between(|2011-12-11|,|2010-11-10|), c: between(|2020-02-29|,|2020-03-30|) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "a": "P2D", "b": "P1Y1M1D", "c": "P-1M-1D" } ``` # between ## [](#between1)between(endDateExclusive: Date, startDateInclusive: Date): Period 2 つの Date (日付) 値間の年数、月数、日数で構成される Period (期間) (P) 値を返します。開始日は含まれますが、終了日は含まれません。このメソッドの結果は、終了日 (`endDateExclusive`) が開始日 (`startDateInclusive`) より前の場合、負の期間になる可能性があります。関数の最初のパラメーターは `endDateExclusive` であり、2 番目のパラメーターは `startDateInclusive` です。 _DataWeave バージョン 2.3.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

endDateExclusive

終了日 (この値を含まない)。

startDateInclusive

開始日 (この値を含む)。

### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `between` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave import * from dw::core::Periods output application/json --- { a: between(|2010-12-12|,|2010-12-10|), b: between(|2011-12-11|,|2010-11-10|), c: between(|2020-02-29|,|2020-03-30|) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "a": "P2D", "b": "P1Y1M1D", "c": "P-1M-1D" } ``` # between ## [](#between1)between(endDateExclusive: Date, startDateInclusive: Date): Period 2 つの Date (日付) 値間の年数、月数、日数で構成される Period (期間) (P) 値を返します。開始日は含まれますが、終了日は含まれません。このメソッドの結果は、終了日 (`endDateExclusive`) が開始日 (`startDateInclusive`) より前の場合、負の期間になる可能性があります。関数の最初のパラメーターは `endDateExclusive` であり、2 番目のパラメーターは `startDateInclusive` です。 _DataWeave バージョン 2.3.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

endDateExclusive

終了日 (この値を含まない)。

startDateInclusive

開始日 (この値を含む)。

### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `between` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave import * from dw::core::Periods output application/json --- { a: between(|2010-12-12|,|2010-12-10|), b: between(|2011-12-11|,|2010-11-10|), c: between(|2020-02-29|,|2020-03-30|) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "a": "P2D", "b": "P1Y1M1D", "c": "P-1M-1D" } ``` # Binaries (dw::core::Binaries) このモジュールには、バイナリを処理するためのヘルパー関数が含まれます。このモジュールを使用するには、DataWeave コードにインポートする必要があります。その方法として、たとえば、行 `import * from dw::core::Binaries` を DataWeave スクリプトのヘッダーに追加します。 ## [](#関数)関数

名前説明

fromBase64

Base64 文字列をバイナリ値に変換します。

fromHex

16 進文字列をバイナリに変換します。

readLinesWith

指定されたバイナリコンテンツを複数の行に分割し、結果を配列で返します。

toBase64

バイナリ値を Base64 文字列に変換します。

toHex

バイナリ値を 16 進文字列に変換します。

writeLinesWith

指定された行を書き込んで、バイナリコンテンツを返します。

# Binaries (dw::core::Binaries) このモジュールには、バイナリを処理するためのヘルパー関数が含まれます。このモジュールを使用するには、DataWeave コードにインポートする必要があります。その方法として、たとえば、行 `import * from dw::core::Binaries` を DataWeave スクリプトのヘッダーに追加します。 ## [](#関数)関数

名前説明

fromBase64

Base64 文字列をバイナリ値に変換します。

fromHex

16 進文字列をバイナリに変換します。

readLinesWith

指定されたバイナリコンテンツを複数の行に分割し、結果を配列で返します。

toBase64

バイナリ値を Base64 文字列に変換します。

toHex

バイナリ値を 16 進文字列に変換します。

writeLinesWith

指定された行を書き込んで、バイナリコンテンツを返します。

# Binaries (dw::core::Binaries) このモジュールには、バイナリを処理するためのヘルパー関数が含まれます。このモジュールを使用するには、DataWeave コードにインポートする必要があります。その方法として、たとえば、行 `import * from dw::core::Binaries` を DataWeave スクリプトのヘッダーに追加します。 ## [](#関数)関数

名前説明

concatWith

2 つのバイナリのコンテンツを連結します。

fromBase64

Base64 文字列をバイナリ値に変換します。

fromHex

16 進文字列をバイナリに変換します。

readLinesWith

指定されたバイナリコンテンツを複数の行に分割し、結果を配列で返します。

toBase64

バイナリ値を Base64 文字列に変換します。

toHex

バイナリ値を 16 進文字列に変換します。

writeLinesWith

指定された行を書き込んで、バイナリコンテンツを返します。

# Binaries (dw::core::Binaries) このモジュールには、バイナリを処理するためのヘルパー関数が含まれます。このモジュールを使用するには、DataWeave コードにインポートする必要があります。その方法として、たとえば、行 `import * from dw::core::Binaries` を DataWeave スクリプトのヘッダーに追加します。 ## [](#関数)関数

名前説明

concatWith

2 つのバイナリのコンテンツを連結します。

fromBase64

Base64 文字列をバイナリ値に変換します。

fromHex

16 進文字列をバイナリに変換します。

readLinesWith

指定されたバイナリコンテンツを複数の行に分割し、結果を配列で返します。

toBase64

バイナリ値を Base64 文字列に変換します。

toHex

バイナリ値を 16 進文字列に変換します。

writeLinesWith

指定された行を書き込んで、バイナリコンテンツを返します。

# Binaries (dw::core::Binaries) このモジュールには、バイナリを処理するためのヘルパー関数が含まれます。このモジュールを使用するには、DataWeave コードにインポートする必要があります。その方法として、たとえば、行 `import * from dw::core::Binaries` を DataWeave スクリプトのヘッダーに追加します。 ## [](#関数)関数

名前説明

concatWith

2 つのバイナリのコンテンツを連結します。

fromBase64

Base64 文字列をバイナリ値に変換します。

fromHex

16 進文字列をバイナリに変換します。

readLinesWith

指定されたバイナリコンテンツを複数の行に分割し、結果を配列で返します。

toBase64

バイナリ値を Base64 文字列に変換します。

toHex

バイナリ値を 16 進文字列に変換します。

writeLinesWith

指定された行を書き込んで、バイナリコンテンツを返します。

# Binaries (dw::core::Binaries) このモジュールには、バイナリを処理するためのヘルパー関数が含まれます。このモジュールを使用するには、DataWeave コードにインポートする必要があります。その方法として、たとえば、行 `import * from dw::core::Binaries` を DataWeave スクリプトのヘッダーに追加します。 ## [](#関数)関数

名前説明

concatWith

2 つのバイナリのコンテンツを連結します。

fromBase64

Base64 文字列をバイナリ値に変換します。

fromHex

16 進文字列をバイナリに変換します。

readLinesWith

指定されたバイナリコンテンツを複数の行に分割し、結果を配列で返します。

toBase64

バイナリ値を Base64 文字列に変換します。

toHex

バイナリ値を 16 進文字列に変換します。

writeLinesWith

指定された行を書き込んで、バイナリコンテンツを返します。

# camelize ## [](#camelize1)camelize(String): String 文字列内のアンダースコアに基づいて、キャメルケースの文字列を返します。文字列の先頭のアンダースコアを含め、すべてのアンダースコアを削除します。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

text

キャメルケースに変換する文字列。

### [](#例)例次の例では、アンダースコアを含む文字列をキャメルケースに変換します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json --- { "a" : camelize("customer_first_name"), "b" : camelize("_name_starts_with_underscore") } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "a": "customerFirstName", "b": "nameStartsWithUnderscore" } ``` ## [](#camelize2)camelize(Null): Null `camelize` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 # camelize ## [](#camelize1)camelize(text: String): String 文字列内のアンダースコアに基づいて、キャメルケースの文字列を返します。文字列の先頭のアンダースコアを含め、すべてのアンダースコアを削除します。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

text

キャメルケースに変換する文字列。

### [](#例)例次の例では、アンダースコアを含む文字列をキャメルケースに変換します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json --- { "a" : camelize("customer_first_name"), "b" : camelize("_name_starts_with_underscore") } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "a": "customerFirstName", "b": "nameStartsWithUnderscore" } ``` ## [](#camelize2)camelize(text: Null): Null `camelize` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 # camelize ## [](#camelize1)camelize(text: String): String 文字列内のアンダースコアに基づいて、キャメルケースの文字列を返します。文字列の先頭のアンダースコアを含め、すべてのアンダースコアを削除します。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

text

キャメルケースに変換する文字列。

### [](#例)例次の例では、アンダースコアを含む文字列をキャメルケースに変換します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json --- { "a" : camelize("customer_first_name"), "b" : camelize("_name_starts_with_underscore") } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "a": "customerFirstName", "b": "nameStartsWithUnderscore" } ``` ## [](#camelize2)camelize(text: Null): Null `camelize` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 # camelize ## [](#camelize1)camelize(text: String): String 文字列内のアンダースコアに基づいて、キャメルケースの文字列を返します。文字列の先頭のアンダースコアを含め、すべてのアンダースコアを削除します。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

text

キャメルケースに変換する文字列。

### [](#例)例次の例では、アンダースコアを含む文字列をキャメルケースに変換します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json --- { "a" : camelize("customer_first_name"), "b" : camelize("_name_starts_with_underscore") } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "a": "customerFirstName", "b": "nameStartsWithUnderscore" } ``` ## [](#camelize2)camelize(text: Null): Null `camelize` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 # camelize ## [](#camelize1)camelize(text: String): String 文字列内のアンダースコアに基づいて、キャメルケースの文字列を返します。文字列の先頭のアンダースコアを含め、すべてのアンダースコアを削除します。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

text

キャメルケースに変換する文字列。

### [](#例)例次の例では、アンダースコアを含む文字列をキャメルケースに変換します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json --- { "a" : camelize("customer_first_name"), "b" : camelize("_name_starts_with_underscore") } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "a": "customerFirstName", "b": "nameStartsWithUnderscore" } ``` ## [](#camelize2)camelize(text: Null): Null `camelize` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 # camelize ## [](#camelize1)camelize(text: String): String 文字列内のアンダースコアに基づいて、キャメルケースの文字列を返します。文字列の先頭のアンダースコアを含め、すべてのアンダースコアを削除します。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

text

キャメルケースに変換する文字列。

### [](#例)例次の例では、アンダースコアを含む文字列をキャメルケースに変換します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json --- { "a" : camelize("customer_first_name"), "b" : camelize("_name_starts_with_underscore") } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "a": "customerFirstName", "b": "nameStartsWithUnderscore" } ``` ## [](#camelize2)camelize(text: Null): Null `camelize` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 # capitalize ## [](#capitalize1)capitalize(String): String 文字列内の各単語の先頭を大文字にします。この関数は、アルファベット以外のすべての文字を区切り文字として扱い、アンダースコアをスペースに置き換えます。たとえば、`capitalize("a*s_b’s")` は `"A*S B’S"` になります。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

text

先頭を大文字にする文字列。

### [](#例)例次の例では、文字列セットの単語の先頭を大文字にします。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json --- { "a" : capitalize("customer"), "b" : capitalize("customer_first_name"), "c" : capitalize("customer NAME"), "d" : capitalize("customerName"), "e" : capitalize("a*s_b’s") } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "a": "Customer", "b": "Customer First Name", "c": "Customer Name", "d": "Customer Name", "e": "A*S B’S" } ``` ## [](#capitalize2)capitalize(Null): Null `capitalize` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 # capitalize ## [](#capitalize1)capitalize(text: String): String 文字列内の各単語の先頭を大文字にします。この関数は、アルファベット以外のすべての文字を区切り文字として扱い、アンダースコアをスペースに置き換えます。たとえば、`capitalize("a*s_b’s")` は `"A*S B’S"` になります。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

text

先頭を大文字にする文字列。

### [](#例)例次の例では、文字列セットの単語の先頭を大文字にします。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json --- { "a" : capitalize("customer"), "b" : capitalize("customer_first_name"), "c" : capitalize("customer NAME"), "d" : capitalize("customerName"), "e" : capitalize("a*s_b’s") } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "a": "Customer", "b": "Customer First Name", "c": "Customer Name", "d": "Customer Name", "e": "A*S B’S" } ``` ## [](#capitalize2)capitalize(text: Null): Null `capitalize` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 # capitalize ## [](#capitalize1)capitalize(text: String): String 文字列内の各単語の先頭を大文字にします。この関数は、アルファベット以外のすべての文字を区切り文字として扱い、アンダースコアをスペースに置き換えます。たとえば、`capitalize("a*s_b’s")` は `"A*S B’S"` になります。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

text

先頭を大文字にする文字列。

### [](#例)例次の例では、文字列セットの単語の先頭を大文字にします。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json --- { "a" : capitalize("customer"), "b" : capitalize("customer_first_name"), "c" : capitalize("customer NAME"), "d" : capitalize("customerName"), "e" : capitalize("a*s_b’s") } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "a": "Customer", "b": "Customer First Name", "c": "Customer Name", "d": "Customer Name", "e": "A*S B’S" } ``` ## [](#capitalize2)capitalize(text: Null): Null `capitalize` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 # capitalize ## [](#capitalize1)capitalize(text: String): String 文字列内の各単語の先頭を大文字にします。この関数は、アルファベット以外のすべての文字を区切り文字として扱い、アンダースコアをスペースに置き換えます。たとえば、`capitalize("a*s_b’s")` は `"A*S B’S"` になります。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

text

先頭を大文字にする文字列。

### [](#例)例次の例では、文字列セットの単語の先頭を大文字にします。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json --- { "a" : capitalize("customer"), "b" : capitalize("customer_first_name"), "c" : capitalize("customer NAME"), "d" : capitalize("customerName"), "e" : capitalize("a*s_b’s") } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "a": "Customer", "b": "Customer First Name", "c": "Customer Name", "d": "Customer Name", "e": "A*S B’S" } ``` ## [](#capitalize2)capitalize(text: Null): Null `capitalize` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 # capitalize ## [](#capitalize1)capitalize(text: String): String 文字列内の各単語の先頭を大文字にします。この関数は、アルファベット以外のすべての文字を区切り文字として扱い、アンダースコアをスペースに置き換えます。たとえば、`capitalize("a*s_b’s")` は `"A*S B’S"` になります。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

text

先頭を大文字にする文字列。

### [](#例)例次の例では、文字列セットの単語の先頭を大文字にします。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json --- { "a" : capitalize("customer"), "b" : capitalize("customer_first_name"), "c" : capitalize("customer NAME"), "d" : capitalize("customerName"), "e" : capitalize("a*s_b’s") } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "a": "Customer", "b": "Customer First Name", "c": "Customer Name", "d": "Customer Name", "e": "A*S B’S" } ``` ## [](#capitalize2)capitalize(text: Null): Null `capitalize` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 # capitalize ## [](#capitalize1)capitalize(text: String): String 文字列内の各単語の先頭を大文字にします。この関数は、アルファベット以外のすべての文字を区切り文字として扱い、アンダースコアをスペースに置き換えます。たとえば、`capitalize("a*s_b’s")` は `"A*S B’S"` になります。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

text

先頭を大文字にする文字列。

### [](#例)例次の例では、文字列セットの単語の先頭を大文字にします。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json --- { "a" : capitalize("customer"), "b" : capitalize("customer_first_name"), "c" : capitalize("customer NAME"), "d" : capitalize("customerName"), "e" : capitalize("a*s_b’s") } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "a": "Customer", "b": "Customer First Name", "c": "Customer Name", "d": "Customer Name", "e": "A*S B’S" } ``` ## [](#capitalize2)capitalize(text: Null): Null `capitalize` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 # causedBy ## [](#causedby1)causedBy(Error, String): Boolean この関数は、エラーハンドラーのように、エラーをその種別によって一致させます。 `causedBy` は、上位の種別による一致だけでなく特定のサブ種別のロジックも必要な場合に役立ちます。また、異なる種別の子エラーを含む COMPOSITE\_ROUTING エラーを処理する場合にも役立つ可能性があります。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

error

省略可能。Error (エラー) 型。

errorType

HTTP:UNAUTHORIZED などのエラーを識別する文字列。

### [](#例)例次の XML の例では、Mule エラー処理コンポーネントの `when` 式から `causedBy` をコールし、HTTP:UNAUTHORIZED エラーまたは HTTP:FORBIDDEN エラーのどちらが原因であるかに応じて SECURITY エラーを異なる方法で処理します。最初の式は `error` (`Error` 型) を明示的に渡していますが、2 番目の式はパラメーターの値を指定せずに暗黙的に渡しています。 `error` は、Mule メッセージオブジェクトに関連付けられたエラーに対して DataWeave が使用する変数です。詳細は、 [「DataWeave Variables for Mule Runtime (Mule Runtime の DataWeave 変数)」](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/dataweave-variables-context)を参照してください。 #### [](#ソース)ソース ```XML ``` # causedBy ## [](#causedby1)causedBy(@DesignOnlyType error: Error, errorType: String): Boolean この関数は、エラーハンドラーのように、エラーをその種別によって一致させます。 `causedBy` は、上位の種別による一致だけでなく特定のサブ種別のロジックも必要な場合に役立ちます。また、異なる種別の子エラーを含む COMPOSITE\_ROUTING エラーを処理する場合にも役立つ可能性があります。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

error

省略可能。Error (エラー) 型。

errorType

HTTP:UNAUTHORIZED などのエラーを識別する文字列。

### [](#例)例次の XML の例では、Mule エラー処理コンポーネントの `when` 式から `causedBy` をコールし、HTTP:UNAUTHORIZED エラーまたは HTTP:FORBIDDEN エラーのどちらが原因であるかに応じて SECURITY エラーを異なる方法で処理します。最初の式は `error` (`Error` 型) を明示的に渡していますが、2 番目の式はパラメーターの値を指定せずに暗黙的に渡しています。 `error` は、Mule メッセージオブジェクトに関連付けられたエラーに対して DataWeave が使用する変数です ( [Mule Runtime の DataWeave 変数](https://docs.mulesoft.com/dataweave/latest/dataweave-variables-context)を参照)。 #### [](#ソース)ソース ```XML ``` # causedBy ## [](#causedby1)causedBy(@DesignOnlyType error: Error, errorType: String): Boolean この関数は、エラーハンドラーのように、エラーをその種別によって一致させます。 `causedBy` は、上位の種別による一致だけでなく特定のサブ種別のロジックも必要な場合に役立ちます。また、異なる種別の子エラーを含む COMPOSITE\_ROUTING エラーを処理する場合にも役立つ可能性があります。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

error

省略可能。Error (エラー) 型。

errorType

HTTP:UNAUTHORIZED などのエラーを識別する文字列。

### [](#例)例次の XML の例では、Mule エラー処理コンポーネントの `when` 式から `causedBy` をコールし、HTTP:UNAUTHORIZED エラーまたは HTTP:FORBIDDEN エラーのどちらが原因であるかに応じて SECURITY エラーを異なる方法で処理します。最初の式は `error` (`Error` 型) を明示的に渡していますが、2 番目の式はパラメーターの値を指定せずに暗黙的に渡しています。 `error` は、Mule メッセージオブジェクトに関連付けられたエラーに対して DataWeave が使用する変数です ( [Mule Runtime の DataWeave 変数](https://docs.mulesoft.com/dataweave/latest/dataweave-variables-context)を参照)。 #### [](#ソース)ソース ```XML ``` # causedBy ## [](#causedby1)causedBy(@DesignOnlyType error: Error, errorType: String): Boolean この関数は、エラーハンドラーのように、エラーをその種別によって一致させます。 `causedBy` は、上位の種別による一致だけでなく特定のサブ種別のロジックも必要な場合に役立ちます。また、異なる種別の子エラーを含む COMPOSITE\_ROUTING エラーを処理する場合にも役立つ可能性があります。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

error

省略可能。Error (エラー) 型。

errorType

HTTP:UNAUTHORIZED などのエラーを識別する文字列。

### [](#例)例次の XML の例では、Mule エラー処理コンポーネントの `when` 式から `causedBy` をコールし、HTTP:UNAUTHORIZED エラーまたは HTTP:FORBIDDEN エラーのどちらが原因であるかに応じて SECURITY エラーを異なる方法で処理します。最初の式は `error` (`Error` 型) を明示的に渡していますが、2 番目の式はパラメーターの値を指定せずに暗黙的に渡しています。 `error` は、Mule メッセージオブジェクトに関連付けられたエラーに対して DataWeave が使用する変数です ( [Mule Runtime の DataWeave 変数](https://docs.mulesoft.com/dataweave/latest/dataweave-variables-context)を参照)。 #### [](#ソース)ソース ```XML ``` # causedBy ## [](#causedby1)causedBy(@DesignOnlyType error: Error, errorType: String): Boolean この関数は、エラーハンドラーのように、エラーをその種別によって一致させます。 `causedBy` は、上位の種別による一致だけでなく特定のサブ種別のロジックも必要な場合に役立ちます。また、異なる種別の子エラーを含む COMPOSITE\_ROUTING エラーを処理する場合にも役立つ可能性があります。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

error

省略可能。Error (エラー) 型。

errorType

HTTP:UNAUTHORIZED などのエラーを識別する文字列。

### [](#例)例次の XML の例では、Mule エラー処理コンポーネントの `when` 式から `causedBy` をコールし、HTTP:UNAUTHORIZED エラーまたは HTTP:FORBIDDEN エラーのどちらが原因であるかに応じて SECURITY エラーを異なる方法で処理します。最初の式は `error` (`Error` 型) を明示的に渡していますが、2 番目の式はパラメーターの値を指定せずに暗黙的に渡しています。 `error` は、Mule メッセージオブジェクトに関連付けられたエラーに対して DataWeave が使用する変数です ( [Mule Runtime の DataWeave 変数](https://docs.mulesoft.com/dataweave/latest/dataweave-variables-context)を参照)。 #### [](#ソース)ソース ```XML ``` # causedBy ## [](#causedby1)causedBy(@DesignOnlyType error: Error, errorType: String): Boolean この関数は、エラーハンドラーのように、エラーをその種別によって一致させます。 `causedBy` は、上位の種別による一致だけでなく特定のサブ種別のロジックも必要な場合に役立ちます。また、異なる種別の子エラーを含む COMPOSITE\_ROUTING エラーを処理する場合にも役立つ可能性があります。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

error

省略可能。Error (エラー) 型。

errorType

HTTP:UNAUTHORIZED などのエラーを識別する文字列。

### [](#例)例次の XML の例では、Mule エラー処理コンポーネントの `when` 式から `causedBy` をコールし、HTTP:UNAUTHORIZED エラーまたは HTTP:FORBIDDEN エラーのどちらが原因であるかに応じて SECURITY エラーを異なる方法で処理します。最初の式は `error` (`Error` 型) を明示的に渡していますが、2 番目の式はパラメーターの値を指定せずに暗黙的に渡しています。 `error` は、Mule メッセージオブジェクトに関連付けられたエラーに対して DataWeave が使用する変数です ( [Mule Runtime の DataWeave 変数](https://docs.mulesoft.com/dataweave/latest/dataweave-variables-context)を参照)。 #### [](#ソース)ソース ```XML ``` # ceil ## [](#ceil1)ceil(Number): Number 数値を最も近い整数に切り上げます。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

number

丸める数値。

### [](#例)例次の例では、数値を最も近い整数に丸めます。`2.1` は `3` に丸められています。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- [ ceil(1.5), ceil(2.1), ceil(3) ] ``` #### [](#出力)出力 ```JSON [ 2, 3, 3 ] ``` # ceil ## [](#ceil1)ceil(number: Number): Number 数値を最も近い整数に切り上げます。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

number

丸める数値。

### [](#例)例次の例では、数値を最も近い整数に丸めます。`2.1` は `3` に丸められています。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- [ ceil(1.5), ceil(2.1), ceil(3) ] ``` #### [](#出力)出力 ```JSON [ 2, 3, 3 ] ``` # ceil ## [](#ceil1)ceil(number: Number): Number 数値を最も近い整数に切り上げます。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

number

丸める数値。

### [](#例)例次の例では、数値を最も近い整数に丸めます。`2.1` は `3` に丸められています。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- [ ceil(1.5), ceil(2.1), ceil(3) ] ``` #### [](#出力)出力 ```JSON [ 2, 3, 3 ] ``` # ceil ## [](#ceil1)ceil(number: Number): Number 数値を最も近い整数に切り上げます。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

number

丸める数値。

### [](#例)例次の例では、数値を最も近い整数に丸めます。`2.1` は `3` に丸められています。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- [ ceil(1.5), ceil(2.1), ceil(3) ] ``` #### [](#出力)出力 ```JSON [ 2, 3, 3 ] ``` # ceil ## [](#ceil1)ceil(number: Number): Number 数値を最も近い整数に切り上げます。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

number

丸める数値。

### [](#例)例次の例では、数値を最も近い整数に丸めます。`2.1` は `3` に丸められています。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- [ ceil(1.5), ceil(2.1), ceil(3) ] ``` #### [](#出力)出力 ```JSON [ 2, 3, 3 ] ``` # ceil ## [](#ceil1)ceil(number: Number): Number 数値を最も近い整数に切り上げます。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

number

丸める数値。

### [](#例)例次の例では、数値を最も近い整数に丸めます。`2.1` は `3` に丸められています。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- [ ceil(1.5), ceil(2.1), ceil(3) ] ``` #### [](#出力)出力 ```JSON [ 2, 3, 3 ] ``` # charCode ## [](#charcode1)charCode(String): Number 入力文字列の最初の文字の Unicode を返します。空の文字列の場合、この関数は失敗し、`Unexpected empty string` を返します。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

text

入力文字列。

### [](#例)例次の例では、「Mule」の「M」の Unicode を返します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json --- { "charCode" : charCode("Mule") } ``` #### [](#出力)出力 ```XML { "charCode" : 77 } ``` # charCode ## [](#charcode1)charCode(text: String): Number 入力文字列の最初の文字の Unicode を返します。空の文字列の場合、この関数は失敗し、`Unexpected empty string` を返します。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

text

入力文字列。

### [](#例)例次の例では、「Mule」の「M」の Unicode を返します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json --- { "charCode" : charCode("Mule") } ``` #### [](#出力)出力 ```XML { "charCode" : 77 } ``` ## [](#charcode2)charCode(text: Null): Null `charCode` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ # charCode ## [](#charcode1)charCode(text: String): Number 入力文字列の最初の文字の Unicode を返します。空の文字列の場合、この関数は失敗し、`Unexpected empty string` を返します。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

text

入力文字列。

### [](#例)例次の例では、「Mule」の「M」の Unicode を返します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json --- { "charCode" : charCode("Mule") } ``` #### [](#出力)出力 ```XML { "charCode" : 77 } ``` ## [](#charcode2)charCode(text: Null): Null `charCode` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ # charCode ## [](#charcode1)charCode(text: String): Number 入力文字列の最初の文字の Unicode を返します。空の文字列の場合、この関数は失敗し、`Unexpected empty string` を返します。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

text

入力文字列。

### [](#例)例次の例では、「Mule」の「M」の Unicode を返します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json --- { "charCode" : charCode("Mule") } ``` #### [](#出力)出力 ```XML { "charCode" : 77 } ``` ## [](#charcode2)charCode(text: Null): Null `charCode` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ # charCode ## [](#charcode1)charCode(text: String): Number 入力文字列の最初の文字の Unicode を返します。空の文字列の場合、この関数は失敗し、`Unexpected empty string` を返します。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

text

入力文字列。

### [](#例)例次の例では、「Mule」の「M」の Unicode を返します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json --- { "charCode" : charCode("Mule") } ``` #### [](#出力)出力 ```XML { "charCode" : 77 } ``` ## [](#charcode2)charCode(text: Null): Null `charCode` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ # charCode ## [](#charcode1)charCode(text: String): Number 入力文字列の最初の文字の Unicode を返します。空の文字列の場合、この関数は失敗し、`Unexpected empty string` を返します。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

text

入力文字列。

### [](#例)例次の例では、「Mule」の「M」の Unicode を返します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json --- { "charCode" : charCode("Mule") } ``` #### [](#出力)出力 ```XML { "charCode" : 77 } ``` ## [](#charcode2)charCode(text: Null): Null `charCode` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ # charCodeAt ## [](#charcodeat1)charCodeAt(String, Number): Number 指定されたインデックスの文字の Unicode を返します。インデックスが無効の場合、この関数は失敗します。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

content

入力文字列。

position

文字列 (文字列配列) 内の文字のインデックス (Number 型)。最初の文字のインデックスは 0 であることに注意してください。

### [](#例)例次の例では、「MuleSoft」のインデックス `1` にある「u」の Unicode を返します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json --- { "charCodeAt" : charCodeAt("MuleSoft", 1) } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "charCodeAt": 117 } ``` # charCodeAt ## [](#charcodeat1)charCodeAt(content: String, position: Number): Number 指定されたインデックスの文字の Unicode を返します。インデックスが無効の場合、この関数は失敗します。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

content

入力文字列。

position

文字列 (文字列配列) 内の文字のインデックス (Number 型)。最初の文字のインデックスは 0 であることに注意してください。

### [](#例)例次の例では、「MuleSoft」のインデックス `1` にある「u」の Unicode を返します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json --- { "charCodeAt" : charCodeAt("MuleSoft", 1) } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "charCodeAt": 117 } ``` ## [](#charcodeat2)charCodeAt(content: Null, position: Any): Null `charCodeAt` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ # charCodeAt ## [](#charcodeat1)charCodeAt(content: String, position: Number): Number 指定されたインデックスの文字の Unicode を返します。インデックスが無効の場合、この関数は失敗します。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

content

入力文字列。

position

文字列 (文字列配列) 内の文字のインデックス (Number 型)。最初の文字のインデックスは 0 であることに注意してください。

### [](#例)例次の例では、「MuleSoft」のインデックス `1` にある「u」の Unicode を返します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json --- { "charCodeAt" : charCodeAt("MuleSoft", 1) } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "charCodeAt": 117 } ``` ## [](#charcodeat2)charCodeAt(content: Null, position: Any): Null `charCodeAt` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ # charCodeAt ## [](#charcodeat1)charCodeAt(content: String, position: Number): Number 指定されたインデックスの文字の Unicode を返します。インデックスが無効の場合、この関数は失敗します。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

content

入力文字列。

position

文字列 (文字列配列) 内の文字のインデックス (Number 型)。最初の文字のインデックスは 0 であることに注意してください。

### [](#例)例次の例では、「MuleSoft」のインデックス `1` にある「u」の Unicode を返します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json --- { "charCodeAt" : charCodeAt("MuleSoft", 1) } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "charCodeAt": 117 } ``` ## [](#charcodeat2)charCodeAt(content: Null, position: Any): Null `charCodeAt` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ # charCodeAt ## [](#charcodeat1)charCodeAt(content: String, position: Number): Number 指定されたインデックスの文字の Unicode を返します。インデックスが無効の場合、この関数は失敗します。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

content

入力文字列。

position

文字列 (文字列配列) 内の文字のインデックス (Number 型)。最初の文字のインデックスは 0 であることに注意してください。

### [](#例)例次の例では、「MuleSoft」のインデックス `1` にある「u」の Unicode を返します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json --- { "charCodeAt" : charCodeAt("MuleSoft", 1) } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "charCodeAt": 117 } ``` ## [](#charcodeat2)charCodeAt(content: Null, position: Any): Null `charCodeAt` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ # charCodeAt ## [](#charcodeat1)charCodeAt(content: String, position: Number): Number 指定されたインデックスの文字の Unicode を返します。インデックスが無効の場合、この関数は失敗します。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

content

入力文字列。

position

文字列 (文字列配列) 内の文字のインデックス (Number 型)。最初の文字のインデックスは 0 であることに注意してください。

### [](#例)例次の例では、「MuleSoft」のインデックス `1` にある「u」の Unicode を返します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json --- { "charCodeAt" : charCodeAt("MuleSoft", 1) } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "charCodeAt": 117 } ``` ## [](#charcodeat2)charCodeAt(content: Null, position: Any): Null `charCodeAt` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ # COBOL コピーブック形式 MIME タイプ: `application/flatfile` ID: `flatfile` COBOL コピーブックは、COBOL データファイルのレコードと項目のレイアウトを記述するフラットファイルの種別です。 Transform Message コンポーネントは、COBOL コピーブック形式を処理するための設定を提供します。たとえば、COBOL 定義を Transform Message コンポーネントにインポートしてコピーブック変換で使用できます。
DataWeave の COBOL コピーブックは最大 15 のファイルをサポートし、メモリ要件は約 40 対 1 です。たとえば、1 MB のファイルは処理に最大 40 MB のメモリを必要とするため、大きいコピーブックファイルに対する TPS のニーズと組み合わせてこのメモリ要件を考慮することが重要です。これは正確な数値ではありません。この値は、マッピング命令の複雑さによって異なる可能性があります。
## [](#cobol_metadata)コピーブック定義のインポートコピーブック定義をインポートすると、Transform Message コンポーネントは、`schemaPath` プロパティで参照できるフラットファイルスキーマに定義を変換します。コピーブック定義をインポートする方法 1. Studio で Transform コンポーネントの入力ペイロードを右クリックし、**\[Set Metadata (メタデータを設定)\]** を選択して \[Set Metadata Type (メタデータ型を設定)\] ダイアログを開きます。コピーブック定義をインポートする前に、メタデータ型を定義する必要があります。 2. コピーブックメタデータの名前を入力します (例: `copybook`)。 3. **\[Type (型)\]** ドロップダウンメニューから \[Copybook (コピーブック)\] 型を選択します。 4. コピーブック定義ファイルをインポートします。 5. \[Select (選択)\] をクリックします。 ![コピーブック定義ファイルをインポートするためのメタデータ型の選択インターフェース](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.3/_images/copybook-import.png) Figure 1. コピーブック定義ファイルのインポートたとえば、次のようなコピーブック定義ファイル (`mailing-record.cpy`) があるとします。 01 MAILING-RECORD. 05 COMPANY-NAME PIC X(30). 05 CONTACTS. 10 PRESIDENT. 15 LAST-NAME PIC X(15). 15 FIRST-NAME PIC X(8). 10 VP-MARKETING. 15 LAST-NAME PIC X(15). 15 FIRST-NAME PIC X(8). 10 ALTERNATE-CONTACT. 15 TITLE PIC X(10). 15 LAST-NAME PIC X(15). 15 FIRST-NAME PIC X(8). 05 ADDRESS PIC X(15). 05 CITY PIC X(15). 05 STATE PIC XX. 05 ZIP PIC 9(5). - コピーブック定義は常に `01` エントリから始まる必要があります。コピーブック内の `01` 定義ごとに個別のレコードタイプが生成されます (コピーブックを使用できるようにするには 1 つ以上の `01` 定義が存在する必要があります。定義がない場合は、任意の名前を使用して、コピーブックの開始位置に定義を追加します)。コピーブックファイルに複数の `01` 定義がある場合、変換で使用する定義をドロップダウンリストから選択できます。 - COBOL 形式では、各行の列 7 ～ 72 のみを使用するように定義する必要があります。列 1 ～ 5 と列 72 より後のデータは、インポートプロセスで無視されます。列 6 は、行継続マーカーです。スキーマをインポートすると、Transform コンポーネントは、Muke プロジェクトの `src/main/resources/schema` フォルダーに保存しているフラットファイルスキーマにコピーブックファイルを変換します。フラットファイル形式では、上記のコピーブック定義は次のようになります。 form: COPYBOOK id: 'MAILING-RECORD' values: - { name: 'COMPANY-NAME', type: String, length: 30 } - name: 'CONTACTS' values: - name: 'PRESIDENT' values: - { name: 'LAST-NAME', type: String, length: 15 } - { name: 'FIRST-NAME', type: String, length: 8 } - name: 'VP-MARKETING' values: - { name: 'LAST-NAME', type: String, length: 15 } - { name: 'FIRST-NAME', type: String, length: 8 } - name: 'ALTERNATE-CONTACT' values: - { name: 'TITLE', type: String, length: 10 } - { name: 'LAST-NAME', type: String, length: 15 } - { name: 'FIRST-NAME', type: String, length: 8 } - { name: 'ADDRESS', type: String, length: 15 } - { name: 'CITY', type: String, length: 15 } - { name: 'STATE', type: String, length: 2 } - { name: 'ZIP', type: Integer, length: 5, format: { justify: ZEROES, sign: UNSIGNED } } コピーブックをインポートしたら、`schemaPath` プロパティを使用して `output` ディレクティブを介して関連付けられているフラットファイルを参照できます。たとえば、`output application/flatfile schemaPath="src/main/resources/schemas/mailing-record.ffd"` です。 ## [](#サポートされるコピーブック機能)サポートされるコピーブック機能すべてのコピーブック機能が DataWeave の COBOL コピーブック形式でサポートされるとは限りません。一般に、この形式では次を含む最も一般的な使用方法と簡単なパターンがサポートされます。 - DISPLAY、BINARY (COMP)、COMP-5 および PACKED-DECIMAL (COMP-3) の使用方法。文字エンコードの制限については、[文字エンコード](#character_encoding)を参照してください。 - 以下のみで構成される数値の PICTURE 句 - 「9」- 1 つ以上の数字位置 - 「S」- 1 つの省略可能な符号文字位置 (先頭または末尾) - 「V」- 1 つの省略可能な小数点 - 「P」- 1 つ以上の 10 進数位取り位置 - 「X」文字位置のみで構成される英数字値の PICTURE 句 - PICTURE 句での「9」、「P」、および「X」文字の反復数 (5 桁数値の場合の `9(5)` など) - スキーマの `controlVal` プロパティが含まれる OCCURS DEPENDING ON。含まれる構造内で制御値がネストされている場合、生成されたスキーマを手動で変更して、「container.value」の値のフルパスを指定する必要があります。 - REDEFINES 句 (レコードデータの同じ部分の異なるビューを提供するために使用 - 以下のセクションの詳細を参照) 次の機能は_サポートされていません_。 - 英数字で編集された PICTURE 句 - 挿入、置換、およびゼロサプレスのすべての形式を含む、数値で編集された PICTURE 句 - 特殊なレベル番号: - レベル 66 - 項目またはグループの代替名 - レベル 77 - 独立データ項目 - レベル 88 - 条件名 (値の列挙に相当) - グループレベルの SIGN 句 (PICTURE 句を含む基本項目でのみサポートされます) - COMP-1 または COMP-2 の USAGE、およびグループレベルの USAGE 句 (PICTURE 句を含む基本項目でのみサポートされます) - VALUE 句 (リテラルまたは別のデータ項目からデータ項目または条件名の値を定義するために使用) - SYNC 句 (レコード内で値を一致させるために使用) ## [](#redefines-のサポート)REDEFINES のサポート REDEFINES は、レコードのデータの動的な解析を促進します。REDEFINES を指定してコピーブックをインポートする場合、生成されたスキーマでは、「\*」 (同じレベルで複数の REDEFINES グルーピングが指定される場合は、「\*1」、「\*2」など) という名前の特殊なグルーピングを使用して、異なるすべての解析を結合します。この特殊なグルーピング名は、他のグルーピング名と同様に DataWeave 式で使用します。 REDEFINES グルーピングを使用すると、通常のコピーブックグルーピングよりもオーバーヘッドが大きくなるため、可能な場合は Studio にインポートする前にコピーブックから REDEFINES を削除することをお勧めします。 ## [](#character_encoding)文字エンコード BINARY (COMP)、COMP-5、または PACKED-DECIMAL (COMP-3) の使用方法は、256 個の文字コード候補の範囲全体を使用する 1 バイト文字エンコードでのみサポートされます。これらの使用方法では、UTF-8 と他の可変長エンコードはサポートされません (1 バイトではないため)。また、ASCII もサポートされません (範囲全体を使用しないため)。サポートされている文字エンコードには、ISO-8859-1 (完全な 8 ビットへの ASCII の拡張) や他の 8859 バリエーションおよび EBCDIC (IBM037) などがあります。 REDEFINES では、データに 1 バイト/文字の文字エンコードを使用する必要がありますが、BINARY、(COMP)、COMP-5、PACKED-DECIMAL (COMP-3) の使用方法がデータに含まれていない限り、任意の 1 バイト/文字の文字エンコードを使用できます。 ## [](#コピーブックのインポートに関する一般的な問題)コピーブックのインポートに関する一般的な問題コピーブックのインポートに関する最も一般的な問題は、入力行領域の COBOL 標準に従っていないことです。コピーブックのインポート解析では、各行の列 1 ～ 6 のコンテンツが無視され、列 7 に「\*」 (アスタリスク) が含まれているすべての行が無視されます。また、各行の列 72 を超える部分はすべて無視されます。つまり、実際のすべてのデータ定義が入力行の列 8 ～ 72 の間に存在する必要があります。タブ位置に関する定義された標準はないため、入力内のタブは展開されません。コピーブックの入力列を数える場合、各タブ文字は 1 個のスペース文字として処理されます。コピーブックを処理するときにインデントは無視され、レベル番号のみが有意として処理されます。これは通常は問題ではありませんが、COBOL コンパイラーで受け入れられないにも関わらずコピーブックのインポートが受け入れられる可能性があります。コピーブックのインポートの結果として警告とエラーの両方が報告される場合があります。一般に、警告は、有意であるかどうかに関係なく、機能がサポートまたは認識されないことを伝えます。エラーは、生成されたスキーマ (ある場合) がコピーブックの完全に正確な表現ではないことを意味する問題の通知です。報告されたすべての警告またはエラーを確認し、適切な処理を決定する必要があります。スキーマを生成されたとおりに単に受け入れたり、入力のコピーブックを変更したり、生成されたスキーマを変更したりすることができます。 ## [](#properties)Configuration のプロパティ DataWeave では、この形式の以下の設定プロパティがサポートされています。 ### [](#reader_properties)Reader のプロパティ DataWeave は、この形式で入力データを読み取る指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

allowLenientWithBinaryNotEndElement

Boolean

false

スキーマに型が Binary (バイナリ) または Packed (パック) の要素が含まれていると、最後の要素の形式種別に関係なく、lenient オプションで短いレコードが許可されません。このプロパティを true に設定すると、検証はレコードが Binary (バイナリ) または Packed (パック) の型で終了するケースのみに適用されます。

enforceRequires

Boolean

false

必須値がない場合にエラーになります。有効な値は、true または false です。

missingValues

String

コピーブックスキーマの場合は nulls、それ以外の場合は spaces

欠落値を表すために使用される文字を入力します。デフォルト以外の設定を有効化するには、useMissCharAsDefaultForFill プロパティを true に設定し、missingValues に次のいずれかの値を使用します。

none: すべてのデータを実際の値として処理する

spaces: スペースのみで構成される項目を欠落値として解釈する

zeroes: 「0」文字のみで構成される数値項目とスペースのみで構成される文字項目を欠落値として解釈する

nulls: 0 バイトのみで構成される項目を欠落値として解釈する

notTruncateDependingOnSubjectNotPresent

Boolean

false

DEPENDING ON の対象が存在しない場合にグループ全体を入力します。 2021 年 8 月リリースの Mule 4.3.0-20210622 の DataWeave 2.3 で導入されました。

recordParsing

String

strict

予想される、行/レコード間の分離:

strict: 各レコードの末尾で改行が予想される。

lenient: 改行が使用されるが、レコードがスキーマ仕様よりも短いまたは長い場合がある。ペイロードに改行がない場合は、lenient を使用しないでください。recordParsing のもう 1 つのオプションで改行がないレコードがサポートされます。

noTerminator: レコードが分離されずに互いに続く。このオプションは、改行がない固定長のレコードでお勧めします。

singleRecord: 入力全体が 1 つのレコード。

種別 Binary または Packed のスキーマでは、改行を検出できないため、recordParsing を lenient に設定すると、長いレコードのみを処理でき、短いレコードは処理できません。現在、このスキーマも特定の 1 バイト文字エンコードでのみ機能します (つまり、UTF-8 などの複数バイト形式では機能しません)。

schemaPath (必須)

String

null

スキーマ定義。入力の解析で使用するスキーマファイルのローカルディスク内の場所。

segmentIdent

String

null

固定幅のスキーマまたはコピーブックスキーマのセグメント識別子 (1 つのセグメント/レコード定義を解析する場合と、スキーマに複数のセグメント定義が含まれている場合にのみ必要)。

structureIdent

String

null

フラットファイルスキーマのセグメント識別子 (構造定義を解析する場合と、スキーマに複数の構造定義が含まれている場合にのみ必要)。

truncateDependingOn

Boolean

false

COBOL コピーブックの DEPENDING ON 値を、使用される長さに切り捨てます。有効な値は、true または false です。

useMissCharAsDefaultForFill

Boolean

false

デフォルトでは、フラットファイルリーダーおよびライターでは、欠落文字にスペースが使用され、missingValues プロパティの設定が無視されます。このプロパティを true に設定すると、リーダーは missingValues プロパティの設定に従います。 2021 年 9 月リリースの Mule 4.3.0-20210823 の DataWeave 2.3 (2.3.0-20210823) で導入されました。有効な値は、true または false です。

zonedDecimalStrict

Boolean

false

COBOL コピーブックのゾーン 10 進数値に署名エンコードの strict ASCII 形式を使用します。有効な値は、true または false です。

### [](#writer_properties)Writer のプロパティ DataWeave は、この形式で出力データを書き込む指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

bufferSize

Number

8192

バッファライターのサイズ。

deferred

Boolean

false

true に設定すると、DataWeave は出力をデータストリームとして生成し、スクリプトの実行はそれがコンシュームされるまで延期されます。有効な値は、true または false です。

encoding

String

null

このライターで使用されるエンコード (UTF-8 など)。

enforceRequires

Boolean

false

必須値がない場合にエラーになります。有効な値は、true または false です。

missingValues

String

コピーブックスキーマの場合は NULLS、それ以外の場合は SPACES

欠落値を表すために使用される文字を入力します。デフォルト以外の設定を有効化するには、useMissCharAsDefaultForFill を使用し、missingValues に次のいずれかの値を使用します。

NONE: 欠落値の場合に何も書き込まない。

SPACES: 項目をスペースで埋める。

ZEROES: 数値項目を 0 文字で、文字項目をスペース文字で埋める。

NULLS: 項目を 0 バイトで埋める。

notTruncateDependingOnSubjectNotPresent

Boolean

false

DEPENDING ON の対象が存在しない場合にグループ全体を入力します。 2021 年 8 月リリースの Mule 4.3.0-20210622 の DataWeave 2.3 で導入されました。

recordTerminator

String

システムプロパティ line.separator

レコード区切り文字 (改行)。有効値:

lf

cr

crlf

none

Mule バージョン 4.0.4 以降では、これは、複数のレコードがある場合の区切り文字としてのみ使用されます。値は文字コードに直接変換されます (none では各レコードの終端はありません)。

retainEmptyStringFieldsOnParsing

false

true に設定すると、このプロパティによりリーダーは値がない項目を保持し、その値を空の文字列に設定します。 2023 年 1 月バージョンの Mule バージョン 4.3.0-20221212 の DataWeave 2.3 で導入されました。

schemaPath (必須)

String

null

スキーマ定義。使用するスキーマファイルが配置されているパス。

segmentIdent

String

null

固定幅のスキーマまたはコピーブックスキーマのセグメント識別子 (1 つのセグメント/レコード定義を作成する場合と、スキーマに複数のセグメント定義が含まれている場合にのみ必要)。

structureIdent

String

null

フラットファイルスキーマのセグメント識別子 (構造定義を作成する場合と、スキーマに複数の構造定義が含まれている場合にのみ必要)。

trimValues

Boolean

false

末尾の文字を切り捨てることで、項目の長さを超える文字列値を切り取ります。有効な値は、true または false です。

trimValues

Boolean

false

切り捨て値が項目幅より長いかどうかを示します。有効なオプションは、true または false です。

truncateDependingOn

Boolean

false

COBOL コピーブックの DEPENDING ON 値を、使用される長さに切り捨てます。有効な値は、true または false です。

useMissCharAsDefaultForFill

Boolean

false

デフォルトでは、フラットファイルリーダーおよびライターでは、欠落文字にスペースが使用され、missingValues プロパティの設定が無視されます。このプロパティを true に設定すると、ライターは missingValues プロパティの設定に従います。 2021 年 9 月リリースの Mule 4.3.0-20210823 の DataWeave 2.3 (2.3.0-20210823) で導入されました。

zonedDecimalStrict

## [](#mime_type)サポートされる MIME タイプ COBOL コピーブック形式では、次の MIME タイプがサポートされています。

MIME タイプ

*/flatfile

# COBOL コピーブック形式 MIME タイプ: `application/flatfile` ID: `flatfile` COBOL コピーブックは、COBOL データファイルのレコードと項目のレイアウトを記述するフラットファイルの種別です。 Transform Message コンポーネントは、COBOL コピーブック形式を処理するための設定を提供します。たとえば、COBOL 定義を Transform Message コンポーネントにインポートしてコピーブック変換で使用できます。
DataWeave の COBOL コピーブックは最大 15 MB のファイルをサポートし、メモリ要件は約 40 対 1 です。たとえば、1 MB のファイルは処理に最大 40 MB のメモリを必要とするため、大きいコピーブックファイルに対する TPS のニーズと組み合わせてこのメモリ要件を考慮することが重要です。これは正確な数値ではありません。この値は、マッピング命令の複雑さによって異なる可能性があります。
## [](#cobol_metadata)コピーブック定義のインポートコピーブック定義をインポートすると、Transform Message コンポーネントは、`schemaPath` プロパティで参照できるフラットファイルスキーマに定義を変換します。コピーブック定義をインポートする方法 1. Studio で Transform コンポーネントの入力ペイロードを右クリックし、**\[Set Metadata (メタデータを設定)\]** を選択して \[Set Metadata Type (メタデータ型を設定)\] ダイアログを開きます。コピーブック定義をインポートする前に、メタデータ型を定義する必要があります。 2. コピーブックメタデータの名前を入力します (例: `copybook`)。 3. **\[Type (型)\]** ドロップダウンメニューから \[Copybook (コピーブック)\] 型を選択します。 4. コピーブック定義ファイルをインポートします。 5. \[Select (選択)\] をクリックします。 ![コピーブック定義ファイルをインポートするためのメタデータ型の選択インターフェース](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.4/_images/copybook-import.png) Figure 1. コピーブック定義ファイルのインポートたとえば、次のようなコピーブック定義ファイル (`mailing-record.cpy`) があるとします。 01 MAILING-RECORD. 05 COMPANY-NAME PIC X(30). 05 CONTACTS. 10 PRESIDENT. 15 LAST-NAME PIC X(15). 15 FIRST-NAME PIC X(8). 10 VP-MARKETING. 15 LAST-NAME PIC X(15). 15 FIRST-NAME PIC X(8). 10 ALTERNATE-CONTACT. 15 TITLE PIC X(10). 15 LAST-NAME PIC X(15). 15 FIRST-NAME PIC X(8). 05 ADDRESS PIC X(15). 05 CITY PIC X(15). 05 STATE PIC XX. 05 ZIP PIC 9(5). - コピーブック定義は常に `01` エントリから始まる必要があります。コピーブック内の `01` 定義ごとに個別のレコードタイプが生成されます (コピーブックを使用できるようにするには 1 つ以上の `01` 定義が存在する必要があります。定義がない場合は、任意の名前を使用して、コピーブックの開始位置に定義を追加します)。コピーブックファイルに複数の `01` 定義がある場合、変換で使用する定義をドロップダウンリストから選択できます。 - COBOL 形式では、各行の列 7 ～ 72 のみを使用するように定義する必要があります。列 1 ～ 5 と列 72 より後のデータは、インポートプロセスで無視されます。列 6 は、行継続マーカーです。スキーマをインポートすると、Transform コンポーネントは、Muke プロジェクトの `src/main/resources/schema` フォルダーに保存しているフラットファイルスキーマにコピーブックファイルを変換します。フラットファイル形式では、上記のコピーブック定義は次のようになります。 form: COPYBOOK id: 'MAILING-RECORD' values: - { name: 'COMPANY-NAME', type: String, length: 30 } - name: 'CONTACTS' values: - name: 'PRESIDENT' values: - { name: 'LAST-NAME', type: String, length: 15 } - { name: 'FIRST-NAME', type: String, length: 8 } - name: 'VP-MARKETING' values: - { name: 'LAST-NAME', type: String, length: 15 } - { name: 'FIRST-NAME', type: String, length: 8 } - name: 'ALTERNATE-CONTACT' values: - { name: 'TITLE', type: String, length: 10 } - { name: 'LAST-NAME', type: String, length: 15 } - { name: 'FIRST-NAME', type: String, length: 8 } - { name: 'ADDRESS', type: String, length: 15 } - { name: 'CITY', type: String, length: 15 } - { name: 'STATE', type: String, length: 2 } - { name: 'ZIP', type: Integer, length: 5, format: { justify: ZEROES, sign: UNSIGNED } } コピーブックをインポートしたら、`schemaPath` プロパティを使用して `output` ディレクティブを介して関連付けられているフラットファイルを参照できます。たとえば、`output application/flatfile schemaPath="src/main/resources/schemas/mailing-record.ffd"` です。 ## [](#サポートされるコピーブック機能)サポートされるコピーブック機能すべてのコピーブック機能が DataWeave の COBOL コピーブック形式でサポートされるとは限りません。一般に、この形式では次を含む最も一般的な使用方法と簡単なパターンがサポートされます。 - DISPLAY、BINARY (COMP)、COMP-5 および PACKED-DECIMAL (COMP-3) の使用方法。文字エンコードの制限については、[文字エンコード](#character_encoding)を参照してください。 - 以下のみで構成される数値の PICTURE 句 - 「9」- 1 つ以上の数字位置 - 「S」- 1 つの省略可能な符号文字位置 (先頭または末尾) - 「V」- 1 つの省略可能な小数点 - 「P」- 1 つ以上の 10 進数位取り位置 - 「X」文字位置のみで構成される英数字値の PICTURE 句 - PICTURE 句での「9」、「P」、および「X」文字の反復数 (5 桁数値の場合の `9(5)` など) - スキーマの `controlVal` プロパティが含まれる OCCURS DEPENDING ON。含まれる構造内で制御値がネストされている場合、生成されたスキーマを手動で変更して、「container.value」の値のフルパスを指定する必要があります。 - REDEFINES 句 (レコードデータの同じ部分の異なるビューを提供するために使用 - 以下のセクションの詳細を参照) 次の機能は_サポートされていません_。 - 英数字で編集された PICTURE 句 - 挿入、置換、およびゼロサプレスのすべての形式を含む、数値で編集された PICTURE 句 - 特殊なレベル番号: - レベル 66 - 項目またはグループの代替名 - レベル 77 - 独立データ項目 - レベル 88 - 条件名 (値の列挙に相当) - グループレベルの SIGN 句 (PICTURE 句を含む基本項目でのみサポートされます) - COMP-1 または COMP-2 の USAGE、およびグループレベルの USAGE 句 (PICTURE 句を含む基本項目でのみサポートされます) - VALUE 句 (リテラルまたは別のデータ項目からデータ項目または条件名の値を定義するために使用) - SYNC 句 (レコード内で値を一致させるために使用) ## [](#redefines-のサポート)REDEFINES のサポート REDEFINES は、レコードのデータの動的な解析を促進します。REDEFINES を指定してコピーブックをインポートする場合、生成されたスキーマでは、「\*」 (同じレベルで複数の REDEFINES グルーピングが指定される場合は、「\*1」、「\*2」など) という名前の特殊なグルーピングを使用して、異なるすべての解析を結合します。この特殊なグルーピング名は、他のグルーピング名と同様に DataWeave 式で使用します。 REDEFINES グルーピングを使用すると、通常のコピーブックグルーピングよりもオーバーヘッドが大きくなるため、可能な場合は Studio にインポートする前にコピーブックから REDEFINES を削除することをお勧めします。 ## [](#character_encoding)文字エンコード BINARY (COMP)、COMP-5、または PACKED-DECIMAL (COMP-3) の使用方法は、256 個の文字コード候補の範囲全体を使用する 1 バイト文字エンコードでのみサポートされます。これらの使用方法では、UTF-8 と他の可変長エンコードはサポートされません (1 バイトではないため)。また、ASCII もサポートされません (範囲全体を使用しないため)。サポートされている文字エンコードには、ISO-8859-1 (完全な 8 ビットへの ASCII の拡張) や他の 8859 バリエーションおよび EBCDIC (IBM037) などがあります。 REDEFINES では、データに 1 バイト/文字の文字エンコードを使用する必要がありますが、BINARY、(COMP)、COMP-5、PACKED-DECIMAL (COMP-3) の使用方法がデータに含まれていない限り、任意の 1 バイト/文字の文字エンコードを使用できます。 ## [](#コピーブックのインポートに関する一般的な問題)コピーブックのインポートに関する一般的な問題コピーブックのインポートに関する最も一般的な問題は、入力行領域の COBOL 標準に従っていないことです。コピーブックのインポート解析では、各行の列 1 ～ 6 のコンテンツが無視され、列 7 に「\*」 (アスタリスク) が含まれているすべての行が無視されます。また、各行の列 72 を超える部分はすべて無視されます。つまり、実際のすべてのデータ定義が入力行の列 8 ～ 72 の間に存在する必要があります。タブ位置に関する定義された標準はないため、入力内のタブは展開されません。コピーブックの入力列を数える場合、各タブ文字は 1 個のスペース文字として処理されます。コピーブックを処理するときにインデントは無視され、レベル番号のみが有意として処理されます。これは通常は問題ではありませんが、COBOL コンパイラーで受け入れられないにも関わらずコピーブックのインポートが受け入れられる可能性があります。コピーブックのインポートの結果として警告とエラーの両方が報告される場合があります。一般に、警告は、有意であるかどうかに関係なく、機能がサポートまたは認識されないことを伝えます。エラーは、生成されたスキーマ (ある場合) がコピーブックの完全に正確な表現ではないことを意味する問題の通知です。報告されたすべての警告またはエラーを確認し、適切な処理を決定する必要があります。スキーマを生成されたとおりに単に受け入れたり、入力のコピーブックを変更したり、生成されたスキーマを変更したりすることができます。 ## [](#properties)Configuration のプロパティ DataWeave では、この形式の以下の設定プロパティがサポートされています。 ### [](#reader_properties)Reader のプロパティ DataWeave は、この形式で入力データを読み取る指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

allowLenientWithBinaryNotEndElement

Boolean

false

スキーマに型が Binary (バイナリ) または Packed (パック) の要素が含まれていると、最後の要素の形式種別に関係なく、lenient オプションで短いレコードが許可されません。このプロパティを true に設定すると、検証はレコードが Binary (バイナリ) または Packed (パック) の型で終了するケースのみに適用されます。

enforceRequires

Boolean

false

必須値がない場合にエラーになります。有効な値は、true または false です。

missingValues

String

コピーブックスキーマの場合は nulls、それ以外の場合は spaces

欠落値を表すために使用される文字を入力します。デフォルト以外の設定を有効化するには、useMissCharAsDefaultForFill プロパティを true に設定し、missingValues に次のいずれかの値を使用します。

none: すべてのデータを実際の値として処理する

spaces: スペースのみで構成される項目を欠落値として解釈する

zeroes: 「0」文字のみで構成される数値項目とスペースのみで構成される文字項目を欠落値として解釈する

nulls: 0 バイトのみで構成される項目を欠落値として解釈する

notTruncateDependingOnSubjectNotPresent

Boolean

false

DEPENDING ON の対象が存在しない場合にグループ全体を入力します。 2021 年 8 月リリースの Mule 4.3.0-20210622 の DataWeave 2.3 で導入されました。

recordParsing

String

strict

予想される、行/レコード間の分離:

strict: 各レコードの末尾で改行が予想される。

lenient: 改行が使用されるが、レコードがスキーマ仕様よりも短いまたは長い場合がある。ペイロードに改行がない場合は、lenient を使用しないでください。recordParsing のもう 1 つのオプションで改行がないレコードがサポートされます。

noTerminator: レコードが分離されずに互いに続く。このオプションは、改行がない固定長のレコードでお勧めします。

singleRecord: 入力全体が 1 つのレコード。

種別 Binary または Packed のスキーマでは、改行を検出できないため、recordParsing を lenient に設定すると、長いレコードのみを処理でき、短いレコードは処理できません。現在、このスキーマも特定の 1 バイト文字エンコードでのみ機能します (つまり、UTF-8 などの複数バイト形式では機能しません)。

schemaPath (必須)

String

null

スキーマ定義。入力の解析で使用するスキーマファイルのローカルディスク内の場所。

segmentIdent

String

null

固定幅のスキーマまたはコピーブックスキーマのセグメント識別子 (1 つのセグメント/レコード定義を解析する場合と、スキーマに複数のセグメント定義が含まれている場合にのみ必要)。

structureIdent

String

null

フラットファイルスキーマのセグメント識別子 (構造定義を解析する場合と、スキーマに複数の構造定義が含まれている場合にのみ必要)。

truncateDependingOn

Boolean

false

COBOL コピーブックの DEPENDING ON 値を、使用される長さに切り捨てます。有効な値は、true または false です。

useMissCharAsDefaultForFill

Boolean

false

デフォルトでは、フラットファイルリーダーおよびライターでは、欠落文字にスペースが使用され、missingValues プロパティの設定が無視されます。このプロパティを true に設定すると、リーダーは missingValues プロパティの設定に従います。 2021 年 9 月リリースの Mule 4.3.0-20210823 の DataWeave 2.3 (2.3.0-20210823) で導入されました。有効な値は、true または false です。

zonedDecimalStrict

Boolean

false

COBOL コピーブックのゾーン 10 進数値に署名エンコードの strict ASCII 形式を使用します。有効な値は、true または false です。

### [](#writer_properties)Writer のプロパティ DataWeave は、この形式で出力データを書き込む指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

bufferSize

Number

8192

バッファライターのサイズ。

deferred

Boolean

false

true に設定すると、DataWeave は出力をデータストリームとして生成し、スクリプトの実行はそれがコンシュームされるまで延期されます。有効な値は、true または false です。

encoding

String

null

このライターで使用されるエンコード (UTF-8 など)。

enforceRequires

Boolean

false

必須値がない場合にエラーになります。有効な値は、true または false です。

missingValues

String

コピーブックスキーマの場合は NULLS、それ以外の場合は SPACES

欠落値を表すために使用される文字を入力します。デフォルト以外の設定を有効化するには、useMissCharAsDefaultForFill を使用し、missingValues に次のいずれかの値を使用します。

NONE: 欠落値の場合に何も書き込まない。

SPACES: 項目をスペースで埋める。

ZEROES: 数値項目を 0 文字で、文字項目をスペース文字で埋める。

NULLS: 項目を 0 バイトで埋める。

notTruncateDependingOnSubjectNotPresent

Boolean

false

DEPENDING ON の対象が存在しない場合にグループ全体を入力します。 2021 年 8 月リリースの Mule 4.3.0-20210622 の DataWeave 2.3 で導入されました。

recordTerminator

String

システムプロパティ line.separator

レコード区切り文字 (改行)。有効値:

lf

cr

crlf

none

Mule バージョン 4.0.4 以降では、これは、複数のレコードがある場合の区切り文字としてのみ使用されます。値は文字コードに直接変換されます (none では各レコードの終端はありません)。

retainEmptyStringFieldsOnParsing

Boolean

false

true に設定すると、このプロパティによりリーダーは値がない項目を保持し、その値を空の文字列に設定します。リーダーのデフォルトの動作では、これらの項目を削除します。 2023 年 1 月バージョンの Mule バージョン 4.4.0-20230102 の DataWeave 2.4 で導入されました。

schemaPath (必須)

String

null

スキーマ定義。使用するスキーマファイルが配置されているパス。

segmentIdent

String

null

固定幅のスキーマまたはコピーブックスキーマのセグメント識別子 (1 つのセグメント/レコード定義を作成する場合と、スキーマに複数のセグメント定義が含まれている場合にのみ必要)。

structureIdent

String

null

フラットファイルスキーマのセグメント識別子 (構造定義を作成する場合と、スキーマに複数の構造定義が含まれている場合にのみ必要)。

trimValues

Boolean

false

末尾の文字を切り捨てることで、項目の長さを超える文字列値を切り取ります。有効な値は、true または false です。

trimValues

Boolean

false

切り捨て値が項目幅より長いかどうかを示します。有効なオプションは、true または false です。

truncateDependingOn

Boolean

false

COBOL コピーブックの DEPENDING ON 値を、使用される長さに切り捨てます。有効な値は、true または false です。

useMissCharAsDefaultForFill

Boolean

false

デフォルトでは、フラットファイルリーダーおよびライターでは、欠落文字にスペースが使用され、missingValues プロパティの設定が無視されます。このプロパティを true に設定すると、ライターは missingValues プロパティの設定に従います。 2021 年 9 月リリースの Mule 4.3.0-20210823 の DataWeave 2.3 (2.3.0-20210823) で導入されました。

zonedDecimalStrict

Boolean

false

COBOL コピーブックのゾーン 10 進数値に署名エンコードの strict ASCII 形式を使用します。有効な値は、true または false です。

## [](#mime_type)サポートされる MIME タイプ COBOL コピーブック形式では、次の MIME タイプがサポートされています。

MIME タイプ

*/flatfile

# COBOL コピーブック形式 MIME タイプ: `application/flatfile` ID: `flatfile` COBOL コピーブックは、COBOL データファイルのレコードと項目のレイアウトを記述するフラットファイルの種別です。 Transform Message コンポーネントは、COBOL コピーブック形式を処理するための設定を提供します。たとえば、COBOL 定義を Transform Message コンポーネントにインポートしてコピーブック変換で使用できます。
DataWeave の COBOL コピーブックは最大 15 MB のファイルをサポートし、メモリ要件は約 40 対 1 です。たとえば、1 MB のファイルは処理に最大 40 MB のメモリを必要とするため、大きいコピーブックファイルに対する TPS のニーズと組み合わせてこのメモリ要件を考慮することが重要です。これは正確な数値ではありません。この値は、マッピング命令の複雑さによって異なる可能性があります。
## [](#cobol_metadata)コピーブック定義のインポートコピーブック定義をインポートすると、Transform Message コンポーネントは、`schemaPath` プロパティで参照できるフラットファイルスキーマに定義を変換します。コピーブック定義をインポートする方法 1. Studio で Transform コンポーネントの入力ペイロードを右クリックし、**\[Set Metadata (メタデータを設定)\]** を選択して \[Set Metadata Type (メタデータ型を設定)\] ダイアログを開きます。コピーブック定義をインポートする前に、メタデータ型を定義する必要があります。 2. コピーブックメタデータの名前を入力します (例: `copybook`)。 3. **\[Type (型)\]** ドロップダウンメニューから \[Copybook (コピーブック)\] 型を選択します。 4. コピーブック定義ファイルをインポートします。 5. \[Select (選択)\] をクリックします。 ![コピーブック定義ファイルをインポートするためのメタデータ型の選択インターフェース](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.5/_images/copybook-import.png) Figure 1. コピーブック定義ファイルのインポートたとえば、次のようなコピーブック定義ファイル (`mailing-record.cpy`) があるとします。 01 MAILING-RECORD. 05 COMPANY-NAME PIC X(30). 05 CONTACTS. 10 PRESIDENT. 15 LAST-NAME PIC X(15). 15 FIRST-NAME PIC X(8). 10 VP-MARKETING. 15 LAST-NAME PIC X(15). 15 FIRST-NAME PIC X(8). 10 ALTERNATE-CONTACT. 15 TITLE PIC X(10). 15 LAST-NAME PIC X(15). 15 FIRST-NAME PIC X(8). 05 ADDRESS PIC X(15). 05 CITY PIC X(15). 05 STATE PIC XX. 05 ZIP PIC 9(5). - コピーブック定義は常に `01` エントリから始まる必要があります。コピーブック内の `01` 定義ごとに個別のレコードタイプが生成されます (コピーブックを使用できるようにするには 1 つ以上の `01` 定義が存在する必要があります。定義がない場合は、任意の名前を使用して、コピーブックの開始位置に定義を追加します)。コピーブックファイルに複数の `01` 定義がある場合、変換で使用する定義をドロップダウンリストから選択できます。 - COBOL 形式では、各行の列 7 ～ 72 のみを使用するように定義する必要があります。列 1 ～ 5 と列 72 より後のデータは、インポートプロセスで無視されます。列 6 は、行継続マーカーです。スキーマをインポートすると、Transform コンポーネントは、Muke プロジェクトの `src/main/resources/schema` フォルダーに保存しているフラットファイルスキーマにコピーブックファイルを変換します。フラットファイル形式では、上記のコピーブック定義は次のようになります。 form: COPYBOOK id: 'MAILING-RECORD' values: - { name: 'COMPANY-NAME', type: String, length: 30 } - name: 'CONTACTS' values: - name: 'PRESIDENT' values: - { name: 'LAST-NAME', type: String, length: 15 } - { name: 'FIRST-NAME', type: String, length: 8 } - name: 'VP-MARKETING' values: - { name: 'LAST-NAME', type: String, length: 15 } - { name: 'FIRST-NAME', type: String, length: 8 } - name: 'ALTERNATE-CONTACT' values: - { name: 'TITLE', type: String, length: 10 } - { name: 'LAST-NAME', type: String, length: 15 } - { name: 'FIRST-NAME', type: String, length: 8 } - { name: 'ADDRESS', type: String, length: 15 } - { name: 'CITY', type: String, length: 15 } - { name: 'STATE', type: String, length: 2 } - { name: 'ZIP', type: Integer, length: 5, format: { justify: ZEROES, sign: UNSIGNED } } コピーブックをインポートしたら、`schemaPath` プロパティを使用して `output` ディレクティブを介して関連付けられているフラットファイルを参照できます。たとえば、`output application/flatfile schemaPath="src/main/resources/schemas/mailing-record.ffd"` です。 ## [](#サポートされるコピーブック機能)サポートされるコピーブック機能すべてのコピーブック機能が DataWeave の COBOL コピーブック形式でサポートされるとは限りません。一般に、この形式では次を含む最も一般的な使用方法と簡単なパターンがサポートされます。 - DISPLAY、BINARY (COMP)、COMP-5 および PACKED-DECIMAL (COMP-3) の使用方法。文字エンコードの制限については、[文字エンコード](#character_encoding)を参照してください。 - 以下のみで構成される数値の PICTURE 句 - 「9」- 1 つ以上の数字位置 - 「S」- 1 つの省略可能な符号文字位置 (先頭または末尾) - 「V」- 1 つの省略可能な小数点 - 「P」- 1 つ以上の 10 進数位取り位置 - 「X」文字位置のみで構成される英数字値の PICTURE 句 - PICTURE 句での「9」、「P」、および「X」文字の反復数 (5 桁数値の場合の `9(5)` など) - スキーマの `controlVal` プロパティが含まれる OCCURS DEPENDING ON。含まれる構造内で制御値がネストされている場合、生成されたスキーマを手動で変更して、「container.value」の値のフルパスを指定する必要があります。 - REDEFINES 句 (レコードデータの同じ部分の異なるビューを提供するために使用 - 以下のセクションの詳細を参照) 次の機能は_サポートされていません_。 - 英数字で編集された PICTURE 句 - 挿入、置換、およびゼロサプレスのすべての形式を含む、数値で編集された PICTURE 句 - 特殊なレベル番号: - レベル 66 - 項目またはグループの代替名 - レベル 77 - 独立データ項目 - レベル 88 - 条件名 (値の列挙に相当) - グループレベルの SIGN 句 (PICTURE 句を含む基本項目でのみサポートされます) - COMP-1 または COMP-2 の USAGE、およびグループレベルの USAGE 句 (PICTURE 句を含む基本項目でのみサポートされます) - VALUE 句 (リテラルまたは別のデータ項目からデータ項目または条件名の値を定義するために使用) - SYNC 句 (レコード内で値を一致させるために使用) ## [](#redefines-のサポート)REDEFINES のサポート REDEFINES は、レコードのデータの動的な解析を促進します。REDEFINES を指定してコピーブックをインポートする場合、生成されたスキーマでは、「\*」 (同じレベルで複数の REDEFINES グルーピングが指定される場合は、「\*1」、「\*2」など) という名前の特殊なグルーピングを使用して、異なるすべての解析を結合します。この特殊なグルーピング名は、他のグルーピング名と同様に DataWeave 式で使用します。 REDEFINES グルーピングを使用すると、通常のコピーブックグルーピングよりもオーバーヘッドが大きくなるため、可能な場合は Studio にインポートする前にコピーブックから REDEFINES を削除することをお勧めします。 ## [](#character_encoding)文字エンコード BINARY (COMP)、COMP-5、または PACKED-DECIMAL (COMP-3) の使用方法は、256 個の文字コード候補の範囲全体を使用する 1 バイト文字エンコードでのみサポートされます。これらの使用方法では、UTF-8 と他の可変長エンコードはサポートされません (1 バイトではないため)。また、ASCII もサポートされません (範囲全体を使用しないため)。サポートされている文字エンコードには、ISO-8859-1 (完全な 8 ビットへの ASCII の拡張) や他の 8859 バリエーションおよび EBCDIC (IBM037) などがあります。 REDEFINES では、データに 1 バイト/文字の文字エンコードを使用する必要がありますが、BINARY、(COMP)、COMP-5、PACKED-DECIMAL (COMP-3) の使用方法がデータに含まれていない限り、任意の 1 バイト/文字の文字エンコードを使用できます。 ## [](#コピーブックのインポートに関する一般的な問題)コピーブックのインポートに関する一般的な問題コピーブックのインポートに関する最も一般的な問題は、入力行領域の COBOL 標準に従っていないことです。コピーブックのインポート解析では、各行の列 1 ～ 6 のコンテンツが無視され、列 7 に「\*」 (アスタリスク) が含まれているすべての行が無視されます。また、各行の列 72 を超える部分はすべて無視されます。つまり、実際のすべてのデータ定義が入力行の列 8 ～ 72 の間に存在する必要があります。タブ位置に関する定義された標準はないため、入力内のタブは展開されません。コピーブックの入力列を数える場合、各タブ文字は 1 個のスペース文字として処理されます。コピーブックを処理するときにインデントは無視され、レベル番号のみが有意として処理されます。これは通常は問題ではありませんが、COBOL コンパイラーで受け入れられないにも関わらずコピーブックのインポートが受け入れられる可能性があります。コピーブックのインポートの結果として警告とエラーの両方が報告される場合があります。一般に、警告は、有意であるかどうかに関係なく、機能がサポートまたは認識されないことを伝えます。エラーは、生成されたスキーマ (ある場合) がコピーブックの完全に正確な表現ではないことを意味する問題の通知です。報告されたすべての警告またはエラーを確認し、適切な処理を決定する必要があります。スキーマを生成されたとおりに単に受け入れたり、入力のコピーブックを変更したり、生成されたスキーマを変更したりすることができます。 ## [](#properties)Configuration のプロパティ DataWeave では、この形式の以下の設定プロパティがサポートされています。 ### [](#reader_properties)Reader のプロパティこの形式は、入力データを読み取るための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

allowLenientWithBinaryNotEndElement

Boolean

false

スキーマに型が Binary (バイナリ) または Packed (パック) の要素が含まれていると、最後の要素の形式種別に関係なく、lenient オプションで短いレコードが許可されません。このプロパティを true に設定すると、検証はレコードが Binary (バイナリ) または Packed (パック) の型で終了するケースのみに適用されます。

有効な値は、true または false です。

enforceRequires

Boolean

false

true に設定されていると、必須値がない場合にエラーが発生します。

有効な値は、true または false です。

missingValues

String

null

欠落値を表すために使用される文字を入力します。デフォルト以外の設定を有効化するには、useMissCharAsDefaultForFill プロパティを true に設定し、missingValues に次のいずれかの値を使用します。

none (リーダーの場合) または NONE (ライターの場合): すべてのデータを値として処理する。

spaces (リーダーの場合) または SPACES (ライターの場合): スペースのみで構成される項目を欠落値として解釈する。フラットファイルまたは固定幅形式のデフォルトです。

zeroes (リーダーの場合) または ZEROES (ライターの場合): 0 文字のみで構成される数値項目とスペースのみで構成される文字項目を欠落値として解釈する。

nulls (リーダーの場合) または NULLS (ライターの場合): 0 バイトのみで構成される項目を欠落値として解釈する。COBOL コピーブックスキーマのデフォルトです。

notTruncateDependingOnSubjectNotPresent

Boolean (ブール)

false

DEPENDING ON の対象が存在しない場合にグループ全体を入力します。

有効な値は、true または false です。

recordParsing

String

'strict'

予想される、行/レコード間の分離の種別を指定します。

strict: 各レコードの末尾で改行が予想される。 strict はデフォルトです。

lenient: 改行が使用されるが、レコードがスキーマ仕様よりも短いまたは長い場合がある。ペイロードに改行がない場合は、lenient を使用しないでください。recordParsing のもう 1 つのオプションで改行がないレコードがサポートされます。

noTerminator: レコードが分離されずに互いに続く。このオプションは、改行がない固定長のレコードでお勧めします。

singleRecord: 入力全体が 1 つのレコード。

種別 Binary または Packed のスキーマでは、改行を検出できないため、recordParsing を lenient に設定すると、長いレコードのみを処理でき、短いレコードは処理できません。現在、このスキーマも特定の 1 バイト文字エンコードでのみ機能します (つまり、UTF-8 などの複数バイト形式では機能しません)。

retainEmptyStringFieldsOnParsing

Boolean (ブール)

false

解析動作の出力マップで、デフォルト値が設定された文字列項目を欠落した状態のまま保持できるようにします。

有効な値は、true または false です。

schemaPath (必須)

String

null

スキーマ定義へのパス。入力を解析するスキーマファイルのローカルディスク内の場所を指定します。

segmentIdent

String

null

固定幅のスキーマまたは COBOL コピーブックスキーマのセグメント識別子。スキーマに複数のセグメント定義が含まれている場合、単一セグメントまたはレコード定義を解析するときに必要になります。

structureIdent

String

null

フラットファイルスキーマの構造識別子。スキーマに複数の構造定義が含まれている場合、構造定義を解析するときに必要になります。

truncateDependingOn

Boolean

false

COBOL コピーブックの DEPENDING ON 値を、使用される長さに切り捨てます。

有効な値は、true または false です。

useMissCharAsDefaultForFill

Boolean (ブール)

false

デフォルトでは、フラットファイルリーダーおよびライターでは、欠落文字にスペースが使用され、missingValues プロパティの設定が無視されます。このプロパティを true に設定すると、DataWeave は missingValues プロパティの設定に従います。2021 年 9 月リリースの Mule 4.3.0-20210823 の DataWeave 2.3 (2.3.0-20210823) で導入されました。

有効な値は、true または false です。

zonedDecimalStrict

Boolean

false

COBOL コピーブックのゾーン 10 進数値に署名エンコードの 'strict' ASCII 形式を使用します。

有効な値は、true または false です。

### [](#writer_properties)Writer のプロパティこの形式は、出力データを書き込むための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

bufferSize

Number

8192

バッファライターのサイズ (バイト)。値は 8 よりも大きい必要があります。

deferred

Boolean

false

true に設定すると、出力をデータストリームとして生成し、スクリプトの実行は生成されたコンテンツがコンシュームされるまで延期されます。

有効な値は、true または false です。

encoding

String

null

出力で使用するエンコード (UTF-8 など)。

enforceRequires

Boolean

false

true に設定されていると、必須値がない場合にエラーが発生します。

有効な値は、true または false です。

missingValues

String

null

欠落値を表すために使用される文字を入力します。デフォルト以外の設定を有効化するには、useMissCharAsDefaultForFill プロパティを true に設定し、missingValues に次のいずれかの値を使用します。

none (リーダーの場合) または NONE (ライターの場合): すべてのデータを値として処理する。

spaces (リーダーの場合) または SPACES (ライターの場合): スペースのみで構成される項目を欠落値として解釈する。フラットファイルまたは固定幅形式のデフォルトです。

zeroes (リーダーの場合) または ZEROES (ライターの場合): 0 文字のみで構成される数値項目とスペースのみで構成される文字項目を欠落値として解釈する。

nulls (リーダーの場合) または NULLS (ライターの場合): 0 バイトのみで構成される項目を欠落値として解釈する。COBOL コピーブックスキーマのデフォルトです。

notTruncateDependingOnSubjectNotPresent

Boolean (ブール)

false

DEPENDING ON の対象が存在しない場合にグループ全体を入力します。

有効な値は、true または false です。

recordTerminator

String

null

レコード区切り文字の改行。有効な値: lf、cr、crlf、none。Mule バージョン 4.0.4 以降では、これは、複数のレコードがある場合の区切り文字としてのみ使用されます。値は文字コードに直接変換されます (none では各レコードの終端はありません)。

schemaPath (必須)

String

null

スキーマ定義へのパス。入力を解析するスキーマファイルのローカルディスク内の場所を指定します。

segmentIdent

String

null

固定幅のスキーマまたは COBOL コピーブックスキーマのセグメント識別子。スキーマに複数のセグメント定義が含まれている場合、単一セグメントまたはレコード定義を解析するときに必要になります。

structureIdent

String

null

フラットファイルスキーマの構造識別子。スキーマに複数の構造定義が含まれている場合、構造定義を解析するときに必要になります。

trimValues

Boolean

false

項目の幅より長い値を切り捨てます。

有効な値は、true または false です。

truncateDependingOn

Boolean

false

COBOL コピーブックの DEPENDING ON 値を、使用される長さに切り捨てます。

有効な値は、true または false です。

useMissCharAsDefaultForFill

Boolean (ブール)

false

デフォルトでは、フラットファイルリーダーおよびライターでは、欠落文字にスペースが使用され、missingValues プロパティの設定が無視されます。このプロパティを true に設定すると、DataWeave は missingValues プロパティの設定に従います。2021 年 9 月リリースの Mule 4.3.0-20210823 の DataWeave 2.3 (2.3.0-20210823) で導入されました。

有効な値は、true または false です。

zonedDecimalStrict

Boolean

false

COBOL コピーブックのゾーン 10 進数値に署名エンコードの 'strict' ASCII 形式を使用します。

有効な値は、true または false です。

## [](#mime_type)サポートされる MIME タイプ COBOL コピーブック形式では、次の MIME タイプがサポートされています。

MIME タイプ

*/flatfile

# COBOL コピーブック形式 MIME タイプ: `application/flatfile` ID: `flatfile` COBOL コピーブックは、COBOL データファイルのレコードと項目のレイアウトを記述するフラットファイルの種別です。 Transform Message コンポーネントは、COBOL コピーブック形式を処理するための設定を提供します。たとえば、COBOL 定義を Transform Message コンポーネントにインポートしてコピーブック変換で使用できます。
DataWeave の COBOL コピーブックは最大 15 MB のファイルをサポートし、メモリ要件は約 40 対 1 です。たとえば、1 MB のファイルは処理に最大 40 MB のメモリを必要とするため、大きいコピーブックファイルに対する TPS のニーズと組み合わせてこのメモリ要件を考慮することが重要です。これは正確な数値ではありません。この値は、マッピング命令の複雑さによって異なる可能性があります。
## [](#cobol_metadata)コピーブック定義のインポートコピーブック定義をインポートすると、Transform Message コンポーネントは、`schemaPath` プロパティで参照できるフラットファイルスキーマに定義を変換します。コピーブック定義をインポートする方法 1. Studio で Transform コンポーネントの入力ペイロードを右クリックし、**\[Set Metadata (メタデータを設定)\]** を選択して \[Set Metadata Type (メタデータ型を設定)\] ダイアログを開きます。コピーブック定義をインポートする前に、メタデータ型を定義する必要があります。 2. コピーブックメタデータの名前を入力します (例: `copybook`)。 3. **\[Type (型)\]** ドロップダウンメニューから \[Copybook (コピーブック)\] 型を選択します。 4. コピーブック定義ファイルをインポートします。 5. \[Select (選択)\] をクリックします。 ![コピーブック定義ファイルをインポートするためのメタデータ型の選択インターフェース](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.6/_images/copybook-import.png) Figure 1. コピーブック定義ファイルのインポートたとえば、次のようなコピーブック定義ファイル (`mailing-record.cpy`) があるとします。 01 MAILING-RECORD. 05 COMPANY-NAME PIC X(30). 05 CONTACTS. 10 PRESIDENT. 15 LAST-NAME PIC X(15). 15 FIRST-NAME PIC X(8). 10 VP-MARKETING. 15 LAST-NAME PIC X(15). 15 FIRST-NAME PIC X(8). 10 ALTERNATE-CONTACT. 15 TITLE PIC X(10). 15 LAST-NAME PIC X(15). 15 FIRST-NAME PIC X(8). 05 ADDRESS PIC X(15). 05 CITY PIC X(15). 05 STATE PIC XX. 05 ZIP PIC 9(5). - コピーブック定義は常に `01` エントリから始まる必要があります。コピーブック内の `01` 定義ごとに個別のレコードタイプが生成されます (コピーブックを使用できるようにするには 1 つ以上の `01` 定義が存在する必要があります。定義がない場合は、任意の名前を使用して、コピーブックの開始位置に定義を追加します)。コピーブックファイルに複数の `01` 定義がある場合、変換で使用する定義をドロップダウンリストから選択できます。 - COBOL 形式では、各行の列 7 ～ 72 のみを使用するように定義する必要があります。列 1 ～ 5 と列 72 より後のデータは、インポートプロセスで無視されます。列 6 は、行継続マーカーです。スキーマをインポートすると、Transform コンポーネントは、Muke プロジェクトの `src/main/resources/schema` フォルダーに保存しているフラットファイルスキーマにコピーブックファイルを変換します。フラットファイル形式では、上記のコピーブック定義は次のようになります。 form: COPYBOOK id: 'MAILING-RECORD' values: - { name: 'COMPANY-NAME', type: String, length: 30 } - name: 'CONTACTS' values: - name: 'PRESIDENT' values: - { name: 'LAST-NAME', type: String, length: 15 } - { name: 'FIRST-NAME', type: String, length: 8 } - name: 'VP-MARKETING' values: - { name: 'LAST-NAME', type: String, length: 15 } - { name: 'FIRST-NAME', type: String, length: 8 } - name: 'ALTERNATE-CONTACT' values: - { name: 'TITLE', type: String, length: 10 } - { name: 'LAST-NAME', type: String, length: 15 } - { name: 'FIRST-NAME', type: String, length: 8 } - { name: 'ADDRESS', type: String, length: 15 } - { name: 'CITY', type: String, length: 15 } - { name: 'STATE', type: String, length: 2 } - { name: 'ZIP', type: Integer, length: 5, format: { justify: ZEROES, sign: UNSIGNED } } コピーブックをインポートしたら、`schemaPath` プロパティを使用して `output` ディレクティブを介して関連付けられているフラットファイルを参照できます。たとえば、`output application/flatfile schemaPath="src/main/resources/schemas/mailing-record.ffd"` です。 ## [](#サポートされるコピーブック機能)サポートされるコピーブック機能すべてのコピーブック機能が DataWeave の COBOL コピーブック形式でサポートされるとは限りません。一般に、この形式では次を含む最も一般的な使用方法と簡単なパターンがサポートされます。 - DISPLAY、BINARY (COMP)、COMP-5 および PACKED-DECIMAL (COMP-3) の使用方法。文字エンコードの制限については、[文字エンコード](#character_encoding)を参照してください。 - 以下のみで構成される数値の PICTURE 句 - 「9」- 1 つ以上の数字位置 - 「S」- 1 つの省略可能な符号文字位置 (先頭または末尾) - 「V」- 1 つの省略可能な小数点 - 「P」- 1 つ以上の 10 進数位取り位置 - 「X」文字位置のみで構成される英数字値の PICTURE 句 - PICTURE 句での「9」、「P」、および「X」文字の反復数 (5 桁数値の場合の `9(5)` など) - スキーマの `controlVal` プロパティが含まれる OCCURS DEPENDING ON。含まれる構造内で制御値がネストされている場合、生成されたスキーマを手動で変更して、「container.value」の値のフルパスを指定する必要があります。 - REDEFINES 句 (レコードデータの同じ部分の異なるビューを提供するために使用 - 以下のセクションの詳細を参照) 次の機能は_サポートされていません_。 - 英数字で編集された PICTURE 句 - 挿入、置換、およびゼロサプレスのすべての形式を含む、数値で編集された PICTURE 句 - 特殊なレベル番号: - レベル 66 - 項目またはグループの代替名 - レベル 77 - 独立データ項目 - レベル 88 - 条件名 (値の列挙に相当) - グループレベルの SIGN 句 (PICTURE 句を含む基本項目でのみサポートされます) - COMP-1 または COMP-2 の USAGE、およびグループレベルの USAGE 句 (PICTURE 句を含む基本項目でのみサポートされます) - VALUE 句 (リテラルまたは別のデータ項目からデータ項目または条件名の値を定義するために使用) - SYNC 句 (レコード内で値を一致させるために使用) ## [](#redefines-のサポート)REDEFINES のサポート REDEFINES は、レコードのデータの動的な解析を促進します。REDEFINES を指定してコピーブックをインポートする場合、生成されたスキーマでは、「\*」 (同じレベルで複数の REDEFINES グルーピングが指定される場合は、「\*1」、「\*2」など) という名前の特殊なグルーピングを使用して、異なるすべての解析を結合します。この特殊なグルーピング名は、他のグルーピング名と同様に DataWeave 式で使用します。 REDEFINES グルーピングを使用すると、通常のコピーブックグルーピングよりもオーバーヘッドが大きくなるため、可能な場合は Studio にインポートする前にコピーブックから REDEFINES を削除することをお勧めします。 ## [](#character_encoding)文字エンコード BINARY (COMP)、COMP-5、または PACKED-DECIMAL (COMP-3) の使用方法は、256 個の文字コード候補の範囲全体を使用する 1 バイト文字エンコードでのみサポートされます。これらの使用方法では、UTF-8 と他の可変長エンコードはサポートされません (1 バイトではないため)。また、ASCII もサポートされません (範囲全体を使用しないため)。サポートされている文字エンコードには、ISO-8859-1 (完全な 8 ビットへの ASCII の拡張) や他の 8859 バリエーションおよび EBCDIC (IBM037) などがあります。 REDEFINES では、データに 1 バイト/文字の文字エンコードを使用する必要がありますが、BINARY、(COMP)、COMP-5、PACKED-DECIMAL (COMP-3) の使用方法がデータに含まれていない限り、任意の 1 バイト/文字の文字エンコードを使用できます。 ## [](#コピーブックのインポートに関する一般的な問題)コピーブックのインポートに関する一般的な問題コピーブックのインポートに関する最も一般的な問題は、入力行領域の COBOL 標準に従っていないことです。コピーブックのインポート解析では、各行の列 1 ～ 6 のコンテンツが無視され、列 7 に「\*」 (アスタリスク) が含まれているすべての行が無視されます。また、各行の列 72 を超える部分はすべて無視されます。つまり、実際のすべてのデータ定義が入力行の列 8 ～ 72 の間に存在する必要があります。タブ位置に関する定義された標準はないため、入力内のタブは展開されません。コピーブックの入力列を数える場合、各タブ文字は 1 個のスペース文字として処理されます。コピーブックを処理するときにインデントは無視され、レベル番号のみが有意として処理されます。これは通常は問題ではありませんが、COBOL コンパイラーで受け入れられないにも関わらずコピーブックのインポートが受け入れられる可能性があります。コピーブックのインポートの結果として警告とエラーの両方が報告される場合があります。一般に、警告は、有意であるかどうかに関係なく、機能がサポートまたは認識されないことを伝えます。エラーは、生成されたスキーマ (ある場合) がコピーブックの完全に正確な表現ではないことを意味する問題の通知です。報告されたすべての警告またはエラーを確認し、適切な処理を決定する必要があります。スキーマを生成されたとおりに単に受け入れたり、入力のコピーブックを変更したり、生成されたスキーマを変更したりすることができます。 ## [](#properties)Configuration のプロパティ DataWeave では、この形式の以下の設定プロパティがサポートされています。 ### [](#reader_properties)Reader のプロパティこの形式は、入力データを読み取るための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

allowLenientWithBinaryNotEndElement

Boolean

false

スキーマに型が Binary (バイナリ) または Packed (パック) の要素が含まれていると、最後の要素の形式種別に関係なく、lenient オプションで短いレコードが許可されません。このプロパティを true に設定すると、検証はレコードが Binary (バイナリ) または Packed (パック) の型で終了するケースのみに適用されます。

有効な値は、true または false です。

enforceRequires

Boolean

false

true に設定されていると、必須値がない場合にエラーが発生します。

有効な値は、true または false です。

missingValues

String

null

欠落値を表すために使用される文字を入力します。デフォルト以外の設定を有効化するには、useMissCharAsDefaultForFill プロパティを true に設定し、missingValues に次のいずれかの値を使用します。

none (リーダーの場合) または NONE (ライターの場合): すべてのデータを値として処理する。

spaces (リーダーの場合) または SPACES (ライターの場合): スペースのみで構成される項目を欠落値として解釈する。フラットファイルまたは固定幅形式のデフォルトです。

zeroes (リーダーの場合) または ZEROES (ライターの場合): 0 文字のみで構成される数値項目とスペースのみで構成される文字項目を欠落値として解釈する。

nulls (リーダーの場合) または NULLS (ライターの場合): 0 バイトのみで構成される項目を欠落値として解釈する。COBOL コピーブックスキーマのデフォルトです。

notTruncateDependingOnSubjectNotPresent

Boolean (ブール)

false

DEPENDING ON の対象が存在しない場合にグループ全体を入力します。

有効な値は、true または false です。

recordParsing

String

'strict'

予想される、行/レコード間の分離の種別を指定します。

strict: 各レコードの末尾で改行が予想される。 strict はデフォルトです。

lenient: 改行が使用されるが、レコードがスキーマ仕様よりも短いまたは長い場合がある。ペイロードに改行がない場合は、lenient を使用しないでください。recordParsing のもう 1 つのオプションで改行がないレコードがサポートされます。

noTerminator: レコードが分離されずに互いに続く。このオプションは、改行がない固定長のレコードでお勧めします。

singleRecord: 入力全体が 1 つのレコード。

種別 Binary または Packed のスキーマでは、改行を検出できないため、recordParsing を lenient に設定すると、長いレコードのみを処理でき、短いレコードは処理できません。現在、このスキーマも特定の 1 バイト文字エンコードでのみ機能します (つまり、UTF-8 などの複数バイト形式では機能しません)。

retainEmptyStringFieldsOnParsing

Boolean (ブール)

false

解析動作の出力マップで、デフォルト値が設定された文字列項目を欠落した状態のまま保持できるようにします。

有効な値は、true または false です。

schemaPath (必須)

String

null

スキーマ定義へのパス。入力を解析するスキーマファイルのローカルディスク内の場所を指定します。

segmentIdent

String

null

固定幅のスキーマまたは COBOL コピーブックスキーマのセグメント識別子。スキーマに複数のセグメント定義が含まれている場合、単一セグメントまたはレコード定義を解析するときに必要になります。

structureIdent

String

null

フラットファイルスキーマの構造識別子。スキーマに複数の構造定義が含まれている場合、構造定義を解析するときに必要になります。

truncateDependingOn

Boolean

false

COBOL コピーブックの DEPENDING ON 値を、使用される長さに切り捨てます。

有効な値は、true または false です。

useMissCharAsDefaultForFill

Boolean (ブール)

false

デフォルトでは、フラットファイルリーダーおよびライターでは、欠落文字にスペースが使用され、missingValues プロパティの設定が無視されます。このプロパティを true に設定すると、DataWeave は missingValues プロパティの設定に従います。2021 年 9 月リリースの Mule 4.3.0-20210823 の DataWeave 2.3 (2.3.0-20210823) で導入されました。

有効な値は、true または false です。

zonedDecimalStrict

Boolean

false

COBOL コピーブックのゾーン 10 進数値に署名エンコードの 'strict' ASCII 形式を使用します。

有効な値は、true または false です。

### [](#writer_properties)Writer のプロパティこの形式は、出力データを書き込むための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

bufferSize

Number

8192

バッファライターのサイズ (バイト)。値は 8 よりも大きい必要があります。

deferred

Boolean

false

true に設定すると、出力をデータストリームとして生成し、スクリプトの実行は生成されたコンテンツがコンシュームされるまで延期されます。

有効な値は、true または false です。

encoding

String

null

出力で使用するエンコード (UTF-8 など)。

enforceRequires

Boolean

false

true に設定されていると、必須値がない場合にエラーが発生します。

有効な値は、true または false です。

missingValues

String

null

欠落値を表すために使用される文字を入力します。デフォルト以外の設定を有効化するには、useMissCharAsDefaultForFill プロパティを true に設定し、missingValues に次のいずれかの値を使用します。

none (リーダーの場合) または NONE (ライターの場合): すべてのデータを値として処理する。

spaces (リーダーの場合) または SPACES (ライターの場合): スペースのみで構成される項目を欠落値として解釈する。フラットファイルまたは固定幅形式のデフォルトです。

zeroes (リーダーの場合) または ZEROES (ライターの場合): 0 文字のみで構成される数値項目とスペースのみで構成される文字項目を欠落値として解釈する。

nulls (リーダーの場合) または NULLS (ライターの場合): 0 バイトのみで構成される項目を欠落値として解釈する。COBOL コピーブックスキーマのデフォルトです。

notTruncateDependingOnSubjectNotPresent

Boolean (ブール)

false

DEPENDING ON の対象が存在しない場合にグループ全体を入力します。

有効な値は、true または false です。

recordTerminator

String

null

レコード区切り文字の改行。有効な値: lf、cr、crlf、none。Mule バージョン 4.0.4 以降では、これは、複数のレコードがある場合の区切り文字としてのみ使用されます。値は文字コードに直接変換されます (none では各レコードの終端はありません)。

schemaPath (必須)

String

null

スキーマ定義へのパス。入力を解析するスキーマファイルのローカルディスク内の場所を指定します。

segmentIdent

String

null

固定幅のスキーマまたは COBOL コピーブックスキーマのセグメント識別子。スキーマに複数のセグメント定義が含まれている場合、単一セグメントまたはレコード定義を解析するときに必要になります。

structureIdent

String

null

フラットファイルスキーマの構造識別子。スキーマに複数の構造定義が含まれている場合、構造定義を解析するときに必要になります。

trimValues

Boolean

false

項目の幅より長い値を切り捨てます。

有効な値は、true または false です。

truncateDependingOn

Boolean

false

COBOL コピーブックの DEPENDING ON 値を、使用される長さに切り捨てます。

有効な値は、true または false です。

useMissCharAsDefaultForFill

Boolean (ブール)

false

デフォルトでは、フラットファイルリーダーおよびライターでは、欠落文字にスペースが使用され、missingValues プロパティの設定が無視されます。このプロパティを true に設定すると、DataWeave は missingValues プロパティの設定に従います。2021 年 9 月リリースの Mule 4.3.0-20210823 の DataWeave 2.3 (2.3.0-20210823) で導入されました。

有効な値は、true または false です。

zonedDecimalStrict

Boolean

false

COBOL コピーブックのゾーン 10 進数値に署名エンコードの 'strict' ASCII 形式を使用します。

有効な値は、true または false です。

## [](#mime_type)サポートされる MIME タイプ COBOL コピーブック形式では、次の MIME タイプがサポートされています。

MIME タイプ

*/flatfile

# COBOL コピーブック形式 MIME タイプ: `application/flatfile` ID: `flatfile` COBOL コピーブックは、COBOL データファイルのレコードと項目のレイアウトを記述するフラットファイルの種別です。 Transform Message コンポーネントは、COBOL コピーブック形式を処理するための設定を提供します。たとえば、COBOL 定義を Transform Message コンポーネントにインポートしてコピーブック変換で使用できます。
DataWeave の COBOL コピーブックは最大 15 MB のファイルをサポートし、メモリ要件は約 40 対 1 です。たとえば、1 MB のファイルは処理に最大 40 MB のメモリを必要とするため、大きいコピーブックファイルに対する TPS のニーズと組み合わせてこのメモリ要件を考慮することが重要です。これは正確な数値ではありません。この値は、マッピング命令の複雑さによって異なる可能性があります。
## [](#cobol_metadata)コピーブック定義のインポートコピーブック定義をインポートすると、Transform Message コンポーネントは、`schemaPath` プロパティで参照できるフラットファイルスキーマに定義を変換します。コピーブック定義をインポートする方法 1. Studio で Transform コンポーネントの入力ペイロードを右クリックし、**\[Set Metadata (メタデータを設定)\]** を選択して \[Set Metadata Type (メタデータ型を設定)\] ダイアログを開きます。コピーブック定義をインポートする前に、メタデータ型を定義する必要があります。 2. コピーブックメタデータの名前を入力します (例: `copybook`)。 3. **\[Type (型)\]** ドロップダウンメニューから \[Copybook (コピーブック)\] 型を選択します。 4. コピーブック定義ファイルをインポートします。 5. \[Select (選択)\] をクリックします。 ![コピーブック定義ファイルをインポートするためのメタデータ型の選択インターフェース](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.7/_images/copybook-import.png) Figure 1. コピーブック定義ファイルのインポートたとえば、次のようなコピーブック定義ファイル (`mailing-record.cpy`) があるとします。 01 MAILING-RECORD. 05 COMPANY-NAME PIC X(30). 05 CONTACTS. 10 PRESIDENT. 15 LAST-NAME PIC X(15). 15 FIRST-NAME PIC X(8). 10 VP-MARKETING. 15 LAST-NAME PIC X(15). 15 FIRST-NAME PIC X(8). 10 ALTERNATE-CONTACT. 15 TITLE PIC X(10). 15 LAST-NAME PIC X(15). 15 FIRST-NAME PIC X(8). 05 ADDRESS PIC X(15). 05 CITY PIC X(15). 05 STATE PIC XX. 05 ZIP PIC 9(5). - コピーブック定義は常に `01` エントリから始まる必要があります。コピーブック内の `01` 定義ごとに個別のレコードタイプが生成されます (コピーブックを使用できるようにするには 1 つ以上の `01` 定義が存在する必要があります。定義がない場合は、任意の名前を使用して、コピーブックの開始位置に定義を追加します)。コピーブックファイルに複数の `01` 定義がある場合、変換で使用する定義をドロップダウンリストから選択できます。 - COBOL 形式では、各行の列 7 ～ 72 のみを使用するように定義する必要があります。列 1 ～ 5 と列 72 より後のデータは、インポートプロセスで無視されます。列 6 は、行継続マーカーです。スキーマをインポートすると、Transform コンポーネントは、Muke プロジェクトの `src/main/resources/schema` フォルダーに保存しているフラットファイルスキーマにコピーブックファイルを変換します。フラットファイル形式では、上記のコピーブック定義は次のようになります。 form: COPYBOOK id: 'MAILING-RECORD' values: - { name: 'COMPANY-NAME', type: String, length: 30 } - name: 'CONTACTS' values: - name: 'PRESIDENT' values: - { name: 'LAST-NAME', type: String, length: 15 } - { name: 'FIRST-NAME', type: String, length: 8 } - name: 'VP-MARKETING' values: - { name: 'LAST-NAME', type: String, length: 15 } - { name: 'FIRST-NAME', type: String, length: 8 } - name: 'ALTERNATE-CONTACT' values: - { name: 'TITLE', type: String, length: 10 } - { name: 'LAST-NAME', type: String, length: 15 } - { name: 'FIRST-NAME', type: String, length: 8 } - { name: 'ADDRESS', type: String, length: 15 } - { name: 'CITY', type: String, length: 15 } - { name: 'STATE', type: String, length: 2 } - { name: 'ZIP', type: Integer, length: 5, format: { justify: ZEROES, sign: UNSIGNED } } コピーブックをインポートしたら、`schemaPath` プロパティを使用して `output` ディレクティブを介して関連付けられているフラットファイルを参照できます。たとえば、`output application/flatfile schemaPath="src/main/resources/schemas/mailing-record.ffd"` です。 ## [](#サポートされるコピーブック機能)サポートされるコピーブック機能すべてのコピーブック機能が DataWeave の COBOL コピーブック形式でサポートされるとは限りません。一般に、この形式では次を含む最も一般的な使用方法と簡単なパターンがサポートされます。 - DISPLAY、BINARY (COMP)、COMP-5 および PACKED-DECIMAL (COMP-3) の使用方法。文字エンコードの制限については、[文字エンコード](#character_encoding)を参照してください。 - 以下のみで構成される数値の PICTURE 句 - 「9」- 1 つ以上の数字位置 - 「S」- 1 つの省略可能な符号文字位置 (先頭または末尾) - 「V」- 1 つの省略可能な小数点 - 「P」- 1 つ以上の 10 進数位取り位置 - 「X」文字位置のみで構成される英数字値の PICTURE 句 - PICTURE 句での「9」、「P」、および「X」文字の反復数 (5 桁数値の場合の `9(5)` など) - スキーマの `controlVal` プロパティが含まれる OCCURS DEPENDING ON。含まれる構造内で制御値がネストされている場合、生成されたスキーマを手動で変更して、「container.value」の値のフルパスを指定する必要があります。 - REDEFINES 句 (レコードデータの同じ部分の異なるビューを提供するために使用 - 以下のセクションの詳細を参照) 次の機能は_サポートされていません_。 - 英数字で編集された PICTURE 句 - 挿入、置換、およびゼロサプレスのすべての形式を含む、数値で編集された PICTURE 句 - 特殊なレベル番号: - レベル 66 - 項目またはグループの代替名 - レベル 77 - 独立データ項目 - レベル 88 - 条件名 (値の列挙に相当) - グループレベルの SIGN 句 (PICTURE 句を含む基本項目でのみサポートされます) - COMP-1 または COMP-2 の USAGE、およびグループレベルの USAGE 句 (PICTURE 句を含む基本項目でのみサポートされます) - VALUE 句 (リテラルまたは別のデータ項目からデータ項目または条件名の値を定義するために使用) - SYNC 句 (レコード内で値を一致させるために使用) ## [](#redefines-のサポート)REDEFINES のサポート REDEFINES は、レコードのデータの動的な解析を促進します。REDEFINES を指定してコピーブックをインポートする場合、生成されたスキーマでは、「\*」 (同じレベルで複数の REDEFINES グルーピングが指定される場合は、「\*1」、「\*2」など) という名前の特殊なグルーピングを使用して、異なるすべての解析を結合します。この特殊なグルーピング名は、他のグルーピング名と同様に DataWeave 式で使用します。 REDEFINES グルーピングを使用すると、通常のコピーブックグルーピングよりもオーバーヘッドが大きくなるため、可能な場合は Studio にインポートする前にコピーブックから REDEFINES を削除することをお勧めします。 ## [](#character_encoding)文字エンコード BINARY (COMP)、COMP-5、または PACKED-DECIMAL (COMP-3) の使用方法は、256 個の文字コード候補の範囲全体を使用する 1 バイト文字エンコードでのみサポートされます。これらの使用方法では、UTF-8 と他の可変長エンコードはサポートされません (1 バイトではないため)。また、ASCII もサポートされません (範囲全体を使用しないため)。サポートされている文字エンコードには、ISO-8859-1 (完全な 8 ビットへの ASCII の拡張) や他の 8859 バリエーションおよび EBCDIC (IBM037) などがあります。 REDEFINES では、データに 1 バイト/文字の文字エンコードを使用する必要がありますが、BINARY、(COMP)、COMP-5、PACKED-DECIMAL (COMP-3) の使用方法がデータに含まれていない限り、任意の 1 バイト/文字の文字エンコードを使用できます。 ## [](#コピーブックのインポートに関する一般的な問題)コピーブックのインポートに関する一般的な問題コピーブックのインポートに関する最も一般的な問題は、入力行領域の COBOL 標準に従っていないことです。コピーブックのインポート解析では、各行の列 1 ～ 6 のコンテンツが無視され、列 7 に「\*」 (アスタリスク) が含まれているすべての行が無視されます。また、各行の列 72 を超える部分はすべて無視されます。つまり、実際のすべてのデータ定義が入力行の列 8 ～ 72 の間に存在する必要があります。タブ位置に関する定義された標準はないため、入力内のタブは展開されません。コピーブックの入力列を数える場合、各タブ文字は 1 個のスペース文字として処理されます。コピーブックを処理するときにインデントは無視され、レベル番号のみが有意として処理されます。これは通常は問題ではありませんが、COBOL コンパイラーで受け入れられないにも関わらずコピーブックのインポートが受け入れられる可能性があります。コピーブックのインポートの結果として警告とエラーの両方が報告される場合があります。一般に、警告は、有意であるかどうかに関係なく、機能がサポートまたは認識されないことを伝えます。エラーは、生成されたスキーマ (ある場合) がコピーブックの完全に正確な表現ではないことを意味する問題の通知です。報告されたすべての警告またはエラーを確認し、適切な処理を決定する必要があります。スキーマを生成されたとおりに単に受け入れたり、入力のコピーブックを変更したり、生成されたスキーマを変更したりすることができます。 ## [](#properties)Configuration のプロパティ DataWeave では、この形式の以下の設定プロパティがサポートされています。 ### [](#reader_properties)Reader のプロパティこの形式は、入力データを読み取るための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

allowLenientWithBinaryNotEndElement

Boolean

false

スキーマに型が Binary (バイナリ) または Packed (パック) の要素が含まれていると、最後の要素の形式種別に関係なく、lenient オプションで短いレコードが許可されません。このプロパティを true に設定すると、検証はレコードが Binary (バイナリ) または Packed (パック) の型で終了するケースのみに適用されます。

有効な値は、true または false です。

enforceRequires

Boolean

false

true に設定されていると、必須値がない場合にエラーが発生します。

有効な値は、true または false です。

missingValues

String

null

欠落値を表すために使用される文字を入力します。デフォルト以外の設定を有効化するには、useMissCharAsDefaultForFill プロパティを true に設定し、missingValues に次のいずれかの値を使用します。

none (リーダーの場合) または NONE (ライターの場合): すべてのデータを値として処理する。

spaces (リーダーの場合) または SPACES (ライターの場合): スペースのみで構成される項目を欠落値として解釈する。フラットファイルまたは固定幅形式のデフォルトです。

zeroes (リーダーの場合) または ZEROES (ライターの場合): 0 文字のみで構成される数値項目とスペースのみで構成される文字項目を欠落値として解釈する。

nulls (リーダーの場合) または NULLS (ライターの場合): 0 バイトのみで構成される項目を欠落値として解釈する。COBOL コピーブックスキーマのデフォルトです。

notTruncateDependingOnSubjectNotPresent

Boolean (ブール)

false

DEPENDING ON の対象が存在しない場合にグループ全体を入力します。

有効な値は、true または false です。

recordParsing

String

'strict'

予想される、行/レコード間の分離の種別を指定します。

strict: 各レコードの末尾で改行が予想される。 strict はデフォルトです。

lenient: 改行が使用されるが、レコードがスキーマ仕様よりも短いまたは長い場合がある。ペイロードに改行がない場合は、lenient を使用しないでください。recordParsing のもう 1 つのオプションで改行がないレコードがサポートされます。

noTerminator: レコードが分離されずに互いに続く。このオプションは、改行がない固定長のレコードでお勧めします。

singleRecord: 入力全体が 1 つのレコード。

種別 Binary または Packed のスキーマでは、改行を検出できないため、recordParsing を lenient に設定すると、長いレコードのみを処理でき、短いレコードは処理できません。現在、このスキーマも特定の 1 バイト文字エンコードでのみ機能します (つまり、UTF-8 などの複数バイト形式では機能しません)。

retainEmptyStringFieldsOnParsing

Boolean (ブール)

false

解析動作の出力マップで、デフォルト値が設定された文字列項目を欠落した状態のまま保持できるようにします。

有効な値は、true または false です。

schemaPath (必須)

String

null

スキーマ定義へのパス。入力を解析するスキーマファイルのローカルディスク内の場所を指定します。

segmentIdent

String

null

固定幅のスキーマまたは COBOL コピーブックスキーマのセグメント識別子。スキーマに複数のセグメント定義が含まれている場合、単一セグメントまたはレコード定義を解析するときに必要になります。

structureIdent

String

null

フラットファイルスキーマの構造識別子。スキーマに複数の構造定義が含まれている場合、構造定義を解析するときに必要になります。

truncateDependingOn

Boolean

false

COBOL コピーブックの DEPENDING ON 値を、使用される長さに切り捨てます。

有効な値は、true または false です。

useMissCharAsDefaultForFill

Boolean (ブール)

false

デフォルトでは、フラットファイルリーダーおよびライターでは、欠落文字にスペースが使用され、missingValues プロパティの設定が無視されます。このプロパティを true に設定すると、DataWeave は missingValues プロパティの設定に従います。2021 年 9 月リリースの Mule 4.3.0-20210823 の DataWeave 2.3 (2.3.0-20210823) で導入されました。

有効な値は、true または false です。

zonedDecimalStrict

Boolean

false

COBOL コピーブックのゾーン 10 進数値に署名エンコードの 'strict' ASCII 形式を使用します。

有効な値は、true または false です。

### [](#writer_properties)Writer のプロパティこの形式は、出力データを書き込むための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

bufferSize

Number

8192

バッファライターのサイズ (バイト)。値は 8 よりも大きい必要があります。

deferred

Boolean

false

true に設定すると、出力をデータストリームとして生成し、スクリプトの実行は生成されたコンテンツがコンシュームされるまで延期されます。

有効な値は、true または false です。

encoding

String

null

出力で使用するエンコード (UTF-8 など)。

enforceRequires

Boolean

false

true に設定されていると、必須値がない場合にエラーが発生します。

有効な値は、true または false です。

missingValues

String

null

欠落値を表すために使用される文字を入力します。デフォルト以外の設定を有効化するには、useMissCharAsDefaultForFill プロパティを true に設定し、missingValues に次のいずれかの値を使用します。

none (リーダーの場合) または NONE (ライターの場合): すべてのデータを値として処理する。

spaces (リーダーの場合) または SPACES (ライターの場合): スペースのみで構成される項目を欠落値として解釈する。フラットファイルまたは固定幅形式のデフォルトです。

zeroes (リーダーの場合) または ZEROES (ライターの場合): 0 文字のみで構成される数値項目とスペースのみで構成される文字項目を欠落値として解釈する。

nulls (リーダーの場合) または NULLS (ライターの場合): 0 バイトのみで構成される項目を欠落値として解釈する。COBOL コピーブックスキーマのデフォルトです。

notTruncateDependingOnSubjectNotPresent

Boolean (ブール)

false

DEPENDING ON の対象が存在しない場合にグループ全体を入力します。

有効な値は、true または false です。

recordTerminator

String

null

レコード区切り文字の改行。有効な値: lf、cr、crlf、none。Mule バージョン 4.0.4 以降では、これは、複数のレコードがある場合の区切り文字としてのみ使用されます。値は文字コードに直接変換されます (none では各レコードの終端はありません)。

schemaPath (必須)

String

null

スキーマ定義へのパス。入力を解析するスキーマファイルのローカルディスク内の場所を指定します。

segmentIdent

String

null

固定幅のスキーマまたは COBOL コピーブックスキーマのセグメント識別子。スキーマに複数のセグメント定義が含まれている場合、単一セグメントまたはレコード定義を解析するときに必要になります。

structureIdent

String

null

フラットファイルスキーマの構造識別子。スキーマに複数の構造定義が含まれている場合、構造定義を解析するときに必要になります。

trimValues

Boolean

false

項目の幅より長い値を切り捨てます。

有効な値は、true または false です。

truncateDependingOn

Boolean

false

COBOL コピーブックの DEPENDING ON 値を、使用される長さに切り捨てます。

有効な値は、true または false です。

useMissCharAsDefaultForFill

Boolean (ブール)

false

デフォルトでは、フラットファイルリーダーおよびライターでは、欠落文字にスペースが使用され、missingValues プロパティの設定が無視されます。このプロパティを true に設定すると、DataWeave は missingValues プロパティの設定に従います。2021 年 9 月リリースの Mule 4.3.0-20210823 の DataWeave 2.3 (2.3.0-20210823) で導入されました。

有効な値は、true または false です。

zonedDecimalStrict

Boolean

false

COBOL コピーブックのゾーン 10 進数値に署名エンコードの 'strict' ASCII 形式を使用します。

有効な値は、true または false です。

## [](#mime_type)サポートされる MIME タイプ COBOL コピーブック形式では、次の MIME タイプがサポートされています。

MIME タイプ

*/flatfile

# COBOL コピーブック形式 MIME タイプ: `application/flatfile` ID: `flatfile` COBOL コピーブックは、COBOL データファイルのレコードと項目のレイアウトを記述するフラットファイルの種別です。 Transform Message コンポーネントは、COBOL コピーブック形式を処理するための設定を提供します。たとえば、COBOL 定義を Transform Message コンポーネントにインポートしてコピーブック変換で使用できます。
DataWeave の COBOL コピーブックは最大 15 MB のファイルをサポートし、メモリ要件は約 40 対 1 です。たとえば、1 MB のファイルは処理に最大 40 MB のメモリを必要とするため、大きいコピーブックファイルに対する TPS のニーズと組み合わせてこのメモリ要件を考慮することが重要です。これは正確な数値ではありません。この値は、マッピング命令の複雑さによって異なる可能性があります。
## [](#cobol_metadata)コピーブック定義のインポートコピーブック定義をインポートすると、Transform Message コンポーネントは、`schemaPath` プロパティで参照できるフラットファイルスキーマに定義を変換します。コピーブック定義をインポートする方法 1. Studio で Transform コンポーネントの入力ペイロードを右クリックし、**\[Set Metadata (メタデータを設定)\]** を選択して \[Set Metadata Type (メタデータ型を設定)\] ダイアログを開きます。コピーブック定義をインポートする前に、メタデータ型を定義する必要があります。 2. コピーブックメタデータの名前を入力します (例: `copybook`)。 3. **\[Type (型)\]** ドロップダウンメニューから \[Copybook (コピーブック)\] 型を選択します。 4. コピーブック定義ファイルをインポートします。 5. \[Select (選択)\] をクリックします。 ![コピーブック定義ファイルをインポートするためのメタデータ型の選択インターフェース](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.8/_images/copybook-import.png) Figure 1. コピーブック定義ファイルのインポートたとえば、次のようなコピーブック定義ファイル (`mailing-record.cpy`) があるとします。 01 MAILING-RECORD. 05 COMPANY-NAME PIC X(30). 05 CONTACTS. 10 PRESIDENT. 15 LAST-NAME PIC X(15). 15 FIRST-NAME PIC X(8). 10 VP-MARKETING. 15 LAST-NAME PIC X(15). 15 FIRST-NAME PIC X(8). 10 ALTERNATE-CONTACT. 15 TITLE PIC X(10). 15 LAST-NAME PIC X(15). 15 FIRST-NAME PIC X(8). 05 ADDRESS PIC X(15). 05 CITY PIC X(15). 05 STATE PIC XX. 05 ZIP PIC 9(5). - コピーブック定義は常に `01` エントリから始まる必要があります。コピーブック内の `01` 定義ごとに個別のレコードタイプが生成されます (コピーブックを使用できるようにするには 1 つ以上の `01` 定義が存在する必要があります。定義がない場合は、任意の名前を使用して、コピーブックの開始位置に定義を追加します)。コピーブックファイルに複数の `01` 定義がある場合、変換で使用する定義をドロップダウンリストから選択できます。 - COBOL 形式では、各行の列 7 ～ 72 のみを使用するように定義する必要があります。列 1 ～ 5 と列 72 より後のデータは、インポートプロセスで無視されます。列 6 は、行継続マーカーです。スキーマをインポートすると、Transform コンポーネントは、Muke プロジェクトの `src/main/resources/schema` フォルダーに保存しているフラットファイルスキーマにコピーブックファイルを変換します。フラットファイル形式では、上記のコピーブック定義は次のようになります。 form: COPYBOOK id: 'MAILING-RECORD' values: - { name: 'COMPANY-NAME', type: String, length: 30 } - name: 'CONTACTS' values: - name: 'PRESIDENT' values: - { name: 'LAST-NAME', type: String, length: 15 } - { name: 'FIRST-NAME', type: String, length: 8 } - name: 'VP-MARKETING' values: - { name: 'LAST-NAME', type: String, length: 15 } - { name: 'FIRST-NAME', type: String, length: 8 } - name: 'ALTERNATE-CONTACT' values: - { name: 'TITLE', type: String, length: 10 } - { name: 'LAST-NAME', type: String, length: 15 } - { name: 'FIRST-NAME', type: String, length: 8 } - { name: 'ADDRESS', type: String, length: 15 } - { name: 'CITY', type: String, length: 15 } - { name: 'STATE', type: String, length: 2 } - { name: 'ZIP', type: Integer, length: 5, format: { justify: ZEROES, sign: UNSIGNED } } コピーブックをインポートしたら、`schemaPath` プロパティを使用して `output` ディレクティブを介して関連付けられているフラットファイルを参照できます。たとえば、`output application/flatfile schemaPath="src/main/resources/schemas/mailing-record.ffd"` です。 ## [](#サポートされるコピーブック機能)サポートされるコピーブック機能すべてのコピーブック機能が DataWeave の COBOL コピーブック形式でサポートされるとは限りません。一般に、この形式では次を含む最も一般的な使用方法と簡単なパターンがサポートされます。 - DISPLAY、BINARY (COMP)、COMP-5 および PACKED-DECIMAL (COMP-3) の使用方法。文字エンコードの制限については、[文字エンコード](#character_encoding)を参照してください。 - 以下のみで構成される数値の PICTURE 句 - 「9」- 1 つ以上の数字位置 - 「S」- 1 つの省略可能な符号文字位置 (先頭または末尾) - 「V」- 1 つの省略可能な小数点 - 「P」- 1 つ以上の 10 進数位取り位置 - 「X」文字位置のみで構成される英数字値の PICTURE 句 - PICTURE 句での「9」、「P」、および「X」文字の反復数 (5 桁数値の場合の `9(5)` など) - スキーマの `controlVal` プロパティが含まれる OCCURS DEPENDING ON。含まれる構造内で制御値がネストされている場合、生成されたスキーマを手動で変更して、「container.value」の値のフルパスを指定する必要があります。 - REDEFINES 句 (レコードデータの同じ部分の異なるビューを提供するために使用 - 以下のセクションの詳細を参照) 次の機能は_サポートされていません_。 - 英数字で編集された PICTURE 句 - 挿入、置換、およびゼロサプレスのすべての形式を含む、数値で編集された PICTURE 句 - 特殊なレベル番号: - レベル 66 - 項目またはグループの代替名 - レベル 77 - 独立データ項目 - レベル 88 - 条件名 (値の列挙に相当) - グループレベルの SIGN 句 (PICTURE 句を含む基本項目でのみサポートされます) - COMP-1 または COMP-2 の USAGE、およびグループレベルの USAGE 句 (PICTURE 句を含む基本項目でのみサポートされます) - VALUE 句 (リテラルまたは別のデータ項目からデータ項目または条件名の値を定義するために使用) - SYNC 句 (レコード内で値を一致させるために使用) ## [](#redefines-のサポート)REDEFINES のサポート REDEFINES は、レコードのデータの動的な解析を促進します。REDEFINES を指定してコピーブックをインポートする場合、生成されたスキーマでは、「\*」 (同じレベルで複数の REDEFINES グルーピングが指定される場合は、「\*1」、「\*2」など) という名前の特殊なグルーピングを使用して、異なるすべての解析を結合します。この特殊なグルーピング名は、他のグルーピング名と同様に DataWeave 式で使用します。 REDEFINES グルーピングを使用すると、通常のコピーブックグルーピングよりもオーバーヘッドが大きくなるため、可能な場合は Studio にインポートする前にコピーブックから REDEFINES を削除することをお勧めします。 ## [](#character_encoding)文字エンコード BINARY (COMP)、COMP-5、または PACKED-DECIMAL (COMP-3) の使用方法は、256 個の文字コード候補の範囲全体を使用する 1 バイト文字エンコードでのみサポートされます。これらの使用方法では、UTF-8 と他の可変長エンコードはサポートされません (1 バイトではないため)。また、ASCII もサポートされません (範囲全体を使用しないため)。サポートされている文字エンコードには、ISO-8859-1 (完全な 8 ビットへの ASCII の拡張) や他の 8859 バリエーションおよび EBCDIC (IBM037) などがあります。 REDEFINES では、データに 1 バイト/文字の文字エンコードを使用する必要がありますが、BINARY、(COMP)、COMP-5、PACKED-DECIMAL (COMP-3) の使用方法がデータに含まれていない限り、任意の 1 バイト/文字の文字エンコードを使用できます。 ## [](#コピーブックのインポートに関する一般的な問題)コピーブックのインポートに関する一般的な問題コピーブックのインポートに関する最も一般的な問題は、入力行領域の COBOL 標準に従っていないことです。コピーブックのインポート解析では、各行の列 1 ～ 6 のコンテンツが無視され、列 7 に「\*」 (アスタリスク) が含まれているすべての行が無視されます。また、各行の列 72 を超える部分はすべて無視されます。つまり、実際のすべてのデータ定義が入力行の列 8 ～ 72 の間に存在する必要があります。タブ位置に関する定義された標準はないため、入力内のタブは展開されません。コピーブックの入力列を数える場合、各タブ文字は 1 個のスペース文字として処理されます。コピーブックを処理するときにインデントは無視され、レベル番号のみが有意として処理されます。これは通常は問題ではありませんが、COBOL コンパイラーで受け入れられないにも関わらずコピーブックのインポートが受け入れられる可能性があります。コピーブックのインポートの結果として警告とエラーの両方が報告される場合があります。一般に、警告は、有意であるかどうかに関係なく、機能がサポートまたは認識されないことを伝えます。エラーは、生成されたスキーマ (ある場合) がコピーブックの完全に正確な表現ではないことを意味する問題の通知です。報告されたすべての警告またはエラーを確認し、適切な処理を決定する必要があります。スキーマを生成されたとおりに単に受け入れたり、入力のコピーブックを変更したり、生成されたスキーマを変更したりすることができます。 ## [](#properties)Configuration のプロパティ DataWeave では、この形式の以下の設定プロパティがサポートされています。 ### [](#reader_properties)Reader のプロパティこの形式は、入力データを読み取るための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

allowLenientWithBinaryNotEndElement

Boolean

false

スキーマに型が Binary (バイナリ) または Packed (パック) の要素が含まれていると、最後の要素の形式種別に関係なく、lenient オプションで短いレコードが許可されません。このプロパティを true に設定すると、検証はレコードが Binary (バイナリ) または Packed (パック) の型で終了するケースのみに適用されます。

有効な値は、true または false です。

enforceRequires

Boolean

false

true に設定されていると、必須値がない場合にエラーが発生します。

有効な値は、true または false です。

missingValues

String

null

欠落値を表すために使用される文字を入力します。デフォルト以外の設定をアクティブ化するには、useMissCharAsDefaultForFill プロパティを true に設定し、missingValues に次のいずれかの値を使用します。

none (リーダーの場合) または NONE (ライターの場合): すべてのデータを値として処理する。

spaces (リーダーの場合) または SPACES (ライターの場合): スペースのみで構成される項目を欠落値として解釈する。フラットファイルまたは固定幅形式のデフォルトです。

zeroes (リーダーの場合) または ZEROES (ライターの場合): 0 文字のみで構成される数値項目とスペースのみで構成される文字項目を欠落値として解釈する。

nulls (リーダーの場合) または NULLS (ライターの場合): 0 バイトのみで構成される項目を欠落値として解釈する。COBOL コピーブックスキーマのデフォルトです。

notTruncateDependingOnSubjectNotPresent

Boolean (ブール)

false

DEPENDING ON の対象が存在しない場合にグループ全体を入力します。

有効な値は、true または false です。

recordParsing

String

'strict'

予想される、行/レコード間の分離の種別を指定します。

strict: 各レコードの末尾で改行が予想される。 strict はデフォルトです。

lenient: 改行が使用されるが、レコードがスキーマ仕様よりも短いまたは長い場合がある。ペイロードに改行がない場合は、lenient を使用しないでください。recordParsing のもう 1 つのオプションで改行がないレコードがサポートされます。

noTerminator: レコードが分離されずに互いに続く。このオプションは、改行がない固定長のレコードでお勧めします。

singleRecord: 入力全体が 1 つのレコード。

種別 Binary または Packed のスキーマでは、改行を検出できないため、recordParsing を lenient に設定すると、長いレコードのみを処理でき、短いレコードは処理できません。現在、このスキーマも特定の 1 バイト文字エンコードでのみ機能します (つまり、UTF-8 などの複数バイト形式では機能しません)。

retainEmptyStringFieldsOnParsing

Boolean (ブール)

false

解析動作の出力マップで、デフォルト値が設定された文字列項目を欠落した状態のまま保持できるようにします。

有効な値は、true または false です。

schemaPath (必須)

String

null

スキーマ定義へのパス。入力を解析するスキーマファイルのローカルディスク内の場所を指定します。

segmentIdent

String

null

固定幅のスキーマまたは COBOL コピーブックスキーマのセグメント識別子。スキーマに複数のセグメント定義が含まれている場合、単一セグメントまたはレコード定義を解析するときに必要になります。

structureIdent

String

null

フラットファイルスキーマの構造識別子。スキーマに複数の構造定義が含まれている場合、構造定義を解析するときに必要になります。

truncateDependingOn

Boolean

false

COBOL コピーブックの DEPENDING ON 値を、使用される長さに切り捨てます。

有効な値は、true または false です。

useMissCharAsDefaultForFill

Boolean (ブール)

false

デフォルトでは、フラットファイルリーダーおよびライターでは、欠落文字にスペースが使用され、missingValues プロパティの設定が無視されます。このプロパティを true に設定すると、DataWeave は missingValues プロパティの設定に従います。2021 年 9 月リリースの Mule 4.3.0-20210823 の DataWeave 2.3 (2.3.0-20210823) で導入されました。

有効な値は、true または false です。

zonedDecimalStrict

Boolean

false

COBOL コピーブックのゾーン 10 進数値に署名エンコードの 'strict' ASCII 形式を使用します。

有効な値は、true または false です。

### [](#writer_properties)Writer のプロパティこの形式は、出力データを書き込むための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

bufferSize

Number

8192

バッファライターのサイズ (バイト)。値は 8 よりも大きい必要があります。

deferred

Boolean

false

true に設定すると、出力をデータストリームとして生成し、スクリプトの実行は生成されたコンテンツがコンシュームされるまで延期されます。

有効な値は、true または false です。

encoding

String

null

出力で使用するエンコード (UTF-8 など)。

enforceRequires

Boolean

false

true に設定されていると、必須値がない場合にエラーが発生します。

有効な値は、true または false です。

missingValues

String

null

欠落値を表すために使用される文字を入力します。デフォルト以外の設定をアクティブ化するには、useMissCharAsDefaultForFill プロパティを true に設定し、missingValues に次のいずれかの値を使用します。

none (リーダーの場合) または NONE (ライターの場合): すべてのデータを値として処理する。

spaces (リーダーの場合) または SPACES (ライターの場合): スペースのみで構成される項目を欠落値として解釈する。フラットファイルまたは固定幅形式のデフォルトです。

zeroes (リーダーの場合) または ZEROES (ライターの場合): 0 文字のみで構成される数値項目とスペースのみで構成される文字項目を欠落値として解釈する。

nulls (リーダーの場合) または NULLS (ライターの場合): 0 バイトのみで構成される項目を欠落値として解釈する。COBOL コピーブックスキーマのデフォルトです。

notTruncateDependingOnSubjectNotPresent

Boolean (ブール)

false

DEPENDING ON の対象が存在しない場合にグループ全体を入力します。

有効な値は、true または false です。

recordTerminator

String

null

レコード区切り文字の改行。有効な値: lf、cr、crlf、none。Mule バージョン 4.0.4 以降では、これは、複数のレコードがある場合の区切り文字としてのみ使用されます。値は文字コードに直接変換されます (none では各レコードの終端はありません)。

schemaPath (必須)

String

null

スキーマ定義へのパス。入力を解析するスキーマファイルのローカルディスク内の場所を指定します。

segmentIdent

String

null

固定幅のスキーマまたは COBOL コピーブックスキーマのセグメント識別子。スキーマに複数のセグメント定義が含まれている場合、単一セグメントまたはレコード定義を解析するときに必要になります。

structureIdent

String

null

フラットファイルスキーマの構造識別子。スキーマに複数の構造定義が含まれている場合、構造定義を解析するときに必要になります。

trimValues

Boolean

false

項目の幅より長い値を切り捨てます。

有効な値は、true または false です。

truncateDependingOn

Boolean

false

COBOL コピーブックの DEPENDING ON 値を、使用される長さに切り捨てます。

有効な値は、true または false です。

useMissCharAsDefaultForFill

Boolean (ブール)

false

デフォルトでは、フラットファイルリーダーおよびライターでは、欠落文字にスペースが使用され、missingValues プロパティの設定が無視されます。このプロパティを true に設定すると、DataWeave は missingValues プロパティの設定に従います。2021 年 9 月リリースの Mule 4.3.0-20210823 の DataWeave 2.3 (2.3.0-20210823) で導入されました。

有効な値は、true または false です。

zonedDecimalStrict

Boolean

false

COBOL コピーブックのゾーン 10 進数値に署名エンコードの 'strict' ASCII 形式を使用します。

有効な値は、true または false です。

## [](#mime_type)サポートされる MIME タイプ COBOL コピーブック形式では、次の MIME タイプがサポートされています。

MIME タイプ

*/flatfile

# Coercions (dw::util::Coercions) このユーティリティモジュールは型の強制を強化します。このモジュールを使用するには、DataWeave コードにインポートする必要があります。その方法として、たとえば、行 `import * from dw::util::Coercions` を DataWeave スクリプトのヘッダーに追加します。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ## [](#関数)関数

名前説明

toArray

String 値を文字の Array に分割します。

toBinary

指定されたエンコーディングを使用して String 値を Binary 値に変換します。

toBoolean

String 値を Boolean 値に変換します。

toDate

String 値を Date 値に変換して、形式とロケールを受け入れます。

toDateTime

milliseconds または seconds を単位として使用して Number 値を DateTime 値に変換します。

toLocalDateTime

String 値を LocalDateTime 値に変換して、形式とロケールを受け入れます。

toLocalTime

String 値を LocalTime 値に変換して、形式とロケールを受け入れます。

toNumber

選択した単位に応じて DateTime 値を秒数またはミリ秒数に変換する toNumber のバリエーション。

toPeriod

String 値を Period 値に変換します。

toRegex

String 値を Regex 値に変換します。

toString

Number 値 (整数または小数) を String 値に変換し、形式、ロケール、丸めモード値を受け入れる toString のバリエーション。

toTime

String 値を Time 値に変換して、形式とロケールを受け入れます。

toTimeZone

String 値を TimeZone 値に変換します。

toUri

String 値を Uri 値に変換します。

## [](#型)型 - [Coercions 型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-coercions-types) # Coercions (dw::util::Coercions) このユーティリティモジュールは型の強制を強化します。このモジュールを使用するには、DataWeave コードにインポートする必要があります。その方法として、たとえば、行 `import * from dw::util::Coercions` を DataWeave スクリプトのヘッダーに追加します。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ## [](#関数)関数

名前説明

toArray

String 値を文字の Array に分割します。

toBinary

指定されたエンコーディングを使用して String 値を Binary 値に変換します。

toBoolean

String 値を Boolean 値に変換します。

toDate

String 値を Date 値に変換して、形式とロケールを受け入れます。

toDateTime

milliseconds または seconds を単位として使用して Number 値を DateTime 値に変換します。

toLocalDateTime

String 値を LocalDateTime 値に変換して、形式とロケールを受け入れます。

toLocalTime

String 値を LocalTime 値に変換して、形式とロケールを受け入れます。

toNumber

選択した単位に応じて DateTime 値を秒数またはミリ秒数に変換する toNumber のバリエーション。

toPeriod

String 値を Period 値に変換します。

toRegex

String 値を Regex 値に変換します。

toString

Number 値 (整数または小数) を String 値に変換し、形式、ロケール、丸めモード値を受け入れる toString のバリエーション。

toTime

String 値を Time 値に変換して、形式とロケールを受け入れます。

toTimeZone

String 値を TimeZone 値に変換します。

toUri

String 値を Uri 値に変換します。

## [](#型)型 - [Coercions 型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-coercions-types) # Coercions (dw::util::Coercions) このユーティリティモジュールは型の強制を強化します。このモジュールを使用するには、DataWeave コードにインポートする必要があります。その方法として、たとえば、行 `import * from dw::util::Coercions` を DataWeave スクリプトのヘッダーに追加します。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ## [](#関数)関数

名前説明

toArray

String 値を文字の Array に分割します。

toBinary

指定されたエンコーディングを使用して String 値を Binary 値に変換します。

toBoolean

String 値を Boolean 値に変換します。

toDate

String 値を Date 値に変換して、形式とロケールを受け入れます。

toDateTime

milliseconds または seconds を単位として使用して Number 値を DateTime 値に変換します。

toLocalDateTime

String 値を LocalDateTime 値に変換して、形式とロケールを受け入れます。

toLocalTime

String 値を LocalTime 値に変換して、形式とロケールを受け入れます。

toNumber

選択した単位に応じて DateTime 値を秒数またはミリ秒数に変換する toNumber のバリエーション。

toPeriod

String 値を Period 値に変換します。

toRegex

String 値を Regex 値に変換します。

toString

Number 値 (整数または小数) を String 値に変換し、形式、ロケール、丸めモード値を受け入れる toString のバリエーション。

toTime

String 値を Time 値に変換して、形式とロケールを受け入れます。

toTimeZone

String 値を TimeZone 値に変換します。

toUri

String 値を Uri 値に変換します。

## [](#型)型 - [Coercions 型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-coercions-types) # Coercions (dw::util::Coercions) このユーティリティモジュールは型の強制を強化します。このモジュールを使用するには、DataWeave コードにインポートする必要があります。その方法として、たとえば、行 `import * from dw::util::Coercions` を DataWeave スクリプトのヘッダーに追加します。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ## [](#関数)関数

名前説明

toArray

String 値を文字の Array に分割します。

toBinary

指定されたエンコーディングを使用して String 値を Binary 値に変換します。

toBoolean

String 値を Boolean 値に変換します。

toDate

String 値を Date 値に変換して、形式とロケールを受け入れます。

toDateTime

milliseconds または seconds を単位として使用して Number 値を DateTime 値に変換します。

toLocalDateTime

String 値を LocalDateTime 値に変換して、形式とロケールを受け入れます。

toLocalTime

String 値を LocalTime 値に変換して、形式とロケールを受け入れます。

toNumber

選択した単位に応じて DateTime 値を秒数またはミリ秒数に変換する toNumber のバリエーション。

toPeriod

String 値を Period 値に変換します。

toRegex

String 値を Regex 値に変換します。

toString

Number 値 (整数または小数) を String 値に変換し、形式、ロケール、丸めモード値を受け入れる toString のバリエーション。

toTime

String 値を Time 値に変換して、形式とロケールを受け入れます。

toTimeZone

String 値を TimeZone 値に変換します。

toUri

String 値を Uri 値に変換します。

## [](#型)型 - [Coercions 型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-coercions-types) # Coercions (dw::util::Coercions) このユーティリティモジュールは型の強制を強化します。このモジュールを使用するには、DataWeave コードにインポートする必要があります。その方法として、たとえば、行 `import * from dw::util::Coercions` を DataWeave スクリプトのヘッダーに追加します。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ## [](#関数)関数

名前説明

toArray

String 値を文字の Array に分割します。

toBinary

指定されたエンコーディングを使用して String 値を Binary 値に変換します。

toBoolean

String 値を Boolean 値に変換します。

toDate

変換する特定の値に一致する最初のフォーマッターを使用して、String 値を Date 値に変換します。

toDateOrNull

変換する特定の値に一致する最初のフォーマッターを使用して、String 値を Date 値に変換します。

toDateTime

変換する特定の値と一致する最初の Formatter を使用して、String 値を DateTime 値に変換します。

toDateTimeOrNull

変換する特定の値と一致する最初の Formatter を使用して、String 値を DateTime 値に変換します。

toLocalDateTime

変換する特定の値に一致する最初のフォーマッターを使用して、String 値を LocalDateTime 値に変換します。

toLocalDateTimeOrNull

変換する特定の値に一致する最初のフォーマッターを使用して、String 値を LocalDateTime 値に変換します。

toLocalTime

変換する特定の値に一致する最初のフォーマッターを使用して、String 値を LocalTime 値に変換します。

toLocalTimeOrNull

変換する特定の値に一致する最初のフォーマッターを使用して、String 値を LocalTime 値に変換します。

toNumber

変換する特定の値と一致する最初の Formatter を使用して、String 値を Number 値に変換します。

toNumberOrNull

変換する特定の値と一致する最初の Formatter を使用して、String 値を Number 値に変換します。

toPeriod

String 値を Period 値に変換します。

toRegex

String 値を Regex 値に変換します。

toString

Number 値 (整数または小数) を String 値に変換し、形式、ロケール、丸めモード値を受け入れる toString のバリエーション。

toTime

変換する特定の値に一致する最初のフォーマッターを使用して、String 値を Time 値に変換します。

toTimeOrNull

変換する特定の値に一致する最初のフォーマッターを使用して、String 値を Time 値に変換します。

toTimeZone

String 値を TimeZone 値に変換します。

toUri

String 値を Uri 値に変換します。

## [](#型)型 - [Coercions 型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-coercions-types) # Coercions 型 (dw::util::Coercions)

型定義説明

MillisOrSecs

type MillisOrSecs = "milliseconds" | "seconds"

単位を "milliseconds" または "seconds" に設定するために使用される型。

PeriodUnits

type PeriodUnits = "hours" | "minutes" | "seconds" | "milliseconds" | "nanos"

Period 値の単位を "hours"、"minutes"、"seconds"、"milliseconds"、または "nanos" に設定するために使用される型。

RoundingMode

type RoundingMode = "UP" | "DOWN" | "CEILING" | "FLOOR" | "HALF_UP" | "HALF_DOWN" | "HALF_EVEN"

小数値を切り上げまたは切り下げるときに使用される型。

# Coercions 型 (dw::util::Coercions)

型定義説明

MillisOrSecs

type MillisOrSecs = "milliseconds" | "seconds"

単位を "milliseconds" または "seconds" に設定するために使用される型。

PeriodUnits

type PeriodUnits = "hours" | "minutes" | "seconds" | "milliseconds" | "nanos"

Period 値の単位を "hours"、"minutes"、"seconds"、"milliseconds"、または "nanos" に設定するために使用される型。

RoundingMode

type RoundingMode = "UP" | "DOWN" | "CEILING" | "FLOOR" | "HALF_UP" | "HALF_DOWN" | "HALF_EVEN"

小数値を切り上げまたは切り下げるときに使用される型。

# Coercions 型 (dw::util::Coercions)

型定義説明

フォーマッター

type Formatter = { format?: String, locale?: String }

Dates 型と Number の書式設定に使用される型。次の項目がサポートされています。

format: (省略可能) 日付または時刻で使用する ISO-8601 書式設定。たとえば、このパラメーターでは Java 8 の java.time.format に基づいた文字パターンを受け入れます。 null 値はこの値に対して無効です。

locale: (省略可能) 使用する ISO 3166 国コード (US、AR、ES など)。null または欠落値では JVM のデフォルトが使用されます。eeee や MMMM などの翻訳可能な形式を渡すと、locale ("ES など) は対応する数値をローカライズ済みの文字列に変換します。

MillisOrSecs

type MillisOrSecs = "milliseconds" | "seconds"

単位を "milliseconds" または "seconds" に設定するために使用される型。

PeriodUnits

type PeriodUnits = "hours" | "minutes" | "seconds" | "milliseconds" | "nanos"

Period 値の単位を "hours"、"minutes"、"seconds"、"milliseconds"、または "nanos" に設定するために使用される型。

RoundingMode

type RoundingMode = "UP" | "DOWN" | "CEILING" | "FLOOR" | "HALF_UP" | "HALF_DOWN" | "HALF_EVEN"

小数値を切り上げまたは切り下げるときに使用される型。

# Coercions 型 (dw::util::Coercions)

型定義説明

フォーマッター

type Formatter = { format?: String, locale?: String }

Dates 型と Number の書式設定に使用される型。次の項目がサポートされています。

format: (省略可能) 日付または時刻で使用する ISO-8601 書式設定。たとえば、このパラメーターでは Java 8 の java.time.format に基づいた文字パターンを受け入れます。 null 値はこの値に対して無効です。

locale: (省略可能) 使用する ISO 3166 国コード (US、AR、ES など)。null または欠落値では JVM のデフォルトが使用されます。eeee や MMMM などの翻訳可能な形式を渡すと、locale ("ES など) は対応する数値をローカライズ済みの文字列に変換します。

MillisOrSecs

type MillisOrSecs = "milliseconds" | "seconds"

単位を "milliseconds" または "seconds" に設定するために使用される型。

PeriodUnits

type PeriodUnits = "hours" | "minutes" | "seconds" | "milliseconds" | "nanos"

Period 値の単位を "hours"、"minutes"、"seconds"、"milliseconds"、または "nanos" に設定するために使用される型。

RoundingMode

type RoundingMode = "UP" | "DOWN" | "CEILING" | "FLOOR" | "HALF_UP" | "HALF_DOWN" | "HALF_EVEN"

小数値を切り上げまたは切り下げるときに使用される型。

# Coercions 型 (dw::util::Coercions)

型定義説明

フォーマッター

type Formatter = { format?: String, locale?: String }

Dates 型と Number の書式設定に使用される型。次の項目がサポートされています。

format: (省略可能) 日付または時刻で使用する ISO-8601 書式設定。たとえば、このパラメーターでは Java 8 の java.time.format に基づいた文字パターンを受け入れます。 null 値はこの値に対して無効です。

locale: (省略可能) 使用する ISO 3166 国コード (US、AR、ES など)。null または欠落値では JVM のデフォルトが使用されます。eeee や MMMM などの翻訳可能な形式を渡すと、locale (ES など) は対応する数値をローカライズ済みの文字列に変換します。

MillisOrSecs

type MillisOrSecs = "milliseconds" | "seconds"

単位を "milliseconds" または "seconds" に設定するために使用される型。

PeriodUnits

type PeriodUnits = "hours" | "minutes" | "seconds" | "milliseconds" | "nanos"

Period 値の単位を "hours"、"minutes"、"seconds"、"milliseconds"、または "nanos" に設定するために使用される型。

RoundingMode

type RoundingMode = "UP" | "DOWN" | "CEILING" | "FLOOR" | "HALF_UP" | "HALF_DOWN" | "HALF_EVEN"

小数値を切り上げまたは切り下げるときに使用される型。

# collapse ## [](#collapse1)collapse(text: String): Array 文字列を同じ文字ごとのサブ文字列に分けます。各サブ文字列には、1 文字、または入力文字列中で隣接している同じ文字が含まれます。空白スペースは文字として扱われます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

text

分ける文字列。

### [](#例)例次の例では、この関数で文字列を分ける方法を示しています。空白スペース (" ") は文字として扱われています。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import collapse from dw::core::Strings output application/json --- collapse("a b babb a") ``` #### [](#出力)出力 ```Json ["a", " ", "b", " ", "b", "a", "bb", " ", "a"] ``` ## [](#collapse2)collapse(text: Null): Null `collapse` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ # collapse ## [](#collapse1)collapse(text: String): Array 文字列を同じ文字ごとのサブ文字列に分けます。各サブ文字列には、1 文字、または入力文字列中で隣接している同じ文字が含まれます。空白スペースは文字として扱われます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

text

分ける文字列。

### [](#例)例次の例では、この関数で文字列を分ける方法を示しています。空白スペース (" ") は文字として扱われています。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import collapse from dw::core::Strings output application/json --- collapse("a b babb a") ``` #### [](#出力)出力 ```Json ["a", " ", "b", " ", "b", "a", "bb", " ", "a"] ``` ## [](#collapse2)collapse(text: Null): Null `collapse` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ # collapse ## [](#collapse1)collapse(text: String): Array 文字列を同じ文字ごとのサブ文字列に分けます。各サブ文字列には、1 文字、または入力文字列中で隣接している同じ文字が含まれます。空白スペースは文字として扱われます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

text

分ける文字列。

### [](#例)例次の例では、この関数で文字列を分ける方法を示しています。空白スペース (" ") は文字として扱われています。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import collapse from dw::core::Strings output application/json --- collapse("a b babb a") ``` #### [](#出力)出力 ```Json ["a", " ", "b", " ", "b", "a", "bb", " ", "a"] ``` ## [](#collapse2)collapse(text: Null): Null `collapse` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ # collapse ## [](#collapse1)collapse(text: String): Array 文字列を同じ文字ごとのサブ文字列に分けます。各サブ文字列には、1 文字、または入力文字列中で隣接している同じ文字が含まれます。空白スペースは文字として扱われます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

text

分ける文字列。

### [](#例)例次の例では、この関数で文字列を分ける方法を示しています。空白スペース (" ") は文字として扱われています。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import collapse from dw::core::Strings output application/json --- collapse("a b babb a") ``` #### [](#出力)出力 ```Json ["a", " ", "b", " ", "b", "a", "bb", " ", "a"] ``` ## [](#collapse2)collapse(text: Null): Null `collapse` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ # collapse ## [](#collapse1)collapse(text: String): Array 文字列を同じ文字ごとのサブ文字列に分けます。各サブ文字列には、1 文字、または入力文字列中で隣接している同じ文字が含まれます。空白スペースは文字として扱われます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

text

分ける文字列。

### [](#例)例次の例では、この関数で文字列を分ける方法を示しています。空白スペース (" ") は文字として扱われています。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import collapse from dw::core::Strings output application/json --- collapse("a b babb a") ``` #### [](#出力)出力 ```Json ["a", " ", "b", " ", "b", "a", "bb", " ", "a"] ``` ## [](#collapse2)collapse(text: Null): Null `collapse` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ # compose ## [](#compose1)compose(Array, Array): String カスタム文字列補間値を使用して、URL コンポーネントを `encodeURIComponent` 結果に置き換えます。この関数は、標準コールまたは簡易バージョンを使用してコールできます。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

baseStringArray

interpolationStringArray パラメーターの文字列を使用して補間する URL 部分を含む文字列配列。

interpolationStringArray

baseStringArray を補間するために使用される文字列を含む文字列配列。

### [](#例)例次の例では、compose 関数を使用してエンコードされた URL を形成します。最初のパラメーターは 2 つの文字列から成る配列で、これらは URL の一部です。2 つ目のパラメーターは最初のパラメーターの文字列を補間するために使用される `urlPath` 変数です。入力内のスペースは出力 URL では `%20` にエンコードされます。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json var urlPath = "content folder" import * from dw::core::URL --- { "encodedURL" : compose(["http://examplewebsite.com/", "/page.html"], ["$(urlPath)"]) } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "encodedURL" : "http://examplewebsite.com/content%20folder/page.html" } ``` ## [](#簡易構文)簡易構文この関数を簡易構文を使用してコールすることもできます。その場合は、エンコードする変数を含む文字列をバッククォート (`` ` ``) で囲みます。 ### [](#例-2)例次の例は、簡易構文を使用して前の例と同じ結果を得る方法を示しています。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json var urlPath = "content folder" import * from dw::core::URL --- { "encodedURL" : compose `http://examplewebsite.com/$(urlPath)/page.html` } ``` #### [](#出力-2)出力 ```JSON { "encodedURL" : "http://examplewebsite.com/content%20folder/page.html" } ``` # compose ## [](#compose1)compose(parts: Array, interpolation: Array): String カスタム文字列補間値を使用して、URL コンポーネントを `encodeURIComponent` 結果に置き換えます。この関数は、標準コールまたは簡易バージョンを使用してコールできます。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

baseStringArray

interpolationStringArray パラメーターの文字列を使用して補間する URL 部分を含む文字列配列。

interpolationStringArray

baseStringArray を補間するために使用される文字列を含む文字列配列。

### [](#例)例次の例では、compose 関数を使用してエンコードされた URL を形成します。最初のパラメーターは 2 つの文字列から成る配列で、これらは URL の一部です。2 つ目のパラメーターは最初のパラメーターの文字列を補間するために使用される `urlPath` 変数です。入力内のスペースは出力 URL では `%20` にエンコードされます。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json var urlPath = "content folder" import * from dw::core::URL --- { "encodedURL" : compose(["http://examplewebsite.com/", "/page.html"], ["$(urlPath)"]) } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "encodedURL" : "http://examplewebsite.com/content%20folder/page.html" } ``` ### [](#例-2)例この関数を簡易構文を使用してコールすることもできます。その場合は、エンコードする変数を含む文字列をバッククォート (`` ` ``) で囲みます。次の例は、簡易構文を使用して前の例と同じ結果を得る方法を示しています。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json var urlPath = "content folder" import * from dw::core::URL --- { "encodedURL" : compose `http://examplewebsite.com/$(urlPath)/page.html`} ``` #### [](#出力-2)出力 ```JSON { "encodedURL" : "http://examplewebsite.com/content%20folder/page.html" } ``` # compose ## [](#compose1)compose(parts: Array, interpolation: Array): String カスタム文字列補間値を使用して、URL コンポーネントを `encodeURIComponent` 結果に置き換えます。この関数は、標準コールまたは簡易バージョンを使用してコールできます。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

baseStringArray

interpolationStringArray パラメーターの文字列を使用して補間する URL 部分を含む文字列配列。

interpolationStringArray

baseStringArray を補間するために使用される文字列を含む文字列配列。

### [](#例)例次の例では、compose 関数を使用してエンコードされた URL を形成します。最初のパラメーターは 2 つの文字列から成る配列で、これらは URL の一部です。2 つ目のパラメーターは最初のパラメーターの文字列を補間するために使用される `urlPath` 変数です。入力内のスペースは出力 URL では `%20` にエンコードされます。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json var urlPath = "content folder" import * from dw::core::URL --- { "encodedURL" : compose(["http://examplewebsite.com/", "/page.html"], ["$(urlPath)"]) } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "encodedURL" : "http://examplewebsite.com/content%20folder/page.html" } ``` ### [](#例-2)例この関数を簡易構文を使用してコールすることもできます。その場合は、エンコードする変数を含む文字列をバッククォート (`` ` ``) で囲みます。次の例は、簡易構文を使用して前の例と同じ結果を得る方法を示しています。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json var urlPath = "content folder" import * from dw::core::URL --- { "encodedURL" : compose `http://examplewebsite.com/$(urlPath)/page.html`} ``` #### [](#出力-2)出力 ```JSON { "encodedURL" : "http://examplewebsite.com/content%20folder/page.html" } ``` # compose ## [](#compose1)compose(parts: Array, interpolation: Array): String カスタム文字列補間値を使用して、URL コンポーネントを `encodeURIComponent` 結果に置き換えます。この関数は、標準コールまたは簡易バージョンを使用してコールできます。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

baseStringArray

interpolationStringArray パラメーターの文字列を使用して補間する URL 部分を含む文字列配列。

interpolationStringArray

baseStringArray を補間するために使用される文字列を含む文字列配列。

### [](#例)例次の例では、compose 関数を使用してエンコードされた URL を形成します。最初のパラメーターは 2 つの文字列から成る配列で、これらは URL の一部です。2 つ目のパラメーターは最初のパラメーターの文字列を補間するために使用される `urlPath` 変数です。入力内のスペースは出力 URL では `%20` にエンコードされます。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json var urlPath = "content folder" import * from dw::core::URL --- { "encodedURL" : compose(["http://examplewebsite.com/", "/page.html"], ["$(urlPath)"]) } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "encodedURL" : "http://examplewebsite.com/content%20folder/page.html" } ``` ### [](#例-2)例この関数を簡易構文を使用してコールすることもできます。その場合は、エンコードする変数を含む文字列をバッククォート (`` ` ``) で囲みます。次の例は、簡易構文を使用して前の例と同じ結果を得る方法を示しています。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json var urlPath = "content folder" import * from dw::core::URL --- { "encodedURL" : compose `http://examplewebsite.com/$(urlPath)/page.html`} ``` #### [](#出力-2)出力 ```JSON { "encodedURL" : "http://examplewebsite.com/content%20folder/page.html" } ``` # compose ## [](#compose1)compose(parts: Array, interpolation: Array): String カスタム文字列補間値を使用して、URL コンポーネントを `encodeURIComponent` 結果に置き換えます。この関数は、標準コールまたは簡易バージョンを使用してコールできます。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

baseStringArray

interpolationStringArray パラメーターの文字列を使用して補間する URL 部分を含む文字列配列。

interpolationStringArray

baseStringArray を補間するために使用される文字列を含む文字列配列。

### [](#例)例次の例では、compose 関数を使用してエンコードされた URL を形成します。最初のパラメーターは 2 つの文字列から成る配列で、これらは URL の一部です。2 つ目のパラメーターは最初のパラメーターの文字列を補間するために使用される `urlPath` 変数です。入力内のスペースは出力 URL では `%20` にエンコードされます。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json var urlPath = "content folder" import * from dw::core::URL --- { "encodedURL" : compose(["http://examplewebsite.com/", "/page.html"], ["$(urlPath)"]) } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "encodedURL" : "http://examplewebsite.com/content%20folder/page.html" } ``` ### [](#例-2)例この関数を簡易構文を使用してコールすることもできます。その場合は、エンコードする変数を含む文字列をバッククォート (`` ` ``) で囲みます。次の例は、簡易構文を使用して前の例と同じ結果を得る方法を示しています。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json var urlPath = "content folder" import * from dw::core::URL --- { "encodedURL" : compose `http://examplewebsite.com/$(urlPath)/page.html`} ``` #### [](#出力-2)出力 ```JSON { "encodedURL" : "http://examplewebsite.com/content%20folder/page.html" } ``` # compose ## [](#compose1)compose(parts: Array, interpolation: Array): String カスタム文字列補間値を使用して、URL コンポーネントを `encodeURIComponent` 結果に置き換えます。この関数は、標準コールまたは簡易バージョンを使用してコールできます。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

baseStringArray

interpolationStringArray パラメーターの文字列を使用して補間する URL 部分を含む文字列配列。

interpolationStringArray

baseStringArray を補間するために使用される文字列を含む文字列配列。

### [](#例)例次の例では、compose 関数を使用してエンコードされた URL を形成します。最初のパラメーターは 2 つの文字列から成る配列で、これらは URL の一部です。2 つ目のパラメーターは最初のパラメーターの文字列を補間するために使用される `urlPath` 変数です。入力内のスペースは出力 URL では `%20` にエンコードされます。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json var urlPath = "content folder" import * from dw::core::URL --- { "encodedURL" : compose(["http://examplewebsite.com/", "/page.html"], ["$(urlPath)"]) } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "encodedURL" : "http://examplewebsite.com/content%20folder/page.html" } ``` ### [](#例-2)例この関数を簡易構文を使用してコールすることもできます。その場合は、エンコードする変数を含む文字列をバッククォート (`` ` ``) で囲みます。次の例は、簡易構文を使用して前の例と同じ結果を得る方法を示しています。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json var urlPath = "content folder" import * from dw::core::URL --- { "encodedURL" : compose `http://examplewebsite.com/$(urlPath)/page.html`} ``` #### [](#出力-2)出力 ```JSON { "encodedURL" : "http://examplewebsite.com/content%20folder/page.html" } ``` # concatWith ## [](#concatwith1)concatWith(source: Binary, with: Binary): Binary 2 つのバイナリのコンテンツを連結します。 _DataWeave バージョン 2.5.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前型説明

source

Binary (バイナリ)

ソースバイナリコンテンツ。

with

Binary (バイナリ)

追加するバイナリ。

### [](#例)例この例では、2 つのバイナリを 1 つのバイナリに連結します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Binaries output application/dw --- "CAFE" as Binary {base: "16"} concatWith "ABCD" as Binary {base: "16"} ``` #### [](#出力)出力 ```Json "yv6rzQ==" as Binary {base: "64"} ``` ## [](#concatwith2)concatWith(source: Binary, with: Null): Binary `concatWith` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 ## [](#concatwith3)concatWith(source: Null, with: Binary): Binary `concatWith` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 # concatWith ## [](#concatwith1)concatWith(source: Binary, with: Binary): Binary 2 つのバイナリのコンテンツを連結します。 _DataWeave バージョン 2.5.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前型説明

source

Binary (バイナリ)

ソースバイナリコンテンツ。

with

Binary (バイナリ)

追加するバイナリ。

### [](#例)例この例では、2 つのバイナリを 1 つのバイナリに連結します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Binaries output application/dw --- "CAFE" as Binary {base: "16"} concatWith "ABCD" as Binary {base: "16"} ``` #### [](#出力)出力 ```Json "yv6rzQ==" as Binary {base: "64"} ``` ## [](#concatwith2)concatWith(source: Binary, with: Null): Binary `concatWith` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 ## [](#concatwith3)concatWith(source: Null, with: Binary): Binary `concatWith` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 # concatWith ## [](#concatwith1)concatWith(source: Binary, with: Binary): Binary 2 つのバイナリのコンテンツを連結します。 _DataWeave バージョン 2.5.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前型説明

source

Binary (バイナリ)

ソースバイナリコンテンツ。

with

Binary (バイナリ)

追加するバイナリ。

### [](#例)例この例では、2 つのバイナリを 1 つのバイナリに連結します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Binaries output application/dw --- "CAFE" as Binary {base: "16"} concatWith "ABCD" as Binary {base: "16"} ``` #### [](#出力)出力 ```Json "yv6rzQ==" as Binary {base: "64"} ``` ## [](#concatwith2)concatWith(source: Binary, with: Null): Binary `concatWith` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 ## [](#concatwith3)concatWith(source: Null, with: Binary): Binary `concatWith` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 # concatWith ## [](#concatwith1)concatWith(source: Binary, with: Binary): Binary 2 つのバイナリのコンテンツを連結します。 _DataWeave バージョン 2.5.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前型説明

source

Binary (バイナリ)

ソースバイナリコンテンツ。

with

Binary (バイナリ)

追加するバイナリ。

### [](#例)例この例では、2 つのバイナリを 1 つのバイナリに連結します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Binaries output application/dw --- "CAFE" as Binary {base: "16"} concatWith "ABCD" as Binary {base: "16"} ``` #### [](#出力)出力 ```Json "yv6rzQ==" as Binary {base: "64"} ``` ## [](#concatwith2)concatWith(source: Binary, with: Null): Binary `concatWith` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 ## [](#concatwith3)concatWith(source: Null, with: Binary): Binary `concatWith` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 # contains ## [](#contains1)contains(Array, Any): Boolean 入力に特定の値が含まれる場合は `true`、それ以外の場合は `false` を返します。このバージョンの `contains` は、入力として配列を受け入れます。その他のバージョンは文字列を受け入れ、別の文字列または正規表現を使用して一致があるかどうかを判別できます。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

items

入力配列。

elements

配列内で検索する要素。サポートされている任意のデータ型にできます。

### [](#例)例次の例では、入力配列内の `2` を検索し、`true` を返します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- [ 1, 2, 3, 4 ] contains(2) ``` #### [](#出力)出力 ```JSON true ``` ### [](#例-2)例次の例では、入力配列に「3」が含まれるかどうかを示します。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- ContainsRequestedItem: payload.root.*order.*items contains "3" ``` #### [](#入力)入力 ```XML 155 30 15 5 4 7 1 3 null ``` #### [](#出力-2)出力 ```JSON { "ContainsRequestedItem": true } ``` ## [](#contains2)contains(String, String): Boolean 文字列に特定のサブ文字列が含まれるかどうかを示します。`true` または `false` を返します。 ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

text

入力文字列 (String (文字列))。

toSearch

入力文字列内で検索するサブ文字列 (String (文字列))。

### [](#例-3)例次の例では、入力文字列「mulesoft」内の「mule」を検索し、`true` を返します。 #### [](#ソース-3)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- "mulesoft" contains("mule") ``` #### [](#出力-3)出力 ```JSON true ``` ### [](#例-4)例次の例では、`"some string"` 内のサブ文字列 `"me"` を検索し、`true` を返します。 #### [](#ソース-4)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { ContainsString : payload.root.mystring contains("me") } ``` #### [](#入力-2)入力 ```XML some string ``` #### [](#出力-4)出力 ```JSON { "ContainsString": true } ``` ## [](#contains3)contains(String, Regex): Boolean 文字列に正規表現との一致が含まれる場合は `true`、それ以外の場合は `false` を返します。 ### [](#パラメーター-3)パラメーター

名前説明

text

入力文字列。

matcher

入力 text (テキスト) 内の文字を照合する Java 正規表現。

### [](#例-5)例次の例では、入力の `mulesoft` 内に `e` から `g` までの任意の文字があるかどうかを確認し、`true` を返します。 #### [](#ソース-5)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- contains("mulesoft", /[e-g]/) ``` #### [](#出力-5)出力 ```JSON true ``` ### [](#例-6)例次の例では、`"A very long string"` 内の `/s[t|p]rin/` との一致を検索し、 `true` を返します。正規表現内の `[t|p]` は `t` または `p` を意味します。 #### [](#ソース-6)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- ContainsString: payload.root.mystring contains /s[t|p]rin/ ``` #### [](#入力-3)入力 ```XML A very long string ``` #### [](#出力-6)出力 ```JSON { "ContainsString": true } ``` # contains ## [](#contains1)contains(@StreamCapable items: Array, element: Any): Boolean 入力に特定の値が含まれる場合は `true`、それ以外の場合は `false` を返します。このバージョンの `contains` は、入力として配列を受け入れます。その他のバージョンは文字列を受け入れ、別の文字列または正規表現を使用して一致があるかどうかを判別できます。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

items

入力配列。

elements

配列内で検索する要素。サポートされている任意のデータ型にできます。

### [](#例)例次の例では、入力配列内の `2` を検索し、`true` を返します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- [ 1, 2, 3, 4 ] contains(2) ``` #### [](#出力)出力 ```JSON true ``` ### [](#例-2)例次の例では、入力配列に「3」が含まれるかどうかを示します。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- ContainsRequestedItem: payload.root.*order.*items contains "3" ``` #### [](#入力)入力 ```XML 155 30 15 5 4 7 1 3 null ``` #### [](#出力-2)出力 ```JSON { "ContainsRequestedItem": true } ``` ## [](#contains2)contains(text: String, toSearch: String): Boolean 文字列に特定のサブ文字列が含まれるかどうかを示します。`true` または `false` を返します。 ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

text

入力文字列 (String (文字列))。

toSearch

入力文字列内で検索するサブ文字列 (String (文字列))。

### [](#例-3)例次の例では、入力文字列「mulesoft」内の「mule」を検索し、`true` を返します。 #### [](#ソース-3)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- "mulesoft" contains("mule") ``` #### [](#出力-3)出力 ```JSON true ``` ### [](#例-4)例次の例では、`"some string"` 内のサブ文字列 `"me"` を検索し、`true` を返します。 #### [](#ソース-4)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { ContainsString : payload.root.mystring contains("me") } ``` #### [](#入力-2)入力 ```XML some string ``` #### [](#出力-4)出力 ```JSON { "ContainsString": true } ``` ## [](#contains3)contains(text: String, matcher: Regex): Boolean 文字列に正規表現との一致が含まれる場合は `true`、それ以外の場合は `false` を返します。 ### [](#パラメーター-3)パラメーター

名前説明

text

入力文字列。

matcher

入力 text (テキスト) 内の文字を照合する Java 正規表現。

### [](#例-5)例次の例では、入力の `mulesoft` 内に `e` から `g` までの任意の文字があるかどうかを確認し、`true` を返します。 #### [](#ソース-5)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- contains("mulesoft", /[e-g]/) ``` #### [](#出力-5)出力 ```JSON true ``` ### [](#例-6)例次の例では、`"A very long string"` 内の `/s[t|p]rin/` との一致を検索し、 `true` を返します。正規表現内の `[t|p]` は `t` または `p` を意味します。 #### [](#ソース-6)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- ContainsString: payload.root.mystring contains /s[t|p]rin/ ``` #### [](#入力-3)入力 ```XML A very long string ``` #### [](#出力-6)出力 ```JSON { "ContainsString": true } ``` ## [](#contains4)contains(text: Null, matcher: Any): false `contains` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ # contains ## [](#contains1)contains(@StreamCapable items: Array, element: Any): Boolean 入力に特定の値が含まれる場合は `true`、それ以外の場合は `false` を返します。このバージョンの `contains` は、入力として配列を受け入れます。その他のバージョンは文字列を受け入れ、別の文字列または正規表現を使用して一致があるかどうかを判別できます。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

items

入力配列。

elements

配列内で検索する要素。サポートされている任意のデータ型にできます。

### [](#例)例次の例では、入力配列内の `2` を検索し、`true` を返します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- [ 1, 2, 3, 4 ] contains(2) ``` #### [](#出力)出力 ```JSON true ``` ### [](#例-2)例次の例では、入力配列に「3」が含まれるかどうかを示します。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- ContainsRequestedItem: payload.root.*order.*items contains "3" ``` #### [](#入力)入力 ```XML 155 30 15 5 4 7 1 3 null ``` #### [](#出力-2)出力 ```JSON { "ContainsRequestedItem": true } ``` ## [](#contains2)contains(text: String, toSearch: String): Boolean 文字列に特定のサブ文字列が含まれるかどうかを示します。`true` または `false` を返します。 ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

text

入力文字列 (String (文字列))。

toSearch

入力文字列内で検索するサブ文字列 (String (文字列))。

### [](#例-3)例次の例では、入力文字列「mulesoft」内の「mule」を検索し、`true` を返します。 #### [](#ソース-3)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- "mulesoft" contains("mule") ``` #### [](#出力-3)出力 ```JSON true ``` ### [](#例-4)例次の例では、`"some string"` 内のサブ文字列 `"me"` を検索し、`true` を返します。 #### [](#ソース-4)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { ContainsString : payload.root.mystring contains("me") } ``` #### [](#入力-2)入力 ```XML some string ``` #### [](#出力-4)出力 ```JSON { "ContainsString": true } ``` ## [](#contains3)contains(text: String, matcher: Regex): Boolean 文字列に正規表現との一致が含まれる場合は `true`、それ以外の場合は `false` を返します。 ### [](#パラメーター-3)パラメーター

名前説明

text

入力文字列。

matcher

入力 text (テキスト) 内の文字を照合する Java 正規表現。

### [](#例-5)例次の例では、入力の `mulesoft` 内に `e` から `g` までの任意の文字があるかどうかを確認し、`true` を返します。 #### [](#ソース-5)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- contains("mulesoft", /[e-g]/) ``` #### [](#出力-5)出力 ```JSON true ``` ### [](#例-6)例次の例では、`"A very long string"` 内の `/s[t|p]rin/` との一致を検索し、 `true` を返します。正規表現内の `[t|p]` は `t` または `p` を意味します。 #### [](#ソース-6)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- ContainsString: payload.root.mystring contains /s[t|p]rin/ ``` #### [](#入力-3)入力 ```XML A very long string ``` #### [](#出力-6)出力 ```JSON { "ContainsString": true } ``` ## [](#contains4)contains(text: Null, matcher: Any): false `contains` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ # contains ## [](#contains1)contains(@StreamCapable items: Array, element: Any): Boolean 入力に特定の値が含まれる場合は `true`、それ以外の場合は `false` を返します。このバージョンの `contains` は、入力として配列を受け入れます。その他のバージョンは文字列を受け入れ、別の文字列または正規表現を使用して一致があるかどうかを判別できます。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

items

入力配列。

elements

配列内で検索する要素。サポートされている任意のデータ型にできます。

### [](#例)例次の例では、入力配列内の `2` を検索し、`true` を返します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- [ 1, 2, 3, 4 ] contains(2) ``` #### [](#出力)出力 ```JSON true ``` ### [](#例-2)例次の例では、入力配列に「3」が含まれるかどうかを示します。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- ContainsRequestedItem: payload.root.*order.*items contains "3" ``` #### [](#入力)入力 ```XML 155 30 15 5 4 7 1 3 null ``` #### [](#出力-2)出力 ```JSON { "ContainsRequestedItem": true } ``` ## [](#contains2)contains(text: String, toSearch: String): Boolean 文字列に特定のサブ文字列が含まれるかどうかを示します。`true` または `false` を返します。 ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

text

入力文字列 (String (文字列))。

toSearch

入力文字列内で検索するサブ文字列 (String (文字列))。

### [](#例-3)例次の例では、入力文字列「mulesoft」内の「mule」を検索し、`true` を返します。 #### [](#ソース-3)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- "mulesoft" contains("mule") ``` #### [](#出力-3)出力 ```JSON true ``` ### [](#例-4)例次の例では、`"some string"` 内のサブ文字列 `"me"` を検索し、`true` を返します。 #### [](#ソース-4)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { ContainsString : payload.root.mystring contains("me") } ``` #### [](#入力-2)入力 ```XML some string ``` #### [](#出力-4)出力 ```JSON { "ContainsString": true } ``` ## [](#contains3)contains(text: String, matcher: Regex): Boolean 文字列に正規表現との一致が含まれる場合は `true`、それ以外の場合は `false` を返します。 ### [](#パラメーター-3)パラメーター

名前説明

text

入力文字列。

matcher

入力 text (テキスト) 内の文字を照合する Java 正規表現。

### [](#例-5)例次の例では、入力の `mulesoft` 内に `e` から `g` までの任意の文字があるかどうかを確認し、`true` を返します。 #### [](#ソース-5)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- contains("mulesoft", /[e-g]/) ``` #### [](#出力-5)出力 ```JSON true ``` ### [](#例-6)例次の例では、`"A very long string"` 内の `/s[t|p]rin/` との一致を検索し、 `true` を返します。正規表現内の `[t|p]` は `t` または `p` を意味します。 #### [](#ソース-6)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- ContainsString: payload.root.mystring contains /s[t|p]rin/ ``` #### [](#入力-3)入力 ```XML A very long string ``` #### [](#出力-6)出力 ```JSON { "ContainsString": true } ``` ## [](#contains4)contains(text: Null, matcher: Any): false `contains` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ # contains ## [](#contains1)contains(@StreamCapable items: Array, element: Any): Boolean 入力に特定の値が含まれる場合は `true`、それ以外の場合は `false` を返します。このバージョンの `contains` は、入力として配列を受け入れます。その他のバージョンは文字列を受け入れ、別の文字列または正規表現を使用して一致があるかどうかを判別できます。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

items

入力配列。

elements

配列内で検索する要素。サポートされている任意のデータ型にできます。

### [](#例)例次の例では、入力配列内の `2` を検索し、`true` を返します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- [ 1, 2, 3, 4 ] contains(2) ``` #### [](#出力)出力 ```JSON true ``` ### [](#例-2)例次の例では、入力配列に「3」が含まれるかどうかを示します。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- ContainsRequestedItem: payload.root.*order.*items contains "3" ``` #### [](#入力)入力 ```XML 155 30 15 5 4 7 1 3 null ``` #### [](#出力-2)出力 ```JSON { "ContainsRequestedItem": true } ``` ## [](#contains2)contains(text: String, toSearch: String): Boolean 文字列に特定のサブ文字列が含まれるかどうかを示します。`true` または `false` を返します。 ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

text

入力文字列 (String (文字列))。

toSearch

入力文字列内で検索するサブ文字列 (String (文字列))。

### [](#例-3)例次の例では、入力文字列「mulesoft」内の「mule」を検索し、`true` を返します。 #### [](#ソース-3)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- "mulesoft" contains("mule") ``` #### [](#出力-3)出力 ```JSON true ``` ### [](#例-4)例次の例では、`"some string"` 内のサブ文字列 `"me"` を検索し、`true` を返します。 #### [](#ソース-4)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { ContainsString : payload.root.mystring contains("me") } ``` #### [](#入力-2)入力 ```XML some string ``` #### [](#出力-4)出力 ```JSON { "ContainsString": true } ``` ## [](#contains3)contains(text: String, matcher: Regex): Boolean 文字列に正規表現との一致が含まれる場合は `true`、それ以外の場合は `false` を返します。 ### [](#パラメーター-3)パラメーター

名前説明

text

入力文字列。

matcher

入力 text (テキスト) 内の文字を照合する Java 正規表現。

### [](#例-5)例次の例では、入力の `mulesoft` 内に `e` から `g` までの任意の文字があるかどうかを確認し、`true` を返します。 #### [](#ソース-5)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- contains("mulesoft", /[e-g]/) ``` #### [](#出力-5)出力 ```JSON true ``` ### [](#例-6)例次の例では、`"A very long string"` 内の `/s[t|p]rin/` との一致を検索し、 `true` を返します。正規表現内の `[t|p]` は `t` または `p` を意味します。 #### [](#ソース-6)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- ContainsString: payload.root.mystring contains /s[t|p]rin/ ``` #### [](#入力-3)入力 ```XML A very long string ``` #### [](#出力-6)出力 ```JSON { "ContainsString": true } ``` ## [](#contains4)contains(text: Null, matcher: Any): false `contains` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ # contains ## [](#contains1)contains(@StreamCapable items: Array, element: Any): Boolean 入力に特定の値が含まれる場合は `true`、それ以外の場合は `false` を返します。このバージョンの `contains` は、入力として配列を受け入れます。その他のバージョンは文字列を受け入れ、別の文字列または正規表現を使用して一致があるかどうかを判別できます。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

items

入力配列。

elements

配列内で検索する要素。サポートされている任意のデータ型にできます。

### [](#例)例次の例では、入力配列内の `2` を検索し、`true` を返します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- [ 1, 2, 3, 4 ] contains(2) ``` #### [](#出力)出力 ```JSON true ``` ### [](#例-2)例次の例では、入力配列に「3」が含まれるかどうかを示します。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- ContainsRequestedItem: payload.root.*order.*items contains "3" ``` #### [](#入力)入力 ```XML 155 30 15 5 4 7 1 3 null ``` #### [](#出力-2)出力 ```JSON { "ContainsRequestedItem": true } ``` ## [](#contains2)contains(text: String, toSearch: String): Boolean 文字列に特定のサブ文字列が含まれるかどうかを示します。`true` または `false` を返します。 ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

text

入力文字列 (String (文字列))。

toSearch

入力文字列内で検索するサブ文字列 (String (文字列))。

### [](#例-3)例次の例では、入力文字列「mulesoft」内の「mule」を検索し、`true` を返します。 #### [](#ソース-3)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- "mulesoft" contains("mule") ``` #### [](#出力-3)出力 ```JSON true ``` ### [](#例-4)例次の例では、`"some string"` 内のサブ文字列 `"me"` を検索し、`true` を返します。 #### [](#ソース-4)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { ContainsString : payload.root.mystring contains("me") } ``` #### [](#入力-2)入力 ```XML some string ``` #### [](#出力-4)出力 ```JSON { "ContainsString": true } ``` ## [](#contains3)contains(text: String, matcher: Regex): Boolean 文字列に正規表現との一致が含まれる場合は `true`、それ以外の場合は `false` を返します。 ### [](#パラメーター-3)パラメーター

名前説明

text

入力文字列。

matcher

入力 text (テキスト) 内の文字を照合する Java 正規表現。

### [](#例-5)例次の例では、入力の `mulesoft` 内に `e` から `g` までの任意の文字があるかどうかを確認し、`true` を返します。 #### [](#ソース-5)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- contains("mulesoft", /[e-g]/) ``` #### [](#出力-5)出力 ```JSON true ``` ### [](#例-6)例次の例では、`"A very long string"` 内の `/s[t|p]rin/` との一致を検索し、 `true` を返します。正規表現内の `[t|p]` は `t` または `p` を意味します。 #### [](#ソース-6)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- ContainsString: payload.root.mystring contains /s[t|p]rin/ ``` #### [](#入力-3)入力 ```XML A very long string ``` #### [](#出力-6)出力 ```JSON { "ContainsString": true } ``` ## [](#contains4)contains(text: Null, matcher: Any): false `contains` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ # Core (dw::Core) このモジュールには、データ変換用の DataWeave コア関数が含まれます。 DataWeave スクリプトに自動的にインポートされます。DataWeave _1.0_ 関数についてのドキュメントは、 [「DataWeave の演算子」](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/3.9/dataweave-operators)を参照してください。 ## [](#関数)関数

名前説明

++

2 つの値を連結します。

--

指定された値を入力値から削除します。

abs

数値の絶対値を返します。

avg

配列に含まれる数値の平均を返します。

ceil

数値を最も近い整数に切り上げます。

contains

入力に特定の値が含まれる場合は true、それ以外の場合は false を返します。

daysBetween

2 つの日付間の日数を返します。

distinctBy

配列を反復処理し、一意の要素を配列に返します。

endsWith

文字列が指定されたサブ文字列で終了する場合は true、それ以外の場合は false を返します。

entriesOf

入力オブジェクトのキー、値、任意の属性を表すキー - 値ペアの配列を返します。

filter

配列を反復処理し、一致する値を返す式を適用します。

filterObject

オブジェクト内のキー-値ペアのリストを反復処理し、一致するオブジェクトのみを返す式を適用することで、残りを出力から除外します。

find

指定された値と一致する、入力のインデックスを返します。

flatMap

配列内の各項目を反復処理し、結果をフラット化します。

flatten

一連のサブ配列 ([ [1,2,3], [4,5,[6]], [], [null] ] など) を 1 つのフラット化した配列 ([ 1, 2, 3, 4, 5, [6], null ] など) に変換します。

floor

数値を最も近い整数に切り捨てます。

groupBy

指定された条件 (式や一致セレクターなど) に基づいて配列の項目をグループ化するオブジェクトを返します。

isBlank

特定の文字列が空か、完全に空白で構成されている場合は true、それ以外の場合は false を返します。

isDecimal

特定の数値に小数部が含まれる場合は true、それ以外の場合は false を返します。

isEmpty

特定の入力値が空の場合は true、それ以外の場合は false を返します。

isEven

数値または算術演算の数値結果が偶数の場合は true を返し、それ以外の場合は false を返します。

isInteger

特定の数値が整数 (小数部なし) の場合は true、それ以外の場合は false を返します。

isLeapYear

うるう年の日付を受け取った場合は true、それ以外の場合は false を返します。

isOdd

数値または算術演算の数値結果が奇数の場合は true を返し、それ以外の場合は false を返します。

joinBy

配列を 1 つの文字列値にマージし、指定された文字列をリストの各項目間の区切り文字として使用します。

keysOf

入力オブジェクト内のキー - 値ペアからのキーの配列を返します。

log

入力の値を変更することなく、log は入力をシステムログとして返します。

lower

指定された文字列を小文字で返します。

map

配列の項目を反復処理し、結果を新しい配列に出力します。

mapObject

オブジェクトのキー、値、またはインデックスで動作するマッパーを使用して、オブジェクトを反復処理します。

match

Java 正規表現 (regex) を使用して文字列を照合して各キャプチャグループに分割します。結果を配列で返します。

matches

式が入力文字列全体に一致するかどうかを確認します。

max

配列内の最大の Comparable 値を返します。

maxBy

配列を反復処理し、配列から Comparable 要素の最大値を返します。

min

配列内の最小の Comparable 値を返します。

minBy

配列を反復処理し、配列から比較可能な要素の最小値を返します。

mod

剰余 (dividend (被除数) を divisor (除数) で割った余り) を返します。

namesOf

特定のオブジェクト内のすべてのキーの名前が含まれる文字列の配列を返します。

native

関数の実装が DataWeave ではなく Scala で記述されていることを示す内部メソッド。

now

現在の日付と時刻で DateTime (日時) 値を返します。

orderBy

入力の要素を、その入力の選択された要素で動作する条件を使用して並び替えます。

pluck

1 つのオブジェクトを配列にマップする場合に便利です。pluck はオブジェクトを反復処理してそのオブジェクトからキー、値、またはインデックスの配列を返します。

pow

base (基数) の数値を、指定された power (指数) で累乗します。

random

0.0 以上 1.0 未満の疑似乱数を返します。

randomInt

0 以上指定数値未満の整数の疑似乱数を返します。

read

文字列またはバイナリを読み取り、解析後のコンテンツを返します。

readUrl

read 関数と似ています。ただし、readURL は、クラスパスベースの URL を含め URL を入力として受け入れます。

reduce

配列の要素に縮小式を適用します。

replace

文字列置換を実行します。

round

数値を最も近い整数に丸めます。

scan

入力文字列内で検出されたすべての一致を含む配列を返します。

sizeOf

配列内の要素数を返します。配列が空の場合は 0 を返します。

splitBy

文字列の一部に一致する値に基づいて、文字列を文字列配列に分割します。一致部分は、返される配列から除外されます。

sqrt

数値の平方根を返します。

startsWith

入力文字列が照合するプレフィックスで始まるかどうかによって true または false を返します。

sum

配列内の数値の合計を返します。

to

指定された境界の範囲を返します。

trim

文字列の先頭と末尾に空白スペースがあれば、それを削除します。

typeOf

値の型を返します。

unzip

zip の逆の操作を実行します。これは、配列の配列を入力として使用します。

upper

指定された文字列を大文字で返します。

uuid

取得元として乱数を使用して、v4 UUID を返します。

valuesOf

オブジェクト内のキー-値ペアからの値の配列を返します。

with

replace と共に使用すると、with は置換文字列を渡します。

write

値を、サポートされる形式で文字列またはバイナリとして記述します。

xsiType

xsi:type 型の属性を作成します。このメソッドはオブジェクトを返すため、動的属性と共に使用する必要があります。

zip

2 つの配列からの要素を配列の配列にマージします。

## [](#型)型 - [Core の型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-core-types) ## [](#名前空間)名前空間 - [コア名前空間](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-core-namespaces) ## [](#アノテーション)アノテーション - [コアアノテーション](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-core-annotations) # Core (dw::Core) このモジュールには、データ変換用の DataWeave コア関数が含まれます。 DataWeave スクリプトに自動的にインポートされます。DataWeave _1.0_ 関数についてのドキュメントは、 [「DataWeave の演算子」](https://docs.mulesoft.com/dataweave/1.2/dataweave-operators)を参照してください。 ## [](#関数)関数

名前説明

++

2 つの値を連結します。

--

指定された値を入力値から削除します。

abs

数値の絶対値を返します。

avg

配列に含まれる数値の平均を返します。

ceil

数値を最も近い整数に切り上げます。

contains

入力に特定の値が含まれる場合は true、それ以外の場合は false を返します。

daysBetween

2 つの日付間の日数を返します。

distinctBy

入力を反復処理し、一意の要素を配列に返します。

endsWith

文字列が指定されたサブ文字列で終了する場合は true、それ以外の場合は false を返します。

entriesOf

入力オブジェクトのキー、値、任意の属性を表すキー - 値ペアの配列を返します。

filter

配列を反復処理し、一致する値を返す式を適用します。

filterObject

オブジェクト内のキー-値ペアのリストを反復処理し、一致するオブジェクトのみを返す式を適用することで、残りを出力から除外します。

find

指定された値と一致する、入力のインデックスを返します。

flatMap

配列内の各項目を反復処理し、結果をフラット化します。

flatten

一連のサブ配列 ([ [1,2,3], [4,5,[6]], [], [null] ] など) を 1 つのフラット化した配列 ([ 1, 2, 3, 4, 5, [6], null ] など) に変換します。

floor

数値を最も近い整数に切り捨てます。

groupBy

指定された条件 (式や一致セレクターなど) に基づいて配列の項目をグループ化するオブジェクトを返します。

indexOf

この配列の指定された要素の最初の出現のインデックスを返し、このリストに要素が含まれていない場合は -1 を返します。

isBlank

特定の文字列が空 ("") か、完全に空白で構成されているか、null の場合は、true を返します。それ以外の場合、関数は false を返します。

isDecimal

特定の数値に小数部が含まれる場合は true、それ以外の場合は false を返します。

isEmpty

特定の入力値が空の場合は true、それ以外の場合は false を返します。

isEven

数値または算術演算の数値結果が偶数の場合は true を返し、それ以外の場合は false を返します。

isInteger

特定の数値が整数 (小数部なし) の場合は true、それ以外の場合は false を返します。

isLeapYear

うるう年の日付を受け取った場合は true、それ以外の場合は false を返します。

isOdd

数値または算術演算の数値結果が奇数の場合は true を返し、それ以外の場合は false を返します。

joinBy

配列を 1 つの文字列値にマージし、指定された文字列をリストの各項目間の区切り文字として使用します。

keysOf

入力オブジェクト内のキー - 値ペアからのキーの配列を返します。

lastIndexOf

特定の配列の指定された要素の最後の出現のインデックスを返し、この配列に要素が含まれていない場合は -1 を返します。

log

入力の値を変更することなく、log は入力をシステムログとして返します。そのため、任意の式またはサブ式を log でラップでき、式の結果を変更することなく結果が出力されることから、コードのデバッグが非常に単純になります。 The output is going to be printed in application/dw format.

lower

指定された文字列を小文字で返します。

map

配列の項目を反復処理し、結果を新しい配列に出力します。

mapObject

オブジェクトのキー、値、またはインデックスで動作するマッパーを使用して、オブジェクトを反復処理します。

match

Java 正規表現 (regex) を使用して文字列を照合して各キャプチャグループに分割します。結果を配列で返します。

matches

式が入力文字列全体に一致するかどうかを確認します。

max

配列内の最大の Comparable 値を返します。

maxBy

配列を反復処理し、配列から Comparable 要素の最大値を返します。

min

配列内の最小の Comparable 値を返します。

minBy

配列を反復処理し、配列から比較可能な要素の最小値を返します。

mod

剰余 (dividend (被除数) を divisor (除数) で割った余り) を返します。

namesOf

特定のオブジェクト内のすべてのキーの名前が含まれる文字列の配列を返します。

now

現在の日付と時刻で DateTime (日時) 値を返します。

onNull

前の式が null 値を返す場合はコールバック関数を実行し、null 値をコールバックの結果に置き換えます。

orderBy

入力の要素を、その入力の選択された要素で動作する条件を使用して並び替えます。

pluck

1 つのオブジェクトを配列にマップする場合に便利です。pluck はオブジェクトを反復処理してそのオブジェクトからキー、値、またはインデックスの配列を返します。

pow

base (基数) の数値を、指定された power (指数) で累乗します。

random

0.0 以上 1.0 未満の疑似乱数を返します。

randomInt

0 以上指定数値未満の整数の疑似乱数を返します。

read

文字列またはバイナリを読み取り、解析後のコンテンツを返します。

readUrl

URL (クラスパスベースの URL を含む) を読み取り、解析後のコンテンツを返します。この関数は、read 関数と同様に機能します。

reduce

配列の要素に縮小式を適用します。

replace

文字列置換を実行します。

round

数値を最も近い整数に丸めます。

scan

入力文字列内で検出されたすべての一致を含む配列を返します。

sizeOf

配列内の要素数を返します。配列が空の場合は 0 を返します。

splitBy

文字列の一部に一致する値に基づいて、文字列を文字列配列に分割します。一致部分は、返される配列から除外されます。

sqrt

数値の平方根を返します。

startsWith

入力文字列が照合するプレフィックスで始まるかどうかによって true または false を返します。

sum

配列内の数値の合計を返します。

then

この関数は、前の式から返された値が null でない場合のみ前の式から返された値を次 (コールバック) に渡すパイプとして機能します。

to

指定された境界の範囲を返します。

trim

文字列の先頭と末尾に空白スペースがあれば、それを削除します。

typeOf

値の型を返します。

unzip

zip の逆の操作を実行します。これは、配列の配列を入力として使用します。

upper

指定された文字列を大文字で返します。

uuid

取得元として乱数を使用して、v4 UUID を返します。

valuesOf

オブジェクト内のキー-値ペアからの値の配列を返します。

with

置換要素を指定するヘルパー関数。この関数は、replace、update、または mask と共に使用してデータ置換を実行します。

write

値を、サポートされる形式で文字列またはバイナリとして記述します。

xsiType

xsi:type 型の属性を作成します。このメソッドはオブジェクトを返すため、動的属性と共に使用する必要があります。

zip

2 つの配列からの要素を配列の配列にマージします。

## [](#型)型 - [Core の型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-core-types) ## [](#名前空間)名前空間 - [コア名前空間](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-core-namespaces) ## [](#annotations-アノテーション)Annotations (アノテーション) - [コアアノテーション](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-core-annotations) # Core (dw::Core) このモジュールには、データ変換用の DataWeave コア関数が含まれます。 DataWeave スクリプトに自動的にインポートされます。DataWeave _1.0_ 関数についてのドキュメントは、 [「DataWeave の演算子」](https://docs.mulesoft.com/dataweave/1.2/dataweave-operators)を参照してください。 ## [](#関数)関数

名前説明

++

2 つの値を連結します。

--

指定された値を入力値から削除します。

abs

数値の絶対値を返します。

avg

配列に含まれる数値の平均を返します。

ceil

数値を最も近い整数に切り上げます。

contains

入力に特定の値が含まれる場合は true、それ以外の場合は false を返します。

daysBetween

2 つの日付間の日数を返します。

distinctBy

入力を反復処理し、一意の要素を配列に返します。

endsWith

文字列が指定されたサブ文字列で終了する場合は true、それ以外の場合は false を返します。

entriesOf

入力オブジェクトのキー、値、任意の属性を表すキー - 値ペアの配列を返します。

filter

配列を反復処理し、一致する値を返す式を適用します。

filterObject

オブジェクト内のキー-値ペアのリストを反復処理し、一致するオブジェクトのみを返す式を適用することで、残りを出力から除外します。

find

指定された値と一致する、入力のインデックスを返します。

flatMap

配列内の各項目を反復処理し、結果をフラット化します。

flatten

一連のサブ配列 ([ [1,2,3], [4,5,[6]], [], [null] ] など) を 1 つのフラット化した配列 ([ 1, 2, 3, 4, 5, [6], null ] など) に変換します。

floor

数値を最も近い整数に切り捨てます。

groupBy

指定された条件 (式や一致セレクターなど) に基づいて配列の項目をグループ化するオブジェクトを返します。

indexOf

この配列の指定された要素の最初の出現のインデックスを返し、このリストに要素が含まれていない場合は -1 を返します。

isBlank

特定の文字列が空 ("") か、完全に空白で構成されているか、null の場合は、true を返します。それ以外の場合、関数は false を返します。

isDecimal

特定の数値に小数部が含まれる場合は true、それ以外の場合は false を返します。

isEmpty

特定の入力値が空の場合は true、それ以外の場合は false を返します。

isEven

数値または算術演算の数値結果が偶数の場合は true を返し、それ以外の場合は false を返します。

isInteger

特定の数値が整数 (小数部なし) の場合は true、それ以外の場合は false を返します。

isLeapYear

うるう年の日付を受け取った場合は true、それ以外の場合は false を返します。

isOdd

数値または算術演算の数値結果が奇数の場合は true を返し、それ以外の場合は false を返します。

joinBy

配列を 1 つの文字列値にマージし、指定された文字列をリストの各項目間の区切り文字として使用します。

keysOf

入力オブジェクト内のキー - 値ペアからのキーの配列を返します。

lastIndexOf

特定の配列の指定された要素の最後の出現のインデックスを返し、この配列に要素が含まれていない場合は -1 を返します。

log

入力の値を変更することなく、log は入力をシステムログとして返します。そのため、任意の式またはサブ式を log でラップでき、式の結果を変更することなく結果が出力されることから、コードのデバッグが非常に単純になります。 The output is going to be printed in application/dw format.

lower

指定された文字列を小文字で返します。

map

配列の項目を反復処理し、結果を新しい配列に出力します。

mapObject

オブジェクトのキー、値、またはインデックスで動作するマッパーを使用して、オブジェクトを反復処理します。

match

Java 正規表現 (regex) を使用して文字列を照合して各キャプチャグループに分割します。結果を配列で返します。

matches

式が入力文字列全体に一致するかどうかを確認します。

max

配列内の最大の Comparable 値を返します。

maxBy

配列を反復処理し、配列から Comparable 要素の最大値を返します。

min

配列内の最小の Comparable 値を返します。

minBy

配列を反復処理し、配列から比較可能な要素の最小値を返します。

mod

剰余 (dividend (被除数) を divisor (除数) で割った余り) を返します。

namesOf

特定のオブジェクト内のすべてのキーの名前が含まれる文字列の配列を返します。

now

現在の日付と時刻で DateTime (日時) 値を返します。

onNull

前の式が null 値を返す場合はコールバック関数を実行し、null 値をコールバックの結果に置き換えます。

orderBy

入力の要素を、その入力の選択された要素で動作する条件を使用して並び替えます。

pluck

1 つのオブジェクトを配列にマップする場合に便利です。pluck はオブジェクトを反復処理してそのオブジェクトからキー、値、またはインデックスの配列を返します。

pow

base (基数) の数値を、指定された power (指数) で累乗します。

random

0.0 以上 1.0 未満の疑似乱数を返します。

randomInt

0 以上指定数値未満の整数の疑似乱数を返します。

read

文字列またはバイナリを読み取り、解析後のコンテンツを返します。

readUrl

URL (クラスパスベースの URL を含む) を読み取り、解析後のコンテンツを返します。この関数は、read 関数と同様に機能します。

reduce

配列の要素に縮小式を適用します。

replace

文字列置換を実行します。

round

数値を最も近い整数に丸めます。

scan

入力文字列内で検出されたすべての一致を含む配列を返します。

sizeOf

配列内の要素数を返します。配列が空の場合は 0 を返します。

splitBy

文字列の一部に一致する値に基づいて、文字列を文字列配列に分割します。一致部分は、返される配列から除外されます。

sqrt

数値の平方根を返します。

startsWith

入力文字列が照合するプレフィックスで始まるかどうかによって true または false を返します。

sum

配列内の数値の合計を返します。

then

この関数は、前の式から返された値が null でない場合のみ前の式から返された値を次 (コールバック) に渡すパイプとして機能します。

to

指定された境界の範囲を返します。

trim

文字列の先頭と末尾に空白スペースがあれば、それを削除します。

typeOf

値の基本データ型を返します。

unzip

zip の逆の操作を実行します。これは、配列の配列を入力として使用します。

upper

指定された文字列を大文字で返します。

uuid

取得元として乱数を使用して、v4 UUID を返します。

valuesOf

オブジェクト内のキー-値ペアからの値の配列を返します。

with

置換要素を指定するヘルパー関数。この関数は、replace、update、または mask と共に使用してデータ置換を実行します。

write

値を、サポートされる形式で文字列またはバイナリとして記述します。

xsiType

xsi:type 型の属性を作成します。このメソッドはオブジェクトを返すため、動的属性と共に使用する必要があります。

zip

2 つの配列からの要素を配列の配列にマージします。

## [](#型)型 - [Core の型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-core-types) ## [](#名前空間)名前空間 - [コア名前空間](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-core-namespaces) ## [](#アノテーション)アノテーション - [コアアノテーション](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-core-annotations) # Core (dw::Core) このモジュールには、データ変換用の DataWeave コア関数が含まれます。 DataWeave スクリプトに自動的にインポートされます。DataWeave _1.0_ 関数についてのドキュメントは、 [「DataWeave の演算子」](https://docs.mulesoft.com/dataweave/1.2/dataweave-operators)を参照してください。 ## [](#関数)関数

名前説明

++

2 つの値を連結します。

--

指定された値を入力値から削除します。

abs

数値の絶対値を返します。

avg

配列に含まれる数値の平均を返します。

ceil

数値を最も近い整数に切り上げます。

contains

入力に特定の値が含まれる場合は true、それ以外の場合は false を返します。

daysBetween

2 つの日付間の日数を返します。

distinctBy

入力を反復処理し、一意の要素を配列に返します。

endsWith

文字列が指定されたサブ文字列で終了する場合は true、それ以外の場合は false を返します。

entriesOf

入力オブジェクトのキー、値、任意の属性を表すキー - 値ペアの配列を返します。

filter

配列を反復処理し、一致する値を返す式を適用します。

filterObject

オブジェクト内のキー-値ペアのリストを反復処理し、一致するオブジェクトのみを返す式を適用することで、残りを出力から除外します。

find

指定された値と一致する、入力のインデックスを返します。

flatMap

配列内の各項目を反復処理し、結果をフラット化します。

flatten

一連のサブ配列 ([ [1,2,3], [4,5,[6]], [], [null] ] など) を 1 つのフラット化した配列 ([ 1, 2, 3, 4, 5, [6], null ] など) に変換します。

floor

数値を最も近い整数に切り捨てます。

groupBy

指定された条件 (式や一致セレクターなど) に基づいて配列の項目をグループ化するオブジェクトを返します。

indexOf

この配列の指定された要素の最初の出現のインデックスを返し、このリストに要素が含まれていない場合は -1 を返します。

isBlank

特定の文字列が空 ("") か、完全に空白で構成されているか、null の場合は、true を返します。それ以外の場合、関数は false を返します。

isDecimal

特定の数値に小数部が含まれる場合は true、それ以外の場合は false を返します。

isEmpty

特定の入力値が空の場合は true、それ以外の場合は false を返します。

isEven

数値または算術演算の数値結果が偶数の場合は true を返し、それ以外の場合は false を返します。

isInteger

特定の数値が整数 (小数部なし) の場合は true、それ以外の場合は false を返します。

isLeapYear

うるう年の日付を受け取った場合は true、それ以外の場合は false を返します。

isOdd

数値または算術演算の数値結果が奇数の場合は true を返し、それ以外の場合は false を返します。

joinBy

配列を 1 つの文字列値にマージし、指定された文字列をリストの各項目間の区切り文字として使用します。

keysOf

入力オブジェクト内のキー - 値ペアからのキーの配列を返します。

lastIndexOf

特定の配列の指定された要素の最後の出現のインデックスを返し、この配列に要素が含まれていない場合は -1 を返します。

log

入力の値を変更することなく、log は入力をシステムログとして返します。そのため、任意の式またはサブ式を log でラップでき、式の結果を変更することなく結果が出力されることから、コードのデバッグが非常に単純になります。 The output is going to be printed in application/dw format.

lower

指定された文字列を小文字で返します。

map

配列の項目を反復処理し、結果を新しい配列に出力します。

mapObject

オブジェクトのキー、値、またはインデックスで動作するマッパーを使用して、オブジェクトを反復処理します。

match

Java 正規表現 (regex) を使用して文字列を照合して各キャプチャグループに分割します。結果を配列で返します。

matches

式が入力文字列全体に一致するかどうかを確認します。

max

配列内の最大の Comparable 値を返します。

maxBy

配列を反復処理し、配列から Comparable 要素の最大値を返します。

min

配列内の最小の Comparable 値を返します。

minBy

配列を反復処理し、配列から比較可能な要素の最小値を返します。

mod

剰余 (dividend (被除数) を divisor (除数) で割った余り) を返します。

namesOf

特定のオブジェクト内のすべてのキーの名前が含まれる文字列の配列を返します。

now

現在の日付と時刻で DateTime (日時) 値を返します。

onNull

前の式が null 値を返す場合はコールバック関数を実行し、null 値をコールバックの結果に置き換えます。

orderBy

入力の要素を、その入力の選択された要素で動作する条件を使用して並び替えます。

pluck

1 つのオブジェクトを配列にマップする場合に便利です。pluck はオブジェクトを反復処理してそのオブジェクトからキー、値、またはインデックスの配列を返します。

pow

base (基数) の数値を、指定された power (指数) で累乗します。

random

0.0 以上 1.0 未満の疑似乱数を返します。

randomInt

0 以上指定数値未満の整数の疑似乱数を返します。

read

文字列またはバイナリを読み取り、解析後のコンテンツを返します。

readUrl

URL (クラスパスベースの URL を含む) を読み取り、解析後のコンテンツを返します。この関数は、read 関数と同様に機能します。

reduce

配列の要素に縮小式を適用します。

replace

文字列置換を実行します。

round

数値を最も近い整数に丸めます。

scan

入力文字列内で検出されたすべての一致を含む配列を返します。

sizeOf

配列内の要素数を返します。配列が空の場合は 0 を返します。

splitBy

文字列の一部に一致する値に基づいて、文字列を文字列配列に分割します。一致部分は、返される配列から除外されます。

sqrt

数値の平方根を返します。

startsWith

入力文字列が照合するプレフィックスで始まるかどうかによって true または false を返します。

sum

配列内の数値の合計を返します。

then

この関数は、前の式から返された値が null でない場合のみ前の式から返された値を次 (コールバック) に渡すパイプとして機能します。

to

指定された境界の範囲を返します。

trim

文字列の先頭と末尾に空白スペースがあれば、それを削除します。

typeOf

値の基本データ型を返します。

unzip

zip の逆の操作を実行します。これは、配列の配列を入力として使用します。

upper

指定された文字列を大文字で返します。

uuid

取得元として乱数を使用して、v4 UUID を返します。

valuesOf

オブジェクト内のキー-値ペアからの値の配列を返します。

with

置換要素を指定するヘルパー関数。この関数は、replace、update、または mask と共に使用してデータ置換を実行します。

write

値を、サポートされる形式で文字列またはバイナリとして記述します。

xsiType

xsi:type 型の属性を作成します。このメソッドはオブジェクトを返すため、動的属性と共に使用する必要があります。

zip

2 つの配列からの要素を配列の配列にマージします。

## [](#型)型 - [Core の型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-core-types) ## [](#名前空間)名前空間 - [コア名前空間](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-core-namespaces) ## [](#アノテーション)アノテーション - [コアアノテーション](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-core-annotations) # Core (dw::Core) このモジュールには、データ変換用の DataWeave コア関数が含まれます。 DataWeave スクリプトに自動的にインポートされます。DataWeave _1.0_ 関数についてのドキュメントは、 [「DataWeave の演算子」](https://docs.mulesoft.com/dataweave/1.2/dataweave-operators)を参照してください。 ## [](#関数)関数

名前説明

++

2 つの値を連結します。

--

指定された値を入力値から削除します。

abs

数値の絶対値を返します。

avg

配列に含まれる数値の平均を返します。

ceil

数値を最も近い整数に切り上げます。

contains

入力に特定の値が含まれる場合は true、それ以外の場合は false を返します。

daysBetween

2 つの日付間の日数を返します。

distinctBy

入力を反復処理し、一意の要素を配列に返します。

endsWith

文字列が指定されたサブ文字列で終了する場合は true、それ以外の場合は false を返します。

entriesOf

入力オブジェクトのキー、値、任意の属性を表すキー - 値ペアの配列を返します。

filter

配列を反復処理し、一致する値を返す式を適用します。

filterObject

オブジェクト内のキー-値ペアのリストを反復処理し、一致するオブジェクトのみを返す式を適用することで、残りを出力から除外します。

find

指定された値と一致する、入力のインデックスを返します。

flatMap

配列内の各項目を反復処理し、結果をフラット化します。

flatten

一連のサブ配列 ([ [1,2,3], [4,5,[6]], [], [null] ] など) を 1 つのフラット化した配列 ([ 1, 2, 3, 4, 5, [6], null ] など) に変換します。

floor

数値を最も近い整数に切り捨てます。

groupBy

指定された条件 (式や一致セレクターなど) に基づいて配列の項目をグループ化するオブジェクトを返します。

indexOf

この配列の指定された要素の最初の出現のインデックスを返し、このリストに要素が含まれていない場合は -1 を返します。

isBlank

特定の文字列が空 ("") か、完全に空白で構成されているか、null の場合は、true を返します。それ以外の場合、関数は false を返します。

isDecimal

特定の数値に小数部が含まれる場合は true、それ以外の場合は false を返します。

isEmpty

特定の入力値が空の場合は true、それ以外の場合は false を返します。

isEven

数値または算術演算の数値結果が偶数の場合は true を返し、それ以外の場合は false を返します。

isInteger

特定の数値が整数 (小数部なし) の場合は true、それ以外の場合は false を返します。

isLeapYear

うるう年の日付を受け取った場合は true、それ以外の場合は false を返します。

isOdd

数値または算術演算の数値結果が奇数の場合は true を返し、それ以外の場合は false を返します。

joinBy

配列を 1 つの文字列値にマージし、指定された文字列をリストの各項目間の区切り文字として使用します。

keysOf

入力オブジェクト内のキー - 値ペアからのキーの配列を返します。

lastIndexOf

特定の配列の指定された要素の最後の出現のインデックスを返し、この配列に要素が含まれていない場合は -1 を返します。

log

入力の値を変更することなく、log は入力をシステムログとして返します。そのため、任意の式またはサブ式を log でラップでき、式の結果を変更することなく結果が出力されることから、コードのデバッグが非常に単純になります。 The output is going to be printed in application/dw format.

lower

指定された文字列を小文字で返します。

map

配列の項目を反復処理し、結果を新しい配列に出力します。

mapObject

オブジェクトのキー、値、またはインデックスで動作するマッパーを使用して、オブジェクトを反復処理します。

match

Java 正規表現 (regex) を使用して文字列を照合して各キャプチャグループに分割します。結果を配列で返します。

matches

式が入力文字列全体に一致するかどうかを確認します。

max

配列内の最大の Comparable 値を返します。

maxBy

配列を反復処理し、配列から Comparable 要素の最大値を返します。

min

配列内の最小の Comparable 値を返します。

minBy

配列を反復処理し、配列から比較可能な要素の最小値を返します。

mod

剰余 (dividend (被除数) を divisor (除数) で割った余り) を返します。

namesOf

特定のオブジェクト内のすべてのキーの名前が含まれる文字列の配列を返します。

now

現在の日付と時刻で DateTime (日時) 値を返します。

onNull

前の式が null 値を返す場合はコールバック関数を実行し、null 値をコールバックの結果に置き換えます。

orderBy

入力の要素を、その入力の選択された要素で動作する条件を使用して並び替えます。

pluck

1 つのオブジェクトを配列にマップする場合に便利です。pluck はオブジェクトを反復処理してそのオブジェクトからキー、値、またはインデックスの配列を返します。

pow

base (基数) の数値を、指定された power (指数) で累乗します。

random

0.0 以上 1.0 未満の疑似乱数を返します。

randomInt

0 以上指定数値未満の整数の疑似乱数を返します。

read

文字列またはバイナリを読み取り、解析後のコンテンツを返します。

readUrl

URL (クラスパスベースの URL を含む) を読み取り、解析後のコンテンツを返します。この関数は、read 関数と同様に機能します。

reduce

配列の要素に縮小式を適用します。

replace

文字列置換を実行します。

round

数値を最も近い整数に丸めます。

scan

入力文字列内で検出されたすべての一致を含む配列を返します。

sizeOf

配列内の要素数を返します。配列が空の場合は 0 を返します。

splitBy

文字列の一部に一致する値に基づいて、文字列を文字列配列に分割します。一致部分は、返される配列から除外されます。

sqrt

数値の平方根を返します。

startsWith

入力文字列が照合するプレフィックスで始まるかどうかによって true または false を返します。

sum

配列内の数値の合計を返します。

then

この関数は、前の式から返された値が null でない場合のみ前の式から返された値を次 (コールバック) に渡すパイプとして機能します。

to

指定された境界の範囲を返します。

trim

文字列の先頭と末尾に空白スペースがあれば、それを削除します。

typeOf

値の基本データ型を返します。

unzip

zip の逆の操作を実行します。これは、配列の配列を入力として使用します。

upper

指定された文字列を大文字で返します。

uuid

取得元として乱数を使用して、v4 UUID を返します。

valuesOf

オブジェクト内のキー-値ペアからの値の配列を返します。

with

置換要素を指定するヘルパー関数。この関数は、replace、update、または mask と共に使用してデータ置換を実行します。

write

値を、サポートされる形式で文字列またはバイナリとして記述します。

xsiType

xsi:type 型の属性を作成します。このメソッドはオブジェクトを返すため、動的属性と共に使用する必要があります。

zip

2 つの配列からの要素を配列の配列にマージします。

## [](#型)型 - [Core の型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-core-types) ## [](#名前空間)名前空間 - [コア名前空間](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-core-namespaces) ## [](#アノテーション)アノテーション - [コアアノテーション](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-core-annotations) # Core (dw::Core) このモジュールには、データ変換用の DataWeave コア関数が含まれます。 DataWeave スクリプトに自動的にインポートされます。DataWeave _1.0_ 関数についてのドキュメントは、 [「DataWeave の演算子」](https://docs.mulesoft.com/dataweave/1.2/dataweave-operators)を参照してください。 ## [](#関数)関数

名前説明

++

2 つの値を連結します。

--

指定された値を入力値から削除します。

abs

数値の絶対値を返します。

avg

配列に含まれる数値の平均を返します。

ceil

数値を最も近い整数に切り上げます。

contains

入力に特定の値が含まれる場合は true、それ以外の場合は false を返します。

daysBetween

2 つの日付間の日数を返します。

distinctBy

入力を反復処理し、一意の要素を配列に返します。

endsWith

文字列が指定されたサブ文字列で終了する場合は true、それ以外の場合は false を返します。

entriesOf

入力オブジェクトのキー、値、任意の属性を表すキー - 値ペアの配列を返します。

evaluateCompatibilityFlag

指定された名前の互換性フラグの値を返します。

filter

配列を反復処理し、一致する値を返す式を適用します。

filterObject

オブジェクト内のキー-値ペアのリストを反復処理し、一致するオブジェクトのみを返す式を適用することで、残りを出力から除外します。

find

指定された値と一致する、入力のインデックスを返します。

flatMap

配列内の各項目を反復処理し、結果をフラット化します。

flatten

一連のサブ配列 ([ [1,2,3], [4,5,[6]], [], [null] ] など) を 1 つのフラット化した配列 ([ 1, 2, 3, 4, 5, [6], null ] など) に変換します。

floor

数値を最も近い整数に切り捨てます。

groupBy

指定された条件 (式や一致セレクターなど) に基づいて配列の項目をグループ化するオブジェクトを返します。

indexOf

この配列の指定された要素の最初の出現のインデックスを返し、このリストに要素が含まれていない場合は -1 を返します。

isBlank

特定の文字列が空 ("") か、完全に空白で構成されているか、null の場合は、true を返します。それ以外の場合、関数は false を返します。

isDecimal

特定の数値に小数部が含まれる場合は true、それ以外の場合は false を返します。

isEmpty

特定の入力値が空の場合は true、それ以外の場合は false を返します。

isEven

数値または算術演算の数値結果が偶数の場合は true を返し、それ以外の場合は false を返します。

isInteger

特定の数値が整数 (小数部なし) の場合は true、それ以外の場合は false を返します。

isLeapYear

うるう年の日付を受け取った場合は true、それ以外の場合は false を返します。

isOdd

数値または算術演算の数値結果が奇数の場合は true を返し、それ以外の場合は false を返します。

joinBy

配列を 1 つの文字列値にマージし、指定された文字列をリストの各項目間の区切り文字として使用します。

keysOf

入力オブジェクト内のキー - 値ペアからのキーの配列を返します。

lastIndexOf

特定の配列の指定された要素の最後の出現のインデックスを返し、この配列に要素が含まれていない場合は -1 を返します。

log

入力の値を変更することなく、log は入力をシステムログとして返します。そのため、任意の式またはサブ式を log でラップでき、式の結果を変更することなく結果が出力されることから、コードのデバッグが非常に単純になります。 The output is going to be printed in application/dw format.

lower

指定された文字列を小文字で返します。

map

配列の項目を反復処理し、結果を新しい配列に出力します。

mapObject

オブジェクトのキー、値、またはインデックスで動作するマッパーを使用して、オブジェクトを反復処理します。

match

Java 正規表現 (regex) を使用して文字列を照合して各キャプチャグループに分割します。結果を配列で返します。

matches

式が入力文字列全体に一致するかどうかを確認します。

max

配列内の最大の Comparable 値を返します。

maxBy

配列を反復処理し、配列から Comparable 要素の最大値を返します。

min

配列内の最小の Comparable 値を返します。

minBy

配列を反復処理し、配列から比較可能な要素の最小値を返します。

mod

剰余 (dividend (被除数) を divisor (除数) で割った余り) を返します。

namesOf

特定のオブジェクト内のすべてのキーの名前が含まれる文字列の配列を返します。

now

現在の日付と時刻で DateTime (日時) 値を返します。

onNull

前の式が null 値を返す場合はコールバック関数を実行し、null 値をコールバックの結果に置き換えます。

orderBy

入力の要素を、その入力の選択された要素で動作する条件を使用して並び替えます。

pluck

1 つのオブジェクトを配列にマップする場合に便利です。pluck はオブジェクトを反復処理してそのオブジェクトからキー、値、またはインデックスの配列を返します。

pow

base (基数) の数値を、指定された power (指数) で累乗します。

random

0.0 以上 1.0 未満の疑似乱数を返します。

randomInt

0 以上指定数値未満の整数の疑似乱数を返します。

read

文字列またはバイナリを読み取り、解析後のコンテンツを返します。

readUrl

URL (クラスパスベースの URL を含む) を読み取り、解析後のコンテンツを返します。この関数は、read 関数と同様に機能します。

reduce

配列の要素に縮小式を適用します。

replace

文字列置換を実行します。

round

数値を最も近い整数に丸めます。

scan

入力文字列内で検出されたすべての一致を含む配列を返します。

sizeOf

配列内の要素数を返します。配列が空の場合は 0 を返します。

splitBy

文字列の一部に一致する値に基づいて、文字列を文字列配列に分割します。一致部分は、返される配列から除外されます。

sqrt

数値の平方根を返します。

startsWith

入力文字列が照合するプレフィックスで始まるかどうかによって true または false を返します。

sum

配列内の数値の合計を返します。

then

この関数は、前の式から返された値が null でない場合のみ前の式から返された値を次 (コールバック) に渡すパイプとして機能します。

to

指定された境界の範囲を返します。

trim

文字列の先頭と末尾に空白スペースがあれば、それを削除します。

typeOf

値のプリミティブデータ型 (String など) を返します。

unzip

zip の逆の操作を実行します。これは、配列の配列を入力として使用します。

upper

指定された文字列を大文字で返します。

uuid

取得元として乱数を使用して、v4 UUID を返します。

valuesOf

オブジェクト内のキー-値ペアからの値の配列を返します。

with

置換要素を指定するヘルパー関数。この関数は、replace、update、または mask と共に使用してデータ置換を実行します。

write

値を、サポートされる形式で文字列またはバイナリとして記述します。

xsiType

xsi:type 型の属性を作成します。このメソッドはオブジェクトを返すため、動的属性と共に使用する必要があります。

zip

2 つの配列からの要素を配列の配列にマージします。

## [](#型)型 - [Core の型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-core-types) ## [](#名前空間)名前空間 - [コア名前空間](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-core-namespaces) ## [](#アノテーション)アノテーション - [コアアノテーション](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-core-annotations) # Core 型 (dw::Core)

型定義説明

Any (いずれか)

type Any = Any

最上位型。Any はすべてのシステム型を拡張します。つまり、Any 型の変数には任意のものを割り当てることができます。

Array (配列)

type Array = Array

配列型。Type(T) によってリストの要素を表す必要があります。例: Array<Number> は数値の配列を表し、Array<Any> は任意の型の配列を表します。

例: [1, 2, "a", "b", true, false, { a : "b"}, [1, 2, 3] ]

Binary (バイナリ)

type Binary = Binary

blob。

Boolean (ブール)

type Boolean = Boolean

true または false の Boolean 型。

CData

type CData = String {cdata: true}

XML は、String から拡張され、CDATA XML ブロックを識別するために使用される CData カスタム型を定義します。

CDATA 内でコンテンツをラップするか、CDATA ブロック内に文字列が到達したかどうかを確認するように、これを使用してライターに指示することができます。CData は型 String から継承されます。

取得元:

output application/xml --- { "user" : "Shoki" as CData }

出力:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><user><![CDATA[Shoki]]></user>

Comparable (比較可能)

type Comparable = String | Number | Boolean | DateTime | LocalDateTime | Date | LocalTime | Time | TimeZone

互いに比較できるすべての型を表す結合型。

Date (日付)

type Date = Date

年、月、日で表される日付。例: |2018-09-17|

DateTime

type DateTime = DateTime

TimeZone 内での Date と Time。例: |2018-09-17T22:13:00Z|

Dictionary (ディクショナリ)

type Dictionary = { _?: T }

汎用ディクショナリインターフェース。

Enum (列挙)

type Enum = String {enumeration: true}

この型は Enum Java クラスに基づきます。

常に class プロパティと共に使用する必要があります。このプロパティは、次の例に示すように完全な Java クラス名を指定します。

取得元:

"Max" as Enum {class: "com.acme.MuleyEnum"}

Iterator (イテレーター)

type Iterator = Array {iterator: true}

この型は、 iterator Java クラスに基づきます。イテレーターにはコレクションと、その反復処理と絞り込みを行うメソッドが含まれます。

Java クラスと同様に、Iterator は 1 回のみコンシュームされるように設計されています。たとえば、この型をロガーコンポーネントに渡すと、ロガーによってコンシュームされるため、フロー内のそれ以降の要素が参照することはできなくなります。

キー

type Key = Key

Object のキー。

例: { myKey : "a value" }、{ myKey : { a : 1, b : 2} }、{ myKey : [1,2,3,4] }

LocalDateTime

type LocalDateTime = LocalDateTime

現在の TimeZone 内の DateTime。例: |2018-09-17T22:13:00|

LocalTime

type LocalTime = LocalTime

現在の TimeZone 内の Time。例: |22:10:18|

NaN

type NaN = Null {NaN: true}

java.lang.Float と java.lang.Double には、NaN と Infinit の特殊なケースがあります。 DataWeave では、数値が多倍精度である性質から、これらの概念はありません。そのため、DataWeave 値にマップされると、スキーママーカーを使用して Null にラップされます。

名前空間

type Namespace = Namespace

URI とプレフィックスで表される Namespace 型。

Nothing (空)

type Nothing = Nothing

ボトム型。この型は、すべての型に割り当てることができます。

Null

type Null = Null

Null 型。

Number (数値)

type Number = Number

数値型。数値型で表される任意の数値、10 進数、または整数。

Object (オブジェクト)

type Object = Object

Key と値のペアのコレクションである任意のオブジェクトを表す型。

例: { myKey : "a value" }、{ myKey : { a : 1, b : 2} }、{ myKey : [1,2,3,4] }

Pair (ペア)

type Pair = { l: LEFT, r: RIGHT }

値のペアを表すために使用する型。

DataWeave 2.2.0 で導入されました。Mule 4.2 以降でサポートされます。

Period (期間)

type Period = Period

期間。

範囲

type Range = Range

Range 型は、一連の数値を表します。

Regex (正規表現)

type Regex = Regex

Java 正規表現 (regex) 型。

SimpleType

type SimpleType = String | Boolean | Number | DateTime | LocalDateTime | Date | LocalTime | Time | TimeZone | Period

すべての単純型を表す結合型。

String (文字列)

type String = String

String (文字列) 型

StringCoerceable

type StringCoerceable = String | Boolean | Number | DateTime | LocalDateTime | Date | LocalTime | Time | TimeZone | Period | Key | Binary | Uri | Type<Any> | Regex | Namespace

強制的に文字列型に変換できるすべての型の結合型。

DataWeave 2.3.0 で導入されました。Mule 4.3 以降でサポートされます。

Time (時刻)

type Time = Time

特定の TimeZone での時刻。例: |22:10:18Z|

TimeZone

type TimeZone = TimeZone

タイムゾーン。

型

type Type = Type

DataWeave 型システムの型。

Uri

type Uri = Uri

URI。

# Core 型 (dw::Core)

型定義説明

Any (任意)

type Any = Any

最上位型。Any はすべてのシステム型を拡張します。つまり、Any 型の変数には任意のものを割り当てることができます。

Array (配列)

type Array = Array

配列型。Type(T) によってリストの要素を表す必要があります。例: Array<Number> は数値の配列を表し、Array<Any> は任意の型の配列を表します。

例: [1, 2, "a", "b", true, false, { a : "b"}, [1, 2, 3] ]

Binary (バイナリ)

type Binary = Binary

blob。

Boolean (ブール)

type Boolean = Boolean

true または false の Boolean 型。

CData

type CData = String {cdata: true}

XML は、String から拡張され、CDATA XML ブロックを識別するために使用される CData カスタム型を定義します。

CDATA 内でコンテンツをラップするか、CDATA ブロック内に文字列が到達したかどうかを確認するように、これを使用してライターに指示することができます。CData は型 String から継承されます。

ソース:

output application/xml --- { "user" : "Shoki" as CData }

出力:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><user><![CDATA[Shoki]]></user>

Comparable (比較可能)

type Comparable = String | Number | Boolean | DateTime | LocalDateTime | Date | LocalTime | Time | TimeZone

互いに比較できるすべての型を表す結合型。

Date (日付)

type Date = Date

年、月、日で表される日付。例: |2018-09-17|

DateTime

type DateTime = DateTime

TimeZone 内での Date と Time。例: |2018-09-17T22:13:00Z|

Dictionary (ディクショナリ)

type Dictionary = { _?: T }

汎用ディクショナリインターフェース。

Enum (列挙)

type Enum = String {enumeration: true}

この型は Enum Java クラスに基づきます。

常に class プロパティと共に使用する必要があります。このプロパティは、次の例に示すように完全な Java クラス名を指定します。

ソース:

"Max" as Enum {class: "com.acme.MuleyEnum"}

Iterator (イテレーター)

type Iterator = Array {iterator: true}

この型は、 iterator Java クラスに基づきます。イテレーターにはコレクションと、その反復処理と絞り込みを行うメソッドが含まれます。

Java クラスと同様に、Iterator は 1 回のみコンシュームされるように設計されています。たとえば、この型をロガーコンポーネントに渡すと、ロガーによってコンシュームされるため、フロー内のそれ以降の要素が参照することはできなくなります。

キー

type Key = Key

Object のキー。

例: { myKey : "a value" }、{ myKey : { a : 1, b : 2} }、{ myKey : [1,2,3,4] }

LocalDateTime

type LocalDateTime = LocalDateTime

現在の TimeZone 内の DateTime。例: |2018-09-17T22:13:00|

LocalTime

type LocalTime = LocalTime

現在の TimeZone 内の Time。例: |22:10:18|

NaN

type NaN = Null {NaN: true}

java.lang.Float と java.lang.Double には、NaN と Infinit の特殊なケースがあります。 DataWeave では、数値が多倍精度である性質から、これらの概念はありません。そのため、DataWeave 値にマップされると、スキーママーカーを使用して Null にラップされます。

Namespace (名前空間)

type Namespace = Namespace

URI とプレフィックスで表される Namespace 型。

Nothing (空)

type Nothing = Nothing

ボトム型。この型は、すべての型に割り当てることができます。

Null

type Null = Null

null 値を表す Null 型。

Number (数値)

type Number = Number

数値型。数値型で表される任意の数値、10 進数、または整数。

Object (オブジェクト)

type Object = Object

Key と値のペアのコレクションである任意のオブジェクトを表す型。

例: { myKey : "a value" }、{ myKey : { a : 1, b : 2} }、{ myKey : [1,2,3,4] }

Pair (ペア)

type Pair = { l: LEFT, r: RIGHT }

値のペアを表すために使用する型。

DataWeave バージョン 2.2.0 で導入されました。

Period (期間)

type Period = Period

期間。

範囲

type Range = Range

Range 型は、一連の数値を表します。

Regex (正規表現)

type Regex = Regex

Java 正規表現 (regex) 型。

SimpleType

type SimpleType = String | Boolean | Number | DateTime | LocalDateTime | Date | LocalTime | Time | TimeZone | Period

すべての単純型を表す結合型。

String (文字列)

type String = String

String (文字列) 型

StringCoerceable

type StringCoerceable = String | Boolean | Number | DateTime | LocalDateTime | Date | LocalTime | Time | TimeZone | Period | Key | Binary | Uri | Type<Any> | Regex | Namespace

強制的に文字列型に変換できるすべての型の結合型。

DataWeave バージョン 2.3.0 で導入されました。

Time (時刻)

type Time = Time

特定の TimeZone での時刻。例: |22:10:18Z|

TimeZone

type TimeZone = TimeZone

タイムゾーン。

型

type Type = Type

DataWeave 型システムの型。

Uri

type Uri = Uri

URI。

# Core 型 (dw::Core)

型定義説明

Any (いずれか)

type Any = Any

最上位型。 Any はすべてのシステム型を拡張します。つまり、Any 型の変数には任意のものを割り当てることができます。

Array (配列)

type Array = Array

配列型。Type(T) によってリストの要素を表す必要があります。例: Array<Number> は数値の配列を表し、Array<Any> は任意の型の配列を表します。

例: [1, 2, "a", "b", true, false, { a : "b"}, [1, 2, 3] ]

Binary (バイナリ)

type Binary = Binary

blob。

Boolean (ブール)

type Boolean = Boolean

true または false の Boolean 型。

CData

type CData = String {cdata: true}

XML は、String から拡張され、CDATA XML ブロックを識別するために使用される CData カスタム型を定義します。

CDATA 内でコンテンツをラップするか、CDATA ブロック内に文字列が到達したかどうかを確認するように、これを使用してライターに指示することができます。 CData は型 String から継承されます。

Source:

output application/xml --- { "user" : "Shoki" as CData }

出力:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><user><![CDATA[Shoki]]></user>

Comparable (比較可能)

type Comparable = String | Number | Boolean | DateTime | LocalDateTime | Date | LocalTime | Time | TimeZone

互いに比較できるすべての型を表す結合型。

Date (日付)

type Date = Date

年、月、日で表される日付。例: |2018-09-17|

DateTime

type DateTime = DateTime

TimeZone 内での Date と Time。例: |2018-09-17T22:13:00Z|

Dictionary (ディクショナリ)

type Dictionary = { _?: T }

汎用ディクショナリインターフェース。

Enum (列挙)

type Enum = String {enumeration: true}

この型は Enum Java クラスに基づきます。

常に class プロパティと共に使用する必要があります。このプロパティは、次の例に示すように完全な Java クラス名を指定します。

Source:

"Max" as Enum {class: "com.acme.MuleyEnum"}

Iterator (イテレーター)

type Iterator = Array {iterator: true}

この型は、 iterator Java クラスに基づきます。イテレーターにはコレクションと、その反復処理と絞り込みを行うメソッドが含まれます。

Java クラスと同様に、Iterator は 1 回のみコンシュームされるように設計されています。たとえば、この型を Logger コンポーネントに渡すと、ロガーによってコンシュームされるため、フロー内のそれ以降の要素が参照することはできなくなります。

Key (キー)

type Key = Key

Object のキー。

例: { myKey : "a value" }、{ myKey : { a : 1, b : 2} }、{ myKey : [1,2,3,4] }

LocalDateTime

type LocalDateTime = LocalDateTime

現在の TimeZone 内の DateTime。例: |2018-09-17T22:13:00|

LocalTime

type LocalTime = LocalTime

現在の TimeZone 内の Time。例: |22:10:18|

NaN

type NaN = Null {NaN: true}

java.lang.Float と java.lang.Double には、NaN と Infinit の特殊なケースがあります。 DataWeave では、数値が多倍精度である性質から、これらの概念はありません。そのため、DataWeave 値にマップされると、スキーママーカーを使用して Null にラップされます。

Namespace (名前空間)

type Namespace = Namespace

URI とプレフィックスで表される Namespace 型。

Nothing (空)

type Nothing = Nothing

ボトム型。この型は、すべての型に割り当てることができます。

Null

type Null = Null

null 値を表す Null 型。

Number (数値)

type Number = Number

数値型。Number (数値) 型で表される任意の数値`、10 進数、または整数。

Object (オブジェクト)

type Object = Object

Key と値のペアのコレクションである任意のオブジェクトを表す型。

例: { myKey : "a value" }、{ myKey : { a : 1, b : 2} }、{ myKey : [1,2,3,4] }

Pair (ペア)

type Pair = { l: LEFT, r: RIGHT }

値のペアを表すために使用する型。

DataWeave バージョン 2.2.0 で導入されました。

Period (期間)

type Period = Period

期間。

範囲

type Range = Range

Range 型は、一連の数値を表します。

Regex (正規表現)

type Regex = Regex

Java 正規表現 (regex) 型。

SimpleType

type SimpleType = String | Boolean | Number | DateTime | LocalDateTime | Date | LocalTime | Time | TimeZone | Period

すべての単純型を表す結合型。

String (文字列)

type String = String

String (文字列) 型

StringCoerceable

type StringCoerceable = String | Boolean | Number | DateTime | LocalDateTime | Date | LocalTime | Time | TimeZone | Period | Key | Binary | Uri | Type<Any> | Regex | Namespace

強制的に文字列型に変換できるすべての型の結合型。

DataWeave バージョン 2.3.0 で導入されました。

Time (時刻)

type Time = Time

特定の TimeZone での時刻。例: |22:10:18Z|

TimeZone

type TimeZone = TimeZone

タイムゾーン。

Type (型)

type Type = Type

DataWeave 型システムの型。

Uri

type Uri = Uri

URI。

# Core 型 (dw::Core)

型定義説明

Any (いずれか)

type Any = Any

最上位型。 Any はすべてのシステム型を拡張します。つまり、Any 型の変数には任意のものを割り当てることができます。

Array (配列)

type Array = Array

配列型。Type(T) によってリストの要素を表す必要があります。例: Array<Number> は数値の配列を表し、Array<Any> は任意の型の配列を表します。

例: [1, 2, "a", "b", true, false, { a : "b"}, [1, 2, 3] ]

Binary (バイナリ)

type Binary = Binary

blob。

Boolean (ブール)

type Boolean = Boolean

true または false の Boolean 型。

CData

type CData = String {cdata: true}

XML は、String から拡張され、CDATA XML ブロックを識別するために使用される CData カスタム型を定義します。

CDATA 内でコンテンツをラップするか、CDATA ブロック内に文字列が到達したかどうかを確認するように、これを使用してライターに指示することができます。 CData は型 String から継承されます。

Source:

output application/xml --- { "user" : "Shoki" as CData }

出力:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><user><![CDATA[Shoki]]></user>

Comparable (比較可能)

type Comparable = String | Number | Boolean | DateTime | LocalDateTime | Date | LocalTime | Time | TimeZone

互いに比較できるすべての型を表す結合型。

Date (日付)

type Date = Date

年、月、日で表される日付。例: |2018-09-17|

DateTime

type DateTime = DateTime

TimeZone 内での Date と Time。例: |2018-09-17T22:13:00Z|

Dictionary (ディクショナリ)

type Dictionary = { _?: T }

汎用ディクショナリインターフェース。

Enum (列挙)

type Enum = String {enumeration: true}

この型は Enum Java クラスに基づきます。

常に class プロパティと共に使用する必要があります。このプロパティは、次の例に示すように完全な Java クラス名を指定します。

Source:

"Max" as Enum {class: "com.acme.MuleyEnum"}

Iterator (イテレーター)

type Iterator = Array {iterator: true}

この型は、 iterator Java クラスに基づきます。イテレーターにはコレクションと、その反復処理と絞り込みを行うメソッドが含まれます。

Java クラスと同様に、Iterator は 1 回のみコンシュームされるように設計されています。たとえば、この型を Logger コンポーネントに渡すと、ロガーによってコンシュームされるため、フロー内のそれ以降の要素が参照することはできなくなります。

Key (キー)

type Key = Key

Object のキー。

例: { myKey : "a value" }、{ myKey : { a : 1, b : 2} }、{ myKey : [1,2,3,4] }

LocalDateTime

type LocalDateTime = LocalDateTime

現在の TimeZone 内の DateTime。例: |2018-09-17T22:13:00|

LocalTime

type LocalTime = LocalTime

現在の TimeZone 内の Time。例: |22:10:18|

NaN

type NaN = Null {NaN: true}

java.lang.Float と java.lang.Double には、NaN と Infinit の特殊なケースがあります。 DataWeave では、数値が多倍精度である性質から、これらの概念はありません。そのため、DataWeave 値にマップされると、スキーママーカーを使用して Null にラップされます。

Namespace (名前空間)

type Namespace = Namespace

URI とプレフィックスで表される Namespace 型。

Nothing (空)

type Nothing = Nothing

ボトム型。この型は、すべての型に割り当てることができます。

Null

type Null = Null

null 値を表す Null 型。

Number (数値)

type Number = Number

数値型。Number (数値) 型で表される任意の数値`、10 進数、または整数。

Object (オブジェクト)

type Object = Object

Key と値のペアのコレクションである任意のオブジェクトを表す型。

例: { myKey : "a value" }、{ myKey : { a : 1, b : 2} }、{ myKey : [1,2,3,4] }

Pair (ペア)

type Pair = { l: LEFT, r: RIGHT }

値のペアを表すために使用する型。

DataWeave バージョン 2.2.0 で導入されました。

Period (期間)

type Period = Period

期間。

範囲

type Range = Range

Range 型は、一連の数値を表します。

Regex (正規表現)

type Regex = Regex

Java 正規表現 (regex) 型。

SimpleType

type SimpleType = String | Boolean | Number | DateTime | LocalDateTime | Date | LocalTime | Time | TimeZone | Period

すべての単純型を表す結合型。

String (文字列)

type String = String

String (文字列) 型

StringCoerceable

type StringCoerceable = String | Boolean | Number | DateTime | LocalDateTime | Date | LocalTime | Time | TimeZone | Period | Key | Binary | Uri | Type<Any> | Regex | Namespace

強制的に文字列型に変換できるすべての型の結合型。

DataWeave バージョン 2.3.0 で導入されました。

Time (時刻)

type Time = Time

特定の TimeZone での時刻。例: |22:10:18Z|

TimeZone

type TimeZone = TimeZone

タイムゾーン。

Type (型)

type Type = Type

DataWeave 型システムの型。

Uri

type Uri = Uri

URI。

# Core 型 (dw::Core)

型定義説明

Any (いずれか)

type Any = Any

最上位型。 Any はすべてのシステム型を拡張します。つまり、Any 型の変数には任意のものを割り当てることができます。

Array (配列)

type Array = Array

配列型。Type(T) によってリストの要素を表す必要があります。例: Array<Number> は数値の配列を表し、Array<Any> は任意の型の配列を表します。

例: [1, 2, "a", "b", true, false, { a : "b"}, [1, 2, 3] ]

Binary (バイナリ)

type Binary = Binary

blob。

Boolean (ブール)

type Boolean = Boolean

true または false の Boolean 型。

CData

type CData = String {cdata: true}

XML は、String から拡張され、CDATA XML ブロックを識別するために使用される CData カスタム型を定義します。

CDATA 内でコンテンツをラップするか、CDATA ブロック内に文字列が到達したかどうかを確認するように、これを使用してライターに指示することができます。 CData は型 String から継承されます。

Source:

output application/xml --- { "user" : "Shoki" as CData }

出力:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><user><![CDATA[Shoki]]></user>

Comparable (比較可能)

type Comparable = String | Number | Boolean | DateTime | LocalDateTime | Date | LocalTime | Time | TimeZone

互いに比較できるすべての型を表す結合型。

Date (日付)

type Date = Date

年、月、日で表される日付。例: |2018-09-17|

DateTime

type DateTime = DateTime

TimeZone 内での Date と Time。例: |2018-09-17T22:13:00Z|

Dictionary (ディクショナリ)

type Dictionary = { _?: T }

汎用ディクショナリインターフェース。

Enum (列挙)

type Enum = String {enumeration: true}

この型は Enum Java クラスに基づきます。

常に class プロパティと共に使用する必要があります。このプロパティは、次の例に示すように完全な Java クラス名を指定します。

Source:

"Max" as Enum {class: "com.acme.MuleyEnum"}

Iterator (イテレーター)

type Iterator = Array {iterator: true}

この型は、 iterator Java クラスに基づきます。イテレーターにはコレクションと、その反復処理と絞り込みを行うメソッドが含まれます。

Java クラスと同様に、Iterator は 1 回のみコンシュームされるように設計されています。たとえば、この型を Logger コンポーネントに渡すと、ロガーによってコンシュームされるため、フロー内のそれ以降の要素が参照することはできなくなります。

Key (キー)

type Key = Key

Object のキー。

例: { myKey : "a value" }、{ myKey : { a : 1, b : 2} }、{ myKey : [1,2,3,4] }

LocalDateTime

type LocalDateTime = LocalDateTime

現在の TimeZone 内の DateTime。例: |2018-09-17T22:13:00|

LocalTime

type LocalTime = LocalTime

現在の TimeZone 内の Time。例: |22:10:18|

NaN

type NaN = Null {NaN: true}

java.lang.Float と java.lang.Double には、NaN と Infinit の特殊なケースがあります。 DataWeave では、数値が多倍精度である性質から、これらの概念はありません。そのため、DataWeave 値にマップされると、スキーママーカーを使用して Null にラップされます。

Namespace (名前空間)

type Namespace = Namespace

URI とプレフィックスで表される Namespace 型。

Nothing (空)

type Nothing = Nothing

ボトム型。この型は、すべての型に割り当てることができます。

Null

type Null = Null

null 値を表す Null 型。

Number (数値)

type Number = Number

数値型。Number (数値) 型で表される任意の数値`、10 進数、または整数。

Object (オブジェクト)

type Object = Object

Key と値のペアのコレクションである任意のオブジェクトを表す型。

例: { myKey : "a value" }、{ myKey : { a : 1, b : 2} }、{ myKey : [1,2,3,4] }

Pair (ペア)

type Pair = { l: LEFT, r: RIGHT }

値のペアを表すために使用する型。

DataWeave バージョン 2.2.0 で導入されました。

Period (期間)

type Period = Period

期間。

範囲

type Range = Range

Range 型は、一連の数値を表します。

Regex (正規表現)

type Regex = Regex

Java 正規表現 (regex) 型。

SimpleType

type SimpleType = String | Boolean | Number | DateTime | LocalDateTime | Date | LocalTime | Time | TimeZone | Period

すべての単純型を表す結合型。

String (文字列)

type String = String

String (文字列) 型

StringCoerceable

type StringCoerceable = String | Boolean | Number | DateTime | LocalDateTime | Date | LocalTime | Time | TimeZone | Period | Key | Binary | Uri | Type<Any> | Regex | Namespace

強制的に文字列型に変換できるすべての型の結合型。

DataWeave バージョン 2.3.0 で導入されました。

Time (時刻)

type Time = Time

特定の TimeZone での時刻。例: |22:10:18Z|

TimeZone

type TimeZone = TimeZone

タイムゾーン。

Type (型)

type Type = Type

DataWeave 型システムの型。

Uri

type Uri = Uri

URI。

# Core 型 (dw::Core)

型定義説明

Any (任意)

type Any = Any

最上位型。 Any はすべてのシステム型を拡張します。つまり、Any 型の変数には任意のものを割り当てることができます。

Array (配列)

type Array = Array

配列型。Type(T) によってリストの要素を表す必要があります。例: Array<Number> は数値の配列を表し、Array<Any> は任意の型の配列を表します。

例: [1, 2, "a", "b", true, false, { a : "b"}, [1, 2, 3] ]

Binary (バイナリ)

type Binary = Binary

blob。

Boolean (ブール)

type Boolean = Boolean

true または false の Boolean 型。

CData

type CData = String {cdata: true}

XML は、String から拡張され、CDATA XML ブロックを識別するために使用される CData カスタム型を定義します。

CDATA 内でコンテンツをラップするか、CDATA ブロック内に文字列が到達したかどうかを確認するように、これを使用してライターに指示することができます。 CData は型 String から継承されます。

ソース:

output application/xml --- { "user" : "Shoki" as CData }

出力:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><user><![CDATA[Shoki]]></user>

Comparable (比較可能)

type Comparable = String | Number | Boolean | DateTime | LocalDateTime | Date | LocalTime | Time | TimeZone

互いに比較できるすべての型を表す結合型。

Date (日付)

type Date = Date

年、月、日で表される日付。例: |2018-09-17|

DateTime

type DateTime = DateTime

TimeZone 内での Date と Time。例: |2018-09-17T22:13:00Z|

Dictionary (ディクショナリ)

type Dictionary = { _?: T }

汎用ディクショナリインターフェース。

Enum (列挙)

type Enum = String {enumeration: true}

この型は Enum Java クラスに基づきます。

常に class プロパティと共に使用する必要があります。このプロパティは、次の例に示すように完全な Java クラス名を指定します。

ソース:

"Max" as Enum {class: "com.acme.MuleyEnum"}

Iterator (イテレーター)

type Iterator = Array {iterator: true}

この型は、 iterator Java クラスに基づきます。イテレーターにはコレクションと、その反復処理と絞り込みを行うメソッドが含まれます。

Java クラスと同様に、Iterator は 1 回のみコンシュームされるように設計されています。たとえば、この型を Logger コンポーネントに渡すと、Logger によってコンシュームされるため、フロー内のそれ以降の要素が参照することはできなくなります。

Key (キー)

type Key = Key

Object のキー。

例: { myKey : "a value" }、{ myKey : { a : 1, b : 2} }、{ myKey : [1,2,3,4] }

LocalDateTime

type LocalDateTime = LocalDateTime

現在の TimeZone 内の DateTime。例: |2018-09-17T22:13:00|

LocalTime

type LocalTime = LocalTime

現在の TimeZone 内の Time。例: |22:10:18|

NaN

type NaN = Null {NaN: true}

java.lang.Float と java.lang.Double には、NaN と Infinit の特殊なケースがあります。 DataWeave では、数値が多倍精度である性質から、これらの概念はありません。そのため、DataWeave 値にマップされると、スキーママーカーを使用して Null にラップされます。

Namespace (名前空間)

type Namespace = Namespace

URI とプレフィックスで表される Namespace 型。

Nothing (空)

type Nothing = Nothing

ボトム型。この型は、すべての型に割り当てることができます。

Null

type Null = Null

null 値を表す Null 型。

Number (数値)

type Number = Number

数値型。Number (数値) 型で表される任意の数値`、10 進数、または整数。

Object (オブジェクト)

type Object = Object

Key と値のペアのコレクションである任意のオブジェクトを表す型。

例: { myKey : "a value" }、{ myKey : { a : 1, b : 2} }、{ myKey : [1,2,3,4] }

Pair (ペア)

type Pair = { l: LEFT, r: RIGHT }

値のペアを表すために使用する型。

DataWeave バージョン 2.2.0 で導入されました。

Period (期間)

type Period = Period

期間。

範囲

type Range = Range

Range 型は、一連の数値を表します。

Regex (正規表現)

type Regex = Regex

Java 正規表現 (regex) 型。

Result (結果)

type Result = { success: true, result: T } | { success: false, error: E }

実行結果を表す型。

次の項目がサポートされています。

success: 実行が正常に終了したかどうかを決定します。true の場合、データ型で result が表示されます。false の場合、データ型で error が表示されます。

result: 成功結果データ。

error: エラーデータ。

DataWeave バージョン 2.7.0 で導入されました。

SimpleType

type SimpleType = String | Boolean | Number | DateTime | LocalDateTime | Date | LocalTime | Time | TimeZone | Period

すべての単純型を表す結合型。

String (文字列)

type String = String

String (文字列) 型

StringCoerceable

type StringCoerceable = String | Boolean | Number | DateTime | LocalDateTime | Date | LocalTime | Time | TimeZone | Period | Key | Binary | Uri | Type<Any> | Regex | Namespace

強制的に文字列型に変換できるすべての型の結合型。

DataWeave バージョン 2.3.0 で導入されました。

Time (時刻)

type Time = Time

特定の TimeZone での時刻。例: |22:10:18Z|

TimeZone

type TimeZone = TimeZone

タイムゾーン。

Type (型)

type Type = Type

DataWeave 型システムの型。

Uri

type Uri = Uri

URI。

# cos ## [](#cos1)cos(angle: Number): Number ラジアンの特定の数値から角度の三角法の余弦を返します。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

angle

角度のラジアンの数値。

### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `cos` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::util::Math output application/json --- { "cos0": cos(0), "cos13": cos(0.13), "cos-1": cos(-1) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "cos0": 1.0, "cos13": 0.9915618937147881, "cos-1": 0.5403023058681398 } ``` # cos ## [](#cos1)cos(angle: Number): Number ラジアンの特定の数値から角度の三角法の余弦を返します。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

angle

角度のラジアンの数値。

### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `cos` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::util::Math output application/json --- { "cos0": cos(0), "cos13": cos(0.13), "cos-1": cos(-1) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "cos0": 1.0, "cos13": 0.9915618937147881, "cos-1": 0.5403023058681398 } ``` # cos ## [](#cos1)cos(angle: Number): Number ラジアンの特定の数値から角度の三角法の余弦を返します。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

angle

角度のラジアンの数値。

### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `cos` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::util::Math output application/json --- { "cos0": cos(0), "cos13": cos(0.13), "cos-1": cos(-1) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "cos0": 1.0, "cos13": 0.9915618937147881, "cos-1": 0.5403023058681398 } ``` # cos ## [](#cos1)cos(angle: Number): Number ラジアンの特定の数値から角度の三角法の余弦を返します。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

angle

角度のラジアンの数値。

### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `cos` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::util::Math output application/json --- { "cos0": cos(0), "cos13": cos(0.13), "cos-1": cos(-1) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "cos0": 1.0, "cos13": 0.9915618937147881, "cos-1": 0.5403023058681398 } ``` # cos ## [](#cos1)cos(angle: Number): Number ラジアンの特定の数値から角度の三角法の余弦を返します。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

angle

角度のラジアンの数値。

### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `cos` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::util::Math output application/json --- { "cos0": cos(0), "cos13": cos(0.13), "cos-1": cos(-1) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "cos0": 1.0, "cos13": 0.9915618937147881, "cos-1": 0.5403023058681398 } ``` # countBy ## [](#countby1)countBy(Array, (T) -> Boolean): Number マッチング関数が各要素の値に適用されるときに `true` を返す配列内の要素を数えます。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

array

照合する要素が含まれる入力配列。

matchingFunction

入力配列の要素に適用される関数。

### [](#例)例次の例では、関数 `(($ mod 2) == 0)` に値が適用されたときに `true` を返す入力配列 (\[1, 2, 3, 4\]) 内の要素数を数えます。この場合、`2 mod 2 == 0`、`4 mod 2 == 0` であるため、要素の _2 つ_の値 (`2` と `4` の両方) が一致します。その結果、`countBy` 関数は `2` を返します。`mod` は、オペランドのモジュールを返します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Arrays output application/json --- { "countBy" : [1, 2, 3, 4] countBy (($ mod 2) == 0) } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "countBy": 2 } ``` # countBy ## [](#countby1)countBy(array: Array, matchingFunction: (T) -> Boolean): Number マッチング関数が各要素の値に適用されるときに `true` を返す配列内の要素を数えます。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

array

照合する要素が含まれる入力配列。

matchingFunction

入力配列の要素に適用される関数。

### [](#例)例次の例では、関数 `(($ mod 2) == 0)` に値が適用されたときに `true` を返す入力配列 (\[1, 2, 3, 4\]) 内の要素数を数えます。この場合、`2 mod 2 == 0`、`4 mod 2 == 0` であるため、要素の _2 つ_の値 (`2` と `4` の両方) が一致します。その結果、`countBy` 関数は `2` を返します。 `mod` は、オペランドのモジュールを返します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Arrays output application/json --- { "countBy" : [1, 2, 3, 4] countBy (($ mod 2) == 0) } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "countBy": 2 } ``` ## [](#countby2)countBy(array: Null, matchingFunction: (Nothing) -> Any): Null `countBy` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ # countBy ## [](#countby1)countBy(array: Array, matchingFunction: (T) -> Boolean): Number マッチング関数が各要素の値に適用されるときに `true` を返す配列内の要素を数えます。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

array

照合する要素が含まれる入力配列。

matchingFunction

入力配列の要素に適用される関数。

### [](#例)例次の例では、関数 `(($ mod 2) == 0)` に値が適用されたときに `true` を返す入力配列 (\[1, 2, 3, 4\]) 内の要素数を数えます。この場合、`2 mod 2 == 0`、`4 mod 2 == 0` であるため、要素の _2 つ_の値 (`2` と `4` の両方) が一致します。その結果、`countBy` 関数は `2` を返します。 `mod` は、オペランドのモジュールを返します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Arrays output application/json --- { "countBy" : [1, 2, 3, 4] countBy (($ mod 2) == 0) } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "countBy": 2 } ``` ## [](#countby2)countBy(array: Null, matchingFunction: (Nothing) -> Any): Null `countBy` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ # countBy ## [](#countby1)countBy(array: Array, matchingFunction: (T) -> Boolean): Number マッチング関数が各要素の値に適用されるときに `true` を返す配列内の要素を数えます。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

array

照合する要素が含まれる入力配列。

matchingFunction

入力配列の要素に適用される関数。

### [](#例)例次の例では、関数 `(($ mod 2) == 0)` に値が適用されたときに `true` を返す入力配列 (\[1, 2, 3, 4\]) 内の要素数を数えます。この場合、`2 mod 2 == 0`、`4 mod 2 == 0` であるため、要素の _2 つ_の値 (`2` と `4` の両方) が一致します。その結果、`countBy` 関数は `2` を返します。 `mod` は、オペランドのモジュールを返します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Arrays output application/json --- { "countBy" : [1, 2, 3, 4] countBy (($ mod 2) == 0) } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "countBy": 2 } ``` ## [](#countby2)countBy(array: Null, matchingFunction: (Nothing) -> Any): Null `countBy` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ # countBy ## [](#countby1)countBy(array: Array, matchingFunction: (T) -> Boolean): Number マッチング関数が各要素の値に適用されるときに `true` を返す配列内の要素を数えます。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

array

照合する要素が含まれる入力配列。

matchingFunction

入力配列の要素に適用される関数。

### [](#例)例次の例では、関数 `(($ mod 2) == 0)` に値が適用されたときに `true` を返す入力配列 (\[1, 2, 3, 4\]) 内の要素数を数えます。この場合、`2 mod 2 == 0`、`4 mod 2 == 0` であるため、要素の _2 つ_の値 (`2` と `4` の両方) が一致します。その結果、`countBy` 関数は `2` を返します。 `mod` は、オペランドのモジュールを返します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Arrays output application/json --- { "countBy" : [1, 2, 3, 4] countBy (($ mod 2) == 0) } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "countBy": 2 } ``` ## [](#countby2)countBy(array: Null, matchingFunction: (Nothing) -> Any): Null `countBy` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ # countBy ## [](#countby1)countBy(@StreamCapable array: Array, matchingFunction: (T) -> Boolean): Number マッチング関数が各要素の値に適用されるときに `true` を返す配列内の要素を数えます。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

array

照合する要素が含まれる入力配列。

matchingFunction

入力配列の要素に適用される関数。

### [](#例)例次の例では、関数 `(($ mod 2) == 0)` に値が適用されたときに `true` を返す入力配列 (\[1, 2, 3, 4\]) 内の要素数を数えます。この場合、`2 mod 2 == 0`、`4 mod 2 == 0` であるため、要素の _2 つ_の値 (`2` と `4` の両方) が一致します。その結果、`countBy` 関数は `2` を返します。 `mod` は、オペランドのモジュールを返します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Arrays output application/json --- { "countBy" : [1, 2, 3, 4] countBy (($ mod 2) == 0) } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "countBy": 2 } ``` ## [](#countby2)countBy(array: Null, matchingFunction: (Nothing) -> Any): Null `countBy` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ # countCharactersBy ## [](#countcharactersby1)countCharactersBy(text: String, predicate: (character: String) -> Boolean): Number 文字列の各文字を反復処理する式が `true` を返す回数を数えます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

text

predicate が適用される文字列。

predicate

text 文字列の各文字に適用する式。この式では Boolean (ブール) 値を返す必要があります。

### [](#例)例次の例では、文字列の桁数を数えています。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json --- "42 = 11 * 2 + 20" countCharactersBy isNumeric($) ``` #### [](#出力)出力 ```Json 7 ``` ## [](#countcharactersby2)countCharactersBy(text: Null, predicate: (character: Nothing) -> Any): Null `countCharactersBy` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ # countCharactersBy ## [](#countcharactersby1)countCharactersBy(text: String, predicate: (character: String) -> Boolean): Number 文字列の各文字を反復処理する式が `true` を返す回数を数えます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

text

predicate が適用される文字列。

predicate

text 文字列の各文字に適用する式。この式では Boolean (ブール) 値を返す必要があります。

### [](#例)例次の例では、文字列の桁数を数えています。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json --- "42 = 11 * 2 + 20" countCharactersBy isNumeric($) ``` #### [](#出力)出力 ```Json 7 ``` ## [](#countcharactersby2)countCharactersBy(text: Null, predicate: (character: Nothing) -> Any): Null `countCharactersBy` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ # countCharactersBy ## [](#countcharactersby1)countCharactersBy(text: String, predicate: (character: String) -> Boolean): Number 文字列の各文字を反復処理する式が `true` を返す回数を数えます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

text

predicate が適用される文字列。

predicate

text 文字列の各文字に適用する式。この式では Boolean (ブール) 値を返す必要があります。

### [](#例)例次の例では、文字列の桁数を数えています。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json --- "42 = 11 * 2 + 20" countCharactersBy isNumeric($) ``` #### [](#出力)出力 ```Json 7 ``` ## [](#countcharactersby2)countCharactersBy(text: Null, predicate: (character: Nothing) -> Any): Null `countCharactersBy` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ # countCharactersBy ## [](#countcharactersby1)countCharactersBy(text: String, predicate: (character: String) -> Boolean): Number 文字列の各文字を反復処理する式が `true` を返す回数を数えます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

text

predicate が適用される文字列。

predicate

text 文字列の各文字に適用する式。この式では Boolean (ブール) 値を返す必要があります。

### [](#例)例次の例では、文字列の桁数を数えています。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json --- "42 = 11 * 2 + 20" countCharactersBy isNumeric($) ``` #### [](#出力)出力 ```Json 7 ``` ## [](#countcharactersby2)countCharactersBy(text: Null, predicate: (character: Nothing) -> Any): Null `countCharactersBy` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ # countCharactersBy ## [](#countcharactersby1)countCharactersBy(text: String, predicate: (character: String) -> Boolean): Number 文字列の各文字を反復処理する式が `true` を返す回数を数えます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

text

predicate が適用される文字列。

predicate

text 文字列の各文字に適用する式。この式では Boolean (ブール) 値を返す必要があります。

### [](#例)例次の例では、文字列の桁数を数えています。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json --- "42 = 11 * 2 + 20" countCharactersBy isNumeric($) ``` #### [](#出力)出力 ```Json 7 ``` ## [](#countcharactersby2)countCharactersBy(text: Null, predicate: (character: Nothing) -> Any): Null `countCharactersBy` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ # countMatches ## [](#countmatches1)countMatches(text: String, pattern: String): Number 文字列内の一致の数を数えます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

text

一致を検索する文字列。

pattern

テキスト内で検索するサブ文字列。

### [](#例)例次の例では、文字列内の一致を数えています。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json --- "hello worlo!" countMatches "lo" ``` #### [](#出力)出力 ```Json 2 ``` ## [](#countmatches2)countMatches(text: String, pattern: Regex): Number 正規表現が文字列内のテキストに一致する回数を数えます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

text

一致を検索する文字列。

pattern

検索で使用する正規表現パターン。

### [](#例-2)例次の例では、文字列内の母音を数えています。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import countMatches from dw::core::Strings output application/json --- "hello, ciao!" countMatches /[aeiou]/ ``` #### [](#出力-2)出力 ```Json 5 ``` ## [](#countmatches3)countMatches(text: Null, pattern: Any): Null `countMatches` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ # countMatches ## [](#countmatches1)countMatches(text: String, pattern: String): Number 文字列内の一致の数を数えます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

text

一致を検索する文字列。

pattern

テキスト内で検索するサブ文字列。

### [](#例)例次の例では、文字列内の一致を数えています。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import countMatches from dw::core::Strings output application/json --- "hello worlo!" countMatches "lo" ``` #### [](#出力)出力 ```Json 2 ``` ## [](#countmatches2)countMatches(text: String, pattern: Regex): Number 正規表現が文字列内のテキストに一致する回数を数えます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

text

一致を検索する文字列。

pattern

検索で使用する正規表現パターン。

### [](#例-2)例次の例では、文字列内の母音を数えています。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import countMatches from dw::core::Strings output application/json --- "hello, ciao!" countMatches /[aeiou]/ ``` #### [](#出力-2)出力 ```Json 5 ``` ## [](#countmatches3)countMatches(text: Null, pattern: Any): Null `countMatches` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ # countMatches ## [](#countmatches1)countMatches(text: String, pattern: String): Number 文字列内の一致の数を数えます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

text

一致を検索する文字列。

pattern

テキスト内で検索するサブ文字列。

### [](#例)例次の例では、文字列内の一致を数えています。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import countMatches from dw::core::Strings output application/json --- "hello worlo!" countMatches "lo" ``` #### [](#出力)出力 ```Json 2 ``` ## [](#countmatches2)countMatches(text: String, pattern: Regex): Number 正規表現が文字列内のテキストに一致する回数を数えます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

text

一致を検索する文字列。

pattern

検索で使用する正規表現パターン。

### [](#例-2)例次の例では、文字列内の母音を数えています。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import countMatches from dw::core::Strings output application/json --- "hello, ciao!" countMatches /[aeiou]/ ``` #### [](#出力-2)出力 ```Json 5 ``` ## [](#countmatches3)countMatches(text: Null, pattern: Any): Null `countMatches` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ # countMatches ## [](#countmatches1)countMatches(text: String, pattern: String): Number 文字列内の一致の数を数えます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

text

一致を検索する文字列。

pattern

テキスト内で検索するサブ文字列。

### [](#例)例次の例では、文字列内の一致を数えています。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import countMatches from dw::core::Strings output application/json --- "hello worlo!" countMatches "lo" ``` #### [](#出力)出力 ```Json 2 ``` ## [](#countmatches2)countMatches(text: String, pattern: Regex): Number 正規表現が文字列内のテキストに一致する回数を数えます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

text

一致を検索する文字列。

pattern

検索で使用する正規表現パターン。

### [](#例-2)例次の例では、文字列内の母音を数えています。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import countMatches from dw::core::Strings output application/json --- "hello, ciao!" countMatches /[aeiou]/ ``` #### [](#出力-2)出力 ```Json 5 ``` ## [](#countmatches3)countMatches(text: Null, pattern: Any): Null `countMatches` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ # countMatches ## [](#countmatches1)countMatches(text: String, pattern: String): Number 文字列内の一致の数を数えます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

text

一致を検索する文字列。

pattern

テキスト内で検索するサブ文字列。

### [](#例)例次の例では、文字列内の一致を数えています。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import countMatches from dw::core::Strings output application/json --- "hello worlo!" countMatches "lo" ``` #### [](#出力)出力 ```Json 2 ``` ## [](#countmatches2)countMatches(text: String, pattern: Regex): Number 正規表現が文字列内のテキストに一致する回数を数えます。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター-2)パラメーター

名前説明

text

一致を検索する文字列。

pattern

検索で使用する正規表現パターン。

### [](#例-2)例次の例では、文字列内の母音を数えています。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import countMatches from dw::core::Strings output application/json --- "hello, ciao!" countMatches /[aeiou]/ ``` #### [](#出力-2)出力 ```Json 5 ``` ## [](#countmatches3)countMatches(text: Null, pattern: Any): Null `countMatches` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ # Crypto (dw::Crypto) このモジュールは、MD5 や SHA1 などの一般的なアルゴリズムによって暗号化を実行する関数を提供します。このモジュールを使用するには、DataWeave コードにインポートする必要があります。その方法として、たとえば、行 `import * from dw::Crypto` を DataWeave スクリプトのヘッダーに追加します。 ## [](#関数)関数

名前説明

HMACBinary

入力コンテンツの HMAC ハッシュを計算します (秘密暗号化キーを使用)。

HMACWith

入力コンテンツの HMAC ハッシュを計算し (秘密暗号化キーを使用)、その結果を小文字の 16 進文字列に変換します。

MD5

MD5 ハッシュを計算し、そのバイナリ結果を小文字の 16 進文字列に変換します。

SHA1

SHA1 ハッシュを計算し、その結果を小文字の 16 進文字列に変換します。

hashWith

指定されたアルゴリズムを使用してバイナリコンテンツのハッシュ値を計算します。

# Crypto (dw::Crypto) このモジュールは、MD5 や SHA1 などの一般的なアルゴリズムによって暗号化を実行する関数を提供します。このモジュールを使用するには、DataWeave コードにインポートする必要があります。その方法として、たとえば、行 `import * from dw::Crypto` を DataWeave スクリプトのヘッダーに追加します。 ## [](#関数)関数

名前説明

HMACBinary

入力コンテンツの HMAC ハッシュを計算します (秘密暗号化キーを使用)。

HMACWith

入力コンテンツの HMAC ハッシュを計算し (秘密暗号化キーを使用)、その結果を小文字の 16 進文字列に変換します。

MD5

MD5 ハッシュを計算し、そのバイナリ結果を小文字の 16 進文字列に変換します。

SHA1

SHA1 ハッシュを計算し、その結果を小文字の 16 進文字列に変換します。

hashWith

指定されたアルゴリズムを使用してバイナリコンテンツのハッシュ値を計算します。

# Crypto (dw::Crypto) このモジュールは、MD5 や SHA1 などの一般的なアルゴリズムによって暗号化を実行する関数を提供します。このモジュールを使用するには、DataWeave コードにインポートする必要があります。その方法として、たとえば、行 `import * from dw::Crypto` を DataWeave スクリプトのヘッダーに追加します。 ## [](#関数)関数

名前説明

HMACBinary

入力コンテンツの HMAC ハッシュを計算します (秘密暗号化キーを使用)。

HMACWith

入力コンテンツの HMAC ハッシュを計算し (秘密暗号化キーを使用)、その結果を小文字の 16 進文字列に変換します。

MD5

MD5 ハッシュを計算し、そのバイナリ結果を小文字の 16 進文字列に変換します。

SHA1

SHA1 ハッシュを計算し、その結果を小文字の 16 進文字列に変換します。

hashWith

指定されたアルゴリズムを使用してバイナリコンテンツのハッシュ値を計算します。

# Crypto (dw::Crypto) このモジュールは、MD5 や SHA1 などの一般的なアルゴリズムによって暗号化を実行する関数を提供します。このモジュールを使用するには、DataWeave コードにインポートする必要があります。その方法として、たとえば、行 `import * from dw::Crypto` を DataWeave スクリプトのヘッダーに追加します。 ## [](#関数)関数

名前説明

HMACBinary

入力コンテンツの HMAC ハッシュを計算します (秘密暗号化キーを使用)。

HMACWith

入力コンテンツの HMAC ハッシュを計算し (秘密暗号化キーを使用)、その結果を小文字の 16 進文字列に変換します。

MD5

MD5 ハッシュを計算し、そのバイナリ結果を小文字の 16 進文字列に変換します。

SHA1

SHA1 ハッシュを計算し、その結果を小文字の 16 進文字列に変換します。

hashWith

指定されたアルゴリズムを使用してバイナリコンテンツのハッシュ値を計算します。

# Crypto (dw::Crypto) このモジュールは、MD5 や SHA1 などの一般的なアルゴリズムによって暗号化を実行する関数を提供します。このモジュールを使用するには、DataWeave コードにインポートする必要があります。その方法として、たとえば、行 `import * from dw::Crypto` を DataWeave スクリプトのヘッダーに追加します。 ## [](#関数)関数

名前説明

HMACBinary

入力コンテンツの HMAC ハッシュを計算します (秘密暗号化キーを使用)。

HMACWith

入力コンテンツの HMAC ハッシュを計算し (秘密暗号化キーを使用)、その結果を小文字の 16 進文字列に変換します。

MD5

MD5 ハッシュを計算し、そのバイナリ結果を小文字の 16 進文字列に変換します。

SHA1

SHA1 ハッシュを計算し、その結果を小文字の 16 進文字列に変換します。

hashWith

指定されたアルゴリズムを使用してバイナリコンテンツのハッシュ値を計算します。

# Crypto (dw::Crypto) このモジュールは、MD5 や SHA1 などの一般的なアルゴリズムによって暗号化を実行する関数を提供します。このモジュールを使用するには、DataWeave コードにインポートする必要があります。その方法として、たとえば、行 `import * from dw::Crypto` を DataWeave スクリプトのヘッダーに追加します。 ## [](#関数)関数

名前説明

HMACBinary

入力コンテンツの HMAC ハッシュを計算します (秘密暗号化キーを使用)。

HMACWith

入力コンテンツの HMAC ハッシュを計算し (秘密暗号化キーを使用)、その結果を小文字の 16 進文字列に変換します。

MD5

MD5 ハッシュを計算し、そのバイナリ結果を小文字の 16 進文字列に変換します。

SHA1

SHA1 ハッシュを計算し、その結果を小文字の 16 進文字列に変換します。

hashWith

指定されたアルゴリズムを使用してバイナリコンテンツのハッシュ値を計算します。

# CSV ファイルのデータの参照この DataWeave の例では、`filter` と `map` を使用して CSV ファイルのデータを参照し、電話番号の入力配列内で検出されたコールコードごとに国コードを返します。開始する前に、DataWeave バージョン 2 (`%dw 2.0`) は Mule 4 アプリケーションを対象とすることに注意してください。Mule 3 アプリケーションの場合、Mule 3.9 ドキュメントセットの DataWeave バージョン 1 ([`%dw 1.0`](#3.9@mule-runtime::dataweave-examples.adoc)) の例を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、目次の Mule Runtime バージョンセレクターを使用できます。次の JSON ペイロードでは、電話番号の配列が DataWeave スクリプトに提供されます。 ```JSON [ "54-112724555", "1-6298765432" ] ``` Mule 変数 `country_codes` の値はコールコードを国コードに対応付ける CSV ファイルです。 ```CSV CALLING_CODE,COUNTRY_CODE 1,US 7,RU 54,AR 20,EG 32,BE 33,FR 505,NI 506,CR 1876,JM 1905,CA 1939,PR 262262,RE 262269,YT .,. .,. ``` 次の DataWeave スクリプトでは、ペイロードの各電話番号を読み取り、`filter` 関数を使用して電話番号のコールコードに一致する Mule 変数 `country_code` 内でコールコードを検索します。続いて、`map` 関数がコールコードに対応する国コードを取得して結果を JSON オブジェクトの配列に返します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun lookupCountryCode(phoneNumber: String): String = do { var callingCode = (phoneNumber splitBy("-"))[0] --- (vars.country_code filter ((item, index) -> item.CALLING_CODE == callingCode) map ((item, index) -> item.COUNTRY_CODE))[0] } --- payload map ((item, index) -> { phone: item, countryCode: lookupCountryCode(item)}) ``` サンプル出力 (JSON): ```JSON [ { "phone": "54-112724555", "countryCode": "AR" }, { "phone": "1-6298765432", "countryCode": "US" } ] ``` ## [](#関連情報)関連情報 - [サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-formats) # CSV ファイルのデータの参照この DataWeave の例では、`filter` と `map` を使用して CSV ファイルのデータを参照し、電話番号の入力配列内で検出されたコールコードごとに国コードを返します。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の例](#1.2@dataweave::dataweave-examples.adoc)を参照してください。他の DataWeave バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。次の JSON ペイロードでは、電話番号の配列が DataWeave スクリプトに提供されます。 ```JSON [ "54-112724555", "1-6298765432" ] ``` Mule 変数 `country_codes` の値はコールコードを国コードに対応付ける CSV ファイルです。 ```CSV CALLING_CODE,COUNTRY_CODE 1,US 7,RU 54,AR 20,EG 32,BE 33,FR 505,NI 506,CR 1876,JM 1905,CA 1939,PR 262262,RE 262269,YT .,. .,. ``` 次の DataWeave スクリプトでは、ペイロードの各電話番号を読み取り、`filter` 関数を使用して電話番号のコールコードに一致する Mule 変数 `country_code` 内でコールコードを検索します。続いて、`map` 関数がコールコードに対応する国コードを取得して結果を JSON オブジェクトの配列に返します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun lookupCountryCode(phoneNumber: String): String = do { var callingCode = (phoneNumber splitBy("-"))[0] --- (vars.country_code filter ((item, index) -> item.CALLING_CODE == callingCode) map ((item, index) -> item.COUNTRY_CODE))[0] } --- payload map ((item, index) -> { phone: item, countryCode: lookupCountryCode(item)}) ``` サンプル出力 (JSON): ```JSON [ { "phone": "54-112724555", "countryCode": "AR" }, { "phone": "1-6298765432", "countryCode": "US" } ] ``` ## [](#関連情報)関連情報 - [サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-formats) # CSV ファイルのデータの参照この DataWeave の例では、`filter` と `map` を使用して CSV ファイルのデータを参照し、電話番号の入力配列内で検出されたコールコードごとに国コードを返します。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の例](#1.2@dataweave::dataweave-examples.adoc)を参照してください。他の DataWeave バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。次の JSON ペイロードでは、電話番号の配列が DataWeave スクリプトに提供されます。 ```JSON [ "54-112724555", "1-6298765432" ] ``` Mule 変数 `country_codes` の値はコールコードを国コードに対応付ける CSV ファイルです。 ```CSV CALLING_CODE,COUNTRY_CODE 1,US 7,RU 54,AR 20,EG 32,BE 33,FR 505,NI 506,CR 1876,JM 1905,CA 1939,PR 262262,RE 262269,YT .,. .,. ``` 次の DataWeave スクリプトでは、ペイロードの各電話番号を読み取り、`filter` 関数を使用して電話番号のコールコードに一致する Mule 変数 `country_code` 内でコールコードを検索します。続いて、`map` 関数がコールコードに対応する国コードを取得して結果を JSON オブジェクトの配列に返します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun lookupCountryCode(phoneNumber: String): String = do { var callingCode = (phoneNumber splitBy("-"))[0] --- (vars.country_code filter ((item, index) -> item.CALLING_CODE == callingCode) map ((item, index) -> item.COUNTRY_CODE))[0] } --- payload map ((item, index) -> { phone: item, countryCode: lookupCountryCode(item)}) ``` サンプル出力 (JSON): ```JSON [ { "phone": "54-112724555", "countryCode": "AR" }, { "phone": "1-6298765432", "countryCode": "US" } ] ``` ## [](#関連情報)関連情報 - [サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-formats) # CSV ファイルのデータの参照この DataWeave の例では、`filter` と `map` を使用して CSV ファイルのデータを参照し、電話番号の入力配列内で検出されたコールコードごとに国コードを返します。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の例](#1.2@dataweave::dataweave-examples.adoc)を参照してください。他の DataWeave バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。次の JSON ペイロードでは、電話番号の配列が DataWeave スクリプトに提供されます。 ```JSON [ "54-112724555", "1-6298765432" ] ``` Mule 変数 `country_codes` の値はコールコードを国コードに対応付ける CSV ファイルです。 ```CSV CALLING_CODE,COUNTRY_CODE 1,US 7,RU 54,AR 20,EG 32,BE 33,FR 505,NI 506,CR 1876,JM 1905,CA 1939,PR 262262,RE 262269,YT .,. .,. ``` 次の DataWeave スクリプトでは、ペイロードの各電話番号を読み取り、`filter` 関数を使用して電話番号のコールコードに一致する Mule 変数 `country_code` 内でコールコードを検索します。続いて、`map` 関数がコールコードに対応する国コードを取得して結果を JSON オブジェクトの配列に返します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun lookupCountryCode(phoneNumber: String): String = do { var callingCode = (phoneNumber splitBy("-"))[0] --- (vars.country_code filter ((item, index) -> item.CALLING_CODE == callingCode) map ((item, index) -> item.COUNTRY_CODE))[0] } --- payload map ((item, index) -> { phone: item, countryCode: lookupCountryCode(item)}) ``` サンプル出力 (JSON): ```JSON [ { "phone": "54-112724555", "countryCode": "AR" }, { "phone": "1-6298765432", "countryCode": "US" } ] ``` ## [](#関連情報)関連情報 - [サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-formats) # CSV ファイルのデータの参照この DataWeave の例では、`filter` と `map` を使用して CSV ファイルのデータを参照し、電話番号の入力配列内で検出されたコールコードごとに国コードを返します。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の例](#1.2@dataweave::dataweave-examples.adoc)を参照してください。他の DataWeave バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。次の JSON ペイロードでは、電話番号の配列が DataWeave スクリプトに提供されます。 ```JSON [ "54-112724555", "1-6298765432" ] ``` Mule 変数 `country_codes` の値はコールコードを国コードに対応付ける CSV ファイルです。 ```CSV CALLING_CODE,COUNTRY_CODE 1,US 7,RU 54,AR 20,EG 32,BE 33,FR 505,NI 506,CR 1876,JM 1905,CA 1939,PR 262262,RE 262269,YT .,. .,. ``` 次の DataWeave スクリプトでは、ペイロードの各電話番号を読み取り、`filter` 関数を使用して電話番号のコールコードに一致する Mule 変数 `country_code` 内でコールコードを検索します。続いて、`map` 関数がコールコードに対応する国コードを取得して結果を JSON オブジェクトの配列に返します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun lookupCountryCode(phoneNumber: String): String = do { var callingCode = (phoneNumber splitBy("-"))[0] --- (vars.country_code filter ((item, index) -> item.CALLING_CODE == callingCode) map ((item, index) -> item.COUNTRY_CODE))[0] } --- payload map ((item, index) -> { phone: item, countryCode: lookupCountryCode(item)}) ``` サンプル出力 (JSON): ```JSON [ { "phone": "54-112724555", "countryCode": "AR" }, { "phone": "1-6298765432", "countryCode": "US" } ] ``` ## [](#関連情報)関連情報 - [サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-formats) # CSV ファイルのデータの参照この DataWeave の例では、`filter` と `map` を使用して CSV ファイルのデータを参照し、電話番号の入力配列内で検出された通話コードごとに国コードを返します。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の例](#1.2@dataweave::dataweave-examples.adoc)を参照してください。他の DataWeave バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。次の JSON ペイロードでは、電話番号の配列が DataWeave スクリプトに提供されます。 ```JSON [ "54-112724555", "1-6298765432" ] ``` Mule 変数 `country_codes` の値は通話コードを国コードに対応付ける CSV ファイルです。 ```CSV CALLING_CODE,COUNTRY_CODE 1,US 7,RU 54,AR 20,EG 32,BE 33,FR 505,NI 506,CR 1876,JM 1905,CA 1939,PR 262262,RE 262269,YT .,. .,. ``` 次の DataWeave スクリプトでは、ペイロードの各電話番号を読み取り、`filter` 関数を使用して電話番号の通話コードに一致する Mule 変数 `country_code` 内で通話コードを検索します。続いて、`map` 関数が通話コードに対応する国コードを取得して結果を JSON オブジェクトの配列に返します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun lookupCountryCode(phoneNumber: String): String = do { var callingCode = (phoneNumber splitBy("-"))[0] --- (vars.country_code filter ((item, index) -> item.CALLING_CODE == callingCode) map ((item, index) -> item.COUNTRY_CODE))[0] } --- payload map ((item, index) -> { phone: item, countryCode: lookupCountryCode(item)}) ``` サンプル出力 (JSON): ```JSON [ { "phone": "54-112724555", "countryCode": "AR" }, { "phone": "1-6298765432", "countryCode": "US" } ] ``` ## [](#関連情報)関連情報 - [サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-formats) # CSV 形式 MIME タイプ: `application/csv` ID: `csv` CSV データ形式は、各オブジェクトが行を表すオブジェクトの DataWeave 配列として表されます。すべての単純な値は、文字列として表されます。 CSV 入力の DataWeave リーダーでは、次の解析戦略がサポートされています。 - インデックス付き - メモリ内 - ストリーミングデフォルトでは、CSV リーダーは、ファイルが 1.5MB 以下の場合、ファイル全体からの入力データをメモリ内に保存します。ファイルが 1.5 MB よりも大きい場合、データはディスクに書き込まれます。非常に大きなファイルの場合は、ストリーミングプロパティを true に設定することで、リーダーのパフォーマンスを向上できます。詳細は、[「DataWeave リーダー」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-formats#dw_readers_writers)を参照してください。 ## [](#例)例次の例は、CSV 形式の使用方法を示しています。 - [例: CSV データを表す](#example1) - [例: CSV データをストリーミングする](#example2) ### [](#example1)例: CSV データを表す次の例は、DataWeave で CSV データを表す方法を示しています。 #### [](#入力)入力次のサンプルデータは、DataWeave ソースの入力として機能します。 ```csv name,lastname,age,gender Mariano,de Achaval,37,male Paula,de Estrada,37,female ``` #### [](#ソース)ソースこの DataWeave スクリプトは、CSV 入力ペイロードを DataWeave (dw) 形式と MIME タイプに変換します。 ```dataweave %dw 2.0 output application/dw --- payload ``` #### [](#出力)出力この DataWeave スクリプトは、次の出力を生成します。 ```dataweave [ { name: "Mariano", lastname: "de Achaval", age: "37", gender: "male" }, { name: "Paula", lastname: "de Estrada", age: "37", gender: "female" } ] ``` ### [](#example2)例: CSV データをストリーミングするデフォルトでは、CSV リーダーは、ファイルが 1.5MB 以下の場合、ファイル全体からの入力データをメモリ内に保存します。ファイルが 1.5 MB よりも大きい場合、データはディスクに書き込まれます。非常に大きなファイルの場合は、`streaming` プロパティを `true` に設定することで、リーダーのパフォーマンスを向上できます。このプロパティの使用方法を示すため、次の例では、CSV ファイルをストリーミングして JSON に変換します。 #### [](#入力-2)入力 CSV 入力の構造は次のようになります。通常、ストリーミングされるファイルはこれよりもはるかに長くなります。ストリーミング例の CSV ファイル入力 (切り捨てられています): ```csv street,city,zip,state,beds,baths,sale_date 3526 HIGH ST,SACRAMENTO,95838,CA,2,1,Wed May 21 00:00:00 EDT 2018 51 OMAHA CT,SACRAMENTO,95823,CA,3,1,Wed May 21 00:00:00 EDT 2018 2796 BRANCH ST,SACRAMENTO,95815,CA,2,1,Wed May 21 00:00:00 EDT 2018 2805 JANETTE WAY,SACRAMENTO,95815,CA,2,1,Wed May 21 00:00:00 EDT 2018 6001 MCMAHON DR,SACRAMENTO,95824,CA,2,1,,Wed May 21 00:00:00 EDT 2018 5828 PEPPERMILL CT,SACRAMENTO,95841,CA,3,1,Wed May 21 00:00:00 EDT 2018 ``` #### [](#xml-設定)XML 設定 `streaming` プロパティの使用方法を示すため、次の Mule フローでは、CSV ファイルをストリーミングして JSON に変換します。 ```xml { zipcode: row.zip })]]> ``` - この例では、`outputMimeType="application/csv; streaming=true"` を設定して、CSV 入力をストリーミングするように Read 操作 (``) を設定します。入力 CSV ファイルは、`${app.home}` の場所であるプロジェクトディレクトリ `src/main/resources` にあります。 - **Transform Message** コンポーネントの DataWeave スクリプトは、`map` 関数を使用して CSV ペイロードの各行を反復処理し、`zip` 列の各項目の値を選択します。 - Write 操作によって、変換の結果が含まれるファイル (`output.json`) が返されます。 - Logger は、`output.json` に表示されるものと同じ出力ペイロードを出力します。 #### [](#出力-2)出力 CSV ストリーミングの例では、次の出力が生成されます。 ```json [ { "zipcode": "95838" }, { "zipcode": "95823" }, { "zipcode": "95815" }, { "zipcode": "95815" }, { "zipcode": "95824" }, { "zipcode": "95841" } ] ``` ## [](#properties)Configuration のプロパティ DataWeave では、CSV の次の設定プロパティがサポートされています。 ### [](#reader-のプロパティ)Reader のプロパティ CSV 形式では、入力データの読み込みの指示を提供するプロパティを使用できます。

パラメーター型デフォルト説明

bodyStartLineNumber

Number

0

本文が開始される行番号。

escape

String

\

項目値内の区切り文字または引用符などの無効な文字をエスケープするために使用される文字。

header

Boolean

true

CSV ヘッダーが存在するかどうを示します。有効な値は、true または false です。

header=true の場合、入力内の項目に名前 (payload.userName など) を使用してアクセスできます。

header=false の場合、インデックスを使用して項目にアクセスする必要があります。インデックスは、最初にエントリを参照し、次に項目を参照します (payload[107][2] など)。

headerLineNumber

Number

0

CSV ヘッダーが配置されている行番号。

ignoreEmptyLine

Boolean

true

空の行を無視します。有効な値は、true または false です。

quote

String

"

引用符で使用する文字。

separator

String

,

項目間を分離する文字。

streaming

Boolean

false

CSV 入力をストリーミングするためのプロパティ。エントリを順次アクセスする場合のみ使用します。有効な値は、true または false です。ストリーミング例と「DataWeave リーダー」を参照してください。

### [](#writer_properties)Writer のプロパティ CSV 形式では、出力データの書き込みの指示を提供するプロパティを使用できます。

パラメーター型デフォルト説明

bodyStartLineNumber

Number

0

本文が開始される行番号。

bufferSize

Number

8192

ライターバッファのサイズ。

deferred

Boolean

false

true に設定すると、DataWeave は出力をデータストリームとして生成し、スクリプトの実行はそれがコンシュームされるまで延期されます。有効な値は、true または false です。

encoding

String

null

使用するライターのエンコード (UTF-8 など)。

escape

String

\

項目値内の区切り文字または引用符などの無効な文字をエスケープするために使用される文字。

header

Boolean

true

CSV ヘッダーを書き込むかどうかを示します。有効な値は、true または false です。

headerLineNumber

Number

0

ヘッダーが配置されている行番号を識別します。

ignoreEmptyLine

Boolean

true

空の行を無視します。有効な値は、true または false です。

lineSeparator

String

新規回線

CSV を作成するときに使用する行区切り文字 (\r\n など)。

quote

String

"

引用符で使用する文字。

quoteHeader

Boolean

false

ヘッダー値を引用符で囲むかどうかを示します。有効な値は、true または false です。

quoteValues

Boolean

false

(値に特殊文字が含まれている場合でも) 各値を引用符で囲むかどうかを示します。有効な値は、true または false です。

separator

String

,

項目間を分離する文字。

## [](#mime_types)サポートされる MIME タイプ CSV 形式では、次の MIME タイプがサポートされています。

MIME タイプ

*/csv

# CSV 形式 MIME タイプ: `application/csv` ID: `csv` CSV データ形式は、各オブジェクトが行を表すオブジェクトの DataWeave 配列として表されます。すべての単純な値は、文字列として表されます。 CSV 入力の DataWeave リーダーでは、次の解析戦略がサポートされます。 - インデックス付き - メモリ内 - ストリーミングデフォルトでは、CSV リーダーは、ファイルが 1.5MB 以下の場合、ファイル全体からの入力データをメモリ内に保存します。ファイルが 1.5 MB よりも大きい場合、データはディスクに書き込まれます。非常に大きなファイルの場合は、ストリーミングプロパティを true に設定することで、リーダーのパフォーマンスを向上できます。詳細は、[「DataWeave リーダー」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-formats#dw_readers_writers)を参照してください。 ## [](#例)例次の例は、CSV 形式の使用方法を示しています。 - [例: CSV データを表す](#example1) - [例: CSV データをストリーミングする](#example2) ### [](#example1)例: CSV データを表す次の例は、DataWeave で CSV データを表す方法を示しています。 #### [](#入力)入力次のサンプルデータは、DataWeave ソースの入力として機能します。 ```csv name,lastname,age,gender Mariano,de Achaval,37,male Paula,de Estrada,37,female ``` #### [](#ソース)ソース DataWeave スクリプトは CSV 入力ペイロードを DataWeave (dw) 形式および MIME タイプに変換します。 ```dataweave %dw 2.0 output application/dw --- payload ``` #### [](#出力)出力この DataWeave スクリプトは、次の出力を生成します。 ```dataweave [ { name: "Mariano", lastname: "de Achaval", age: "37", gender: "male" }, { name: "Paula", lastname: "de Estrada", age: "37", gender: "female" } ] ``` ### [](#example2)例: CSV データをストリーミングするデフォルトでは、CSV リーダーは、ファイルが 1.5MB 以下の場合、ファイル全体からの入力データをメモリ内に保存します。ファイルが 1.5 MB よりも大きい場合、データはディスクに書き込まれます。非常に大きなファイルの場合は、`streaming` プロパティを `true` に設定することで、リーダーのパフォーマンスを向上できます。このプロパティの使用方法を示すため、次の例では、CSV ファイルをストリーミングして JSON に変換します。 #### [](#入力-2)入力 CSV 入力の構造は次のようになります。通常、ストリーミングされるファイルはこれよりもはるかに長くなります。ストリーミング例の CSV ファイル入力 (切り捨てられています): ```csv street,city,zip,state,beds,baths,sale_date 3526 HIGH ST,SACRAMENTO,95838,CA,2,1,Wed May 21 00:00:00 EDT 2018 51 OMAHA CT,SACRAMENTO,95823,CA,3,1,Wed May 21 00:00:00 EDT 2018 2796 BRANCH ST,SACRAMENTO,95815,CA,2,1,Wed May 21 00:00:00 EDT 2018 2805 JANETTE WAY,SACRAMENTO,95815,CA,2,1,Wed May 21 00:00:00 EDT 2018 6001 MCMAHON DR,SACRAMENTO,95824,CA,2,1,,Wed May 21 00:00:00 EDT 2018 5828 PEPPERMILL CT,SACRAMENTO,95841,CA,3,1,Wed May 21 00:00:00 EDT 2018 ``` #### [](#xml-configuration-tls-設定)XML Configuration (TLS 設定) `streaming` プロパティの使用方法を示すため、次の Mule フローでは、CSV ファイルをストリーミングして JSON に変換します。 ```xml { zipcode: row.zip })]]> ``` - この例では、`outputMimeType="application/csv; streaming=true"` を設定して、CSV 入力をストリーミングするように Read 操作 (``) を設定します。入力 CSV ファイルは、`${app.home}` の場所であるプロジェクトディレクトリ `src/main/resources` にあります。 - **Transform Message** コンポーネントの DataWeave スクリプトは、`map` 関数を使用して CSV ペイロードの各行を反復処理し、`zip` 列の各項目の値を選択します。 - Write 操作によって、変換の結果が含まれるファイル (`output.json`) が返されます。 - Logger は、`output.json` に表示されるものと同じ出力ペイロードを出力します。 #### [](#出力-2)出力 CSV ストリーミングの例では、次の出力が生成されます。 ```json [ { "zipcode": "95838" }, { "zipcode": "95823" }, { "zipcode": "95815" }, { "zipcode": "95815" }, { "zipcode": "95824" }, { "zipcode": "95841" } ] ``` ## [](#properties)Configuration のプロパティ DataWeave では、この形式の以下の設定プロパティがサポートされています。 ### [](#reader_properties)Reader のプロパティこの形式は、入力データを読み取るための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

bodyStartLineNumber

Number

0

本文が開始される行番号。

escape

String

\

区切り文字や引用符などの特殊文字をエスケープするために使用される文字。

header

Boolean

true

CSV ヘッダーが存在するかどうを示します。

header=true の場合、入力内の項目に名前 (payload.userName など) を使用してアクセスできます。

header=false の場合、インデックスを使用して項目にアクセスする必要があります。インデックスは、最初にエントリを参照し、次に項目を参照します (payload[107][2] など)。

有効な値は、true または false です。

headerLineNumber

Number

0

CSV ヘッダーが配置されている行番号。

ignoreEmptyLine

Boolean

true

空の行を無視するかどうかを示します。

有効な値は、true または false です。

quote

String

"

引用符で使用する文字。

separator

String

,

項目間を分離する文字。

streaming

Boolean

false

true に設定すると、入力をストリーミングします。エントリが順次アクセスされ、ランダムアクセスが不要な場合のみ使用します。入力は最上位の配列である必要があります。ストリーミング例と「DataWeave リーダー」を参照してください。

有効な値は、true または false です。

### [](#writer_properties)Writer のプロパティこの形式は、出力データを書き込むための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

bodyStartLineNumber

Number

0

本文が開始される行番号。

bufferSize

Number

8192

バッファライターのサイズ。

deferred

Boolean

false

true に設定すると、出力をデータストリームとして生成し、スクリプトの実行はそれがコンシュームされるまで延期されます。

有効な値は、true または false です。

encoding

String

null

出力で使用する文字セット (UTF-8 など)。

escape

String

\

区切り文字や引用符などの特殊文字をエスケープするために使用される文字。

header

Boolean

true

CSV ヘッダーが存在するかどうを示します。

header=true の場合、入力内の項目に名前 (payload.userName など) を使用してアクセスできます。

header=false の場合、インデックスを使用して項目にアクセスする必要があります。インデックスは、最初にエントリを参照し、次に項目を参照します (payload[107][2] など)。

有効な値は、true または false です。

headerLineNumber

Number

0

CSV ヘッダーが配置されている行番号。

ignoreEmptyLine

Boolean

true

空の行を無視するかどうかを示します。

有効な値は、true または false です。

lineSeparator

String

New Line

CSV を作成するときに使用する行区切り文字 ("\r\n" など)。デフォルトでは、DataWeave ではシステムの行区切り文字を使用します。

quote

String

"

引用符で使用する文字。

quoteHeader

Boolean

false

true に設定した場合は、ヘッダー値を引用符で囲みます。

有効な値は、true または false です。

quoteValues

Boolean

false

true に設定した場合は、特殊文字が含まれる値を含めて、すべての値を引用符で囲みます。

有効な値は、true または false です。

separator

String

,

項目間を分離する文字。

## [](#mime_types)サポートされる MIME タイプこの形式では、次の MIME タイプがサポートされます。

MIME タイプ

*/csv

# CSV 形式 MIME タイプ: `application/csv` ID: `csv` CSV データ形式は、各オブジェクトが行を表すオブジェクトの DataWeave 配列として表されます。すべての単純な値は、文字列として表されます。 CSV 入力の DataWeave リーダーでは、次の解析戦略がサポートされています。 - インデックス付き - メモリ内 - ストリーミングデフォルトでは、CSV リーダーは、ファイルが 1.5MB 以下の場合、ファイル全体からの入力データをメモリ内に保存します。ファイルが 1.5 MB よりも大きい場合、データはディスクに書き込まれます。非常に大きなファイルの場合は、ストリーミングプロパティを true に設定することで、リーダーのパフォーマンスを向上できます。詳細は、[「DataWeave リーダー」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-formats#dw_readers_writers)を参照してください。 ## [](#例)例次の例は、CSV 形式の使用方法を示しています。 - [例: CSV データを表す](#example1) - [例: CSV データをストリーミングする](#example2) ### [](#example1)例: CSV データを表す次の例は、DataWeave で CSV データを表す方法を示しています。 #### [](#入力)入力次のサンプルデータは、DataWeave ソースの入力として機能します。 ```csv name,lastname,age,gender Mariano,de Achaval,37,male Paula,de Estrada,37,female ``` #### [](#ソース)ソースこの DataWeave スクリプトは、CSV 入力ペイロードを DataWeave (dw) 形式と MIME タイプに変換します。 ```dataweave %dw 2.0 output application/dw --- payload ``` #### [](#出力)出力この DataWeave スクリプトは、次の出力を生成します。 ```dataweave [ { name: "Mariano", lastname: "de Achaval", age: "37", gender: "male" }, { name: "Paula", lastname: "de Estrada", age: "37", gender: "female" } ] ``` ### [](#example2)例: CSV データをストリーミングするデフォルトでは、CSV リーダーは、ファイルが 1.5MB 以下の場合、ファイル全体からの入力データをメモリ内に保存します。ファイルが 1.5 MB よりも大きい場合、データはディスクに書き込まれます。非常に大きなファイルの場合は、`streaming` プロパティを `true` に設定することで、リーダーのパフォーマンスを向上できます。このプロパティの使用方法を示すため、次の例では、CSV ファイルをストリーミングして JSON に変換します。 #### [](#入力-2)入力 CSV 入力の構造は次のようになります。通常、ストリーミングされるファイルはこれよりもはるかに長くなります。ストリーミング例の CSV ファイル入力 (切り捨てられています): ```csv street,city,zip,state,beds,baths,sale_date 3526 HIGH ST,SACRAMENTO,95838,CA,2,1,Wed May 21 00:00:00 EDT 2018 51 OMAHA CT,SACRAMENTO,95823,CA,3,1,Wed May 21 00:00:00 EDT 2018 2796 BRANCH ST,SACRAMENTO,95815,CA,2,1,Wed May 21 00:00:00 EDT 2018 2805 JANETTE WAY,SACRAMENTO,95815,CA,2,1,Wed May 21 00:00:00 EDT 2018 6001 MCMAHON DR,SACRAMENTO,95824,CA,2,1,,Wed May 21 00:00:00 EDT 2018 5828 PEPPERMILL CT,SACRAMENTO,95841,CA,3,1,Wed May 21 00:00:00 EDT 2018 ``` #### [](#xml-設定)XML 設定 `streaming` プロパティの使用方法を示すため、次の Mule フローでは、CSV ファイルをストリーミングして JSON に変換します。 ```xml { zipcode: row.zip })]]> ``` - この例では、`outputMimeType="application/csv; streaming=true"` を設定して、CSV 入力をストリーミングするように Read 操作 (``) を設定します。入力 CSV ファイルは、`${app.home}` の場所であるプロジェクトディレクトリ `src/main/resources` にあります。 - **Transform Message** コンポーネントの DataWeave スクリプトは、`map` 関数を使用して CSV ペイロードの各行を反復処理し、`zip` 列の各項目の値を選択します。 - Write 操作によって、変換の結果が含まれるファイル (`output.json`) が返されます。 - Logger は、`output.json` に表示されるものと同じ出力ペイロードを出力します。 #### [](#出力-2)出力 CSV ストリーミングの例では、次の出力が生成されます。 ```json [ { "zipcode": "95838" }, { "zipcode": "95823" }, { "zipcode": "95815" }, { "zipcode": "95815" }, { "zipcode": "95824" }, { "zipcode": "95841" } ] ``` ## [](#properties)Configuration のプロパティ DataWeave では、この形式の以下の設定プロパティがサポートされています。 ### [](#reader_properties)Reader のプロパティこの形式は、入力データを読み取るための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

bodyStartLineNumber

Number

0

本文が開始される行番号。

escape

String

\

区切り文字や引用符などの特殊文字をエスケープするために使用される文字。

header

Boolean

true

CSV ヘッダーが存在するかどうかを示します。

header=true の場合、入力内の項目に名前 (payload.userName など) を使用してアクセスできます。

header=false の場合、インデックスを使用して項目にアクセスする必要があります。インデックスは、最初にエントリを参照し、次に項目を参照します (payload[107][2] など)。

有効な値は、true または false です。

headerLineNumber

Number

0

CSV ヘッダーが配置されている行番号。

ignoreEmptyLine

Boolean

true

空の行を無視するかどうかを示します。

有効な値は、true または false です。

quote

String

"

引用符で使用する文字。

separator

String

,

項目間を分離する文字。

streaming

Boolean

false

true に設定すると、入力をストリーミングします。エントリを順次アクセスする場合のみ使用します。入力は最上位の配列である必要があります。ストリーミング例と「DataWeave リーダー」を参照してください。

有効な値は、true または false です。

### [](#writer_properties)Writer のプロパティこの形式は、出力データを書き込むための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

bodyStartLineNumber

Number

0

本文が開始される行番号。

bufferSize

Number

8192

バッファライターのサイズ。値は 8 よりも大きい必要があります。

deferred

Boolean

false

true に設定すると、出力をデータストリームとして生成し、スクリプトの実行は生成されたコンテンツがコンシュームされるまで延期されます。

有効な値は、true または false です。

encoding

String

null

出力で使用するエンコード (UTF-8 など)。

escape

String

\

区切り文字や引用符などの特殊文字をエスケープするために使用される文字。

header

Boolean

true

CSV ヘッダーが存在するかどうかを示します。

header=true の場合、入力内の項目に名前 (payload.userName など) を使用してアクセスできます。

header=false の場合、インデックスを使用して項目にアクセスする必要があります。インデックスは、最初にエントリを参照し、次に項目を参照します (payload[107][2] など)。

有効な値は、true または false です。

headerLineNumber

Number

0

CSV ヘッダーが配置されている行番号。

ignoreEmptyLine

Boolean

true

空の行を無視するかどうかを示します。

有効な値は、true または false です。

lineSeparator

String

New Line (改行)

CSV を作成するときに使用する行区切り文字 (「\r\n」 など)。デフォルトでは、DataWeave ではシステムの行区切り文字を使用します。

quote

String

"

引用符で使用する文字。

quoteHeader

Boolean

false

true に設定した場合は、ヘッダー値を引用符で囲みます。

有効な値は、true または false です。

quoteValues

Boolean

false

true に設定した場合は、特殊文字のある値を含めて、すべての値を引用符で囲みます。

有効な値は、true または false です。

separator

String

,

項目間を分離する文字。

## [](#mime_types)サポートされる MIME タイプこの形式では、次の MIME タイプがサポートされます。

MIME タイプ

*/csv

# CSV 形式 MIME タイプ: `application/csv` ID: `csv` CSV データ形式は、各オブジェクトが行を表すオブジェクトの DataWeave 配列として表されます。すべての単純な値は、文字列として表されます。 CSV 入力の DataWeave リーダーでは、次の解析戦略がサポートされています。 - インデックス付き - メモリ内 - ストリーミングデフォルトでは、CSV リーダーは、ファイルが 1.5MB 以下の場合、ファイル全体からの入力データをメモリ内に保存します。ファイルが 1.5 MB よりも大きい場合、データはディスクに書き込まれます。非常に大きなファイルの場合は、ストリーミングプロパティを true に設定することで、リーダーのパフォーマンスを向上できます。詳細は、[「DataWeave リーダー」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-formats#dw_readers_writers)を参照してください。 ## [](#例)例次の例は、CSV 形式の使用方法を示しています。 - [例: CSV データを表す](#example1) - [例: CSV データをストリーミングする](#example2) ### [](#example1)例: CSV データを表す次の例は、DataWeave で CSV データを表す方法を示しています。 #### [](#入力)入力次のサンプルデータは、DataWeave ソースの入力として機能します。 ```csv name,lastname,age,gender Mariano,de Achaval,37,male Paula,de Estrada,37,female ``` #### [](#ソース)ソースこの DataWeave スクリプトは、CSV 入力ペイロードを DataWeave (dw) 形式と MIME タイプに変換します。 ```dataweave %dw 2.0 output application/dw --- payload ``` #### [](#出力)出力この DataWeave スクリプトは、次の出力を生成します。 ```dataweave [ { name: "Mariano", lastname: "de Achaval", age: "37", gender: "male" }, { name: "Paula", lastname: "de Estrada", age: "37", gender: "female" } ] ``` ### [](#example2)例: CSV データをストリーミングするデフォルトでは、CSV リーダーは、ファイルが 1.5MB 以下の場合、ファイル全体からの入力データをメモリ内に保存します。ファイルが 1.5 MB よりも大きい場合、データはディスクに書き込まれます。非常に大きなファイルの場合は、`streaming` プロパティを `true` に設定することで、リーダーのパフォーマンスを向上できます。このプロパティの使用方法を示すため、次の例では、CSV ファイルをストリーミングして JSON に変換します。 #### [](#入力-2)入力 CSV 入力の構造は次のようになります。通常、ストリーミングされるファイルはこれよりもはるかに長くなります。ストリーミング例の CSV ファイル入力 (切り捨てられています): ```csv street,city,zip,state,beds,baths,sale_date 3526 HIGH ST,SACRAMENTO,95838,CA,2,1,Wed May 21 00:00:00 EDT 2018 51 OMAHA CT,SACRAMENTO,95823,CA,3,1,Wed May 21 00:00:00 EDT 2018 2796 BRANCH ST,SACRAMENTO,95815,CA,2,1,Wed May 21 00:00:00 EDT 2018 2805 JANETTE WAY,SACRAMENTO,95815,CA,2,1,Wed May 21 00:00:00 EDT 2018 6001 MCMAHON DR,SACRAMENTO,95824,CA,2,1,,Wed May 21 00:00:00 EDT 2018 5828 PEPPERMILL CT,SACRAMENTO,95841,CA,3,1,Wed May 21 00:00:00 EDT 2018 ``` #### [](#xml-設定)XML 設定 `streaming` プロパティの使用方法を示すため、次の Mule フローでは、CSV ファイルをストリーミングして JSON に変換します。 ```xml { zipcode: row.zip })]]> ``` - この例では、`outputMimeType="application/csv; streaming=true"` を設定して、CSV 入力をストリーミングするように Read 操作 (``) を設定します。入力 CSV ファイルは、`${app.home}` の場所であるプロジェクトディレクトリ `src/main/resources` にあります。 - **Transform Message** コンポーネントの DataWeave スクリプトは、`map` 関数を使用して CSV ペイロードの各行を反復処理し、`zip` 列の各項目の値を選択します。 - Write 操作によって、変換の結果が含まれるファイル (`output.json`) が返されます。 - Logger は、`output.json` に表示されるものと同じ出力ペイロードを出力します。 #### [](#出力-2)出力 CSV ストリーミングの例では、次の出力が生成されます。 ```json [ { "zipcode": "95838" }, { "zipcode": "95823" }, { "zipcode": "95815" }, { "zipcode": "95815" }, { "zipcode": "95824" }, { "zipcode": "95841" } ] ``` ## [](#properties)Configuration のプロパティ DataWeave では、この形式の以下の設定プロパティがサポートされています。 ### [](#reader_properties)Reader のプロパティこの形式は、入力データを読み取るための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

bodyStartLineNumber

Number

0

本文が開始される行番号。

escape

String

\

区切り文字や引用符などの特殊文字をエスケープするために使用される文字。

header

Boolean

true

CSV ヘッダーが存在するかどうかを示します。

header=true の場合、入力内の項目に名前 (payload.userName など) を使用してアクセスできます。

header=false の場合、インデックスを使用して項目にアクセスする必要があります。インデックスは、最初にエントリを参照し、次に項目を参照します (payload[107][2] など)。

有効な値は、true または false です。

headerLineNumber

Number

0

CSV ヘッダーが配置されている行番号。

ignoreEmptyLine

Boolean

true

空の行を無視するかどうかを示します。

有効な値は、true または false です。

quote

String

"

引用符で使用する文字。

separator

String

,

項目間を分離する文字。

streaming

Boolean

false

true に設定すると、入力をストリーミングします。エントリを順次アクセスする場合のみ使用します。入力は最上位の配列である必要があります。ストリーミング例と「DataWeave リーダー」を参照してください。

有効な値は、true または false です。

### [](#writer_properties)Writer のプロパティこの形式は、出力データを書き込むための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

bodyStartLineNumber

Number

0

本文が開始される行番号。

bufferSize

Number

8192

バッファライターのサイズ。値は 8 よりも大きい必要があります。

deferred

Boolean

false

true に設定すると、出力をデータストリームとして生成し、スクリプトの実行は生成されたコンテンツがコンシュームされるまで延期されます。

有効な値は、true または false です。

encoding

String

null

出力で使用するエンコード (UTF-8 など)。

escape

String

\

区切り文字や引用符などの特殊文字をエスケープするために使用される文字。

header

Boolean

true

CSV ヘッダーが存在するかどうかを示します。

header=true の場合、入力内の項目に名前 (payload.userName など) を使用してアクセスできます。

header=false の場合、インデックスを使用して項目にアクセスする必要があります。インデックスは、最初にエントリを参照し、次に項目を参照します (payload[107][2] など)。

有効な値は、true または false です。

headerLineNumber

Number

0

CSV ヘッダーが配置されている行番号。

ignoreEmptyLine

Boolean

true

空の行を無視するかどうかを示します。

有効な値は、true または false です。

lineSeparator

String

New Line (改行)

CSV を作成するときに使用する行区切り文字 (「\r\n」 など)。デフォルトでは、DataWeave ではシステムの行区切り文字を使用します。

quote

String

"

引用符で使用する文字。

quoteHeader

Boolean

false

true に設定した場合は、ヘッダー値を引用符で囲みます。

有効な値は、true または false です。

quoteValues

Boolean

false

true に設定した場合は、特殊文字のある値を含めて、すべての値を引用符で囲みます。

有効な値は、true または false です。

separator

String

,

項目間を分離する文字。

## [](#mime_types)サポートされる MIME タイプこの形式では、次の MIME タイプがサポートされます。

MIME タイプ

*/csv

# CSV 形式 MIME タイプ: `application/csv` ID: `csv` CSV データ形式は、各オブジェクトが行を表すオブジェクトの DataWeave 配列として表されます。すべての単純な値は、文字列として表されます。 CSV 入力の DataWeave リーダーでは、次の解析戦略がサポートされています。 - インデックス付き - メモリ内 - ストリーミングデフォルトでは、CSV リーダーは、ファイルが 1.5MB 以下の場合、ファイル全体からの入力データをメモリ内に保存します。ファイルが 1.5 MB よりも大きい場合、データはディスクに書き込まれます。非常に大きなファイルの場合は、ストリーミングプロパティを true に設定することで、リーダーのパフォーマンスを向上できます。詳細は、[「DataWeave リーダー」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-formats#dw_readers_writers)を参照してください。 ## [](#例)例次の例は、CSV 形式の使用方法を示しています。 - [例: CSV データを表す](#example1) - [例: CSV データをストリーミングする](#example2) ### [](#example1)例: CSV データを表す次の例は、DataWeave で CSV データを表す方法を示しています。 #### [](#入力)入力次のサンプルデータは、DataWeave ソースの入力として機能します。 ```csv name,lastname,age,gender Mariano,de Achaval,37,male Paula,de Estrada,37,female ``` #### [](#ソース)ソースこの DataWeave スクリプトは、CSV 入力ペイロードを DataWeave (dw) 形式と MIME タイプに変換します。 ```dataweave %dw 2.0 output application/dw --- payload ``` #### [](#出力)出力この DataWeave スクリプトは、次の出力を生成します。 ```dataweave [ { name: "Mariano", lastname: "de Achaval", age: "37", gender: "male" }, { name: "Paula", lastname: "de Estrada", age: "37", gender: "female" } ] ``` ### [](#example2)例: CSV データをストリーミングするデフォルトでは、CSV リーダーは、ファイルが 1.5MB 以下の場合、ファイル全体からの入力データをメモリ内に保存します。ファイルが 1.5 MB よりも大きい場合、データはディスクに書き込まれます。非常に大きなファイルの場合は、`streaming` プロパティを `true` に設定することで、リーダーのパフォーマンスを向上できます。このプロパティの使用方法を示すため、次の例では、CSV ファイルをストリーミングして JSON に変換します。 #### [](#入力-2)入力 CSV 入力の構造は次のようになります。通常、ストリーミングされるファイルはこれよりもはるかに長くなります。ストリーミング例の CSV ファイル入力 (切り捨てられています): ```csv street,city,zip,state,beds,baths,sale_date 3526 HIGH ST,SACRAMENTO,95838,CA,2,1,Wed May 21 00:00:00 EDT 2018 51 OMAHA CT,SACRAMENTO,95823,CA,3,1,Wed May 21 00:00:00 EDT 2018 2796 BRANCH ST,SACRAMENTO,95815,CA,2,1,Wed May 21 00:00:00 EDT 2018 2805 JANETTE WAY,SACRAMENTO,95815,CA,2,1,Wed May 21 00:00:00 EDT 2018 6001 MCMAHON DR,SACRAMENTO,95824,CA,2,1,,Wed May 21 00:00:00 EDT 2018 5828 PEPPERMILL CT,SACRAMENTO,95841,CA,3,1,Wed May 21 00:00:00 EDT 2018 ``` #### [](#xml-設定)XML 設定 `streaming` プロパティの使用方法を示すため、次の Mule フローでは、CSV ファイルをストリーミングして JSON に変換します。 ```xml { zipcode: row.zip })]]> ``` - この例では、`outputMimeType="application/csv; streaming=true"` を設定して、CSV 入力をストリーミングするように Read 操作 (``) を設定します。入力 CSV ファイルは、`${app.home}` の場所であるプロジェクトディレクトリ `src/main/resources` にあります。 - **Transform Message** コンポーネントの DataWeave スクリプトは、`map` 関数を使用して CSV ペイロードの各行を反復処理し、`zip` 列の各項目の値を選択します。 - Write 操作によって、変換の結果が含まれるファイル (`output.json`) が返されます。 - Logger は、`output.json` に表示されるものと同じ出力ペイロードを出力します。 #### [](#出力-2)出力 CSV ストリーミングの例では、次の出力が生成されます。 ```json [ { "zipcode": "95838" }, { "zipcode": "95823" }, { "zipcode": "95815" }, { "zipcode": "95815" }, { "zipcode": "95824" }, { "zipcode": "95841" } ] ``` ## [](#properties)Configuration のプロパティ DataWeave では、この形式の以下の設定プロパティがサポートされています。 ### [](#reader_properties)Reader のプロパティこの形式は、入力データを読み取るための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

bodyStartLineNumber

Number

0

本文が開始される行番号。

escape

String

\

区切り文字や引用符などの特殊文字をエスケープするために使用される文字。

header

Boolean

true

CSV ヘッダーが存在するかどうかを示します。

header=true の場合、入力内の項目に名前 (payload.userName など) を使用してアクセスできます。

header=false の場合、インデックスを使用して項目にアクセスする必要があります。インデックスは、最初にエントリを参照し、次に項目を参照します (payload[107][2] など)。

有効な値は、true または false です。

headerLineNumber

Number

0

CSV ヘッダーが配置されている行番号。

ignoreEmptyLine

Boolean

true

空の行を無視するかどうかを示します。

有効な値は、true または false です。

quote

String

"

引用符で使用する文字。

separator

String

,

項目間を分離する文字。

streaming

Boolean

false

true に設定すると、入力をストリーミングします。エントリを順次アクセスする場合のみ使用します。入力は最上位の配列である必要があります。ストリーミング例と「DataWeave リーダー」を参照してください。

有効な値は、true または false です。

### [](#writer_properties)Writer のプロパティこの形式は、出力データを書き込むための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

bodyStartLineNumber

Number

0

本文が開始される行番号。

bufferSize

Number

8192

バッファライターのサイズ。値は 8 よりも大きい必要があります。

deferred

Boolean

false

true に設定すると、出力をデータストリームとして生成し、スクリプトの実行は生成されたコンテンツがコンシュームされるまで延期されます。

有効な値は、true または false です。

encoding

String

null

出力で使用するエンコード (UTF-8 など)。

escape

String

\

区切り文字や引用符などの特殊文字をエスケープするために使用される文字。

header

Boolean

true

CSV ヘッダーが存在するかどうかを示します。

header=true の場合、入力内の項目に名前 (payload.userName など) を使用してアクセスできます。

header=false の場合、インデックスを使用して項目にアクセスする必要があります。インデックスは、最初にエントリを参照し、次に項目を参照します (payload[107][2] など)。

有効な値は、true または false です。

headerLineNumber

Number

0

CSV ヘッダーが配置されている行番号。

ignoreEmptyLine

Boolean

true

空の行を無視するかどうかを示します。

有効な値は、true または false です。

lineSeparator

String

New Line (改行)

CSV を作成するときに使用する行区切り文字 (「\r\n」 など)。デフォルトでは、DataWeave ではシステムの行区切り文字を使用します。

quote

String

"

引用符で使用する文字。

quoteHeader

Boolean

false

true に設定した場合は、ヘッダー値を引用符で囲みます。

有効な値は、true または false です。

quoteValues

Boolean

false

true に設定した場合は、特殊文字のある値を含めて、すべての値を引用符で囲みます。

有効な値は、true または false です。

separator

String

,

項目間を分離する文字。

## [](#mime_types)サポートされる MIME タイプこの形式では、次の MIME タイプがサポートされます。

MIME タイプ

*/csv

# CSV 形式 MIME タイプ: `application/csv` ID: `csv` CSV データ形式は、各オブジェクトが行を表すオブジェクトの DataWeave 配列として表されます。すべての単純な値は、文字列として表されます。 CSV 入力の DataWeave リーダーでは、次の解析戦略がサポートされています。 - インデックス付き - メモリ内 - ストリーミングデフォルトでは、CSV リーダーは、ファイルが 1.5MB 以下の場合、ファイル全体からの入力データをメモリ内に保存します。ファイルが 1.5 MB よりも大きい場合、データはディスクに書き込まれます。非常に大きなファイルの場合は、ストリーミングプロパティを true に設定することで、リーダーのパフォーマンスを向上できます。詳細は、[「DataWeave リーダー」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-formats#dw_readers_writers)を参照してください。 ## [](#例)例次の例は、CSV 形式の使用方法を示しています。 - [例: CSV データを表す](#example1) - [例: CSV データをストリーミングする](#example2) ### [](#example1)例: CSV データを表す次の例は、DataWeave で CSV データを表す方法を示しています。 #### [](#入力)入力次のサンプルデータは、DataWeave ソースの入力として機能します。 ```csv name,lastname,age,gender Mariano,de Achaval,37,male Paula,de Estrada,37,female ``` #### [](#ソース)ソースこの DataWeave スクリプトは、CSV 入力ペイロードを DataWeave (dw) 形式と MIME タイプに変換します。 ```dataweave %dw 2.0 output application/dw --- payload ``` #### [](#出力)出力この DataWeave スクリプトは、次の出力を生成します。 ```dataweave [ { name: "Mariano", lastname: "de Achaval", age: "37", gender: "male" }, { name: "Paula", lastname: "de Estrada", age: "37", gender: "female" } ] ``` ### [](#example2)例: CSV データをストリーミングするデフォルトでは、CSV リーダーは、ファイルが 1.5MB 以下の場合、ファイル全体からの入力データをメモリ内に保存します。ファイルが 1.5 MB よりも大きい場合、データはディスクに書き込まれます。非常に大きなファイルの場合は、`streaming` プロパティを `true` に設定することで、リーダーのパフォーマンスを向上できます。このプロパティの使用方法を示すため、次の例では、CSV ファイルをストリーミングして JSON に変換します。 #### [](#入力-2)入力 CSV 入力の構造は次のようになります。通常、ストリーミングされるファイルはこれよりもはるかに長くなります。ストリーミング例の CSV ファイル入力 (切り捨てられています): ```csv street,city,zip,state,beds,baths,sale_date 3526 HIGH ST,SACRAMENTO,95838,CA,2,1,Wed May 21 00:00:00 EDT 2018 51 OMAHA CT,SACRAMENTO,95823,CA,3,1,Wed May 21 00:00:00 EDT 2018 2796 BRANCH ST,SACRAMENTO,95815,CA,2,1,Wed May 21 00:00:00 EDT 2018 2805 JANETTE WAY,SACRAMENTO,95815,CA,2,1,Wed May 21 00:00:00 EDT 2018 6001 MCMAHON DR,SACRAMENTO,95824,CA,2,1,,Wed May 21 00:00:00 EDT 2018 5828 PEPPERMILL CT,SACRAMENTO,95841,CA,3,1,Wed May 21 00:00:00 EDT 2018 ``` #### [](#xml-設定)XML 設定 `streaming` プロパティの使用方法を示すため、次の Mule フローでは、CSV ファイルをストリーミングして JSON に変換します。 ```xml { zipcode: row.zip })]]> ``` - この例では、`outputMimeType="application/csv; streaming=true"` を設定して、CSV 入力をストリーミングするように Read 操作 (``) を設定します。入力 CSV ファイルは、`${app.home}` の場所であるプロジェクトディレクトリ `src/main/resources` にあります。 - **Transform Message** コンポーネントの DataWeave スクリプトは、`map` 関数を使用して CSV ペイロードの各行を反復処理し、`zip` 列の各項目の値を選択します。 - Write 操作によって、変換の結果が含まれるファイル (`output.json`) が返されます。 - Logger は、`output.json` に表示されるものと同じ出力ペイロードを出力します。 #### [](#出力-2)出力 CSV ストリーミングの例では、次の出力が生成されます。 ```json [ { "zipcode": "95838" }, { "zipcode": "95823" }, { "zipcode": "95815" }, { "zipcode": "95815" }, { "zipcode": "95824" }, { "zipcode": "95841" } ] ``` ## [](#properties)Configuration のプロパティ DataWeave では、この形式の以下の設定プロパティがサポートされています。 ### [](#reader_properties)Reader のプロパティこの形式は、入力データを読み取るための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

bodyStartLineNumber

Number

0

本文が開始される行番号。

escape

String

\

区切り文字や引用符などの特殊文字をエスケープするために使用される文字。

header

Boolean

true

CSV ヘッダーが存在するかどうかを示します。

header=true の場合、入力内の項目に名前 (payload.userName など) を使用してアクセスできます。

header=false の場合、インデックスを使用して項目にアクセスする必要があります。インデックスは、最初にエントリを参照し、次に項目を参照します (payload[107][2] など)。

有効な値は、true または false です。

headerLineNumber

Number

0

CSV ヘッダーが配置されている行番号。

ignoreEmptyLine

Boolean

true

空の行を無視するかどうかを示します。

有効な値は、true または false です。

quote

String

"

引用符で使用する文字。

separator

String

,

項目間を分離する文字。

streaming

Boolean

false

true に設定すると、入力をストリーミングします。エントリを順次アクセスする場合のみ使用します。入力は最上位の配列である必要があります。ストリーミング例と「DataWeave リーダー」を参照してください。

有効な値は、true または false です。

### [](#writer_properties)Writer のプロパティこの形式は、出力データを書き込むための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

bodyStartLineNumber

Number

0

本文が開始される行番号。

bufferSize

Number

8192

バッファライターのサイズ (バイト)。値は 8 よりも大きい必要があります。

deferred

Boolean

false

true に設定すると、出力をデータストリームとして生成し、スクリプトの実行は生成されたコンテンツがコンシュームされるまで延期されます。

有効な値は、true または false です。

encoding

String

null

出力で使用するエンコード (UTF-8 など)。

escape

String

\

区切り文字や引用符などの特殊文字をエスケープするために使用される文字。

header

Boolean

true

CSV ヘッダーが存在するかどうかを示します。

header=true の場合、入力内の項目に名前 (payload.userName など) を使用してアクセスできます。

header=false の場合、インデックスを使用して項目にアクセスする必要があります。インデックスは、最初にエントリを参照し、次に項目を参照します (payload[107][2] など)。

有効な値は、true または false です。

headerLineNumber

Number

0

CSV ヘッダーが配置されている行番号。

ignoreEmptyLine

Boolean

true

空の行を無視するかどうかを示します。

有効な値は、true または false です。

lineSeparator

String

New Line (改行)

CSV を作成するときに使用する行区切り文字 (「\r\n」など)。デフォルトでは、DataWeave ではシステムの行区切り文字を使用します。

quote

String

"

引用符で使用する文字。

quoteHeader

Boolean

false

true に設定した場合は、ヘッダー値を引用符で囲みます。

有効な値は、true または false です。

quoteValues

Boolean

false

true に設定した場合は、特殊文字のある値を含めて、すべての値を引用符で囲みます。

有効な値は、true または false です。

separator

String

,

項目間を分離する文字。

## [](#mime_types)サポートされる MIME タイプこの形式では、次の MIME タイプがサポートされます。

MIME タイプ

*/csv

# currentMilliseconds ## [](#currentmilliseconds1)currentMilliseconds(): Number 現在の時刻をミリ秒単位で返します。 ### [](#例)例次の例では、この関数が実行された時刻をミリ秒単位で表示します。 #### [](#ソース)ソース ```Dataweave %dw 2.0 import * from dw::util::Timer output application/json --- { "currentMilliseconds" : currentMilliseconds() } ``` #### [](#出力)出力 ```XML { "currentMilliseconds": 1532923168900 } ``` # currentMilliseconds ## [](#currentmilliseconds1)currentMilliseconds(): Number 現在の時刻をミリ秒単位で返します。 ### [](#例)例次の例では、この関数が実行された時刻をミリ秒単位で表示します。 #### [](#ソース)ソース ```Dataweave %dw 2.0 import * from dw::util::Timer output application/json --- { "currentMilliseconds" : currentMilliseconds() } ``` #### [](#出力)出力 ```XML { "currentMilliseconds": 1532923168900 } ``` # currentMilliseconds ## [](#currentmilliseconds1)currentMilliseconds(): Number 現在の時刻をミリ秒単位で返します。 ### [](#例)例次の例では、この関数が実行された時刻をミリ秒単位で表示します。 #### [](#ソース)ソース ```Dataweave %dw 2.0 import * from dw::util::Timer output application/json --- { "currentMilliseconds" : currentMilliseconds() } ``` #### [](#出力)出力 ```XML { "currentMilliseconds": 1532923168900 } ``` # currentMilliseconds ## [](#currentmilliseconds1)currentMilliseconds(): Number 現在の時刻をミリ秒単位で返します。 ### [](#例)例次の例では、この関数が実行された時刻をミリ秒単位で表示します。 #### [](#ソース)ソース ```Dataweave %dw 2.0 import * from dw::util::Timer output application/json --- { "currentMilliseconds" : currentMilliseconds() } ``` #### [](#出力)出力 ```XML { "currentMilliseconds": 1532923168900 } ``` # currentMilliseconds ## [](#currentmilliseconds1)currentMilliseconds(): Number 現在の時刻をミリ秒単位で返します。 ### [](#例)例次の例では、この関数が実行された時刻をミリ秒単位で表示します。 #### [](#ソース)ソース ```Dataweave %dw 2.0 import * from dw::util::Timer output application/json --- { "currentMilliseconds" : currentMilliseconds() } ``` #### [](#出力)出力 ```XML { "currentMilliseconds": 1532923168900 } ``` # currentMilliseconds ## [](#currentmilliseconds1)currentMilliseconds(): Number 現在の時刻をミリ秒単位で返します。 ### [](#例)例次の例では、この関数が実行された時刻をミリ秒単位で表示します。 #### [](#ソース)ソース ```Dataweave %dw 2.0 import * from dw::util::Timer output application/json --- { "currentMilliseconds" : currentMilliseconds() } ``` #### [](#出力)出力 ```XML { "currentMilliseconds": 1532923168900 } ``` # dasherize ## [](#dasherize1)dasherize(String): String 文字列内のスペース、アンダースコア、キャメルケースをダッシュ (ハイフン) に置き換えます。スペース、アンダースコア、キャメルケースが存在しない場合、出力は入力と一致します。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

text

入力文字列。

### [](#例)例次の例では、入力のスペース、アンダースコア、キャメルケースを置き換えます。入力「customer」は、出力で変更されていません。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json --- { "a" : dasherize("customer"), "b" : dasherize("customer_first_name"), "c" : dasherize("customer NAME"), "d" : dasherize("customerName") } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "a": "customer", "b": "customer-first-name", "c": "customer-name", "d": "customer-name" } ``` ## [](#dasherize2)dasherize(Null): Null `dasherize` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 # dasherize ## [](#dasherize1)dasherize(text: String): String 文字列内のスペース、アンダースコア、キャメルケースをダッシュ (ハイフン) に置き換えます。スペース、アンダースコア、キャメルケースが存在しない場合、出力は入力と一致します。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

text

入力文字列。

### [](#例)例次の例では、入力のスペース、アンダースコア、キャメルケースを置き換えます。入力「customer」は、出力で変更されていません。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json --- { "a" : dasherize("customer"), "b" : dasherize("customer_first_name"), "c" : dasherize("customer NAME"), "d" : dasherize("customerName") } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "a": "customer", "b": "customer-first-name", "c": "customer-name", "d": "customer-name" } ``` ## [](#dasherize2)dasherize(text: Null): Null `dasherize` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 # dasherize ## [](#dasherize1)dasherize(text: String): String 文字列内のスペース、アンダースコア、キャメルケースをダッシュ (ハイフン) に置き換えます。スペース、アンダースコア、キャメルケースが存在しない場合、出力は入力と一致します。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

text

入力文字列。

### [](#例)例次の例では、入力のスペース、アンダースコア、キャメルケースを置き換えます。入力「customer」は、出力で変更されていません。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json --- { "a" : dasherize("customer"), "b" : dasherize("customer_first_name"), "c" : dasherize("customer NAME"), "d" : dasherize("customerName") } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "a": "customer", "b": "customer-first-name", "c": "customer-name", "d": "customer-name" } ``` ## [](#dasherize2)dasherize(text: Null): Null `dasherize` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 # dasherize ## [](#dasherize1)dasherize(text: String): String 文字列内のスペース、アンダースコア、キャメルケースをダッシュ (ハイフン) に置き換えます。スペース、アンダースコア、キャメルケースが存在しない場合、出力は入力と一致します。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

text

入力文字列。

### [](#例)例次の例では、入力のスペース、アンダースコア、キャメルケースを置き換えます。入力「customer」は、出力で変更されていません。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json --- { "a" : dasherize("customer"), "b" : dasherize("customer_first_name"), "c" : dasherize("customer NAME"), "d" : dasherize("customerName") } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "a": "customer", "b": "customer-first-name", "c": "customer-name", "d": "customer-name" } ``` ## [](#dasherize2)dasherize(text: Null): Null `dasherize` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 # dasherize ## [](#dasherize1)dasherize(text: String): String 文字列内のスペース、アンダースコア、キャメルケースをダッシュ (ハイフン) に置き換えます。スペース、アンダースコア、キャメルケースが存在しない場合、出力は入力と一致します。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

text

入力文字列。

### [](#例)例次の例では、入力のスペース、アンダースコア、キャメルケースを置き換えます。入力「customer」は、出力で変更されていません。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json --- { "a" : dasherize("customer"), "b" : dasherize("customer_first_name"), "c" : dasherize("customer NAME"), "d" : dasherize("customerName") } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "a": "customer", "b": "customer-first-name", "c": "customer-name", "d": "customer-name" } ``` ## [](#dasherize2)dasherize(text: Null): Null `dasherize` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 # dasherize ## [](#dasherize1)dasherize(text: String): String 文字列内のスペース、アンダースコア、キャメルケースをダッシュ (ハイフン) に置き換えます。スペース、アンダースコア、キャメルケースが存在しない場合、出力は入力と一致します。 ### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

text

入力文字列。

### [](#例)例次の例では、入力のスペース、アンダースコア、キャメルケースを置き換えます。入力「customer」は、出力で変更されていません。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json --- { "a" : dasherize("customer"), "b" : dasherize("customer_first_name"), "c" : dasherize("customer NAME"), "d" : dasherize("customerName") } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "a": "customer", "b": "customer-first-name", "c": "customer-name", "d": "customer-name" } ``` ## [](#dasherize2)dasherize(text: Null): Null `dasherize` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 # DataFormat (dw::extension::DataFormat) このモジュールには、DataWeave 言語の新しいデータ形式の登録に必要なものが含まれます。例については、 [「Custom Data Formats Example (カスタムデータ形式の例)」](https://github.com/mulesoft-labs/data-weave-custom-data-format)を参照してください。 ## [](#型)型 - [DataFormat 型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-dataformat-types) ## [](#アノテーション)アノテーション - [DataFormat アノテーション](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-dataformat-annotations) # DataFormat (dw::extension::DataFormat) このモジュールにより、DataWeave 言語の新しいデータ形式を登録するためのリソースが提供されます。例については、 [「Custom Data Formats Example (カスタムデータ形式の例)」](https://github.com/mulesoft-labs/data-weave-custom-data-format)を参照してください。 ## [](#型)型 - [DataFormat 型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-dataformat-types) ## [](#annotations-アノテーション)Annotations (アノテーション) - [DataFormat アノテーション](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-dataformat-annotations) # DataFormat (dw::extension::DataFormat) このモジュールにより、DataWeave 言語の新しいデータ形式を登録するためのリソースが提供されます。例については、 [「Custom Data Formats Example (カスタムデータ形式の例)」](https://github.com/mulesoft-labs/data-weave-custom-data-format)を参照してください。 ## [](#型)型 - [DataFormat 型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-dataformat-types) ## [](#アノテーション)アノテーション - [DataFormat アノテーション](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-dataformat-annotations) # DataFormat (dw::extension::DataFormat) このモジュールにより、DataWeave 言語の新しいデータ形式を登録するためのリソースが提供されます。例については、 [「Custom Data Formats Example (カスタムデータ形式の例)」](https://github.com/mulesoft-labs/data-weave-custom-data-format)を参照してください。 ## [](#型)型 - [DataFormat 型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-dataformat-types) ## [](#アノテーション)アノテーション - [DataFormat アノテーション](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-dataformat-annotations) # DataFormat (dw::extension::DataFormat) このモジュールにより、DataWeave 言語の新しいデータ形式を登録するためのリソースが提供されます。例については、 [「Custom Data Formats Example (カスタムデータ形式の例)」](https://github.com/mulesoft-labs/data-weave-custom-data-format)を参照してください。 ## [](#型)型 - [DataFormat 型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-dataformat-types) ## [](#アノテーション)アノテーション - [DataFormat アノテーション](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-dataformat-annotations) # DataFormat (dw::extension::DataFormat) このモジュールにより、DataWeave 言語の新しいデータ形式を登録するためのリソースが提供されます。例については、 [「Custom Data Formats Example (カスタムデータ形式の例)」](https://github.com/mulesoft-labs/data-weave-custom-data-format)を参照してください。 ## [](#型)型 - [DataFormat 型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-dataformat-types) ## [](#アノテーション)アノテーション - [DataFormat アノテーション](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-dataformat-annotations) # DataFormat アノテーション (dw::extension::DataFormat)

アノテーション定義説明

DataFormatExtension

@DataFormatExtension()

カスタムデータ形式を表す変数を見つけるために DataWeave エンジンが使用する登録フック。例については、「Custom Data Formats Example (カスタムデータ形式の例)」の README を参照してください。

# DataFormat アノテーション (dw::extension::DataFormat)

アノテーション定義説明

DataFormatExtension

@DataFormatExtension()

カスタムデータ形式を表す変数を見つけるために DataWeave エンジンが使用する登録フック。例については、「Custom Data Formats Example (カスタムデータ形式の例)」の README を参照してください。

# DataFormat アノテーション (dw::extension::DataFormat)

アノテーション定義説明

DataFormatExtension

@DataFormatExtension()

カスタムデータ形式を表す変数を見つけるために DataWeave エンジンが使用する登録フック。例については、「Custom Data Formats Example (カスタムデータ形式の例)」の README を参照してください。

# DataFormat アノテーション (dw::extension::DataFormat)

アノテーション定義説明

DataFormatExtension

@DataFormatExtension()

カスタムデータ形式を表す変数を見つけるために DataWeave エンジンが使用する登録フック。例については、「Custom Data Formats Example (カスタムデータ形式の例)」の README を参照してください。

# DataFormat アノテーション (dw::extension::DataFormat)

アノテーション定義説明

DataFormatExtension

@DataFormatExtension()

カスタムデータ形式を表す変数を見つけるために DataWeave エンジンが使用する登録フック。例については、「Custom Data Formats Example (カスタムデータ形式の例)」の README を参照してください。

# DataFormat アノテーション (dw::extension::DataFormat)

アノテーション定義説明

DataFormatExtension

@DataFormatExtension()

カスタムデータ形式を表す変数を見つけるために DataWeave エンジンが使用する登録フック。例については、「Custom Data Formats Example (カスタムデータ形式の例)」の README を参照してください。

# DataFormat 型 (dw::extension::DataFormat) DataFormat モジュールには、DataWeave 言語の新しいデータ形式を登録するために必要なものが含まれます。例については、 [「Custom Data Formats Example (カスタムデータ形式の例)」](https://github.com/mulesoft-labs/data-weave-custom-data-format)を参照してください。

型定義説明

DataFormat

type DataFormat = { binaryFormat?: Boolean, defaultCharset?: String, fileExtensions?: Array<String>, acceptedMimeTypes: Array<MimeType>, reader: (content: Binary, charset: String, settings: ReaderSettings) -> Any, writer: (value: Any, settings: WriterSettings) -> Binary }

DataFormat 定義を表します。

binaryFormat?: Boolean: これがテキストではなくバイナリ表現のデータ形式の場合は True、存在しないは false です。

defaultCharset?: String: この形式のデフォルトの文字セット (ある場合)。

fileExtensions?: Array<String>: このデータ形式に割り当てる必要がある「.」付きのファイル拡張子 (「.json」、「.xml」など) のリストを返します。

acceptedMimeTypes: Array<MimeType>: 受け入れられる MimeType のリスト。

reader: (content: Binary, charset: String, settings: ReaderSettings) → Any: この関数は、未加工のコンテンツを読み取って DataWeave 正規モデルに変換します。

writer: (value:Any, settings:WriterSettings) → Binary: この関数は、DataWeave 正規モデルをバイナリコンテンツに書き込みます。

EmptySettings

type EmptySettings = Object

設定のない構成を表します。

EncodingSettings

type EncodingSettings = { encoding?: String }

エンコード設定を表します。

encoding?: String: このライターで使用するエンコード。

MimeType

type MimeType = String

MimeType を表します (application/json など)。

Settings

type Settings = Object

リーダーまたはライター構成設定を表します。

# DataFormat 型 (dw::extension::DataFormat) DataFormat モジュールにより、DataWeave 言語の新しいデータ形式を登録するためのリソースが提供されます。例については、 [「Custom Data Formats Example (カスタムデータ形式の例)」](https://github.com/mulesoft-labs/data-weave-custom-data-format)を参照してください。

型定義説明

DataFormat

type DataFormat = { binaryFormat?: Boolean, defaultCharset?: String, fileExtensions?: Array<String>, acceptedMimeTypes: Array<MimeType>, reader: (content: Binary, charset: String, settings: ReaderSettings) -> Any, writer: (value: Any, settings: WriterSettings) -> Binary }

DataFormat 定義を表します。

binaryFormat?: Boolean: これがテキストではなくバイナリとして表されるデータ形式の場合は true。存在しない場合は false。

defaultCharset?: String: この形式のデフォルトの文字セット (ある場合)。

fileExtensions?: Array<String>: このデータ形式に割り当てる . を含めたファイル拡張子 (たとえば、.json、`.xml) のリストを返します。

acceptedMimeTypes: Array<MimeType>: 受け入れる MIME タイプのリスト。

reader: (content: Binary, charset: String, settings: ReaderSettings) → Any: 未加工コンテンツを読み取り、DataWeave 正規モデルに変換する関数。

writer: (value:Any, settings:WriterSettings) → Binary: DataWeave 正規モデルをバイナリコンテンツに書き込む関数。

EmptySettings

type EmptySettings = Object

何も設定されていない設定を表します。

EncodingSettings

type EncodingSettings = { encoding?: String }

エンコード設定を表します。

encoding?: String: ライターで出力に使用されるエンコード。デフォルトは「UTF-8」です。

MimeType

type MimeType = String

MIME タイプを表します (application/json など)。

DataWeave バージョン 2.2.0 で導入されました。

Settings

type Settings = Object

リーダーまたはライターの設定。

DataWeave バージョン 2.2.0 で導入されました。

# DataFormat 型 (dw::extension::DataFormat)

型定義説明

DataFormat

type DataFormat = { binaryFormat?: Boolean, defaultCharset?: String, fileExtensions?: Array<String>, acceptedMimeTypes: Array<MimeType>, reader: (content: Binary, charset: String, settings: ReaderSettings) -> Any, writer: (value: Any, settings: WriterSettings) -> Binary }

DataFormat 定義を表し、次の項目が含まれます。

binaryFormat: これがテキストではなくバイナリ表現のデータ形式の場合は true。存在しない場合は false。

defaultCharset: この形式のデフォルトの文字セット (ある場合)。

fileExtensions: このデータ形式に割り当てる <2>.</2> を含めたファイル拡張子 (たとえば、.json、.xml) のリストを返します。

acceptedMimeTypes: 受け入れる MIME タイプのリスト。

reader: 未加工コンテンツを読み取り、DataWeave 正規モデルに変換する関数。

writer: DataWeave 正規モデルをバイナリコンテンツに書き込む関数。

DataWeave バージョン 2.2.0 で導入されました。

EmptySettings

type EmptySettings = Object

何も設定されていない設定を表します。

DataWeave バージョン 2.2.0 で導入されました。

EncodingSettings

type EncodingSettings = { encoding?: String {defaultValue: "UTF-8"} }

エンコード設定を表し、次の項目が含まれます。

encoding: ライターで出力に使用されるエンコード。デフォルトは「UTF-8」です。

DataWeave バージョン 2.2.0 で導入されました。

MimeType

type MimeType = String

MIME タイプを表します (application/json など)。

DataWeave バージョン 2.2.0 で導入されました。

Settings

type Settings = Object

リーダーまたはライターの設定。

DataWeave バージョン 2.2.0 で導入されました。

# DataFormat 型 (dw::extension::DataFormat)

型定義説明

DataFormat

type DataFormat = { binaryFormat?: Boolean, defaultCharset?: String, fileExtensions?: Array<String>, acceptedMimeTypes: Array<MimeType>, reader: (content: Binary, charset: String, settings: ReaderSettings) -> Any, writer: (value: Any, settings: WriterSettings) -> Binary }

DataFormat 定義を表し、次の項目が含まれます。

binaryFormat: これがテキストではなくバイナリ表現のデータ形式の場合は true。存在しない場合は false。

defaultCharset: この形式のデフォルトの文字セット (ある場合)。

fileExtensions: このデータ形式に割り当てる <2>.</2> を含めたファイル拡張子 (たとえば、.json、.xml) のリストを返します。

acceptedMimeTypes: 受け入れる MIME タイプのリスト。

reader: 未加工コンテンツを読み取り、DataWeave 正規モデルに変換する関数。

writer: DataWeave 正規モデルをバイナリコンテンツに書き込む関数。

DataWeave バージョン 2.2.0 で導入されました。

EmptySettings

type EmptySettings = Object

何も設定されていない設定を表します。

DataWeave バージョン 2.2.0 で導入されました。

EncodingSettings

type EncodingSettings = { encoding?: String {defaultValue: "UTF-8"} }

エンコード設定を表し、次の項目が含まれます。

encoding: ライターで出力に使用されるエンコード。デフォルトは「UTF-8」です。

DataWeave バージョン 2.2.0 で導入されました。

MimeType

type MimeType = String

MIME タイプを表します (application/json など)。

DataWeave バージョン 2.2.0 で導入されました。

Settings

type Settings = Object

リーダーまたはライターの設定。

DataWeave バージョン 2.2.0 で導入されました。

# DataFormat 型 (dw::extension::DataFormat)

型定義説明

DataFormat

type DataFormat = { binaryFormat?: Boolean, defaultCharset?: String, fileExtensions?: Array<String>, acceptedMimeTypes: Array<MimeType>, reader: (content: Binary, charset: String, settings: ReaderSettings) -> Any, writer: (value: Any, settings: WriterSettings) -> Binary }

DataFormat 定義を表し、次の項目が含まれます。

binaryFormat: これがテキストではなくバイナリ表現のデータ形式の場合は true。存在しない場合は false。

defaultCharset: この形式のデフォルトの文字セット (ある場合)。

fileExtensions: このデータ形式に割り当てる <2>.</2> を含めたファイル拡張子 (たとえば、.json、.xml) のリストを返します。

acceptedMimeTypes: 受け入れる MIME タイプのリスト。

reader: 未加工コンテンツを読み取り、DataWeave 正規モデルに変換する関数。

writer: DataWeave 正規モデルをバイナリコンテンツに書き込む関数。

DataWeave バージョン 2.2.0 で導入されました。

EmptySettings

type EmptySettings = Object

何も設定されていない設定を表します。

DataWeave バージョン 2.2.0 で導入されました。

EncodingSettings

type EncodingSettings = { encoding?: String {defaultValue: "UTF-8"} }

エンコード設定を表し、次の項目が含まれます。

encoding: ライターで出力に使用されるエンコード。デフォルトは「UTF-8」です。

DataWeave バージョン 2.2.0 で導入されました。

MimeType

type MimeType = String

MIME タイプを表します (application/json など)。

DataWeave バージョン 2.2.0 で導入されました。

Settings

type Settings = Object

リーダーまたはライターの設定。

DataWeave バージョン 2.2.0 で導入されました。

# DataFormat 型 (dw::extension::DataFormat)

型定義説明

DataFormat

type DataFormat = { binaryFormat?: Boolean, defaultCharset?: String, fileExtensions?: Array<String>, acceptedMimeTypes: Array<MimeType>, reader: (content: Binary, charset: String, settings: ReaderSettings) -> Any, writer: (value: Any, settings: WriterSettings) -> Binary }

DataFormat 定義を表し、次の項目が含まれます。

binaryFormat: これがテキストではなくバイナリ表現のデータ形式の場合は true。存在しない場合は false。

defaultCharset: この形式のデフォルトの文字セット (ある場合)。

fileExtensions: このデータ形式に割り当てる . を含めたファイル拡張子 (たとえば、.json、.xml) のリストを返します。

acceptedMimeTypes: 受け入れる MIME タイプのリスト。

reader: 未加工コンテンツを読み取り、DataWeave 正規モデルに変換する関数。

writer: DataWeave 正規モデルをバイナリコンテンツに書き込む関数。

DataWeave バージョン 2.2.0 で導入されました。

EmptySettings

type EmptySettings = Object

何も設定されていない設定を表します。

DataWeave バージョン 2.2.0 で導入されました。

EncodingSettings

type EncodingSettings = { encoding?: String {defaultValue: "UTF-8"} }

エンコード設定を表し、次の項目が含まれます。

encoding: ライターで出力に使用されるエンコード。デフォルトは「UTF-8」です。

DataWeave バージョン 2.2.0 で導入されました。

MimeType

type MimeType = String

MIME タイプを表します (application/json など)。

DataWeave バージョン 2.2.0 で導入されました。

Settings

type Settings = Object

リーダーまたはライターの設定。

DataWeave バージョン 2.2.0 で導入されました。

# dataFormatsDescriptor ## [](#dataformatsdescriptor1)dataFormatsDescriptor(): Array DataWeave の現在のインスタンスにインストールされているすべての `DataFormatDescriptor` 値の配列を返します。 _実験的:_ この関数は実験的機能であり、DataWeave の将来のバージョンで変更または削除される場合があります。 ### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `dataFormatsDescriptor` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave import * from dw::Runtime --- dataFormatsDescriptor() ``` #### [](#出力)出力 ```Json [ { "id": "json", "binary": false, "defaultEncoding": "UTF-8", "extensions": [ ".json" ], "defaultMimeType": "application/json", "acceptedMimeTypes": [ "application/json" ], "readerProperties": [ { "name": "streaming", "optional": true, "defaultValue": false, "description": "Used for streaming input (use only if entries are accessed sequentially).", "possibleValues": [ true, false ] } ], "writerProperties": [ { "name": "writeAttributes", "optional": true, "defaultValue": false, "description": "Indicates that if a key has attributes, they are going to be added as children key-value pairs of the key that contains them. The attribute new key name will start with @.", "possibleValues": [ true, false ] }, { "name": "skipNullOn", "optional": true, "defaultValue": "None", "description": "Indicates where is should skips null values if any or not. By default it doesn't skip.", "possibleValues": [ "arrays", "objects", "everywhere" ] } ] }, { "id": "xml", "binary": false, "extensions": [ ".xml" ], "defaultMimeType": "application/xml", "acceptedMimeTypes": [ "application/xml" ], "readerProperties": [ { "name": "supportDtd", "optional": true, "defaultValue": true, "description": "Whether DTD handling is enabled or disabled; disabling means both internal and external subsets will just be skipped unprocessed.", "possibleValues": [ true, false ] }, { "name": "streaming", "optional": true, "defaultValue": false, "description": "Used for streaming input (use only if entries are accessed sequentially).", "possibleValues": [ true, false ] }, { "name": "maxEntityCount", "optional": true, "defaultValue": 1, "description": "The maximum number of entity expansions. The limit is in place to avoid Billion Laughs attacks.", "possibleValues": [ ] } ], "writerProperties": [ { "name": "writeDeclaration", "optional": true, "defaultValue": true, "description": "Indicates whether to write the XML header declaration or not.", "possibleValues": [ true, false ] }, { "name": "indent", "optional": true, "defaultValue": true, "description": "Indicates whether to indent the code for better readability or to compress it into a single line.", "possibleValues": [ true, false ] } ] } ] ``` # dataFormatsDescriptor ## [](#dataformatsdescriptor1)dataFormatsDescriptor(): Array DataWeave の現在のインスタンスにインストールされているすべての `DataFormatDescriptor` 値の配列を返します。 _実験的:_ この関数は実験的機能であり、DataWeave の将来のバージョンで変更または削除される場合があります。 ### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `dataFormatsDescriptor` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave import * from dw::Runtime --- dataFormatsDescriptor() ``` #### [](#出力)出力 ```Json [ { "id": "json", "binary": false, "defaultEncoding": "UTF-8", "extensions": [ ".json" ], "defaultMimeType": "application/json", "acceptedMimeTypes": [ "application/json" ], "readerProperties": [ { "name": "streaming", "optional": true, "defaultValue": false, "description": "Used for streaming input (use only if entries are accessed sequentially).", "possibleValues": [ true, false ] } ], "writerProperties": [ { "name": "writeAttributes", "optional": true, "defaultValue": false, "description": "Indicates that if a key has attributes, they are going to be added as children key-value pairs of the key that contains them. The attribute new key name will start with @.", "possibleValues": [ true, false ] }, { "name": "skipNullOn", "optional": true, "defaultValue": "None", "description": "Indicates where is should skips null values if any or not. By default it doesn't skip.", "possibleValues": [ "arrays", "objects", "everywhere" ] } ] }, { "id": "xml", "binary": false, "extensions": [ ".xml" ], "defaultMimeType": "application/xml", "acceptedMimeTypes": [ "application/xml" ], "readerProperties": [ { "name": "supportDtd", "optional": true, "defaultValue": true, "description": "Whether DTD handling is enabled or disabled; disabling means both internal and external subsets will just be skipped unprocessed.", "possibleValues": [ true, false ] }, { "name": "streaming", "optional": true, "defaultValue": false, "description": "Used for streaming input (use only if entries are accessed sequentially).", "possibleValues": [ true, false ] }, { "name": "maxEntityCount", "optional": true, "defaultValue": 1, "description": "The maximum number of entity expansions. The limit is in place to avoid Billion Laughs attacks.", "possibleValues": [ ] } ], "writerProperties": [ { "name": "writeDeclaration", "optional": true, "defaultValue": true, "description": "Indicates whether to write the XML header declaration or not.", "possibleValues": [ true, false ] }, { "name": "indent", "optional": true, "defaultValue": true, "description": "Indicates whether to indent the code for better readability or to compress it into a single line.", "possibleValues": [ true, false ] } ] } ] ``` # dataFormatsDescriptor ## [](#dataformatsdescriptor1)dataFormatsDescriptor(): Array DataWeave の現在のインスタンスにインストールされているすべての `DataFormatDescriptor` 値の配列を返します。 _実験的:_ この関数は実験的機能であり、DataWeave の将来のバージョンで変更または削除される場合があります。 ### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `dataFormatsDescriptor` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave import * from dw::Runtime --- dataFormatsDescriptor() ``` #### [](#出力)出力 ```Json [ { "id": "json", "binary": false, "defaultEncoding": "UTF-8", "extensions": [ ".json" ], "defaultMimeType": "application/json", "acceptedMimeTypes": [ "application/json" ], "readerProperties": [ { "name": "streaming", "optional": true, "defaultValue": false, "description": "Used for streaming input (use only if entries are accessed sequentially).", "possibleValues": [ true, false ] } ], "writerProperties": [ { "name": "writeAttributes", "optional": true, "defaultValue": false, "description": "Indicates that if a key has attributes, they are going to be added as children key-value pairs of the key that contains them. The attribute new key name will start with @.", "possibleValues": [ true, false ] }, { "name": "skipNullOn", "optional": true, "defaultValue": "None", "description": "Indicates where is should skips null values if any or not. By default it doesn't skip.", "possibleValues": [ "arrays", "objects", "everywhere" ] } ] }, { "id": "xml", "binary": false, "extensions": [ ".xml" ], "defaultMimeType": "application/xml", "acceptedMimeTypes": [ "application/xml" ], "readerProperties": [ { "name": "supportDtd", "optional": true, "defaultValue": true, "description": "Whether DTD handling is enabled or disabled; disabling means both internal and external subsets will just be skipped unprocessed.", "possibleValues": [ true, false ] }, { "name": "streaming", "optional": true, "defaultValue": false, "description": "Used for streaming input (use only if entries are accessed sequentially).", "possibleValues": [ true, false ] }, { "name": "maxEntityCount", "optional": true, "defaultValue": 1, "description": "The maximum number of entity expansions. The limit is in place to avoid Billion Laughs attacks.", "possibleValues": [ ] } ], "writerProperties": [ { "name": "writeDeclaration", "optional": true, "defaultValue": true, "description": "Indicates whether to write the XML header declaration or not.", "possibleValues": [ true, false ] }, { "name": "indent", "optional": true, "defaultValue": true, "description": "Indicates whether to indent the code for better readability or to compress it into a single line.", "possibleValues": [ true, false ] } ] } ] ``` # dataFormatsDescriptor ## [](#dataformatsdescriptor1)dataFormatsDescriptor(): Array DataWeave の現在のインスタンスにインストールされているすべての `DataFormatDescriptor` 値の配列を返します。 _実験的:_ この関数は実験的機能であり、DataWeave の将来のバージョンで変更または削除される場合があります。 ### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `dataFormatsDescriptor` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave import * from dw::Runtime --- dataFormatsDescriptor() ``` #### [](#出力)出力 ```Json [ { "id": "json", "binary": false, "defaultEncoding": "UTF-8", "extensions": [ ".json" ], "defaultMimeType": "application/json", "acceptedMimeTypes": [ "application/json" ], "readerProperties": [ { "name": "streaming", "optional": true, "defaultValue": false, "description": "Used for streaming input (use only if entries are accessed sequentially).", "possibleValues": [ true, false ] } ], "writerProperties": [ { "name": "writeAttributes", "optional": true, "defaultValue": false, "description": "Indicates that if a key has attributes, they are going to be added as children key-value pairs of the key that contains them. The attribute new key name will start with @.", "possibleValues": [ true, false ] }, { "name": "skipNullOn", "optional": true, "defaultValue": "None", "description": "Indicates where is should skips null values if any or not. By default it doesn't skip.", "possibleValues": [ "arrays", "objects", "everywhere" ] } ] }, { "id": "xml", "binary": false, "extensions": [ ".xml" ], "defaultMimeType": "application/xml", "acceptedMimeTypes": [ "application/xml" ], "readerProperties": [ { "name": "supportDtd", "optional": true, "defaultValue": true, "description": "Whether DTD handling is enabled or disabled; disabling means both internal and external subsets will just be skipped unprocessed.", "possibleValues": [ true, false ] }, { "name": "streaming", "optional": true, "defaultValue": false, "description": "Used for streaming input (use only if entries are accessed sequentially).", "possibleValues": [ true, false ] }, { "name": "maxEntityCount", "optional": true, "defaultValue": 1, "description": "The maximum number of entity expansions. The limit is in place to avoid Billion Laughs attacks.", "possibleValues": [ ] } ], "writerProperties": [ { "name": "writeDeclaration", "optional": true, "defaultValue": true, "description": "Indicates whether to write the XML header declaration or not.", "possibleValues": [ true, false ] }, { "name": "indent", "optional": true, "defaultValue": true, "description": "Indicates whether to indent the code for better readability or to compress it into a single line.", "possibleValues": [ true, false ] } ] } ] ``` # dataFormatsDescriptor ## [](#dataformatsdescriptor1)dataFormatsDescriptor(): Array DataWeave の現在のインスタンスにインストールされているすべての `DataFormatDescriptor` 値の配列を返します。 _実験的:_ この関数は実験的機能であり、DataWeave の将来のバージョンで変更または削除される場合があります。 ### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `dataFormatsDescriptor` の動作を示します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave import * from dw::Runtime --- dataFormatsDescriptor() ``` #### [](#出力)出力 ```Json [ { "id": "json", "binary": false, "defaultEncoding": "UTF-8", "extensions": [ ".json" ], "defaultMimeType": "application/json", "acceptedMimeTypes": [ "application/json" ], "readerProperties": [ { "name": "streaming", "optional": true, "defaultValue": false, "description": "Used for streaming input (use only if entries are accessed sequentially).", "possibleValues": [ true, false ] } ], "writerProperties": [ { "name": "writeAttributes", "optional": true, "defaultValue": false, "description": "Indicates that if a key has attributes, they are going to be added as children key-value pairs of the key that contains them. The attribute new key name will start with @.", "possibleValues": [ true, false ] }, { "name": "skipNullOn", "optional": true, "defaultValue": "None", "description": "Indicates where is should skips null values if any or not. By default it doesn't skip.", "possibleValues": [ "arrays", "objects", "everywhere" ] } ] }, { "id": "xml", "binary": false, "extensions": [ ".xml" ], "defaultMimeType": "application/xml", "acceptedMimeTypes": [ "application/xml" ], "readerProperties": [ { "name": "supportDtd", "optional": true, "defaultValue": true, "description": "Whether DTD handling is enabled or disabled; disabling means both internal and external subsets will just be skipped unprocessed.", "possibleValues": [ true, false ] }, { "name": "streaming", "optional": true, "defaultValue": false, "description": "Used for streaming input (use only if entries are accessed sequentially).", "possibleValues": [ true, false ] }, { "name": "maxEntityCount", "optional": true, "defaultValue": 1, "description": "The maximum number of entity expansions. The limit is in place to avoid Billion Laughs attacks.", "possibleValues": [ ] } ], "writerProperties": [ { "name": "writeDeclaration", "optional": true, "defaultValue": true, "description": "Indicates whether to write the XML header declaration or not.", "possibleValues": [ true, false ] }, { "name": "indent", "optional": true, "defaultValue": true, "description": "Indicates whether to indent the code for better readability or to compress it into a single line.", "possibleValues": [ true, false ] } ] } ] ``` # DataWeave (dw) 形式 MIME タイプ: `application/dw` ID: `dw` DataWeave (dw) 形式はすべての変換の正規形式です。この形式を使用すると、入力データが新しい形式に変換される前に入力データがどのように解釈されるかを容易に理解できます。

この形式の目的は、DataWeave 変換の結果を容易にデバッグできるようにすることです。動作は他の形式よりも大幅に遅くなります。パフォーマンスに影響する可能性があるため、これを本番アプリケーションで使用することはお勧めしません。

## [](#examples)例: XML を DataWeave (dw) 形式で表す次の例は、XML 入力を DataWeave (dw) 形式に変換する方法を示しています。 ### [](#入力)入力この例では、次の XML スニペットを入力として使用します。 ```xml Mariano DeAchaval Leandro Shokida ``` #### [](#出力)出力 DataWeave 形式の出力 ```dataweave { employees: { employee: { firstname: "Mariano", lastname: "DeAchaval" }, employee: { firstname: "Leandro", lastname: "Shokida" } } } as Object {encoding: "UTF-8", mimeType: "text/xml"} ``` ## [](#properties)Configuration のプロパティ DataWeave では、この形式の以下の設定プロパティがサポートされています。 ### [](#reader_properties)Reader のプロパティこの形式は、入力データを読み取るための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

externalResources

Boolean

false

readUrl で外部エンティティを読み取れるようにします。

有効な値は、true または false です。

javaModule

Boolean

false

Java Module 関数を読み込めるようにします。

有効な値は、true または false です。

onlyData

Boolean

false

true に設定すると、データのみを処理し、関数などの他の型のコンテンツは処理しません。onlyData モードでは、DataWeave パーサーの実行時間が短縮されます。

有効な値は、true または false です。

privileges

String

''

'Resources,Properties' など、形式で使用する権限のカンマ区切りリストを受け入れます。

### [](#writer_properties)Writer のプロパティこの形式は、出力データを書き込むための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

bufferSize

Number

8192

バッファライターのサイズ。

deferred

Boolean

false

true に設定すると、出力をデータストリームとして生成し、スクリプトの実行はそれがコンシュームされるまで延期されます。

有効な値は、true または false です。

ignoreSchema

Boolean

false

true に設定すると、スキーマを無視します。

有効な値は、true または false です。

indent

String

' '

インデントで使用する文字列。

maxCollectionSize

Number

-1

配列またはオブジェクトで許容される最大要素数。-1 は、制限がないことを示します。

onlyData

Boolean

true

true に設定すると、データのみを処理し、関数などの他の型のコンテンツは処理しません。onlyData モードでは、DataWeave パーサーの実行時間が短縮されます。

有効な値は、true または false です。

## [](#mime_types)サポートされる MIME タイプこの形式では、次の MIME タイプがサポートされます。

MIME タイプ

*/dw

# DataWeave (dw) 形式 MIME タイプ: `application/dw` ID: `dw` DataWeave (dw) 形式はすべての変換の正規形式です。この形式を使用すると、入力データが新しい形式に変換される前に入力データがどのように解釈されるかを容易に理解できます。

この形式の目的は、DataWeave 変換の結果を容易にデバッグできるようにすることです。動作は他の形式よりも大幅に遅くなります。パフォーマンスに影響する可能性があるため、これを本番アプリケーションで使用することはお勧めしません。

## [](#examples)例: XML を DataWeave (dw) 形式で表す次の例は、XML 入力を DataWeave (dw) 形式に変換する方法を示しています。 ### [](#入力)入力この例では、次の XML スニペットを入力として使用します。 ```xml Mariano DeAchaval Leandro Shokida ``` #### [](#出力)出力 DataWeave 形式の出力 ```dataweave { employees: { employee: { firstname: "Mariano", lastname: "DeAchaval" }, employee: { firstname: "Leandro", lastname: "Shokida" } } } as Object {encoding: "UTF-8", mimeType: "text/xml"} ``` ## [](#properties)Configuration のプロパティ DataWeave では、この形式の以下の設定プロパティがサポートされています。 ### [](#reader_properties)Reader のプロパティこの形式は、入力データを読み取るための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

externalResources

Boolean

false

readUrl で外部エンティティを読み取れるようにします。

有効な値は、true または false です。

javaModule

Boolean

false

Java Module 関数を読み込めるようにします。

有効な値は、true または false です。

onlyData

Boolean

false

true に設定すると、データのみを処理し、関数などの他の型のコンテンツは処理しません。onlyData モードでは、DataWeave パーサーの実行時間が短縮されます。

有効な値は、true または false です。

privileges

String

''

'Resources,Properties' など、形式で使用する権限のカンマ区切りリストを受け入れます。

### [](#writer_properties)Writer のプロパティこの形式は、出力データを書き込むための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

bufferSize

Number

8192

バッファライターのサイズ。値は 8 よりも大きい必要があります。

deferred

Boolean

false

true に設定すると、出力をデータストリームとして生成し、スクリプトの実行は生成されたコンテンツがコンシュームされるまで延期されます。

有効な値は、true または false です。

ignoreSchema

Boolean

false

true に設定すると、スキーマを無視します。

有効な値は、true または false です。

indent

String

' '

インデントで使用する文字列。

maxCollectionSize

Number

-1

配列またはオブジェクトで許容される最大要素数。 -1 は、制限がないことを示します。

onlyData

Boolean

true

true に設定すると、データのみを処理し、関数などの他の型のコンテンツは処理しません。onlyData モードでは、DataWeave パーサーの実行時間が短縮されます。

有効な値は、true または false です。

## [](#mime_types)サポートされる MIME タイプこの形式では、次の MIME タイプがサポートされます。

MIME タイプ

*/dw

# DataWeave (dw) 形式 MIME タイプ: `application/dw` ID: `dw` DataWeave (dw) 形式はすべての変換の正規形式です。この形式を使用すると、入力データが新しい形式に変換される前に入力データがどのように解釈されるかを容易に理解できます。

この形式の目的は、DataWeave 変換の結果を容易にデバッグできるようにすることです。動作は他の形式よりも大幅に遅くなります。パフォーマンスに影響する可能性があるため、これを本番アプリケーションで使用することはお勧めしません。

## [](#examples)例: XML を DataWeave (dw) 形式で表す次の例は、XML 入力を DataWeave (dw) 形式に変換する方法を示しています。 ### [](#入力)入力この例では、次の XML スニペットを入力として使用します。 ```xml Mariano DeAchaval Leandro Shokida ``` #### [](#出力)出力 DataWeave 形式の出力 ```dataweave { employees: { employee: { firstname: "Mariano", lastname: "DeAchaval" }, employee: { firstname: "Leandro", lastname: "Shokida" } } } as Object {encoding: "UTF-8", mimeType: "text/xml"} ``` ## [](#properties)Configuration のプロパティ DataWeave では、この形式の以下の設定プロパティがサポートされています。 ### [](#reader_properties)Reader のプロパティこの形式は、入力データを読み取るための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

externalResources

Boolean

false

readUrl で外部エンティティを読み取れるようにします。

有効な値は、true または false です。

javaModule

Boolean

false

Java Module 関数を読み込めるようにします。

有効な値は、true または false です。

onlyData

Boolean

false

true に設定すると、データのみを処理し、関数などの他の型のコンテンツは処理しません。onlyData モードでは、DataWeave パーサーの実行時間が短縮されます。

有効な値は、true または false です。

privileges

String

''

'Resources,Properties' など、形式で使用する権限のカンマ区切りリストを受け入れます。

### [](#writer_properties)Writer のプロパティこの形式は、出力データを書き込むための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

bufferSize

Number

8192

バッファライターのサイズ。値は 8 よりも大きい必要があります。

deferred

Boolean

false

true に設定すると、出力をデータストリームとして生成し、スクリプトの実行は生成されたコンテンツがコンシュームされるまで延期されます。

有効な値は、true または false です。

ignoreSchema

Boolean

false

true に設定すると、スキーマを無視します。

有効な値は、true または false です。

indent

String

' '

インデントで使用する文字列。

maxCollectionSize

Number

-1

配列またはオブジェクトで許容される最大要素数。 -1 は、制限がないことを示します。

onlyData

Boolean

true

true に設定すると、データのみを処理し、関数などの他の型のコンテンツは処理しません。onlyData モードでは、DataWeave パーサーの実行時間が短縮されます。

有効な値は、true または false です。

## [](#mime_types)サポートされる MIME タイプこの形式では、次の MIME タイプがサポートされます。

MIME タイプ

*/dw

# DataWeave (dw) 形式 MIME タイプ: `application/dw` ID: `dw` DataWeave (dw) 形式はすべての変換の正規形式です。この形式を使用すると、入力データが新しい形式に変換される前に入力データがどのように解釈されるかを容易に理解できます。

この形式の目的は、DataWeave 変換の結果を容易にデバッグできるようにすることです。動作は他の形式よりも大幅に遅くなります。パフォーマンスに影響する可能性があるため、これを本番アプリケーションで使用することはお勧めしません。

## [](#examples)例: XML を DataWeave (dw) 形式で表す次の例は、XML 入力を DataWeave (dw) 形式に変換する方法を示しています。 ### [](#入力)入力この例では、次の XML スニペットを入力として使用します。 ```xml Mariano DeAchaval Leandro Shokida ``` #### [](#出力)出力 DataWeave 形式の出力 ```dataweave { employees: { employee: { firstname: "Mariano", lastname: "DeAchaval" }, employee: { firstname: "Leandro", lastname: "Shokida" } } } as Object {encoding: "UTF-8", mimeType: "text/xml"} ``` ## [](#properties)Configuration のプロパティ DataWeave では、この形式の以下の設定プロパティがサポートされています。 ### [](#reader_properties)Reader のプロパティこの形式は、入力データを読み取るための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

externalResources

Boolean

false

readUrl で外部エンティティを読み取れるようにします。

有効な値は、true または false です。

javaModule

Boolean

false

Java Module 関数を読み込めるようにします。

有効な値は、true または false です。

onlyData

Boolean

false

true に設定すると、データのみを処理し、関数などの他の型のコンテンツは処理しません。onlyData モードでは、DataWeave パーサーの実行時間が短縮されます。

有効な値は、true または false です。

privileges

String

''

'Resources,Properties' など、形式で使用する権限のカンマ区切りリストを受け入れます。

### [](#writer_properties)Writer のプロパティこの形式は、出力データを書き込むための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

bufferSize

Number

8192

バッファライターのサイズ。値は 8 よりも大きい必要があります。

deferred

Boolean

false

true に設定すると、出力をデータストリームとして生成し、スクリプトの実行は生成されたコンテンツがコンシュームされるまで延期されます。

有効な値は、true または false です。

ignoreSchema

Boolean

false

true に設定すると、スキーマを無視します。

有効な値は、true または false です。

indent

String

' '

インデントで使用する文字列。

maxCollectionSize

Number

-1

配列またはオブジェクトで許容される最大要素数。 -1 は、制限がないことを示します。

onlyData

Boolean

true

true に設定すると、データのみを処理し、関数などの他の型のコンテンツは処理しません。onlyData モードでは、DataWeave パーサーの実行時間が短縮されます。

有効な値は、true または false です。

## [](#mime_types)サポートされる MIME タイプこの形式では、次の MIME タイプがサポートされます。

MIME タイプ

*/dw

# DataWeave (dw) 形式 MIME タイプ: `application/dw` ID: `dw` DataWeave (dw) 形式はすべての変換の正規形式です。この形式を使用すると、入力データが新しい形式に変換される前に入力データがどのように解釈されるかを容易に理解できます。

この形式の目的は、DataWeave 変換の結果を容易にデバッグできるようにすることです。動作は他の形式よりも大幅に遅くなります。パフォーマンスに影響する可能性があるため、これを本番アプリケーションで使用することはお勧めしません。

## [](#examples)例: XML を DataWeave (dw) 形式で表す次の例は、XML 入力を DataWeave (dw) 形式に変換する方法を示しています。 ### [](#入力)入力この例では、次の XML スニペットを入力として使用します。 ```xml Mariano DeAchaval Leandro Shokida ``` #### [](#出力)出力 DataWeave 形式の出力 ```dataweave { employees: { employee: { firstname: "Mariano", lastname: "DeAchaval" }, employee: { firstname: "Leandro", lastname: "Shokida" } } } as Object {encoding: "UTF-8", mimeType: "text/xml"} ``` ## [](#properties)Configuration のプロパティ DataWeave では、この形式の以下の設定プロパティがサポートされています。 ### [](#reader_properties)Reader のプロパティこの形式は、入力データを読み取るための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

externalResources

Boolean

false

readUrl で外部エンティティを読み取れるようにします。

有効な値は、true または false です。

javaModule

Boolean

false

Java Module 関数を読み込めるようにします。

有効な値は、true または false です。

onlyData

Boolean

false

true に設定すると、データのみを処理し、関数などの他の型のコンテンツは処理しません。onlyData モードでは、DataWeave パーサーの実行時間が短縮されます。

有効な値は、true または false です。

privileges

String

''

'Resources,Properties' など、形式で使用する権限のカンマ区切りリストを受け入れます。

### [](#writer_properties)Writer のプロパティこの形式は、出力データを書き込むための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

bufferSize

Number

8192

バッファライターのサイズ (バイト)。値は 8 よりも大きい必要があります。

deferred

Boolean

false

true に設定すると、出力をデータストリームとして生成し、スクリプトの実行は生成されたコンテンツがコンシュームされるまで延期されます。

有効な値は、true または false です。

ignoreSchema

Boolean

false

true に設定すると、スキーマを無視します。

有効な値は、true または false です。

indent

String

' '

インデントで使用する文字列。

maxCollectionSize

Number

-1

配列またはオブジェクトで許容される最大要素数。 -1 は、制限がないことを示します。

onlyData

Boolean

true

true に設定すると、データのみを処理し、関数などの他の型のコンテンツは処理しません。onlyData モードでは、DataWeave パーサーの実行時間が短縮されます。

有効な値は、true または false です。

## [](#mime_types)サポートされる MIME タイプこの形式では、次の MIME タイプがサポートされます。

MIME タイプ

*/dw

# DataWeave Release Notes Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/dataweave-release-notes.adoc - include::dataweave::partial$dataweave-intro.adoc\[\] 各 DataWeave バージョンのリリースノートには、新機能や DataWeave リリースに関するその他の情報に加えて、バグ修正、互換性情報、パッチ更新リリースの詳細が含まれます。 - [DataWeave 2.13.0](https://docs.mulesoft.com/jp/release-notes/dataweave/dataweave-2.13.0-release-notes) - [DataWeave 2.12.0](https://docs.mulesoft.com/jp/release-notes/dataweave/dataweave-2.12.0-release-notes) - [DataWeave 2.11.0](https://docs.mulesoft.com/jp/release-notes/dataweave/dataweave-2.11.0-release-notes) - [DataWeave 2.9.0](https://docs.mulesoft.com/jp/release-notes/dataweave/dataweave-2.9.0-release-notes) - [DataWeave 2.6.0](https://docs.mulesoft.com/jp/release-notes/dataweave/dataweave-2.6.0-release-notes) - [DataWeave 2.4.0](https://docs.mulesoft.com/jp/release-notes/dataweave/dataweave-2.4.0-release-notes) (This version of the product has reached [End of Life](https://www.salesforce.com/en-us/wp-content/uploads/sites/4/documents/legal/Agreements/versioning-back-support-policy.pdf).) ## [](#このリリースの新機能)このリリースの新機能 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/dataweave-release-notes.adoc - include::release-notes::partial$dataweave/dataweave-whats-new-2.5.0.adoc\[\] ## [](#dataweave-と-mule)DataWeave と Mule DataWeave 2.5.0 は Mule 4.5.0 リリースにバンドルされています。Mule リリースについての詳細は、[「Mule Runtime Engine 4.5.0 リリースノート」](#release-notes::mule-runtime/mule-4.5.0-release-notes.adoc)を参照してください。 # DataWeave Release Notes Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/dataweave-release-notes.adoc - include::dataweave::partial$dataweave-intro.adoc\[\] 各 DataWeave バージョンのリリースノートには、新機能や DataWeave リリースに関するその他の情報に加えて、バグ修正、互換性情報、パッチ更新リリースの詳細が含まれます。 - [DataWeave 2.13.0](https://docs.mulesoft.com/jp/release-notes/dataweave/dataweave-2.13.0-release-notes) - [DataWeave 2.12.0](https://docs.mulesoft.com/jp/release-notes/dataweave/dataweave-2.12.0-release-notes) - [DataWeave 2.11.0](https://docs.mulesoft.com/jp/release-notes/dataweave/dataweave-2.11.0-release-notes) - [DataWeave 2.9.0](https://docs.mulesoft.com/jp/release-notes/dataweave/dataweave-2.9.0-release-notes) - [DataWeave 2.6.0](https://docs.mulesoft.com/jp/release-notes/dataweave/dataweave-2.6.0-release-notes) - [DataWeave 2.4.0](https://docs.mulesoft.com/jp/release-notes/dataweave/dataweave-2.4.0-release-notes) (This version of the product has reached [End of Life](https://www.salesforce.com/en-us/wp-content/uploads/sites/4/documents/legal/Agreements/versioning-back-support-policy.pdf).) ## [](#このリリースの新機能)このリリースの新機能 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/dataweave-release-notes.adoc - include::release-notes::partial$dataweave/dataweave-whats-new-2.5.0.adoc\[\] ## [](#dataweave-と-mule)DataWeave と Mule DataWeave 2.5.0 は Mule 4.5.0 リリースにバンドルされています。Mule リリースについての詳細は、[「Mule Runtime Engine 4.5.0 リリースノート」](#release-notes::mule-runtime/mule-4.5.0-release-notes.adoc)を参照してください。 # DataWeave Release Notes Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/dataweave-release-notes.adoc - include::dataweave::partial$dataweave-intro.adoc\[\] 各 DataWeave バージョンのリリースノートには、新機能や DataWeave リリースに関するその他の情報に加えて、バグ修正、互換性情報、パッチ更新リリースの詳細が含まれます。 - [DataWeave 2.13.0](https://docs.mulesoft.com/jp/release-notes/dataweave/dataweave-2.13.0-release-notes) - [DataWeave 2.12.0](https://docs.mulesoft.com/jp/release-notes/dataweave/dataweave-2.12.0-release-notes) - [DataWeave 2.11.0](https://docs.mulesoft.com/jp/release-notes/dataweave/dataweave-2.11.0-release-notes) - [DataWeave 2.9.0](https://docs.mulesoft.com/jp/release-notes/dataweave/dataweave-2.9.0-release-notes) - [DataWeave 2.6.0](https://docs.mulesoft.com/jp/release-notes/dataweave/dataweave-2.6.0-release-notes) - [DataWeave 2.4.0](https://docs.mulesoft.com/jp/release-notes/dataweave/dataweave-2.4.0-release-notes) (This version of the product has reached [End of Life](https://www.salesforce.com/en-us/wp-content/uploads/sites/4/documents/legal/Agreements/versioning-back-support-policy.pdf).) ## [](#このリリースの新機能)このリリースの新機能 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/dataweave-release-notes.adoc - include::release-notes::partial$dataweave/dataweave-whats-new-2.5.0.adoc\[\] ## [](#dataweave-と-mule)DataWeave と Mule DataWeave 2.5.0 は Mule 4.5.0 リリースにバンドルされています。Mule リリースについての詳細は、[「Mule Runtime Engine 4.5.0 リリースノート」](#release-notes::mule-runtime/mule-4.5.0-release-notes.adoc)を参照してください。 # DataWeave Release Notes Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/dataweave-release-notes.adoc - include::dataweave::partial$dataweave-intro.adoc\[\] 各 DataWeave バージョンのリリースノートには、新機能や DataWeave リリースに関するその他の情報に加えて、バグ修正、互換性情報、パッチ更新リリースの詳細が含まれます。 - [DataWeave 2.13.0](https://docs.mulesoft.com/jp/release-notes/dataweave/dataweave-2.13.0-release-notes) - [DataWeave 2.12.0](https://docs.mulesoft.com/jp/release-notes/dataweave/dataweave-2.12.0-release-notes) - [DataWeave 2.11.0](https://docs.mulesoft.com/jp/release-notes/dataweave/dataweave-2.11.0-release-notes) - [DataWeave 2.9.0](https://docs.mulesoft.com/jp/release-notes/dataweave/dataweave-2.9.0-release-notes) - [DataWeave 2.6.0](https://docs.mulesoft.com/jp/release-notes/dataweave/dataweave-2.6.0-release-notes) - [DataWeave 2.4.0](https://docs.mulesoft.com/jp/release-notes/dataweave/dataweave-2.4.0-release-notes) (This version of the product has reached [End of Life](https://www.salesforce.com/en-us/wp-content/uploads/sites/4/documents/legal/Agreements/versioning-back-support-policy.pdf).) ## [](#dataweave-と-mule)DataWeave と Mule DataWeave 2.7.0 は Mule 4.7.0 リリースにバンドルされています。Mule リリースについての詳細は、[「Mule Runtime Engine 4.7.0 リリースノート」](#release-notes::mule-runtime/mule-4.7.0-release-notes.adoc)を参照してください。 # DataWeave クイックスタートこのガイドでは、サンプルデータに対して DataWeave バージョン 2 スクリプトを実行します。外部データソースは使用しません。開始する前に、DataWeave バージョン 2 は Mule 4 アプリケーションを対象とすることに注意してください。Mule 3 アプリケーションの場合、Mule 3.9 ドキュメントの [DataWeave バージョン 1 ドキュメントセット](#1.2@index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、Mule Runtime の目次のバージョンセレクターを使用できます。例を使用して、いくつかの重要な DataWeave の概念について説明します。ユーザーは準備が整ったときにこの概念をさらに深く探索することができます。また、これらの例は、Transform Message コンポーネントを DataWeave プレイグラウンドに変換する方法も示しています。スクリプトを実行するには、スクリプトを [Studio](https://docs.mulesoft.com/studio/) の Transform Message コンポーネントのソースコード領域にコピーします。その後、結果をコンポーネントの **\[Preview (プレビュー)\]** ペインで参照します。また、ファイルからコンテンツを読み込んで、DataWeave スクリプトがそのコンテンツに対してアクションを実行できるようにします。ここにある DataWeave の例やドキュメントの他の場所にある例に慣れたら、DataWeave プレイグラウンドを使用して、サンプルデータに対して独自の DataWeave スクリプトを記述する練習をすることができます。 ![基本的な JSON 出力が表示されている Anypoint Studio のスクリプト](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.3/_images/dw-tut-script-studio-basic.png) この図は、センターキャンバスの **testingscriptFlow** 内の Transform Message コンポーネントを示しています。Studio キャンバスの下の **\[Transform Message\]** タブでは、ソースコード領域に DataWeave スクリプトが表示され、**\[Preview (プレビュー)\]** ペインに結果が表示されます。 ## [](#前提条件)前提条件 [Studio 7](https://docs.mulesoft.com/studio/to-download-and-install-studio) が必要です。バージョン 7.3 または 7.2.3 をお勧めします。このガイドでは他の Studio 7 バージョンはテストされていません。 Studio をインストールしたら、Transform Message コンポーネントを使用してプロジェクトをセットアップする必要があります。[Studio でのプロジェクトのセットアップ](#setup)を参照してください。 ## [](#setup)Studio でのプロジェクトのセットアップ DataWeave プレイグラウンドとして機能する Mule プロジェクトをセットアップします。 1. Studio で、**\[File (ファイル)\]** → **\[New (新規)\]** → **\[Mule Project (Mule プロジェクト)\]** をクリックして、Mule プロジェクトを作成します。 2. プロジェクトの名前 `testscript` を入力して、**\[Finish (完了)\]** をクリックします。 3. 新しいプロジェクトの **\[Mule Palette (Mule パレット)\]** タブから **\[Core (コア)\]** をクリックし、**\[Transform Message\]** コンポーネントを Studio キャンバスにドラッグします。 ![Anypoint Studio の Transform Message コンポーネント](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.3/_images/dw-tut-script-studio.png) (A) **\[Mule Palette (Mule パレット)\]** タブ (B) Transform Message コンポーネントを含む Studio キャンバス (C) **\[Transform Message\]** タブ 4. **\[Transform Message\]** タブで **\[Preview (プレビュー)\]** (右端) をクリックして \[Preview (プレビュー)\] ペインを開き、**\[Preview (プレビュー)\]** の横にある_空_の長方形をクリックしてソースコード領域を展開します。 ![Anypoint Studio の出力ペイロードが表示されている \[Transform Message\] タブ](_images/studio-transform-msg-tab.png) 左のソースコード領域で DataWeave スクリプトを追加し、右の \[Preview (プレビュー)\] ペインでスクリプトの出力を参照します。 5. [スクリプティングの開始](#start_scripting)に進みます。 ## [](#start_scripting)スクリプティングの開始 1. [1 つの文字列への 2 つの文字列の連結](#step_1) 2. [XML 出力への JSON 入力の変換](#step_2) 3. [サポートされるデータ型について](#step_3) 4. [入力としての DataWeave 変数の定義および使用](#step_4) 5. [DataWeave 変数での DataWeave 関数の使用](#step_5) 6. [入力からのコンテンツの読み取り、変換、選択](#step_6) 7. [DataWeave 関数を使用したファイルのコンテンツの読み取り](#step_7) 8. [配列からオブジェクトへの要素のマップ](#step_8) 9. [オブジェクトから配列への値の取り込み](#step_9) 10. [項目のマップとマージ](#step_10) ### [](#step_1)1 つの文字列への 2 つの文字列の連結 2 つの文字列 (「hello」と「World」) を 1 つの文字列 (「helloWorld」) に連結する簡単な DataWeave スクリプトから始めます。 ![JSON 形式で「helloWorld」を出力する DataWeave スクリプト](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.3/_images/dw-tut-helloWorld.png) 1. **\[Transform Message\]** タブのソースコード領域内の現在のスクリプトを次のスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 output application/json --- { myString: ("hello" ++ "World") } ``` - DataWeave スクリプトの本文にはキー-値ペア (`{ myString: ("hello" ++ "World") }`) が含まれます。この入力オブジェクトの値は、文字列「hello」と「World」を 1 つの文字列「helloWorld」に連結するための DataWeave 式 (`("hello" ++ "World")`) です。準備が整ったら、文字列の連結で使用する DataWeave [++](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-core-functions-plusplus) 関数についての詳細を確認してください。 - 3 つのダッシュ (`---`) の上にあるすべてのコンテンツがスクリプトのヘッダーです。これには、出力形式 `application/json` を指定するディレクティブを含め、重要なディレクティブが含まれます。準備が整ったら、[DataWeave スクリプト](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-language-introduction)についての詳細を確認してください。 2. **\[Preview (プレビュー)\]** ペインで JSON 出力を参照します。 ```json { "myString": "helloWorld" } ``` 3. [XML 出力への JSON 入力の変換](#step_2)に進みます。 ### [](#step_2)XML 出力への JSON 入力の変換多くのインテグレーションで形式間の変換が必要とされます。この手順では、`output` ディレクティブを使用して、JSON 入力から XML 出力を生成します。 ![XML 形式で「helloWorld」を出力する DataWeave スクリプト](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.3/_images/dw-tut-helloWorld-xml.png) 1. ソースコード領域内の現在のスクリプトの本文を[1 つの文字列への 2 つの文字列の連結](#step_1)の JSON 出力に置き換えて、`output application/json` ディレクティブを `output application/xml` に変更します。 ```dw %dw 2.0 output application/xml --- { "myString" : ("helloWorld") } ``` 2. **\[Preview (プレビュー)\]** ペインで XML 出力を参照します。 ```xml helloWorld ``` 入力 JSON オブジェクト `{ "myString" : ("helloWorld") }` の `"myString"` キーは XML 出力のルート要素に変換され、連結された文字列はその XML オブジェクトの値になります。したがって、XML 出力は `helloWorld` になります。この出力の前に、XML バージョンとエンコードを特定する標準 XML 宣言が配置されています。
XML 出力のルートノードとして機能する単一キーがない場合 (たとえば、入力が単に ("helloWorld") の場合)、XML への変換は失敗し、ソースコード領域に黄色の警告 (!) が表示されます。警告メッセージは、Trying to output non-whitespace characters outside main element tree です。必要に応じて、この警告が生成されるように自分で試してみることができます。
DataWeave では、多くの出力形式と入力形式がサポートされます。準備が整ったら、[サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-formats)についての詳細を確認してください。 3. [サポートされるデータ型について](#step_3)に進みます。 ### [](#step_3)サポートされるデータ型についてここでは、サポートされるさまざまなデータ型を紹介し、スクリプトへのコメントの追加方法を示す簡単な DataWeave スクリプトを提供します。 1. **\[Transform Message\]** タブのソースコード領域内の現在のスクリプトを次のスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 output application/json --- { /* * A multi-line * comment here. */ myString: "hello world", myNumber: 123, myFloatingPointNumber: 123.456, myVeryBigNumber: 12341234134123412341234123, myDate: |2018-12-07|, myTime: |11:55:56|, myDateTime: |2018-10-01T23:57:59-03:00|, myBoolean: true, myArray: [ 1, 2, 3, 5, 8], myMixedArray: [ 1, 2, "blah", { hello: "there" } ], myObjectKeyValuePair: { innerKey: "innerValue" }, myObjectWithConditionalField: { a : { b : 1, ( c : 2 ) if true, (d : 4) if false } }, myNull: null, myBinary: "abcd1234123" as Binary //A one-line comment here. } ``` DataWeave では、`/* */` マークアップ内の複数行のコメントと、スラッシュ (`//`) の後の単一行のコメントがサポートされます。また、キー-値ペア (`myString: "hello world"`、`myNumber: 123` など) 内のコロン (`:`) の後に表示される多くのデータ型もサポートされます。この型には、文字列 (引用符 `""` で囲まれる)、数値、日時構造 (パイプ `||` 内)、ブール (`true` と `false`)、配列 (角括弧 `[]` 内)、JSON に似たオブジェクト (中括弧 `{}` 内のキー-値構造)、`null`、バイナリがあります。このトピックについての詳細を確認する準備が整ったら、[「DataWeave の型」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-types)を参照してください。 2. **\[Preview (プレビュー)\]** ペインで JSON 出力を参照します。 ```json { "myString": "hello world", "myNumber": 123, "myFloatingPointNumber": 123.456, "myVeryBigNumber": 12341234134123412341234123, "myDate": "2018-12-07", "myTime": "11:55:56", "myDateTime": "2018-10-01T23:57:59-03:00", "myBoolean": true, "myArray": [ 1, 2, 3, 5, 8 ], "myMixedArray": [ 1, 2, "blah", { "hello": "there" } ], "myObjectKeyValuePair": { "innerKey": "innerValue" }, "myObjectWithConditionalField": { "a": { "b": 1, "c": 2 } }, "myNull": null, "myBinary": "abcd1234123" } ``` 3. [入力としての DataWeave 変数の定義および使用](#step_4)に進みます。 ### [](#step_4)入力としての DataWeave 変数の定義および使用ここでは、DataWeave 変数 `myJson` の値を出力する簡単な DataWeave スクリプトを試します。スクリプトのヘッダー内の `var` ディレクトリを使用して、変数を設定します。 1. **\[Transform Message\]** タブのソースコード領域内の現在のスクリプトを次のスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 var myJson = { "hello" : "world" } output application/json --- myJson ``` JSON オブジェクト (`{ "hello" : "world" }`) は、スクリプトのヘッダー内の `myJson` 変数として定義されます。準備が整ったら、[DataWeave 変数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-variables)についての詳細を確認してください。 2. **\[Preview (プレビュー)\]** ペインで出力を参照します。 ```json { "hello": "world" } ``` 3. [DataWeave 変数での DataWeave 関数の使用](#step_5)に進みます。 ### [](#step_5)DataWeave 変数での DataWeave 関数の使用ここでは、DataWeave 変数 (`myJson`) 内で DataWeave `avg` 関数を使用して、2 つの数値セットの平均を取得するスクリプトを試します。 ![Anypoint Studio で変数を使用する DataWeave スクリプト](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.3/_images/dw-tut-script-studio-var.png) 1. ソースコード領域内の現在のスクリプトを次のスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 var myJson = { a: avg([1, 1000]), b: avg([1, 2, 3]) } output application/json --- myJson ``` スクリプトの本文に `myJson` を追加すると、ここの `avg` 関数が呼び出され、計算された平均が JSON オブジェクト内に生成されます。これは、**\[Preview (プレビュー)\]** ペインで参照できます。構造 `[1, 1000]` および `[1, 2, 3]` は[配列](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-types#dw_type_array)です。準備が整ったら、[avg](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-core-functions-avg) についての詳細を確認してください。 2. 出力をプレビューします。 ```json { "a": 500.5, "b": 2.0 } ``` 3. [入力からのコンテンツの読み取り、変換、選択](#step_6)に進みます。 ### [](#step_6)入力からのコンテンツの読み取り、変換、選択ここでは、XML 入力を読み取って JSON に変換し、`car` 要素のコンテンツのみを選択する、より複雑なスクリプトを試します。 1. ソースコード領域内の現在のスクリプトを次のスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 var myRead = read("red", "application/xml") output application/json --- { mySelection : myRead.car } ``` この例のプレビューで問題が発生した場合は、`myRead.car` を `myRead."car"` に変更してください。準備が整ったら、[read](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-core-functions-read) 関数、[サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-formats)、[DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-selectors)についての詳細を確認してください。 2. 出力をプレビューします。 ```json { "mySelection": { "color": "red" } } ``` 3. [DataWeave 関数を使用したファイルのコンテンツの読み取り](#step_7)に進みます。 ### [](#step_7)DataWeave 関数を使用したファイルのコンテンツの読み取りここでは、`readUrl` を使用して、Studio の `src/main/resources` フォルダー内のファイルのコンテンツを読み取ります。このコンテンツを DataWeave スクリプトのサンプルデータとして使用できます。 1. ファイルを追加するには、**\[Package Explorer\]** タブで `src/main/resources` フォルダーを右クリックし、**\[New (新規)\]** → **\[File (ファイル)\]** に移動して、該当のファイルのファイル名 `myJson.json` を入力し、**\[Finish (完了)\]** をクリックします。 2. `src/main/resources` から、**\[myJson.json\]** タブ (または **\[myJson.json\]** タブの **\[Source (ソース)\]** サブタブ内 (ある場合)) に次のサンプルコンテンツを入力して保存します。 ```json { "hello": "world" } ``` ![Anypoint Studio のサンプルコンテンツが表示されている \[Package Explorer\] タブ](_images/dw-tut-sample-file.png) Figure 1. Studio 内の myJson.json 3. **\[testscript\]** タブ内の Transform Message コンポーネントに戻り、現在のスクリプトを、`readUrl` を使用してファイルから JSON コンテンツを読み取るスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 output application/json --- readUrl("classpath://myJson.json", "application/json") ``` 準備が整ったら、[readUrl](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-core-functions-readurl) 関数についての詳細を確認してください。 4. **\[Preview (プレビュー)\]** ペインで一致の出力を参照します。 ```json { "hello": "world" } ``` Transform Message コンポーネントのメタデータ型を介してファイルのコンテンツを読み込むこともできます。この手順については、後で[長いペイロードを使用する例の実行](#med_large_payload)で説明します。この手順では、ここで作成した `myJson.json` ファイルを使用します。 5. [配列からオブジェクトへの要素のマップ](#step_8)に進みます。 ### [](#step_8)配列からオブジェクトへの要素のマップほぼすべてのインテグレーションでデータマッピングが必要とされます。ここでは、配列内の要素を JSON オブジェクトのキーと値にマップします。 1. ソースコード領域内の現在のスクリプトを次のスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 output application/json --- { ( ["a", "b", "c"] map ((value, index) -> { (index): value }) ) } ``` `map` 関数は左の配列を反復処理し、右のラムダ (匿名関数) (`((value, index) → { (index): value })`) をその配列の要素に適用します。ラムダは[名前付きパラメーター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-functions-lambdas#_use_named_parameters_in_a_lambda) (`value` および `index`) を使用して、配列から値とインデックスを選択し、JSON オブジェクトにキー-値ペアを入力します。[map](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-core-functions-map) についての詳細を確認し、準備が整ったら、`map` を [mapObject](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-core-functions-mapobject) と比較してください。これはオブジェクトを入力として使用します。 2. 出力をプレビューします。 ```json { "0": "a", "1": "b", "2": "c" } ``` 3. [オブジェクトから配列への値の取り込み](#step_9)に進みます。 ### [](#step_9)オブジェクトから配列への値の取り込みここでは、DataWeave `pluck` 関数を使用して JSON オブジェクトの値を反復処理し、値を配列に出力します。 1. ソースコード領域のコンテンツを、JSON オブジェクトで `pluck` を使用するスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 output application/json --- { "0": "a", "1": "b", "2": "c" } pluck ((value) -> value) ``` 入力オブジェクトが `map` の例の[出力](#output_map)に一致し、出力の配列が `map` の例の[入力](#input_map)に一致します。準備が整ったら、[pluck](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-core-functions-pluck) についての詳細を確認してください。 2. 出力をプレビューします。 ```json [ "a", "b", "c" ] ``` 3. [項目のマップとマージ](#step_10)に進みます。 ### [](#step_10)項目のマップとマージここでは、別々の配列内のアイテムから項目をマップおよびマージする、より複雑な例を試します。ここでの重要な点を簡単に述べると、一部のインテグレーションで必要とされる、より複雑なマッピングと変換の処理に DataWeave 機能の味わいを提供していることです。 1. ソースコード領域内の現在のスクリプトを次のスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 var myVar = [ { bookId: 101, title: "world history", price: "19.99" }, { bookId: 202, title: 'the great outdoors', price: "15.99" } ] var myVar2 = [ { bookId: 101, author: "john doe" }, { bookId: 202, author: "jane doe" } ] output application/json --- myVar map (item, index) -> using (id = item.bookId) { "id" : id, "topic" : item.title, "cost" : item.price as Number, (myVar2 filter ($.*bookId contains id) map (item) -> { author : item.author }) } ``` この言語をさらに探索する準備が整ったら、終了間近で使用する [filter](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-core-functions-filter) 関数が `myVar2` 変数の配列から `author` 値をどのように返すかについて確認してください。`as` が行 `"cost" : item.price as Number,` 内のデータ型と連携し、`"19.99"` のような入力文字列を `19.99` のような数値に強制的に変換する方法についての詳細は、[DataWeave の型強制](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-types-coercion)について確認してください。(`using (id = item.bookId)` に示されている) `using` を使用してスクリプト内で[ローカル DataWeave 変数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-variables#example_local_variable)をどのように作成できるかを確認してください。 2. 出力をプレビューします。 ```json [ { "id": "101", "topic": "world history", "cost": 19.99, "author": "john doe" }, { "id": "202", "topic": "the great outdoors", "cost": 15.99, "author": "jane doe" } ] ``` 3. [DataWeave の他の例を試す](#more_examples)に進みます。 ## [](#more_examples)DataWeave の他の例を試すこれで DataWeave の例を自分で実行する準備ができました。DataWeave 言語についてさらに多くのことを知りたい場合は、DataWeave プレイグラウンドでドキュメント内にある例をいつでも実行できます。例をカスタマイズし、それを使用して独自のスクリプトを開始できます。
payload を使用して入力データを参照する例 (contains や mapObject 関数の例など) の場合、ペイロードに対してアクションを実行する例の実行で説明されている技法を使用してペイロード関連の問題を回避できます。
1. Studio で試すことができるさらに多くの例があります。 - [DataWeave の演算子](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-operators) - [DataWeave リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-functions): DataWeave 関数モジュールに関するドキュメントには、DataWeave 関数を使用する多くの例が用意されています。 - [DataWeave のフローコントロール](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-flow-control) - [DataWeave のパターン一致](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-pattern-matching) - [DataWeave の解説書](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-cookbook) - [DataWeave 関数の定義](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-functions) 2. [次のステップ](#next_steps)に進みます。 ### [](#provide_payload)ペイロードに対してアクションを実行する例の実行 DataWeave では、`payload` は、[Mule メッセージ](https://docs.mulesoft.com/jp/mule-runtime/4.3/about-mule-message#_message_payload)のコンテンツを保持する組み込み Mule Runtime 変数です。これを使用すると、`payload` を DataWeave スクリプトに入力するだけでメッセージの本文を取得できます。多くの場合、このコンテンツはドキュメントで「ペイロード」と呼ばれます。 `payload` を使用して Mule メッセージのコンテンツを取得する DataWeave の例を試すには、いくつかのオプションがあります。 - [短いペイロードを使用する例の実行](#small_payload): DataWeave 変数を使用できます。 - [長いペイロードを使用する例の実行](#med_large_payload): ファイルを介してペイロードコンテンツを追加します。この技法は、短いペイロードでも機能します。実行中の Mule アプリケーションを必要とする選択肢 ([Set Payload](https://docs.mulesoft.com/jp/mule-runtime/4.3/set-payload-transformer-reference) の使用など) は、ここでは対象になっていませんが、[次のステップ](#next_steps)で紹介されています。 #### [](#small_payload)短いペイロードを使用する例の実行数行のサンプルデータを使用する短い例では、入力ペイロードを変数に変換できます。DataWeave スクリプトのヘッダー内の DataWeave 変数 (`var`) にペイロードのコンテンツをコピーするだけです。次にスクリプトの本文で、その変数を参照する新しい変数の名前で `payload` を置き換えます。 1. ソースコード領域で次のスクリプトから開始します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- ContainsRequestedItem: payload.root.*order.*items contains "3" ``` これをまだプレビューすることはできません。 ![Anypoint Studio でペイロードに特定の項目が含まれているかどうかを確認する DataWeave スクリプト](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.3/_images/dw-tut-payload-example.png) 2. ここでは、`payload` を使用して、存在しない Mule メッセージのコンテンツを入力するのではなく、何らかのサンプル入力を使用するようにこの例を変更します。 1. スクリプトで読み取ることができる入力データを提供する `myInput` DataWeave 変数を追加し、スクリプトの本文内の Mule `payload` 変数を DataWeave `myInput` 変数に変更します。 ```DataWeave %dw 2.0 var myInput = read(" 1 3 2 ", "application/xml") output application/json --- ContainsRequestedItem: myInput.root.*order.*items contains "3" ``` 2. 結果をプレビューします。 ```json { "ContainsRequestedItem": true } ``` 準備が整ったら、[contains](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-core-functions-contains) 関数および組み込み `payload` 変数に関する詳細を[「定義済み変数」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-variables-context)で確認してください。 #### [](#med_large_payload)長いペイロードを使用する例の実行多数の行があるサンプルデータを使用する DataWeave 例では、Transform Message を介してメタデータ型を作成することを考慮します。メタデータ型は、サンプルデータを含むローカルファイルを受け入れることができます。 1. [readUrl](#readurl_ex) の例を使用して、Studio で `src/main/resources/myJson.json` を作成します。 Studio にファイルがすでにある場合は、このステップを省略できます。次のステップでは、このファイルのコンテンツをペイロードとして使用する方法を示します。 2. \[Transform Message\] タブのソースコード領域の現在のスクリプトを、入力のペイロードを選択するスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 output application/json --- payload ``` 3. ペイロードはまだ存在しないため、ここでペイロードをプレビューすることはできません。 ![Anypoint Studio でペイロードに特定の項目が含まれているかどうかを確認する DataWeave スクリプト](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.3/_images/dw-tut-payload-example2.png) 4. ここで、簡単な JSON オブジェクトを Transform Message のペイロードとして提供します。 1. **\[Transform Message\]** タブで、**\[Preview (プレビュー)\]** ボタンの_左端_の長方形をクリックすると、列形式のグラフィカルビューがソースコード領域の横に開きます。 ![Anypoint Studio でメタデータを定義する Transform Message コンポーネント](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.3/_images/studio-define-payload.png) 長方形の上にマウスポインターを置くと、**\[Show Graphic (グラフィックを表示)\]** の表示ラベルが表示されます。 2. **\[Transform Message\]** タブの左端の列で **\[Payload: Unknown (ペイロード: 不明)\]** を見つけて、**\[Define metadata (メタデータを定義)\]** をクリックします。 **\[Define metadata (メタデータを定義)\]** リンクが表示されない場合は、左端の列で **\[Payload: (ペイロード:)\]** エントリを右クリックし、**\[Set Metadata (メタデータを設定)\]** をクリックすると、**\[Select metadata type (メタデータ型を選択)\]** ダイアログが開きます。 5. ここで、([readUrl](#readurl_ex) の例で作成した) `myJson.json` のコンテンツを Transform Message コンポーネントに読み込みます。 1. **\[+Add (+追加)\]** をクリックして、**\[Create new type (新しい型の作成)\]** ダイアログを開きます。 2. ダイアログで **\[Type id (型 id)\]** に「`myJsonType`」と入力し、**\[Create type (型を作成)\]** をクリックします。 ![新しい型を作成するダイアログ](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.3/_images/studio-create-type.png) 3. 開いている **\[Select metadata type (メタデータ型を選択)\]** に戻り、**\[Type (型)\]** ドロップダウンメニューから **\[JSON\]** を選択します。 ![型を選択する \[Select metadata type (メタデータ型を選択)\] ダイアログ](_images/studio_select_metadata_type.png) 4. 新しい型の下で、**\[Schema (スキーマ)\]** を **\[Example (例)\]** に変更します (上の図を参照)。 5. 省略記号 (**…**) のあるナビゲーションボタンを使用して `src/main/resources/myJson.json` を見つけて、**\[Open (開く)\]** をクリックします。ファイルのコンテンツの構造 (`hello: _String_`) が **\[Select metadata type (メタデータ型を選択)\]** ウィンドウに表示されます。 6. ここで、**\[Select (選択)\]** をクリックし、ファイルのコンテンツをメッセージペイロードに読み込みます。 7. \[Preview (プレビュー)\] ペインに `myJson.json` からの JSON オブジェクトが表示されます。必要に応じて、**\[Preview (プレビュー)\]** をクリックして、\[Preview (プレビュー)\] ペインを開くことができます。 8. ここで、**\[Preview (プレビュー)\]** ボタンの横にある_空_の長方形をクリックし、ソースコード領域を開きます。スクリプトの本文を `payload.hello` に変更し、既存の DataWeave ヘッダーコンテンツを保持します。 \[Preview (プレビュー)\] ペインにはペイロードの値 (`"world"`) のみが含まれます。以下は、Studio にこの例がどのように表示されるかを示しています。 ![Anypoint Studio で「world」という単語を JSON 形式で出力する DataWeave スクリプト](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.3/_images/dw-tut-world.png) 準備が整ったら、[DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-selectors)についての詳細を確認してください。 ## [](#next_steps)次のステップ - Studio UI で Mule アプリケーションの開発とデータマッピングを開始するには、[チュートリアル: Database Connector と DataWeave を使用する Mule アプリケーションの作成](https://docs.mulesoft.com/jp/mule-runtime/4.3/mule-app-tutorial)を参照してください。 - Transform Message コンポーネント以外にも多くの Mule Connector、モジュール、コアコンポーネントが**「fx」**項目で DataWeave セレクターと短い DataWeave 式を受け入れます。これらのコンポーネントについての詳細は、[「Mule コンポーネント」](https://docs.mulesoft.com/jp/mule-runtime/4.3/mule-components)で学習できます。実行中の Mule アプリケーションでサンプルデータを試す場合、Transform Message と連携するかどうかにかかわらず、外部データソースを使用するのではなく以下のコアコンポーネントを使用できます。 - [Set Payload](https://docs.mulesoft.com/jp/mule-runtime/4.3/set-payload-transformer-reference)。Mule イベントのペイロードのコンテンツを提供します。 - [Set Variable](https://docs.mulesoft.com/jp/mule-runtime/4.3/variable-transformer-reference)。Mule イベントの[変数](https://docs.mulesoft.com/jp/mule-runtime/4.3/about-mule-variables)内でコンテンツを作成します。 - [Scheduler](https://docs.mulesoft.com/jp/mule-runtime/4.3/scheduler-concept)。Mule イベントの通常の生成をトリガーします。 - [Logger](https://docs.mulesoft.com/jp/mule-runtime/4.3/logger-component-reference)。Studio コンソールで、記録された出力と問題を参照します。このいくつかのコンポーネントの使用例を以下に示します。 ![Anypoint Studio で「helloWorld」を出力するフロー](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.3/_images/studio-hello-world.png) - Set Payload の**「fx」**値を `output application/json --- { hello : "world"}` に設定します。 - Logger の**「fx」**値は `payload` に設定されています。これは、プロジェクトの UI と XML 設定ファイルでは `#[payload]` のように表示されます。 - _実行中_の Mule アプリケーション (`testscript`) の **\[Console (コンソール)\]** タブに Set Payload からのペイロードが表示されます。 # DataWeave クイックスタートこのガイドでは、サンプルデータに対して DataWeave 2.0 スクリプトを実行します。外部データソースは使用しません。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。例を使用して、いくつかの重要な DataWeave の概念について説明します。ユーザーは準備が整ったときにこの概念をさらに深く探索することができます。また、これらの例は、Transform Message コンポーネントを DataWeave プレイグラウンドに変換する方法も示しています。スクリプトを実行するには、スクリプトを [Studio](https://docs.mulesoft.com/studio/) の Transform Message コンポーネントのソースコード領域にコピーします。その後、結果をコンポーネントの **\[Preview (プレビュー)\]** ペインで参照します。また、ファイルからコンテンツを読み込んで、DataWeave スクリプトがそのコンテンツに対してアクションを実行できるようにします。ここにある DataWeave の例やドキュメントの他の場所にある例に慣れたら、DataWeave プレイグラウンドを使用して、サンプルデータに対して独自の DataWeave スクリプトを記述する練習をすることができます。 ![基本的な JSON 出力が表示されている Anypoint Studio のスクリプト](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.4/_images/dw-tut-script-studio-basic.png) この図は、センターキャンバスの **testingscriptFlow** 内の Transform Message コンポーネントを示しています。Studio キャンバスの下の **\[Transform Message\]** タブでは、ソースコード領域に DataWeave スクリプトが表示され、**\[Preview (プレビュー)\]** ペインに結果が表示されます。 ## [](#前提条件)前提条件 [Studio 7](https://docs.mulesoft.com/studio/to-download-and-install-studio) が必要です。バージョン 7.3 または 7.2.3 をお勧めします。このガイドでは他の Studio 7 バージョンはテストされていません。 Studio をインストールしたら、Transform Message コンポーネントを使用してプロジェクトをセットアップする必要があります。[Studio でのプロジェクトのセットアップ](#setup)を参照してください。 ## [](#setup)Studio でのプロジェクトのセットアップ DataWeave プレイグラウンドとして機能する Mule プロジェクトをセットアップします。 1. Studio で、**\[File (ファイル)\]** → **\[New (新規)\]** → **\[Mule Project (Mule プロジェクト)\]** をクリックして、Mule プロジェクトを作成します。 2. プロジェクトの名前 `testscript` を入力して、**\[Finish (完了)\]** をクリックします。 3. 新しいプロジェクトの **\[Mule Palette (Mule パレット)\]** タブから **\[Core (コア)\]** をクリックし、**\[Transform Message\]** コンポーネントを Studio キャンバスにドラッグします。 ![Anypoint Studio の Transform Message コンポーネント](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.4/_images/dw-tut-script-studio.png) (A) **\[Mule Palette (Mule パレット)\]** タブ (B) Transform Message コンポーネントを含む Studio キャンバス (C) **\[Transform Message\]** タブ 4. **\[Transform Message\]** タブで **\[Preview (プレビュー)\]** (右端) をクリックして \[Preview (プレビュー)\] ペインを開き、**\[Preview (プレビュー)\]** の横にある_空_の長方形をクリックしてソースコード領域を展開します。 ![Anypoint Studio の出力ペイロードが表示されている \[Transform Message\] タブ](_images/studio-transform-msg-tab.png) 左のソースコード領域で DataWeave スクリプトを追加し、右の \[Preview (プレビュー)\] ペインでスクリプトの出力を参照します。 5. [スクリプティングの開始](#start_scripting)に進みます。 ## [](#start_scripting)スクリプティングの開始 1. [1 つの文字列への 2 つの文字列の連結](#step_1) 2. [XML 出力への JSON 入力の変換](#step_2) 3. [サポートされるデータ型について](#step_3) 4. [入力としての DataWeave 変数の定義および使用](#step_4) 5. [DataWeave 変数での DataWeave 関数の使用](#step_5) 6. [入力からのコンテンツの読み取り、変換、選択](#step_6) 7. [DataWeave 関数を使用したファイルのコンテンツの読み取り](#step_7) 8. [配列からオブジェクトへの要素のマップ](#step_8) 9. [オブジェクトから配列への値の取り込み](#step_9) 10. [項目のマップとマージ](#step_10) ### [](#step_1)1 つの文字列への 2 つの文字列の連結 2 つの文字列 (「hello」と「World」) を 1 つの文字列 (「helloWorld」) に連結する簡単な DataWeave スクリプトから始めます。 ![JSON 形式で「helloWorld」を出力する DataWeave スクリプト](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.4/_images/dw-tut-helloWorld.png) 1. **\[Transform Message\]** タブのソースコード領域内の現在のスクリプトを次のスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 output application/json --- { myString: ("hello" ++ "World") } ``` - DataWeave スクリプトの本文にはキー-値ペア (`{ myString: ("hello" ++ "World") }`) が含まれます。この入力オブジェクトの値は、文字列「hello」と「World」を 1 つの文字列「helloWorld」に連結するための DataWeave 式 (`("hello" ++ "World")`) です。準備が整ったら、文字列の連結で使用する DataWeave [++](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-core-functions-plusplus) 関数についての詳細を確認してください。 - 3 つのダッシュ (`---`) の上にあるすべてのコンテンツがスクリプトのヘッダーです。これには、出力形式 `application/json` を指定するディレクティブを含め、重要なディレクティブが含まれます。準備が整ったら、[DataWeave スクリプト](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-language-introduction)についての詳細を確認してください。 2. **\[Preview (プレビュー)\]** ペインで JSON 出力を参照します。 ```json { "myString": "helloWorld" } ``` 3. [XML 出力への JSON 入力の変換](#step_2)に進みます。 ### [](#step_2)XML 出力への JSON 入力の変換多くのインテグレーションで形式間の変換が必要とされます。この手順では、`output` ディレクティブを使用して、JSON 入力から XML 出力を生成します。 ![XML 形式で「helloWorld」を出力する DataWeave スクリプト](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.4/_images/dw-tut-helloWorld-xml.png) 1. ソースコード領域内の現在のスクリプトの本文を[1 つの文字列への 2 つの文字列の連結](#step_1)の JSON 出力に置き換えて、`output application/json` ディレクティブを `output application/xml` に変更します。 ```dw %dw 2.0 output application/xml --- { "myString" : ("helloWorld") } ``` 2. **\[Preview (プレビュー)\]** ペインで XML 出力を参照します。 ```xml helloWorld ``` 入力 JSON オブジェクト `{ "myString" : ("helloWorld") }` の `"myString"` キーは XML 出力のルート要素に変換され、連結された文字列はその XML オブジェクトの値になります。したがって、XML 出力は `helloWorld` になります。この出力の前に、XML バージョンとエンコードを特定する標準 XML 宣言が配置されています。
XML 出力のルートノードとして機能する単一キーがない場合 (たとえば、入力が単に ("helloWorld") の場合)、XML への変換は失敗し、ソースコード領域に黄色の警告 (!) が表示されます。警告メッセージは、Trying to output non-whitespace characters outside main element tree です。必要に応じて、この警告が生成されるように自分で試してみることができます。
DataWeave では、多くの出力形式と入力形式がサポートされます。準備が整ったら、[サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-formats)についての詳細を確認してください。 3. [サポートされるデータ型について](#step_3)に進みます。 ### [](#step_3)サポートされるデータ型についてここでは、サポートされるさまざまなデータ型を紹介し、スクリプトへのコメントの追加方法を示す簡単な DataWeave スクリプトを提供します。 1. **\[Transform Message\]** タブのソースコード領域内の現在のスクリプトを次のスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 output application/json --- { /* * A multi-line * comment here. */ myString: "hello world", myNumber: 123, myFloatingPointNumber: 123.456, myVeryBigNumber: 12341234134123412341234123, myDate: |2018-12-07|, myTime: |11:55:56|, myDateTime: |2018-10-01T23:57:59-03:00|, myBoolean: true, myArray: [ 1, 2, 3, 5, 8], myMixedArray: [ 1, 2, "blah", { hello: "there" } ], myObjectKeyValuePair: { innerKey: "innerValue" }, myObjectWithConditionalField: { a : { b : 1, ( c : 2 ) if true, (d : 4) if false } }, myNull: null, myBinary: "abcd1234123" as Binary //A one-line comment here. } ``` DataWeave では、`/* */` マークアップ内の複数行のコメントと、スラッシュ (`//`) の後の単一行のコメントがサポートされます。また、キー-値ペア (`myString: "hello world"`、`myNumber: 123` など) 内のコロン (`:`) の後に表示される多くのデータ型もサポートされます。この型には、文字列 (引用符 `""` で囲まれる)、数値、日時構造 (パイプ `||` 内)、ブール (`true` と `false`)、配列 (角括弧 `[]` 内)、JSON に似たオブジェクト (中括弧 `{}` 内のキー-値構造)、`null`、バイナリがあります。このトピックについての詳細を確認する準備が整ったら、[「DataWeave の型」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-types)を参照してください。 2. **\[Preview (プレビュー)\]** ペインで JSON 出力を参照します。 ```json { "myString": "hello world", "myNumber": 123, "myFloatingPointNumber": 123.456, "myVeryBigNumber": 12341234134123412341234123, "myDate": "2018-12-07", "myTime": "11:55:56", "myDateTime": "2018-10-01T23:57:59-03:00", "myBoolean": true, "myArray": [ 1, 2, 3, 5, 8 ], "myMixedArray": [ 1, 2, "blah", { "hello": "there" } ], "myObjectKeyValuePair": { "innerKey": "innerValue" }, "myObjectWithConditionalField": { "a": { "b": 1, "c": 2 } }, "myNull": null, "myBinary": "abcd1234123" } ``` 3. [入力としての DataWeave 変数の定義および使用](#step_4)に進みます。 ### [](#step_4)入力としての DataWeave 変数の定義および使用ここでは、DataWeave 変数 `myJson` の値を出力する簡単な DataWeave スクリプトを試します。スクリプトのヘッダー内の `var` ディレクトリを使用して、変数を設定します。 1. **\[Transform Message\]** タブのソースコード領域内の現在のスクリプトを次のスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 var myJson = { "hello" : "world" } output application/json --- myJson ``` JSON オブジェクト (`{ "hello" : "world" }`) は、スクリプトのヘッダー内の `myJson` 変数として定義されます。準備が整ったら、[DataWeave 変数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-variables)についての詳細を確認してください。 2. **\[Preview (プレビュー)\]** ペインで出力を参照します。 ```json { "hello": "world" } ``` 3. [DataWeave 変数での DataWeave 関数の使用](#step_5)に進みます。 ### [](#step_5)DataWeave 変数での DataWeave 関数の使用ここでは、DataWeave 変数 (`myJson`) 内で DataWeave `avg` 関数を使用して、2 つの数値セットの平均を取得するスクリプトを試します。 ![Anypoint Studio で変数を使用する DataWeave スクリプト](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.4/_images/dw-tut-script-studio-var.png) 1. ソースコード領域内の現在のスクリプトを次のスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 var myJson = { a: avg([1, 1000]), b: avg([1, 2, 3]) } output application/json --- myJson ``` スクリプトの本文に `myJson` を追加すると、ここの `avg` 関数が呼び出され、計算された平均が JSON オブジェクト内に生成されます。これは、**\[Preview (プレビュー)\]** ペインで参照できます。構造 `[1, 1000]` および `[1, 2, 3]` は[配列](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-types#dw_type_array)です。準備が整ったら、[avg](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-core-functions-avg) についての詳細を確認してください。 2. 出力をプレビューします。 ```json { "a": 500.5, "b": 2.0 } ``` 3. [入力からのコンテンツの読み取り、変換、選択](#step_6)に進みます。 ### [](#step_6)入力からのコンテンツの読み取り、変換、選択ここでは、XML 入力を読み取って JSON に変換し、`car` 要素のコンテンツのみを選択する、より複雑なスクリプトを試します。 1. ソースコード領域内の現在のスクリプトを次のスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 var myRead = read("red", "application/xml") output application/json --- { mySelection : myRead.car } ``` この例のプレビューで問題が発生した場合は、`myRead.car` を `myRead."car"` に変更してください。準備が整ったら、[read](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-core-functions-read) 関数、[サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-formats)、[DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-selectors)についての詳細を確認してください。 2. 出力をプレビューします。 ```json { "mySelection": { "color": "red" } } ``` 3. [DataWeave 関数を使用したファイルのコンテンツの読み取り](#step_7)に進みます。 ### [](#step_7)DataWeave 関数を使用したファイルのコンテンツの読み取りここでは、`readUrl` を使用して、Studio の `src/main/resources` フォルダー内のファイルのコンテンツを読み取ります。このコンテンツを DataWeave スクリプトのサンプルデータとして使用できます。 1. ファイルを追加するには、**\[Package Explorer\]** タブで `src/main/resources` フォルダーを右クリックし、**\[New (新規)\]** → **\[File (ファイル)\]** に移動して、該当のファイルのファイル名 `myJson.json` を入力し、**\[Finish (完了)\]** をクリックします。 2. `src/main/resources` から、**\[myJson.json\]** タブ (または **\[myJson.json\]** タブの **\[Source (ソース)\]** サブタブ内 (ある場合)) に次のサンプルコンテンツを入力して保存します。 ```json { "hello": "world" } ``` ![Anypoint Studio のサンプルコンテンツが表示されている \[Package Explorer\] タブ](_images/dw-tut-sample-file.png) Figure 1. Studio 内の myJson.json 3. **\[testscript\]** タブ内の Transform Message コンポーネントに戻り、現在のスクリプトを、`readUrl` を使用してファイルから JSON コンテンツを読み取るスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 output application/json --- readUrl("classpath://myJson.json", "application/json") ``` 準備が整ったら、[readUrl](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-core-functions-readurl) 関数についての詳細を確認してください。 4. **\[Preview (プレビュー)\]** ペインで一致の出力を参照します。 ```json { "hello": "world" } ``` Transform Message コンポーネントのメタデータ型を介してファイルのコンテンツを読み込むこともできます。この手順については、後で[長いペイロードを使用する例の実行](#med_large_payload)で説明します。この手順では、ここで作成した `myJson.json` ファイルを使用します。 5. [配列からオブジェクトへの要素のマップ](#step_8)に進みます。 ### [](#step_8)配列からオブジェクトへの要素のマップほぼすべてのインテグレーションでデータマッピングが必要とされます。ここでは、配列内の要素を JSON オブジェクトのキーと値にマップします。 1. ソースコード領域内の現在のスクリプトを次のスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 output application/json --- { ( ["a", "b", "c"] map ((value, index) -> { (index): value }) ) } ``` `map` 関数は左の配列を反復処理し、右のラムダ (匿名関数) (`((value, index) → { (index): value })`) をその配列の要素に適用します。ラムダは[名前付きパラメーター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-functions-lambdas#_use_named_parameters_in_a_lambda) (`value` および `index`) を使用して、配列から値とインデックスを選択し、JSON オブジェクトにキー-値ペアを入力します。[map](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-core-functions-map) についての詳細を確認し、準備が整ったら、`map` を [mapObject](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-core-functions-mapobject) と比較してください。これはオブジェクトを入力として使用します。 2. 出力をプレビューします。 ```json { "0": "a", "1": "b", "2": "c" } ``` 3. [オブジェクトから配列への値の取り込み](#step_9)に進みます。 ### [](#step_9)オブジェクトから配列への値の取り込みここでは、DataWeave `pluck` 関数を使用して JSON オブジェクトの値を反復処理し、値を配列に出力します。 1. ソースコード領域のコンテンツを、JSON オブジェクトで `pluck` を使用するスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 output application/json --- { "0": "a", "1": "b", "2": "c" } pluck ((value) -> value) ``` 入力オブジェクトが `map` の例の[出力](#output_map)に一致し、出力の配列が `map` の例の[入力](#input_map)に一致します。準備が整ったら、[pluck](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-core-functions-pluck) についての詳細を確認してください。 2. 出力をプレビューします。 ```json [ "a", "b", "c" ] ``` 3. [項目のマップとマージ](#step_10)に進みます。 ### [](#step_10)項目のマップとマージここでは、別々の配列内のアイテムから項目をマップおよびマージする、より複雑な例を試します。ここでの重要な点を簡単に述べると、一部のインテグレーションで必要とされる、より複雑なマッピングと変換の処理に DataWeave 機能の味わいを提供していることです。 1. ソースコード領域内の現在のスクリプトを次のスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 var myVar = [ { bookId: 101, title: "world history", price: "19.99" }, { bookId: 202, title: 'the great outdoors', price: "15.99" } ] var myVar2 = [ { bookId: 101, author: "john doe" }, { bookId: 202, author: "jane doe" } ] output application/json --- myVar map (item, index) -> using (id = item.bookId) { "id" : id, "topic" : item.title, "cost" : item.price as Number, (myVar2 filter ($.*bookId contains id) map (item) -> { author : item.author }) } ``` この言語をさらに探索する準備が整ったら、終了間近で使用する [filter](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-core-functions-filter) 関数が `myVar2` 変数の配列から `author` 値をどのように返すかについて確認してください。`as` が行 `"cost" : item.price as Number,` 内のデータ型と連携し、`"19.99"` のような入力文字列を `19.99` のような数値に強制的に変換する方法についての詳細は、[DataWeave の型強制](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-types-coercion)について確認してください。(`using (id = item.bookId)` に示されている) `using` を使用してスクリプト内で[ローカル DataWeave 変数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-variables#example_local_variable)をどのように作成できるかを確認してください。 2. 出力をプレビューします。 ```json [ { "id": "101", "topic": "world history", "cost": 19.99, "author": "john doe" }, { "id": "202", "topic": "the great outdoors", "cost": 15.99, "author": "jane doe" } ] ``` 3. [DataWeave の他の例を試す](#more_examples)に進みます。 ## [](#more_examples)DataWeave の他の例を試すこれで DataWeave の例を自分で実行する準備ができました。DataWeave 言語についてさらに多くのことを知りたい場合は、DataWeave プレイグラウンドでドキュメント内にある例をいつでも実行できます。例をカスタマイズし、それを使用して独自のスクリプトを開始できます。
payload を使用して入力データを参照する例 (contains や mapObject 関数の例など) の場合、ペイロードに対してアクションを実行する例の実行で説明されている技法を使用してペイロード関連の問題を回避できます。
1. Studio で試すことができるさらに多くの例があります。 - [DataWeave の演算子](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-operators) - [DataWeave リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-functions): DataWeave 関数モジュールに関するドキュメントには、DataWeave 関数を使用する多くの例が用意されています。 - [DataWeave のフローコントロール](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-flow-control) - [DataWeave のパターン一致](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-pattern-matching) - [DataWeave の解説書](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-cookbook) - [DataWeave 関数の定義](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-functions) 2. [次のステップ](#next_steps)に進みます。 ### [](#provide_payload)ペイロードに対してアクションを実行する例の実行 DataWeave では、`payload` は、[Mule メッセージ](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/about-mule-message#_message_payload)のコンテンツを保持する組み込み Mule Runtime 変数です。これを使用すると、`payload` を DataWeave スクリプトに入力するだけでメッセージの本文を取得できます。多くの場合、このコンテンツはドキュメントで「ペイロード」と呼ばれます。 `payload` を使用して Mule メッセージのコンテンツを取得する DataWeave の例を試すには、いくつかのオプションがあります。 - [短いペイロードを使用する例の実行](#small_payload): DataWeave 変数を使用できます。 - [長いペイロードを使用する例の実行](#med_large_payload): ファイルを介してペイロードコンテンツを追加します。この技法は、短いペイロードでも機能します。実行中の Mule アプリケーションを必要とする選択肢 ([Set Payload](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/set-payload-transformer-reference) の使用など) は、ここでは対象になっていませんが、[次のステップ](#next_steps)で紹介されています。 #### [](#small_payload)短いペイロードを使用する例の実行数行のサンプルデータを使用する短い例では、入力ペイロードを変数に変換できます。DataWeave スクリプトのヘッダー内の DataWeave 変数 (`var`) にペイロードのコンテンツをコピーするだけです。次にスクリプトの本文で、その変数を参照する新しい変数の名前で `payload` を置き換えます。 1. ソースコード領域で次のスクリプトから開始します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- ContainsRequestedItem: payload.root.*order.*items contains "3" ``` これをまだプレビューすることはできません。 ![Anypoint Studio でペイロードに特定の項目が含まれているかどうかを確認する DataWeave スクリプト](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.4/_images/dw-tut-payload-example.png) 2. ここでは、`payload` を使用して、存在しない Mule メッセージのコンテンツを入力するのではなく、何らかのサンプル入力を使用するようにこの例を変更します。 1. スクリプトで読み取ることができる入力データを提供する `myInput` DataWeave 変数を追加し、スクリプトの本文内の Mule `payload` 変数を DataWeave `myInput` 変数に変更します。 ```DataWeave %dw 2.0 var myInput = read(" 1 3 2 ", "application/xml") output application/json --- ContainsRequestedItem: myInput.root.*order.*items contains "3" ``` 2. 結果をプレビューします。 ```json { "ContainsRequestedItem": true } ``` 準備が整ったら、[contains](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-core-functions-contains) 関数および組み込み `payload` 変数に関する詳細を[「定義済み変数」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-variables-context)で確認してください。 #### [](#med_large_payload)長いペイロードを使用する例の実行多数の行があるサンプルデータを使用する DataWeave 例では、Transform Message を介してメタデータ型を作成することを考慮します。メタデータ型は、サンプルデータを含むローカルファイルを受け入れることができます。 1. [readUrl](#readurl_ex) の例を使用して、Studio で `src/main/resources/myJson.json` を作成します。 Studio にファイルがすでにある場合は、このステップを省略できます。次のステップでは、このファイルのコンテンツをペイロードとして使用する方法を示します。 2. \[Transform Message\] タブのソースコード領域の現在のスクリプトを、入力のペイロードを選択するスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 output application/json --- payload ``` 3. ペイロードはまだ存在しないため、ここでペイロードをプレビューすることはできません。 ![Anypoint Studio でペイロードに特定の項目が含まれているかどうかを確認する DataWeave スクリプト](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.4/_images/dw-tut-payload-example2.png) 4. ここで、簡単な JSON オブジェクトを Transform Message のペイロードとして提供します。 1. **\[Transform Message\]** タブで、**\[Preview (プレビュー)\]** ボタンの_左端_の長方形をクリックすると、列形式のグラフィカルビューがソースコード領域の横に開きます。 ![Anypoint Studio でメタデータを定義する Transform Message コンポーネント](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.4/_images/studio-define-payload.png) 長方形の上にマウスポインターを置くと、**\[Show Graphic (グラフィックを表示)\]** の表示ラベルが表示されます。 2. **\[Transform Message\]** タブの左端の列で **\[Payload: Unknown (ペイロード: 不明)\]** を見つけて、**\[Define metadata (メタデータを定義)\]** をクリックします。 **\[Define metadata (メタデータを定義)\]** リンクが表示されない場合は、左端の列で **\[Payload: (ペイロード:)\]** エントリを右クリックし、**\[Set Metadata (メタデータを設定)\]** をクリックすると、**\[Select metadata type (メタデータ型を選択)\]** ダイアログが開きます。 5. ここで、([readUrl](#readurl_ex) の例で作成した) `myJson.json` のコンテンツを Transform Message コンポーネントに読み込みます。 1. **\[+Add (+追加)\]** をクリックして、**\[Create new type (新しい型の作成)\]** ダイアログを開きます。 2. ダイアログで **\[Type id (型 id)\]** に「`myJsonType`」と入力し、**\[Create type (型を作成)\]** をクリックします。 ![新しい型を作成するダイアログ](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.4/_images/studio-create-type.png) 3. 開いている **\[Select metadata type (メタデータ型を選択)\]** に戻り、**\[Type (型)\]** ドロップダウンメニューから **\[JSON\]** を選択します。 ![型を選択する \[Select metadata type (メタデータ型を選択)\] ダイアログ](_images/studio_select_metadata_type.png) 4. 新しい型の下で、**\[Schema (スキーマ)\]** を **\[Example (例)\]** に変更します (上の図を参照)。 5. 省略記号 (**…**) のあるナビゲーションボタンを使用して `src/main/resources/myJson.json` を見つけて、**\[Open (開く)\]** をクリックします。ファイルのコンテンツの構造 (`hello: _String_`) が **\[Select metadata type (メタデータ型を選択)\]** ウィンドウに表示されます。 6. ここで、**\[Select (選択)\]** をクリックし、ファイルのコンテンツをメッセージペイロードに読み込みます。 7. \[Preview (プレビュー)\] ペインに `myJson.json` からの JSON オブジェクトが表示されます。必要に応じて、**\[Preview (プレビュー)\]** をクリックして、\[Preview (プレビュー)\] ペインを開くことができます。 8. ここで、**\[Preview (プレビュー)\]** ボタンの横にある_空_の長方形をクリックし、ソースコード領域を開きます。スクリプトの本文を `payload.hello` に変更し、既存の DataWeave ヘッダーコンテンツを保持します。 \[Preview (プレビュー)\] ペインにはペイロードの値 (`"world"`) のみが含まれます。以下は、Studio にこの例がどのように表示されるかを示しています。 ![Anypoint Studio で「world」という単語を JSON 形式で出力する DataWeave スクリプト](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.4/_images/dw-tut-world.png) 準備が整ったら、[DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-selectors)についての詳細を確認してください。 ## [](#next_steps)次のステップ - Studio UI で Mule アプリケーションの開発とデータマッピングを開始するには、[Tutorial: Create a Mule app that uses the Database Connector and DataWeave](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/mule-app-tutorial)を参照してください。 - Transform Message コンポーネント以外にも多くの Mule Connector、モジュール、コアコンポーネントが**「fx」**項目で DataWeave セレクターと短い DataWeave 式を受け入れます。これらのコンポーネントについての詳細は、[「Mule コンポーネント」](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/mule-components)で学習できます。実行中の Mule アプリケーションでサンプルデータを試す場合、Transform Message と連携するかどうかにかかわらず、外部データソースを使用するのではなく以下のコアコンポーネントを使用できます。 - [Set Payload](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/set-payload-transformer-reference)。Mule イベントのペイロードのコンテンツを提供します。 - [Set Variable](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/variable-transformer-reference)。Mule イベントの[変数](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/about-mule-variables)内でコンテンツを作成します。 - [Scheduler](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/scheduler-concept)。Mule イベントの通常の生成をトリガーします。 - [Logger](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/logger-component-reference)。Studio コンソールで、記録された出力と問題を参照します。このいくつかのコンポーネントの使用例を以下に示します。 ![Anypoint Studio で「helloWorld」を出力するフロー](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.4/_images/studio-hello-world.png) - Set Payload の**「fx」**値を `output application/json --- { hello : "world"}` に設定します。 - Logger の**「fx」**値は `payload` に設定されています。これは、プロジェクトの UI と XML 設定ファイルでは `#[payload]` のように表示されます。 - _実行中_の Mule アプリケーション (`testscript`) の **\[Console (コンソール)\]** タブに Set Payload からのペイロードが表示されます。 # DataWeave クイックスタートこのガイドでは、サンプルデータに対して DataWeave 2.0 スクリプトを実行します。外部データソースは使用しません。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。例を使用して、いくつかの重要な DataWeave の概念について説明します。ユーザーは準備が整ったときにこの概念をさらに深く探索することができます。また、これらの例は、Transform Message コンポーネントを DataWeave プレイグラウンドに変換する方法も示しています。スクリプトを実行するには、スクリプトを [Studio](https://docs.mulesoft.com/studio/) の Transform Message コンポーネントのソースコード領域にコピーします。その後、結果をコンポーネントの **\[Preview (プレビュー)\]** ペインで参照します。また、ファイルからコンテンツを読み込んで、DataWeave スクリプトがそのコンテンツに対してアクションを実行できるようにします。ここにある DataWeave の例やドキュメントの他の場所にある例に慣れたら、DataWeave プレイグラウンドを使用して、サンプルデータに対して独自の DataWeave スクリプトを記述する練習をすることができます。 ![基本的な JSON 出力が表示されている Anypoint Studio のスクリプト](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.5/_images/dw-tut-script-studio-basic.png) この図は、センターキャンバスの **testingscriptFlow** 内の Transform Message コンポーネントを示しています。Studio キャンバスの下の **\[Transform Message\]** タブでは、ソースコード領域に DataWeave スクリプトが表示され、**\[Preview (プレビュー)\]** ペインに結果が表示されます。 ## [](#前提条件)前提条件 [Studio 7](https://docs.mulesoft.com/studio/to-download-and-install-studio) が必要です。バージョン 7.3 または 7.2.3 をお勧めします。このガイドでは他の Studio 7 バージョンはテストされていません。 Studio をインストールしたら、Transform Message コンポーネントを使用してプロジェクトをセットアップする必要があります。[Studio でのプロジェクトのセットアップ](#setup) を参照してください。 ## [](#setup)Studio でのプロジェクトのセットアップ DataWeave プレイグラウンドとして機能する Mule プロジェクトをセットアップします。 1. Studio で、**\[File (ファイル)\]** → **\[New (新規)\]** → **\[Mule Project (Mule プロジェクト)\]** をクリックして、Mule プロジェクトを作成します。 2. プロジェクトの名前 `testscript` を入力して、**\[Finish (完了)\]** をクリックします。 3. 新しいプロジェクトの **\[Mule Palette (Mule パレット)\]** タブから **\[Core (コア)\]** をクリックし、**\[Transform Message\]** コンポーネントを Studio キャンバスにドラッグします。 ![Anypoint Studio の Transform Message コンポーネント](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.5/_images/dw-tut-script-studio.png) (A) **\[Mule Palette (Mule パレット)\]** タブ (B) Transform Message コンポーネントを含む Studio キャンバス (C) **\[Transform Message\]** タブ 4. **\[Transform Message\]** タブで **\[Preview (プレビュー)\]** (右端) をクリックして \[Preview (プレビュー)\] ペインを開き、**\[Preview (プレビュー)\]** の横にある_空_の長方形をクリックしてソースコード領域を展開します。 ![Anypoint Studio の出力ペイロードが表示されている \[Transform Message\] タブ](_images/studio-transform-msg-tab.png) 左のソースコード領域で DataWeave スクリプトを追加し、右の \[Preview (プレビュー)\] ペインでスクリプトの出力を参照します。 5. [スクリプティングの開始](#start_scripting)に進みます。 ## [](#start_scripting)スクリプティングの開始 1. [1 つの文字列への 2 つの文字列の連結](#step_1) 2. [XML 出力への JSON 入力の変換](#step_2) 3. [サポートされるデータ型について](#step_3) 4. [入力としての DataWeave 変数の定義および使用](#step_4) 5. [DataWeave 変数での DataWeave 関数の使用](#step_5) 6. [入力からのコンテンツの読み取り、変換、選択](#step_6) 7. [DataWeave 関数を使用したファイルのコンテンツの読み取り](#step_7) 8. [配列からオブジェクトへの要素のマップ](#step_8) 9. [オブジェクトから配列への値の取り込み](#step_9) 10. [項目のマップとマージ](#step_10) ### [](#step_1)1 つの文字列への 2 つの文字列の連結 2 つの文字列 (「hello」と「World」) を 1 つの文字列 (「helloWorld」) に連結する簡単な DataWeave スクリプトから始めます。 ![JSON 形式で「helloWorld」を出力する DataWeave スクリプト](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.5/_images/dw-tut-helloWorld.png) 1. **\[Transform Message\]** タブのソースコード領域内の現在のスクリプトを次のスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 output application/json --- { myString: ("hello" ++ "World") } ``` - DataWeave スクリプトの本文にはキー-値ペア (`{ myString: ("hello" ++ "World") }`) が含まれます。この入力オブジェクトの値は、文字列「hello」と「World」を 1 つの文字列「helloWorld」に連結するための DataWeave 式 (`("hello" ++ "World")`) です。準備が整ったら、文字列の連結で使用する DataWeave [++](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-core-functions-plusplus) 関数についての詳細を確認してください。 - 3 つのダッシュ (`---`) の上にあるすべてのコンテンツがスクリプトのヘッダーです。これには、出力形式 `application/json` を指定するディレクティブを含め、重要なディレクティブが含まれます。準備が整ったら、[DataWeave スクリプト](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-language-introduction)についての詳細を確認してください。 2. **\[Preview (プレビュー)\]** ペインで JSON 出力を参照します。 ```json { "myString": "helloWorld" } ``` 3. [XML 出力への JSON 入力の変換](#step_2)に進みます。 ### [](#step_2)XML 出力への JSON 入力の変換多くのインテグレーションで形式間の変換が必要とされます。この手順では、`output` ディレクティブを使用して、JSON 入力から XML 出力を生成します。 ![XML 形式で「helloWorld」を出力する DataWeave スクリプト](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.5/_images/dw-tut-helloWorld-xml.png) 1. ソースコード領域内の現在のスクリプトの本文を[1 つの文字列への 2 つの文字列の連結](#step_1)の JSON 出力に置き換えて、`output application/json` ディレクティブを `output application/xml` に変更します。 ```dw %dw 2.0 output application/xml --- { "myString" : ("helloWorld") } ``` 2. **\[Preview (プレビュー)\]** ペインで XML 出力を参照します。 ```xml helloWorld ``` 入力 JSON オブジェクト `{ "myString" : ("helloWorld") }` の `"myString"` キーは XML 出力のルート要素に変換され、連結された文字列はその XML オブジェクトの値になります。したがって、XML 出力は `helloWorld` になります。この出力の前に、XML バージョンとエンコードを特定する標準 XML 宣言が配置されています。
XML 出力のルートノードとして機能する単一キーがない場合 (たとえば、入力が単に ("helloWorld") の場合)、XML への変換は失敗し、ソースコード領域に黄色の警告 (!) が表示されます。警告メッセージは、Trying to output non-whitespace characters outside main element tree です。必要に応じて、この警告が生成されるように自分で試してみることができます。
DataWeave では、多くの出力形式と入力形式がサポートされます。準備が整ったら、[サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-formats)についての詳細を確認してください。 3. [サポートされるデータ型について](#step_3)に進みます。 ### [](#step_3)サポートされるデータ型についてここでは、サポートされるさまざまなデータ型を紹介し、スクリプトへのコメントの追加方法を示す簡単な DataWeave スクリプトを提供します。 1. **\[Transform Message\]** タブのソースコード領域内の現在のスクリプトを次のスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 output application/json --- { /* * A multi-line * comment here. */ myString: "hello world", myNumber: 123, myFloatingPointNumber: 123.456, myVeryBigNumber: 12341234134123412341234123, myDate: |2018-12-07|, myTime: |11:55:56|, myDateTime: |2018-10-01T23:57:59-03:00|, myBoolean: true, myArray: [ 1, 2, 3, 5, 8], myMixedArray: [ 1, 2, "blah", { hello: "there" } ], myObjectKeyValuePair: { innerKey: "innerValue" }, myObjectWithConditionalField: { a : { b : 1, ( c : 2 ) if true, (d : 4) if false } }, myNull: null, myBinary: "abcd1234123" as Binary //A one-line comment here. } ``` DataWeave では、`/* */` マークアップ内の複数行のコメントと、スラッシュ (`//`) の後の単一行のコメントがサポートされます。また、キー-値ペア (`myString: "hello world"`、`myNumber: 123` など) 内のコロン (`:`) の後に表示される多くのデータ型もサポートされます。この型には、文字列 (引用符 `""` で囲まれる)、数値、日時構造 (パイプ `||` 内)、ブール (`true` と `false`)、配列 (角括弧 `[]` 内)、JSON に似たオブジェクト (中括弧 `{}` 内のキー-値構造)、`null`、バイナリがあります。このトピックについての詳細を確認する準備が整ったら、[「DataWeave の型」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-types)を参照してください。 2. **\[Preview (プレビュー)\]** ペインで JSON 出力を参照します。 ```json { "myString": "hello world", "myNumber": 123, "myFloatingPointNumber": 123.456, "myVeryBigNumber": 12341234134123412341234123, "myDate": "2018-12-07", "myTime": "11:55:56", "myDateTime": "2018-10-01T23:57:59-03:00", "myBoolean": true, "myArray": [ 1, 2, 3, 5, 8 ], "myMixedArray": [ 1, 2, "blah", { "hello": "there" } ], "myObjectKeyValuePair": { "innerKey": "innerValue" }, "myObjectWithConditionalField": { "a": { "b": 1, "c": 2 } }, "myNull": null, "myBinary": "abcd1234123" } ``` 3. [入力としての DataWeave 変数の定義および使用](#step_4)に進みます。 ### [](#step_4)入力としての DataWeave 変数の定義および使用ここでは、DataWeave 変数 `myJson` の値を出力する簡単な DataWeave スクリプトを試します。スクリプトのヘッダー内の `var` ディレクトリを使用して、変数を設定します。 1. **\[Transform Message\]** タブのソースコード領域内の現在のスクリプトを次のスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 var myJson = { "hello" : "world" } output application/json --- myJson ``` JSON オブジェクト (`{ "hello" : "world" }`) は、スクリプトのヘッダー内の `myJson` 変数として定義されます。準備が整ったら、[DataWeave 変数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-variables)についての詳細を確認してください。 2. **\[Preview (プレビュー)\]** ペインで出力を参照します。 ```json { "hello": "world" } ``` 3. [DataWeave 変数での DataWeave 関数の使用](#step_5)に進みます。 ### [](#step_5)DataWeave 変数での DataWeave 関数の使用ここでは、DataWeave 変数 (`myJson`) 内で DataWeave `avg` 関数を使用して、2 つの数値セットの平均を取得するスクリプトを試します。 ![Anypoint Studio で変数を使用する DataWeave スクリプト](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.5/_images/dw-tut-script-studio-var.png) 1. ソースコード領域内の現在のスクリプトを次のスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 var myJson = { a: avg([1, 1000]), b: avg([1, 2, 3]) } output application/json --- myJson ``` スクリプトの本文に `myJson` を追加すると、ここの `avg` 関数が呼び出され、計算された平均が JSON オブジェクト内に生成されます。これは、**\[Preview (プレビュー)\]** ペインで参照できます。構造 `[1, 1000]` および `[1, 2, 3]` は[配列](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-types#dw_type_array)です。準備が整ったら、[avg](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-core-functions-avg) についての詳細を確認してください。 2. 出力をプレビューします。 ```json { "a": 500.5, "b": 2.0 } ``` 3. [入力からのコンテンツの読み取り、変換、選択](#step_6)に進みます。 ### [](#step_6)入力からのコンテンツの読み取り、変換、選択ここでは、XML 入力を読み取って JSON に変換し、`car` 要素のコンテンツのみを選択する、より複雑なスクリプトを試します。 1. ソースコード領域内の現在のスクリプトを次のスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 var myRead = read("red", "application/xml") output application/json --- { mySelection : myRead.car } ``` この例のプレビューで問題が発生した場合は、`myRead.car` を `myRead."car"` に変更してください。準備が整ったら、[read](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-core-functions-read) 関数、[サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-formats)、[DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-selectors)についての詳細を確認してください。 2. 出力をプレビューします。 ```json { "mySelection": { "color": "red" } } ``` 3. [DataWeave 関数を使用したファイルのコンテンツの読み取り](#step_7)に進みます。 ### [](#step_7)DataWeave 関数を使用したファイルのコンテンツの読み取りここでは、`readUrl` を使用して、Studio の `src/main/resources` フォルダー内のファイルのコンテンツを読み取ります。このコンテンツを DataWeave スクリプトのサンプルデータとして使用できます。 1. ファイルを追加するには、**\[Package Explorer\]** タブで `src/main/resources` フォルダーを右クリックし、**\[New (新規)\]** → **\[File (ファイル)\]** に移動して、該当のファイルのファイル名 `myJson.json` を入力し、**\[Finish (完了)\]** をクリックします。 2. `src/main/resources` から、**\[myJson.json\]** タブ (または **\[myJson.json\]** タブの **\[Source (ソース)\]** サブタブ内 (ある場合)) に次のサンプルコンテンツを入力して保存します。 ```json { "hello": "world" } ``` ![Anypoint Studio のサンプルコンテンツが表示されている \[Package Explorer\] タブ](_images/dw-tut-sample-file.png) Figure 1. Studio 内の myJson.json 3. **\[testscript\]** タブ内の Transform Message コンポーネントに戻り、現在のスクリプトを、`readUrl` を使用してファイルから JSON コンテンツを読み取るスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 output application/json --- readUrl("classpath://myJson.json", "application/json") ``` 準備が整ったら、[readUrl](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-core-functions-readurl) 関数についての詳細を確認してください。 4. **\[Preview (プレビュー)\]** ペインで一致の出力を参照します。 ```json { "hello": "world" } ``` Transform Message コンポーネントのメタデータ型を介してファイルのコンテンツを読み込むこともできます。この手順については、後で[長いペイロードを使用する例の実行](#med_large_payload)で説明します。この手順では、ここで作成した `myJson.json` ファイルを使用します。 5. [配列からオブジェクトへの要素のマップ](#step_8)に進みます。 ### [](#step_8)配列からオブジェクトへの要素のマップほぼすべてのインテグレーションでデータマッピングが必要とされます。ここでは、配列内の要素を JSON オブジェクトのキーと値にマップします。 1. ソースコード領域内の現在のスクリプトを次のスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 output application/json --- { ( ["a", "b", "c"] map ((value, index) -> { (index): value }) ) } ``` `map` 関数は左の配列を反復処理し、右のラムダ (匿名関数) (`((value, index) → { (index): value })`) をその配列の要素に適用します。ラムダは[名前付きパラメーター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-functions-lambdas#_use_named_parameters_in_a_lambda) (`value` および `index`) を使用して、配列から値とインデックスを選択し、JSON オブジェクトにキー-値ペアを入力します。[map](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-core-functions-map) についての詳細を確認し、準備が整ったら、`map` を [mapObject](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-core-functions-mapobject) と比較してください。これはオブジェクトを入力として使用します。 2. 出力をプレビューします。 ```json { "0": "a", "1": "b", "2": "c" } ``` 3. [オブジェクトから配列への値の取り込み](#step_9)に進みます。 ### [](#step_9)オブジェクトから配列への値の取り込みここでは、DataWeave `pluck` 関数を使用して JSON オブジェクトの値を反復処理し、値を配列に出力します。 1. ソースコード領域のコンテンツを、JSON オブジェクトで `pluck` を使用するスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 output application/json --- { "0": "a", "1": "b", "2": "c" } pluck ((value) -> value) ``` 入力オブジェクトが `map` の例の[出力](#output_map)に一致し、出力の配列が `map` の例の[入力](#input_map)に一致します。準備が整ったら、[pluck](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-core-functions-pluck) についての詳細を確認してください。 2. 出力をプレビューします。 ```json [ "a", "b", "c" ] ``` 3. [項目のマップとマージ](#step_10)に進みます。 ### [](#step_10)項目のマップとマージここでは、別々の配列内のアイテムから項目をマップおよびマージする、より複雑な例を試します。ここでの重要な点を簡単に述べると、一部のインテグレーションで必要とされる、より複雑なマッピングと変換の処理に DataWeave 機能の味わいを提供していることです。 1. ソースコード領域内の現在のスクリプトを次のスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 var myVar = [ { bookId: 101, title: "world history", price: "19.99" }, { bookId: 202, title: 'the great outdoors', price: "15.99" } ] var myVar2 = [ { bookId: 101, author: "john doe" }, { bookId: 202, author: "jane doe" } ] output application/json --- myVar map (item, index) -> using (id = item.bookId) { "id" : id, "topic" : item.title, "cost" : item.price as Number, (myVar2 filter ($.*bookId contains id) map (item) -> { author : item.author }) } ``` この言語をさらに探索する準備が整ったら、終了間近で使用する [filter](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-core-functions-filter) 関数が `myVar2` 変数の配列から `author` 値をどのように返すかについて確認してください。`as` が行 `"cost" : item.price as Number,` 内のデータ型と連携し、`"19.99"` のような入力文字列を `19.99` のような数値に強制的に変換する方法についての詳細は、[DataWeave の型強制](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-types-coercion)について確認してください。(`using (id = item.bookId)` に示されている) `using` を使用してスクリプト内で[ローカル DataWeave 変数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-variables#example_local_variable)をどのように作成できるかを確認してください。 2. 出力をプレビューします。 ```json [ { "id": "101", "topic": "world history", "cost": 19.99, "author": "john doe" }, { "id": "202", "topic": "the great outdoors", "cost": 15.99, "author": "jane doe" } ] ``` 3. [DataWeave の他の例を試す](#more_examples)に進みます。 ## [](#more_examples)DataWeave の他の例を試すこれで DataWeave の例を自分で実行する準備ができました。DataWeave 言語についてさらに多くのことを知りたい場合は、DataWeave プレイグラウンドでドキュメント内にある例をいつでも実行できます。例をカスタマイズし、それを使用して独自のスクリプトを開始できます。
payload を使用して入力データを参照する例 (contains や mapObject 関数の例など) の場合、ペイロードに対してアクションを実行する例の実行で説明されている技法を使用してペイロード関連の問題を回避できます。
1. Studio で試すことができるさらに多くの例があります。 - [DataWeave の演算子](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-operators) - [DataWeave リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-functions): DataWeave 関数モジュールに関するドキュメントには、DataWeave 関数を使用する多くの例が用意されています。 - [DataWeave のフローコントロール](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-flow-control) - [DataWeave のパターン一致](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-pattern-matching) - [DataWeave の解説書](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-cookbook) - [DataWeave 関数の定義](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-functions) 2. [次のステップ](#next_steps)に進みます。 ### [](#provide_payload)ペイロードに対してアクションを実行する例の実行 DataWeave では、`payload` は、[Mule メッセージ](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/about-mule-message#_message_payload)のコンテンツを保持する組み込み Mule Runtime 変数です。これを使用すると、`payload` を DataWeave スクリプトに入力するだけでメッセージの本文を取得できます。多くの場合、このコンテンツはドキュメントで「ペイロード」と呼ばれます。 `payload` を使用して Mule メッセージのコンテンツを取得する DataWeave の例を試すには、いくつかのオプションがあります。 - [短いペイロードを使用する例の実行](#small_payload): DataWeave 変数を使用できます。 - [長いペイロードを使用する例の実行](#med_large_payload): ファイルを介してペイロードコンテンツを追加します。この技法は、短いペイロードでも機能します。実行中の Mule アプリケーションを必要とする選択肢 ([Set Payload](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/set-payload-transformer-reference) の使用など) は、ここでは対象になっていませんが、[次のステップ](#next_steps)で紹介されています。 #### [](#small_payload)短いペイロードを使用する例の実行数行のサンプルデータを使用する短い例では、入力ペイロードを変数に変換できます。DataWeave スクリプトのヘッダー内の DataWeave 変数 (`var`) にペイロードのコンテンツをコピーするだけです。次にスクリプトの本文で、その変数を参照する新しい変数の名前で `payload` を置き換えます。 1. ソースコード領域で次のスクリプトから開始します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- ContainsRequestedItem: payload.root.*order.*items contains "3" ``` これをまだプレビューすることはできません。 ![Anypoint Studio でペイロードに特定の項目が含まれているかどうかを確認する DataWeave スクリプト](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.5/_images/dw-tut-payload-example.png) 2. ここでは、`payload` を使用して、存在しない Mule メッセージのコンテンツを入力するのではなく、何らかのサンプル入力を使用するようにこの例を変更します。 1. スクリプトで読み取ることができる入力データを提供する `myInput` DataWeave 変数を追加し、スクリプトの本文内の Mule `payload` 変数を DataWeave `myInput` 変数に変更します。 ```DataWeave %dw 2.0 var myInput = read(" 1 3 2 ", "application/xml") output application/json --- ContainsRequestedItem: myInput.root.*order.*items contains "3" ``` 2. 結果をプレビューします。 ```json { "ContainsRequestedItem": true } ``` 準備が整ったら、[contains](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-core-functions-contains) 関数および組み込み `payload` 変数に関する詳細を[「定義済み変数」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-variables-context)で確認してください。 #### [](#med_large_payload)長いペイロードを使用する例の実行多数の行があるサンプルデータを使用する DataWeave 例では、Transform Message を介してメタデータ型を作成することを考慮します。メタデータ型は、サンプルデータを含むローカルファイルを受け入れることができます。 1. [readUrl](#readurl_ex) の例を使用して、Studio で `src/main/resources/myJson.json` を作成します。 Studio にファイルがすでにある場合は、このステップを省略できます。次のステップでは、このファイルのコンテンツをペイロードとして使用する方法を示します。 2. \[Transform Message\] タブのソースコード領域の現在のスクリプトを、入力のペイロードを選択するスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 output application/json --- payload ``` 3. ペイロードはまだ存在しないため、ここでペイロードをプレビューすることはできません。 ![Anypoint Studio でペイロードに特定の項目が含まれているかどうかを確認する DataWeave スクリプト](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.5/_images/dw-tut-payload-example2.png) 4. ここで、簡単な JSON オブジェクトを Transform Message のペイロードとして提供します。 1. **\[Transform Message\]** タブで、**\[Preview (プレビュー)\]** ボタンの_左端_の長方形をクリックすると、列形式のグラフィカルビューがソースコード領域の横に開きます。 ![Anypoint Studio でメタデータを定義する Transform Message コンポーネント](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.5/_images/studio-define-payload.png) 長方形の上にマウスポインターを置くと、**\[Show Graphic (グラフィックを表示)\]** の表示ラベルが表示されます。 2. **\[Transform Message\]** タブの左端の列で **\[Payload: Unknown (ペイロード: 不明)\]** を見つけて、**\[Define metadata (メタデータを定義)\]** をクリックします。 **\[Define metadata (メタデータを定義)\]** リンクが表示されない場合は、左端の列で **\[Payload: (ペイロード:)\]** エントリを右クリックし、**\[Set Metadata (メタデータを設定)\]** をクリックすると、**\[Select metadata type (メタデータ型を選択)\]** ダイアログが開きます。 5. ここで、([readUrl](#readurl_ex) の例で作成した) `myJson.json` のコンテンツを Transform Message コンポーネントに読み込みます。 1. **\[+Add (+追加)\]** をクリックして、**\[Create new type (新しい型の作成)\]** ダイアログを開きます。 2. ダイアログで **\[Type id (型 id)\]** に「`myJsonType`」と入力し、**\[Create type (型を作成)\]** をクリックします。 ![新しい型を作成するダイアログ](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.5/_images/studio-create-type.png) 3. 開いている **\[Select metadata type (メタデータ型を選択)\]** に戻り、**\[Type (型)\]** ドロップダウンメニューから **\[JSON\]** を選択します。 ![型を選択する \[Select metadata type (メタデータ型を選択)\] ダイアログ](_images/studio_select_metadata_type.png) 4. 新しい型の下で、**\[Schema (スキーマ)\]** を **\[Example (例)\]** に変更します (上の図を参照)。 5. 省略記号 (**…**) のあるナビゲーションボタンを使用して `src/main/resources/myJson.json` を見つけて、**\[Open (開く)\]** をクリックします。ファイルのコンテンツの構造 (`hello: _String_`) が **\[Select metadata type (メタデータ型を選択)\]** ウィンドウに表示されます。 6. ここで、**\[Select (選択)\]** をクリックし、ファイルのコンテンツをメッセージペイロードに読み込みます。 7. \[Preview (プレビュー)\] ペインに `myJson.json` からの JSON オブジェクトが表示されます。必要に応じて、**\[Preview (プレビュー)\]** をクリックして、\[Preview (プレビュー)\] ペインを開くことができます。 8. ここで、**\[Preview (プレビュー)\]** ボタンの横にある_空_の長方形をクリックし、ソースコード領域を開きます。スクリプトの本文を `payload.hello` に変更し、既存の DataWeave ヘッダーコンテンツを保持します。 \[Preview (プレビュー)\] ペインにはペイロードの値 (`"world"`) のみが含まれます。以下は、Studio にこの例がどのように表示されるかを示しています。 ![Anypoint Studio で「world」という単語を JSON 形式で出力する DataWeave スクリプト](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.5/_images/dw-tut-world.png) 準備が整ったら、[DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-selectors)についての詳細を確認してください。 ## [](#next_steps)次のステップ - Studio UI で Mule アプリケーションの開発とデータマッピングを開始するには、[Tutorial: Create a Mule app that uses the Database Connector and DataWeave](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/mule-app-tutorial)を参照してください。 - Transform Message コンポーネント以外にも多くの Mule Connector、モジュール、コアコンポーネントが**「fx」**項目で DataWeave セレクターと短い DataWeave 式を受け入れます。これらのコンポーネントについての詳細は、[「Mule コンポーネント」](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/mule-components)で学習できます。実行中の Mule アプリケーションでサンプルデータを試す場合、Transform Message と連携するかどうかにかかわらず、外部データソースを使用するのではなく以下のコアコンポーネントを使用できます。 - [Set Payload](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/set-payload-transformer-reference)。Mule イベントのペイロードのコンテンツを提供します。 - [Set Variable](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/variable-transformer-reference)。Mule イベントの[変数](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/about-mule-variables)内でコンテンツを作成します。 - [Scheduler](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/scheduler-concept)。Mule イベントの通常の生成をトリガーします。 - [Logger](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/logger-component-reference)。Studio コンソールで、記録された出力と問題を参照します。このいくつかのコンポーネントの使用例を以下に示します。 ![Anypoint Studio で「helloWorld」を出力するフロー](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.5/_images/studio-hello-world.png) - Set Payload の**「fx」**値を `output application/json --- { hello : "world"}` に設定します。 - Logger の**「fx」**値は `payload` に設定されています。これは、プロジェクトの UI と XML 設定ファイルでは `#[payload]` のように表示されます。 - _実行中_の Mule アプリケーション (`testscript`) の **\[Console (コンソール)\]** タブに Set Payload からのペイロードが表示されます。 # DataWeave クイックスタートこのガイドでは、サンプルデータに対して DataWeave 2.0 スクリプトを実行します。外部データソースは使用しません。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。例を使用して、いくつかの重要な DataWeave の概念について説明します。ユーザーは準備が整ったときにこの概念をさらに深く探索することができます。また、これらの例は、Transform Message コンポーネントを DataWeave プレイグラウンドに変換する方法も示しています。スクリプトを実行するには、スクリプトを [Studio](https://docs.mulesoft.com/studio/) の Transform Message コンポーネントのソースコード領域にコピーします。その後、結果をコンポーネントの **\[Preview (プレビュー)\]** ペインで参照します。また、ファイルからコンテンツを読み込んで、DataWeave スクリプトがそのコンテンツに対してアクションを実行できるようにします。ここにある DataWeave の例やドキュメントの他の場所にある例に慣れたら、DataWeave プレイグラウンドを使用して、サンプルデータに対して独自の DataWeave スクリプトを記述する練習をすることができます。 ![基本的な JSON 出力が表示されている Anypoint Studio のスクリプト](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.6/_images/dw-tut-script-studio-basic.png) この図は、センターキャンバスの **testingscriptFlow** 内の Transform Message コンポーネントを示しています。Studio キャンバスの下の **\[Transform Message\]** タブでは、ソースコード領域に DataWeave スクリプトが表示され、**\[Preview (プレビュー)\]** ペインに結果が表示されます。 ## [](#前提条件)前提条件 [Studio 7](https://docs.mulesoft.com/studio/to-download-and-install-studio) が必要です。バージョン 7.3 または 7.2.3 をお勧めします。このガイドでは他の Studio 7 バージョンはテストされていません。 Studio をインストールしたら、Transform Message コンポーネントを使用してプロジェクトをセットアップする必要があります。[Studio でのプロジェクトのセットアップ](#setup)を参照してください。 ## [](#setup)Studio でのプロジェクトのセットアップ DataWeave プレイグラウンドとして機能する Mule プロジェクトをセットアップします。 1. Studio で、**\[File (ファイル)\]** → **\[New (新規)\]** → **\[Mule Project (Mule プロジェクト)\]** をクリックして、Mule プロジェクトを作成します。 2. プロジェクトの名前 `testscript` を入力して、**\[Finish (完了)\]** をクリックします。 3. 新しいプロジェクトの **\[Mule Palette (Mule パレット)\]** タブから **\[Core (コア)\]** をクリックし、**\[Transform Message\]** コンポーネントを Studio キャンバスにドラッグします。 ![Anypoint Studio の Transform Message コンポーネント](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.6/_images/dw-tut-script-studio.png) (A) **\[Mule Palette (Mule パレット)\]** タブ (B) Transform Message コンポーネントを含む Studio キャンバス (C) **\[Transform Message\]** タブ 4. **\[Transform Message\]** タブで **\[Preview (プレビュー)\]** (右端) をクリックして \[Preview (プレビュー)\] ペインを開き、**\[Preview (プレビュー)\]** の横にある_空_の長方形をクリックしてソースコード領域を展開します。 ![Anypoint Studio の出力ペイロードが表示されている \[Transform Message\] タブ](_images/studio-transform-msg-tab.png) 左のソースコード領域で DataWeave スクリプトを追加し、右の \[Preview (プレビュー)\] ペインでスクリプトの出力を参照します。 5. [スクリプティングの開始](#start_scripting)に進みます。 ## [](#start_scripting)スクリプティングの開始 1. [1 つの文字列への 2 つの文字列の連結](#step_1) 2. [XML 出力への JSON 入力の変換](#step_2) 3. [サポートされるデータ型について](#step_3) 4. [入力としての DataWeave 変数の定義および使用](#step_4) 5. [DataWeave 変数での DataWeave 関数の使用](#step_5) 6. [入力からのコンテンツの読み取り、変換、選択](#step_6) 7. [DataWeave 関数を使用したファイルのコンテンツの読み取り](#step_7) 8. [配列からオブジェクトへの要素のマップ](#step_8) 9. [オブジェクトから配列への値の取り込み](#step_9) 10. [項目のマップとマージ](#step_10) ### [](#step_1)1 つの文字列への 2 つの文字列の連結 2 つの文字列 (「hello」と「World」) を 1 つの文字列 (「helloWorld」) に連結する簡単な DataWeave スクリプトから始めます。 ![JSON 形式で「helloWorld」を出力する DataWeave スクリプト](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.6/_images/dw-tut-helloWorld.png) 1. **\[Transform Message\]** タブのソースコード領域内の現在のスクリプトを次のスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 output application/json --- { myString: ("hello" ++ "World") } ``` - DataWeave スクリプトの本文にはキー-値ペア (`{ myString: ("hello" ++ "World") }`) が含まれます。この入力オブジェクトの値は、文字列「hello」と「World」を 1 つの文字列「helloWorld」に連結するための DataWeave 式 (`("hello" ++ "World")`) です。準備が整ったら、文字列の連結で使用する DataWeave [++](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-core-functions-plusplus) 関数についての詳細を確認してください。 - 3 つのダッシュ (`---`) の上にあるすべてのコンテンツがスクリプトのヘッダーです。これには、出力形式 `application/json` を指定するディレクティブを含め、重要なディレクティブが含まれます。準備が整ったら、[DataWeave スクリプト](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-language-introduction)についての詳細を確認してください。 2. **\[Preview (プレビュー)\]** ペインで JSON 出力を参照します。 ```json { "myString": "helloWorld" } ``` 3. [XML 出力への JSON 入力の変換](#step_2)に進みます。 ### [](#step_2)XML 出力への JSON 入力の変換多くのインテグレーションで形式間の変換が必要とされます。この手順では、`output` ディレクティブを使用して、JSON 入力から XML 出力を生成します。 ![XML 形式で「helloWorld」を出力する DataWeave スクリプト](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.6/_images/dw-tut-helloWorld-xml.png) 1. ソースコード領域内の現在のスクリプトの本文を[1 つの文字列への 2 つの文字列の連結](#step_1)の JSON 出力に置き換えて、`output application/json` ディレクティブを `output application/xml` に変更します。 ```dw %dw 2.0 output application/xml --- { "myString" : ("helloWorld") } ``` 2. **\[Preview (プレビュー)\]** ペインで XML 出力を参照します。 ```xml helloWorld ``` 入力 JSON オブジェクト `{ "myString" : ("helloWorld") }` の `"myString"` キーは XML 出力のルート要素に変換され、連結された文字列はその XML オブジェクトの値になります。したがって、XML 出力は `helloWorld` になります。この出力の前に、XML バージョンとエンコードを特定する標準 XML 宣言が配置されています。
XML 出力のルートノードとして機能する単一キーがない場合 (たとえば、入力が単に ("helloWorld") の場合)、XML への変換は失敗し、ソースコード領域に黄色の警告 (!) が表示されます。警告メッセージは、Trying to output non-whitespace characters outside main element tree です。必要に応じて、この警告が生成されるように自分で試してみることができます。
DataWeave では、多くの出力形式と入力形式がサポートされます。準備が整ったら、[サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-formats)についての詳細を確認してください。 3. [サポートされるデータ型について](#step_3)に進みます。 ### [](#step_3)サポートされるデータ型についてここでは、サポートされるさまざまなデータ型を紹介し、スクリプトへのコメントの追加方法を示す簡単な DataWeave スクリプトを提供します。 1. **\[Transform Message\]** タブのソースコード領域内の現在のスクリプトを次のスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 output application/json --- { /* * A multi-line * comment here. */ myString: "hello world", myNumber: 123, myFloatingPointNumber: 123.456, myVeryBigNumber: 12341234134123412341234123, myDate: |2018-12-07|, myTime: |11:55:56|, myDateTime: |2018-10-01T23:57:59-03:00|, myBoolean: true, myArray: [ 1, 2, 3, 5, 8], myMixedArray: [ 1, 2, "blah", { hello: "there" } ], myObjectKeyValuePair: { innerKey: "innerValue" }, myObjectWithConditionalField: { a : { b : 1, ( c : 2 ) if true, (d : 4) if false } }, myNull: null, myBinary: "abcd1234123" as Binary //A one-line comment here. } ``` DataWeave では、`/* */` マークアップ内の複数行のコメントと、スラッシュ (`//`) の後の単一行のコメントがサポートされます。また、キー-値ペア (`myString: "hello world"`、`myNumber: 123` など) 内のコロン (`:`) の後に表示される多くのデータ型もサポートされます。この型には、文字列 (引用符 `""` で囲まれる)、数値、日時構造 (パイプ `||` 内)、ブール (`true` と `false`)、配列 (角括弧 `[]` 内)、JSON に似たオブジェクト (中括弧 `{}` 内のキー-値構造)、`null`、バイナリがあります。このトピックについての詳細を確認する準備が整ったら、[「DataWeave の型」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-types)を参照してください。 2. **\[Preview (プレビュー)\]** ペインで JSON 出力を参照します。 ```json { "myString": "hello world", "myNumber": 123, "myFloatingPointNumber": 123.456, "myVeryBigNumber": 12341234134123412341234123, "myDate": "2018-12-07", "myTime": "11:55:56", "myDateTime": "2018-10-01T23:57:59-03:00", "myBoolean": true, "myArray": [ 1, 2, 3, 5, 8 ], "myMixedArray": [ 1, 2, "blah", { "hello": "there" } ], "myObjectKeyValuePair": { "innerKey": "innerValue" }, "myObjectWithConditionalField": { "a": { "b": 1, "c": 2 } }, "myNull": null, "myBinary": "abcd1234123" } ``` 3. [入力としての DataWeave 変数の定義および使用](#step_4)に進みます。 ### [](#step_4)入力としての DataWeave 変数の定義および使用ここでは、DataWeave 変数 `myJson` の値を出力する簡単な DataWeave スクリプトを試します。スクリプトのヘッダー内の `var` ディレクトリを使用して、変数を設定します。 1. **\[Transform Message\]** タブのソースコード領域内の現在のスクリプトを次のスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 var myJson = { "hello" : "world" } output application/json --- myJson ``` JSON オブジェクト (`{ "hello" : "world" }`) は、スクリプトのヘッダー内の `myJson` 変数として定義されます。準備が整ったら、[DataWeave 変数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-variables)についての詳細を確認してください。 2. **\[Preview (プレビュー)\]** ペインで出力を参照します。 ```json { "hello": "world" } ``` 3. [DataWeave 変数での DataWeave 関数の使用](#step_5)に進みます。 ### [](#step_5)DataWeave 変数での DataWeave 関数の使用ここでは、DataWeave 変数 (`myJson`) 内で DataWeave `avg` 関数を使用して、2 つの数値セットの平均を取得するスクリプトを試します。 ![Anypoint Studio で変数を使用する DataWeave スクリプト](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.6/_images/dw-tut-script-studio-var.png) 1. ソースコード領域内の現在のスクリプトを次のスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 var myJson = { a: avg([1, 1000]), b: avg([1, 2, 3]) } output application/json --- myJson ``` スクリプトの本文に `myJson` を追加すると、ここの `avg` 関数が呼び出され、計算された平均が JSON オブジェクト内に生成されます。これは、**\[Preview (プレビュー)\]** ペインで参照できます。構造 `[1, 1000]` および `[1, 2, 3]` は[配列](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-types#dw_type_array)です。準備が整ったら、[avg](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-core-functions-avg) についての詳細を確認してください。 2. 出力をプレビューします。 ```json { "a": 500.5, "b": 2.0 } ``` 3. [入力からのコンテンツの読み取り、変換、選択](#step_6)に進みます。 ### [](#step_6)入力からのコンテンツの読み取り、変換、選択ここでは、XML 入力を読み取って JSON に変換し、`car` 要素のコンテンツのみを選択する、より複雑なスクリプトを試します。 1. ソースコード領域内の現在のスクリプトを次のスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 var myRead = read("red", "application/xml") output application/json --- { mySelection : myRead.car } ``` この例のプレビューで問題が発生した場合は、`myRead.car` を `myRead."car"` に変更してください。準備が整ったら、[read](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-core-functions-read) 関数、[サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-formats)、[DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-selectors)についての詳細を確認してください。 2. 出力をプレビューします。 ```json { "mySelection": { "color": "red" } } ``` 3. [DataWeave 関数を使用したファイルのコンテンツの読み取り](#step_7)に進みます。 ### [](#step_7)DataWeave 関数を使用したファイルのコンテンツの読み取りここでは、`readUrl` を使用して、Studio の `src/main/resources` フォルダー内のファイルのコンテンツを読み取ります。このコンテンツを DataWeave スクリプトのサンプルデータとして使用できます。 1. ファイルを追加するには、**\[Package Explorer\]** タブで `src/main/resources` フォルダーを右クリックし、**\[New (新規)\]** → **\[File (ファイル)\]** に移動して、該当のファイルのファイル名 `myJson.json` を入力し、**\[Finish (完了)\]** をクリックします。 2. `src/main/resources` から、**\[myJson.json\]** タブ (または **\[myJson.json\]** タブの **\[Source (ソース)\]** サブタブ内 (ある場合)) に次のサンプルコンテンツを入力して保存します。 ```json { "hello": "world" } ``` ![Anypoint Studio のサンプルコンテンツが表示されている \[Package Explorer\] タブ](_images/dw-tut-sample-file.png) Figure 1. Studio 内の myJson.json 3. **\[testscript\]** タブ内の Transform Message コンポーネントに戻り、現在のスクリプトを、`readUrl` を使用してファイルから JSON コンテンツを読み取るスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 output application/json --- readUrl("classpath://myJson.json", "application/json") ``` 準備が整ったら、[readUrl](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-core-functions-readurl) 関数についての詳細を確認してください。 4. **\[Preview (プレビュー)\]** ペインで一致の出力を参照します。 ```json { "hello": "world" } ``` Transform Message コンポーネントのメタデータ型を介してファイルのコンテンツを読み込むこともできます。この手順については、後で[長いペイロードを使用する例の実行](#med_large_payload)で説明します。この手順では、ここで作成した `myJson.json` ファイルを使用します。 5. [配列からオブジェクトへの要素のマップ](#step_8)に進みます。 ### [](#step_8)配列からオブジェクトへの要素のマップほぼすべてのインテグレーションでデータマッピングが必要とされます。ここでは、配列内の要素を JSON オブジェクトのキーと値にマップします。 1. ソースコード領域内の現在のスクリプトを次のスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 output application/json --- { ( ["a", "b", "c"] map ((value, index) -> { (index): value }) ) } ``` `map` 関数は左の配列を反復処理し、右のラムダ (匿名関数) (`((value, index) → { (index): value })`) をその配列の要素に適用します。ラムダは[名前付きパラメーター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-functions-lambdas#_use_named_parameters_in_a_lambda) (`value` および `index`) を使用して、配列から値とインデックスを選択し、JSON オブジェクトにキー-値ペアを入力します。[map](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-core-functions-map) についての詳細を確認し、準備が整ったら、`map` を [mapObject](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-core-functions-mapobject) と比較してください。これはオブジェクトを入力として使用します。 2. 出力をプレビューします。 ```json { "0": "a", "1": "b", "2": "c" } ``` 3. [オブジェクトから配列への値の取り込み](#step_9)に進みます。 ### [](#step_9)オブジェクトから配列への値の取り込みここでは、DataWeave `pluck` 関数を使用して JSON オブジェクトの値を反復処理し、値を配列に出力します。 1. ソースコード領域のコンテンツを、JSON オブジェクトで `pluck` を使用するスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 output application/json --- { "0": "a", "1": "b", "2": "c" } pluck ((value) -> value) ``` 入力オブジェクトが `map` の例の[出力](#output_map)に一致し、出力の配列が `map` の例の[入力](#input_map)に一致します。準備が整ったら、[pluck](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-core-functions-pluck) についての詳細を確認してください。 2. 出力をプレビューします。 ```json [ "a", "b", "c" ] ``` 3. [項目のマップとマージ](#step_10)に進みます。 ### [](#step_10)項目のマップとマージここでは、別々の配列内のアイテムから項目をマップおよびマージする、より複雑な例を試します。ここでの重要な点を簡単に述べると、一部のインテグレーションで必要とされる、より複雑なマッピングと変換の処理に DataWeave 機能の味わいを提供していることです。 1. ソースコード領域内の現在のスクリプトを次のスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 var myVar = [ { bookId: 101, title: "world history", price: "19.99" }, { bookId: 202, title: 'the great outdoors', price: "15.99" } ] var myVar2 = [ { bookId: 101, author: "john doe" }, { bookId: 202, author: "jane doe" } ] output application/json --- myVar map (item, index) -> using (id = item.bookId) { "id" : id, "topic" : item.title, "cost" : item.price as Number, (myVar2 filter ($.*bookId contains id) map (item) -> { author : item.author }) } ``` この言語をさらに探索する準備が整ったら、終了間近で使用する [filter](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-core-functions-filter) 関数が `myVar2` 変数の配列から `author` 値をどのように返すかについて確認してください。`as` が行 `"cost" : item.price as Number,` 内のデータ型と連携し、`"19.99"` のような入力文字列を `19.99` のような数値に強制的に変換する方法についての詳細は、[DataWeave の型強制](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-types-coercion)について確認してください。(`using (id = item.bookId)` に示されている) `using` を使用してスクリプト内で[ローカル DataWeave 変数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-variables#example_local_variable)をどのように作成できるかを確認してください。 2. 出力をプレビューします。 ```json [ { "id": "101", "topic": "world history", "cost": 19.99, "author": "john doe" }, { "id": "202", "topic": "the great outdoors", "cost": 15.99, "author": "jane doe" } ] ``` 3. [DataWeave の他の例を試す](#more_examples)に進みます。 ## [](#more_examples)DataWeave の他の例を試すこれで DataWeave の例を自分で実行する準備ができました。DataWeave 言語についてさらに多くのことを知りたい場合は、DataWeave プレイグラウンドでドキュメント内にある例をいつでも実行できます。例をカスタマイズし、それを使用して独自のスクリプトを開始できます。
payload を使用して入力データを参照する例 (contains や mapObject 関数の例など) の場合、ペイロードに対してアクションを実行する例の実行で説明されている技法を使用してペイロード関連の問題を回避できます。
1. Studio で試すことができるさらに多くの例があります。 - [DataWeave の演算子](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-operators) - [DataWeave リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-functions): DataWeave 関数モジュールに関するドキュメントには、DataWeave 関数を使用する多くの例が用意されています。 - [DataWeave のフローコントロール](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-flow-control) - [DataWeave のパターン一致](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-pattern-matching) - [DataWeave の解説書](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-cookbook) - [DataWeave 関数の定義](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-functions) 2. [次のステップ](#next_steps)に進みます。 ### [](#provide_payload)ペイロードに対してアクションを実行する例の実行 DataWeave では、`payload` は、[Mule メッセージ](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/about-mule-message#_message_payload)のコンテンツを保持する組み込み Mule Runtime 変数です。これを使用すると、`payload` を DataWeave スクリプトに入力するだけでメッセージの本文を取得できます。多くの場合、このコンテンツはドキュメントで「ペイロード」と呼ばれます。 `payload` を使用して Mule メッセージのコンテンツを取得する DataWeave の例を試すには、いくつかのオプションがあります。 - [短いペイロードを使用する例の実行](#small_payload): DataWeave 変数を使用できます。 - [長いペイロードを使用する例の実行](#med_large_payload): ファイルを介してペイロードコンテンツを追加します。この技法は、短いペイロードでも機能します。実行中の Mule アプリケーションを必要とする選択肢 ([Set Payload](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/set-payload-transformer-reference) の使用など) は、ここでは対象になっていませんが、[次のステップ](#next_steps)で紹介されています。 #### [](#small_payload)短いペイロードを使用する例の実行数行のサンプルデータを使用する短い例では、入力ペイロードを変数に変換できます。DataWeave スクリプトのヘッダー内の DataWeave 変数 (`var`) にペイロードのコンテンツをコピーするだけです。次にスクリプトの本文で、その変数を参照する新しい変数の名前で `payload` を置き換えます。 1. ソースコード領域で次のスクリプトから開始します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- ContainsRequestedItem: payload.root.*order.*items contains "3" ``` これをまだプレビューすることはできません。 ![Anypoint Studio でペイロードに特定の項目が含まれているかどうかを確認する DataWeave スクリプト](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.6/_images/dw-tut-payload-example.png) 2. ここでは、`payload` を使用して、存在しない Mule メッセージのコンテンツを入力するのではなく、何らかのサンプル入力を使用するようにこの例を変更します。 1. スクリプトで読み取ることができる入力データを提供する `myInput` DataWeave 変数を追加し、スクリプトの本文内の Mule `payload` 変数を DataWeave `myInput` 変数に変更します。 ```DataWeave %dw 2.0 var myInput = read(" 1 3 2 ", "application/xml") output application/json --- ContainsRequestedItem: myInput.root.*order.*items contains "3" ``` 2. 結果をプレビューします。 ```json { "ContainsRequestedItem": true } ``` 準備が整ったら、[contains](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-core-functions-contains) 関数および組み込み `payload` 変数に関する詳細を[「定義済み変数」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-variables-context)で確認してください。 #### [](#med_large_payload)長いペイロードを使用する例の実行多数の行があるサンプルデータを使用する DataWeave 例では、Transform Message を介してメタデータ型を作成することを考慮します。メタデータ型は、サンプルデータを含むローカルファイルを受け入れることができます。 1. [readUrl](#readurl_ex) の例を使用して、Studio で `src/main/resources/myJson.json` を作成します。 Studio にファイルがすでにある場合は、このステップを省略できます。次のステップでは、このファイルのコンテンツをペイロードとして使用する方法を示します。 2. \[Transform Message\] タブのソースコード領域の現在のスクリプトを、入力のペイロードを選択するスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 output application/json --- payload ``` 3. ペイロードはまだ存在しないため、ここでペイロードをプレビューすることはできません。 ![Anypoint Studio でペイロードに特定の項目が含まれているかどうかを確認する DataWeave スクリプト](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.6/_images/dw-tut-payload-example2.png) 4. ここで、簡単な JSON オブジェクトを Transform Message のペイロードとして提供します。 1. **\[Transform Message\]** タブで、**\[Preview (プレビュー)\]** ボタンの_左端_の長方形をクリックすると、列形式のグラフィカルビューがソースコード領域の横に開きます。 ![Anypoint Studio でメタデータを定義する Transform Message コンポーネント](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.6/_images/studio-define-payload.png) 長方形の上にマウスポインターを置くと、**\[Show Graphic (グラフィックを表示)\]** の表示ラベルが表示されます。 2. **\[Transform Message\]** タブの左端の列で **\[Payload: Unknown (ペイロード: 不明)\]** を見つけて、**\[Define metadata (メタデータを定義)\]** をクリックします。 **\[Define metadata (メタデータを定義)\]** リンクが表示されない場合は、左端の列で **\[Payload: (ペイロード:)\]** エントリを右クリックし、**\[Set Metadata (メタデータを設定)\]** をクリックすると、**\[Select metadata type (メタデータ型を選択)\]** ダイアログが開きます。 5. ここで、([readUrl](#readurl_ex) の例で作成した) `myJson.json` のコンテンツを Transform Message コンポーネントに読み込みます。 1. **\[+Add (+追加)\]** をクリックして、**\[Create new type (新しい型の作成)\]** ダイアログを開きます。 2. ダイアログで **\[Type id (型 id)\]** に「`myJsonType`」と入力し、**\[Create type (型を作成)\]** をクリックします。 ![新しい型を作成するダイアログ](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.6/_images/studio-create-type.png) 3. 開いている **\[Select metadata type (メタデータ型を選択)\]** に戻り、**\[Type (型)\]** ドロップダウンメニューから **\[JSON\]** を選択します。 ![型を選択する \[Select metadata type (メタデータ型を選択)\] ダイアログ](_images/studio_select_metadata_type.png) 4. 新しい型の下で、**\[Schema (スキーマ)\]** を **\[Example (例)\]** に変更します (上の図を参照)。 5. 省略記号 (**…**) のあるナビゲーションボタンを使用して `src/main/resources/myJson.json` を見つけて、**\[Open (開く)\]** をクリックします。ファイルのコンテンツの構造 (`hello: _String_`) が **\[Select metadata type (メタデータ型を選択)\]** ウィンドウに表示されます。 6. ここで、**\[Select (選択)\]** をクリックし、ファイルのコンテンツをメッセージペイロードに読み込みます。 7. \[Preview (プレビュー)\] ペインに `myJson.json` からの JSON オブジェクトが表示されます。必要に応じて、**\[Preview (プレビュー)\]** をクリックして、\[Preview (プレビュー)\] ペインを開くことができます。 8. ここで、**\[Preview (プレビュー)\]** ボタンの横にある_空_の長方形をクリックし、ソースコード領域を開きます。スクリプトの本文を `payload.hello` に変更し、既存の DataWeave ヘッダーコンテンツを保持します。 \[Preview (プレビュー)\] ペインにはペイロードの値 (`"world"`) のみが含まれます。以下は、Studio にこの例がどのように表示されるかを示しています。 ![Anypoint Studio で「world」という単語を JSON 形式で出力する DataWeave スクリプト](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.6/_images/dw-tut-world.png) 準備が整ったら、[DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-selectors)についての詳細を確認してください。 ## [](#next_steps)次のステップ - Studio UI で Mule アプリケーションの開発とデータマッピングを開始するには、[Tutorial: Create a Mule app that uses the Database Connector and DataWeave](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/mule-app-tutorial)を参照してください。 - Transform Message コンポーネント以外にも多くの Mule Connector、モジュール、コアコンポーネントが**「fx」**項目で DataWeave セレクターと短い DataWeave 式を受け入れます。これらのコンポーネントについての詳細は、[「Mule コンポーネント」](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/mule-components)で学習できます。実行中の Mule アプリケーションでサンプルデータを試す場合、Transform Message と連携するかどうかにかかわらず、外部データソースを使用するのではなく以下のコアコンポーネントを使用できます。 - [Set Payload](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/set-payload-transformer-reference)。Mule イベントのペイロードのコンテンツを提供します。 - [Set Variable](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/variable-transformer-reference)。Mule イベントの[変数](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/about-mule-variables)内でコンテンツを作成します。 - [Scheduler](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/scheduler-concept)。Mule イベントの通常の生成をトリガーします。 - [Logger](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/logger-component-reference)。Studio コンソールで、記録された出力と問題を参照します。このいくつかのコンポーネントの使用例を以下に示します。 ![Anypoint Studio で「helloWorld」を出力するフロー](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.6/_images/studio-hello-world.png) - Set Payload の**「fx」**値を `output application/json --- { hello : "world"}` に設定します。 - Logger の**「fx」**値は `payload` に設定されています。これは、プロジェクトの UI と XML 設定ファイルでは `#[payload]` のように表示されます。 - _実行中_の Mule アプリケーション (`testscript`) の **\[Console (コンソール)\]** タブに Set Payload からのペイロードが表示されます。 # DataWeave クイックスタートこのガイドでは、サンプルデータに対して DataWeave 2.0 スクリプトを実行します。外部データソースは使用しません。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。例を使用して、いくつかの重要な DataWeave の概念について説明します。ユーザーは準備が整ったときにこの概念をさらに深く探索することができます。また、これらの例は、Transform Message コンポーネントを DataWeave プレイグラウンドに変換する方法も示しています。スクリプトを実行するには、スクリプトを [Studio](https://docs.mulesoft.com/studio/) の Transform Message コンポーネントのソースコード領域にコピーします。その後、結果をコンポーネントの **\[Preview (プレビュー)\]** ペインで参照します。また、ファイルからコンテンツを読み込んで、DataWeave スクリプトがそのコンテンツに対してアクションを実行できるようにします。ここにある DataWeave の例やドキュメントの他の場所にある例に慣れたら、DataWeave プレイグラウンドを使用して、サンプルデータに対して独自の DataWeave スクリプトを記述する練習をすることができます。 ![基本的な JSON 出力が表示されている Anypoint Studio のスクリプト](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.7/_images/dw-tut-script-studio-basic.png) この図は、センターキャンバスの **testingscriptFlow** 内の Transform Message コンポーネントを示しています。Studio キャンバスの下の **\[Transform Message\]** タブでは、ソースコード領域に DataWeave スクリプトが表示され、**\[Preview (プレビュー)\]** ペインに結果が表示されます。 ## [](#前提条件)前提条件 [Studio 7](https://docs.mulesoft.com/studio/to-download-and-install-studio) が必要です。バージョン 7.3 または 7.2.3 をお勧めします。このガイドでは他の Studio 7 バージョンはテストされていません。 Studio をインストールしたら、Transform Message コンポーネントを使用してプロジェクトをセットアップする必要があります。[Studio でのプロジェクトのセットアップ](#setup)を参照してください。 ## [](#setup)Studio でのプロジェクトのセットアップ DataWeave プレイグラウンドとして機能する Mule プロジェクトをセットアップします。 1. Studio で、**\[File (ファイル)\]** → **\[New (新規)\]** → **\[Mule Project (Mule プロジェクト)\]** をクリックして、Mule プロジェクトを作成します。 2. プロジェクトの名前 `testscript` を入力して、**\[Finish (完了)\]** をクリックします。 3. 新しいプロジェクトの **\[Mule Palette (Mule パレット)\]** タブから **\[Core (コア)\]** をクリックし、**\[Transform Message\]** コンポーネントを Studio キャンバスにドラッグします。 ![Anypoint Studio の Transform Message コンポーネント](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.7/_images/dw-tut-script-studio.png) (A) **\[Mule Palette (Mule パレット)\]** タブ (B) Transform Message コンポーネントを含む Studio キャンバス (C) **\[Transform Message\]** タブ 4. **\[Transform Message\]** タブで **\[Preview (プレビュー)\]** (右端) をクリックして \[Preview (プレビュー)\] ペインを開き、**\[Preview (プレビュー)\]** の横にある_空_の長方形をクリックしてソースコード領域を展開します。 ![Anypoint Studio の出力ペイロードが表示されている \[Transform Message\] タブ](_images/studio-transform-msg-tab.png) 左のソースコード領域で DataWeave スクリプトを追加し、右の \[Preview (プレビュー)\] ペインでスクリプトの出力を参照します。 5. [スクリプティングの開始](#start_scripting)に進みます。 ## [](#start_scripting)スクリプティングの開始 1. [1 つの文字列への 2 つの文字列の連結](#step_1) 2. [XML 出力への JSON 入力の変換](#step_2) 3. [サポートされるデータ型について](#step_3) 4. [入力としての DataWeave 変数の定義および使用](#step_4) 5. [DataWeave 変数での DataWeave 関数の使用](#step_5) 6. [入力からのコンテンツの読み取り、変換、選択](#step_6) 7. [DataWeave 関数を使用したファイルのコンテンツの読み取り](#step_7) 8. [配列からオブジェクトへの要素のマップ](#step_8) 9. [オブジェクトから配列への値の取り込み](#step_9) 10. [項目のマップとマージ](#step_10) ### [](#step_1)1 つの文字列への 2 つの文字列の連結 2 つの文字列 (「hello」と「World」) を 1 つの文字列 (「helloWorld」) に連結する簡単な DataWeave スクリプトから始めます。 ![JSON 形式で「helloWorld」を出力する DataWeave スクリプト](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.7/_images/dw-tut-helloWorld.png) 1. **\[Transform Message\]** タブのソースコード領域内の現在のスクリプトを次のスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 output application/json --- { myString: ("hello" ++ "World") } ``` - DataWeave スクリプトの本文にはキー-値ペア (`{ myString: ("hello" ++ "World") }`) が含まれます。この入力オブジェクトの値は、文字列「hello」と「World」を 1 つの文字列「helloWorld」に連結するための DataWeave 式 (`("hello" ++ "World")`) です。準備が整ったら、文字列の連結で使用する DataWeave [++](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-core-functions-plusplus) 関数についての詳細を確認してください。 - 3 つのダッシュ (`---`) の上にあるすべてのコンテンツがスクリプトのヘッダーです。これには、出力形式 `application/json` を指定するディレクティブを含め、重要なディレクティブが含まれます。準備が整ったら、[DataWeave スクリプト](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-language-introduction)についての詳細を確認してください。 2. **\[Preview (プレビュー)\]** ペインで JSON 出力を参照します。 ```json { "myString": "helloWorld" } ``` 3. [XML 出力への JSON 入力の変換](#step_2)に進みます。 ### [](#step_2)XML 出力への JSON 入力の変換多くのインテグレーションで形式間の変換が必要とされます。この手順では、`output` ディレクティブを使用して、JSON 入力から XML 出力を生成します。 ![XML 形式で「helloWorld」を出力する DataWeave スクリプト](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.7/_images/dw-tut-helloWorld-xml.png) 1. ソースコード領域内の現在のスクリプトの本文を[1 つの文字列への 2 つの文字列の連結](#step_1)の JSON 出力に置き換えて、`output application/json` ディレクティブを `output application/xml` に変更します。 ```dw %dw 2.0 output application/xml --- { "myString" : ("helloWorld") } ``` 2. **\[Preview (プレビュー)\]** ペインで XML 出力を参照します。 ```xml helloWorld ``` 入力 JSON オブジェクト `{ "myString" : ("helloWorld") }` の `"myString"` キーは XML 出力のルート要素に変換され、連結された文字列はその XML オブジェクトの値になります。したがって、XML 出力は `helloWorld` になります。この出力の前に、XML バージョンとエンコードを特定する標準 XML 宣言が配置されています。
XML 出力のルートノードとして機能する単一キーがない場合 (たとえば、入力が単に ("helloWorld") の場合)、XML への変換は失敗し、ソースコード領域に黄色の警告 (!) が表示されます。警告メッセージは、Trying to output non-whitespace characters outside main element tree です。必要に応じて、この警告が生成されるように自分で試してみることができます。
DataWeave では、多くの出力形式と入力形式がサポートされます。準備が整ったら、[サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-formats)についての詳細を確認してください。 3. [サポートされるデータ型について](#step_3)に進みます。 ### [](#step_3)サポートされるデータ型についてここでは、サポートされるさまざまなデータ型を紹介し、スクリプトへのコメントの追加方法を示す簡単な DataWeave スクリプトを提供します。 1. **\[Transform Message\]** タブのソースコード領域内の現在のスクリプトを次のスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 output application/json --- { /* * A multi-line * comment here. */ myString: "hello world", myNumber: 123, myFloatingPointNumber: 123.456, myVeryBigNumber: 12341234134123412341234123, myDate: |2018-12-07|, myTime: |11:55:56|, myDateTime: |2018-10-01T23:57:59-03:00|, myBoolean: true, myArray: [ 1, 2, 3, 5, 8], myMixedArray: [ 1, 2, "blah", { hello: "there" } ], myObjectKeyValuePair: { innerKey: "innerValue" }, myObjectWithConditionalField: { a : { b : 1, ( c : 2 ) if true, (d : 4) if false } }, myNull: null, myBinary: "abcd1234123" as Binary //A one-line comment here. } ``` DataWeave では、`/* */` マークアップ内の複数行のコメントと、スラッシュ (`//`) の後の単一行のコメントがサポートされます。また、キー-値ペア (`myString: "hello world"`、`myNumber: 123` など) 内のコロン (`:`) の後に表示される多くのデータ型もサポートされます。この型には、文字列 (引用符 `""` で囲まれる)、数値、日時構造 (パイプ `||` 内)、ブール (`true` と `false`)、配列 (角括弧 `[]` 内)、JSON に似たオブジェクト (中括弧 `{}` 内のキー-値構造)、`null`、バイナリがあります。このトピックについての詳細を確認する準備が整ったら、[「DataWeave の型」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-types)を参照してください。 2. **\[Preview (プレビュー)\]** ペインで JSON 出力を参照します。 ```json { "myString": "hello world", "myNumber": 123, "myFloatingPointNumber": 123.456, "myVeryBigNumber": 12341234134123412341234123, "myDate": "2018-12-07", "myTime": "11:55:56", "myDateTime": "2018-10-01T23:57:59-03:00", "myBoolean": true, "myArray": [ 1, 2, 3, 5, 8 ], "myMixedArray": [ 1, 2, "blah", { "hello": "there" } ], "myObjectKeyValuePair": { "innerKey": "innerValue" }, "myObjectWithConditionalField": { "a": { "b": 1, "c": 2 } }, "myNull": null, "myBinary": "abcd1234123" } ``` 3. [入力としての DataWeave 変数の定義および使用](#step_4)に進みます。 ### [](#step_4)入力としての DataWeave 変数の定義および使用ここでは、DataWeave 変数 `myJson` の値を出力する簡単な DataWeave スクリプトを試します。スクリプトのヘッダー内の `var` ディレクトリを使用して、変数を設定します。 1. **\[Transform Message\]** タブのソースコード領域内の現在のスクリプトを次のスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 var myJson = { "hello" : "world" } output application/json --- myJson ``` JSON オブジェクト (`{ "hello" : "world" }`) は、スクリプトのヘッダー内の `myJson` 変数として定義されます。準備が整ったら、[DataWeave 変数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-variables)についての詳細を確認してください。 2. **\[Preview (プレビュー)\]** ペインで出力を参照します。 ```json { "hello": "world" } ``` 3. [DataWeave 変数での DataWeave 関数の使用](#step_5)に進みます。 ### [](#step_5)DataWeave 変数での DataWeave 関数の使用ここでは、DataWeave 変数 (`myJson`) 内で DataWeave `avg` 関数を使用して、2 つの数値セットの平均を取得するスクリプトを試します。 ![Anypoint Studio で変数を使用する DataWeave スクリプト](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.7/_images/dw-tut-script-studio-var.png) 1. ソースコード領域内の現在のスクリプトを次のスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 var myJson = { a: avg([1, 1000]), b: avg([1, 2, 3]) } output application/json --- myJson ``` スクリプトの本文に `myJson` を追加すると、ここの `avg` 関数が呼び出され、計算された平均が JSON オブジェクト内に生成されます。これは、**\[Preview (プレビュー)\]** ペインで参照できます。構造 `[1, 1000]` および `[1, 2, 3]` は[配列](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-types#dw_type_array)です。準備が整ったら、[avg](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-core-functions-avg) についての詳細を確認してください。 2. 出力をプレビューします。 ```json { "a": 500.5, "b": 2.0 } ``` 3. [入力からのコンテンツの読み取り、変換、選択](#step_6)に進みます。 ### [](#step_6)入力からのコンテンツの読み取り、変換、選択ここでは、XML 入力を読み取って JSON に変換し、`car` 要素のコンテンツのみを選択する、より複雑なスクリプトを試します。 1. ソースコード領域内の現在のスクリプトを次のスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 var myRead = read("red", "application/xml") output application/json --- { mySelection : myRead.car } ``` この例のプレビューで問題が発生した場合は、`myRead.car` を `myRead."car"` に変更してください。準備が整ったら、[read](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-core-functions-read) 関数、[サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-formats)、[DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-selectors)についての詳細を確認してください。 2. 出力をプレビューします。 ```json { "mySelection": { "color": "red" } } ``` 3. [DataWeave 関数を使用したファイルのコンテンツの読み取り](#step_7)に進みます。 ### [](#step_7)DataWeave 関数を使用したファイルのコンテンツの読み取りここでは、`readUrl` を使用して、Studio の `src/main/resources` フォルダー内のファイルのコンテンツを読み取ります。このコンテンツを DataWeave スクリプトのサンプルデータとして使用できます。 1. ファイルを追加するには、**\[Package Explorer\]** タブで `src/main/resources` フォルダーを右クリックし、**\[New (新規)\]** → **\[File (ファイル)\]** に移動して、該当のファイルのファイル名 `myJson.json` を入力し、**\[Finish (完了)\]** をクリックします。 2. `src/main/resources` から、**\[myJson.json\]** タブ (または **\[myJson.json\]** タブの **\[Source (ソース)\]** サブタブ内 (ある場合)) に次のサンプルコンテンツを入力して保存します。 ```json { "hello": "world" } ``` ![Anypoint Studio のサンプルコンテンツが表示されている \[Package Explorer\] タブ](_images/dw-tut-sample-file.png) Figure 1. Studio 内の myJson.json 3. **\[testscript\]** タブ内の Transform Message コンポーネントに戻り、現在のスクリプトを、`readUrl` を使用してファイルから JSON コンテンツを読み取るスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 output application/json --- readUrl("classpath://myJson.json", "application/json") ``` 準備が整ったら、[readUrl](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-core-functions-readurl) 関数についての詳細を確認してください。 4. **\[Preview (プレビュー)\]** ペインで一致の出力を参照します。 ```json { "hello": "world" } ``` Transform Message コンポーネントのメタデータ型を介してファイルのコンテンツを読み込むこともできます。この手順については、後で[長いペイロードを使用する例の実行](#med_large_payload)で説明します。この手順では、ここで作成した `myJson.json` ファイルを使用します。 5. [配列からオブジェクトへの要素のマップ](#step_8)に進みます。 ### [](#step_8)配列からオブジェクトへの要素のマップほぼすべてのインテグレーションでデータマッピングが必要とされます。ここでは、配列内の要素を JSON オブジェクトのキーと値にマップします。 1. ソースコード領域内の現在のスクリプトを次のスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 output application/json --- { ( ["a", "b", "c"] map ((value, index) -> { (index): value }) ) } ``` `map` 関数は左の配列を反復処理し、右のラムダ (匿名関数) (`((value, index) → { (index): value })`) をその配列の要素に適用します。ラムダは[名前付きパラメーター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-functions-lambdas#_use_named_parameters_in_a_lambda) (`value` および `index`) を使用して、配列から値とインデックスを選択し、JSON オブジェクトにキー-値ペアを入力します。[map](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-core-functions-map) についての詳細を確認し、準備が整ったら、`map` を [mapObject](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-core-functions-mapobject) と比較してください。これはオブジェクトを入力として使用します。 2. 出力をプレビューします。 ```json { "0": "a", "1": "b", "2": "c" } ``` 3. [オブジェクトから配列への値の取り込み](#step_9)に進みます。 ### [](#step_9)オブジェクトから配列への値の取り込みここでは、DataWeave `pluck` 関数を使用して JSON オブジェクトの値を反復処理し、値を配列に出力します。 1. ソースコード領域のコンテンツを、JSON オブジェクトで `pluck` を使用するスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 output application/json --- { "0": "a", "1": "b", "2": "c" } pluck ((value) -> value) ``` 入力オブジェクトが `map` の例の[出力](#output_map)に一致し、出力の配列が `map` の例の[入力](#input_map)に一致します。準備が整ったら、[pluck](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-core-functions-pluck) についての詳細を確認してください。 2. 出力をプレビューします。 ```json [ "a", "b", "c" ] ``` 3. [項目のマップとマージ](#step_10)に進みます。 ### [](#step_10)項目のマップとマージここでは、別々の配列内のアイテムから項目をマップおよびマージする、より複雑な例を試します。ここでの重要な点を簡単に述べると、一部のインテグレーションで必要とされる、より複雑なマッピングと変換の処理に DataWeave 機能の味わいを提供していることです。 1. ソースコード領域内の現在のスクリプトを次のスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 var myVar = [ { bookId: 101, title: "world history", price: "19.99" }, { bookId: 202, title: 'the great outdoors', price: "15.99" } ] var myVar2 = [ { bookId: 101, author: "john doe" }, { bookId: 202, author: "jane doe" } ] output application/json --- myVar map (item, index) -> using (id = item.bookId) { "id" : id, "topic" : item.title, "cost" : item.price as Number, (myVar2 filter ($.*bookId contains id) map (item) -> { author : item.author }) } ``` この言語をさらに探索する準備が整ったら、終了間近で使用する [filter](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-core-functions-filter) 関数が `myVar2` 変数の配列から `author` 値をどのように返すかについて確認してください。`as` が行 `"cost" : item.price as Number,` 内のデータ型と連携し、`"19.99"` のような入力文字列を `19.99` のような数値に強制的に変換する方法についての詳細は、[DataWeave の型強制](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-types-coercion)について確認してください。(`using (id = item.bookId)` に示されている) `using` を使用してスクリプト内で[ローカル DataWeave 変数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-variables#example_local_variable)をどのように作成できるかを確認してください。 2. 出力をプレビューします。 ```json [ { "id": "101", "topic": "world history", "cost": 19.99, "author": "john doe" }, { "id": "202", "topic": "the great outdoors", "cost": 15.99, "author": "jane doe" } ] ``` 3. [DataWeave の他の例を試す](#more_examples)に進みます。 ## [](#more_examples)DataWeave の他の例を試すこれで DataWeave の例を自分で実行する準備ができました。DataWeave 言語についてさらに多くのことを知りたい場合は、DataWeave プレイグラウンドでドキュメント内にある例をいつでも実行できます。例をカスタマイズし、それを使用して独自のスクリプトを開始できます。
payload を使用して入力データを参照する例 (contains や mapObject 関数の例など) の場合、ペイロードに対してアクションを実行する例の実行で説明されている技法を使用してペイロード関連の問題を回避できます。
1. Studio で試すことができるさらに多くの例があります。 - [DataWeave の演算子](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-operators) - [DataWeave リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-functions): DataWeave 関数モジュールに関するドキュメントには、DataWeave 関数を使用する多くの例が用意されています。 - [DataWeave のフローコントロール](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-flow-control) - [DataWeave のパターン一致](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-pattern-matching) - [DataWeave の解説書](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-cookbook) - [DataWeave 関数の定義](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-functions) 2. [次のステップ](#next_steps)に進みます。 ### [](#provide_payload)ペイロードに対してアクションを実行する例の実行 DataWeave では、`payload` は、[Mule メッセージ](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/about-mule-message#_message_payload)のコンテンツを保持する組み込み Mule Runtime 変数です。これを使用すると、`payload` を DataWeave スクリプトに入力するだけでメッセージの本文を取得できます。多くの場合、このコンテンツはドキュメントで「ペイロード」と呼ばれます。 `payload` を使用して Mule メッセージのコンテンツを取得する DataWeave の例を試すには、いくつかのオプションがあります。 - [短いペイロードを使用する例の実行](#small_payload): DataWeave 変数を使用できます。 - [長いペイロードを使用する例の実行](#med_large_payload): ファイルを介してペイロードコンテンツを追加します。この技法は、短いペイロードでも機能します。実行中の Mule アプリケーションを必要とする選択肢 ([Set Payload](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/set-payload-transformer-reference) の使用など) は、ここでは対象になっていませんが、[次のステップ](#next_steps)で紹介されています。 #### [](#small_payload)短いペイロードを使用する例の実行数行のサンプルデータを使用する短い例では、入力ペイロードを変数に変換できます。DataWeave スクリプトのヘッダー内の DataWeave 変数 (`var`) にペイロードのコンテンツをコピーするだけです。次にスクリプトの本文で、その変数を参照する新しい変数の名前で `payload` を置き換えます。 1. ソースコード領域で次のスクリプトから開始します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- ContainsRequestedItem: payload.root.*order.*items contains "3" ``` これをまだプレビューすることはできません。 ![Anypoint Studio でペイロードに特定の項目が含まれているかどうかを確認する DataWeave スクリプト](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.7/_images/dw-tut-payload-example.png) 2. ここでは、`payload` を使用して、存在しない Mule メッセージのコンテンツを入力するのではなく、何らかのサンプル入力を使用するようにこの例を変更します。 1. スクリプトで読み取ることができる入力データを提供する `myInput` DataWeave 変数を追加し、スクリプトの本文内の Mule `payload` 変数を DataWeave `myInput` 変数に変更します。 ```DataWeave %dw 2.0 var myInput = read(" 1 3 2 ", "application/xml") output application/json --- ContainsRequestedItem: myInput.root.*order.*items contains "3" ``` 2. 結果をプレビューします。 ```json { "ContainsRequestedItem": true } ``` 準備が整ったら、[contains](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-core-functions-contains) 関数および組み込み `payload` 変数に関する詳細を[「定義済み変数」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-variables-context)で確認してください。 #### [](#med_large_payload)長いペイロードを使用する例の実行多数の行があるサンプルデータを使用する DataWeave 例では、Transform Message を介してメタデータ型を作成することを考慮します。メタデータ型は、サンプルデータを含むローカルファイルを受け入れることができます。 1. [readUrl](#readurl_ex) の例を使用して、Studio で `src/main/resources/myJson.json` を作成します。 Studio にファイルがすでにある場合は、このステップを省略できます。次のステップでは、このファイルのコンテンツをペイロードとして使用する方法を示します。 2. \[Transform Message\] タブのソースコード領域の現在のスクリプトを、入力のペイロードを選択するスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 output application/json --- payload ``` 3. ペイロードはまだ存在しないため、ここでペイロードをプレビューすることはできません。 ![Anypoint Studio でペイロードに特定の項目が含まれているかどうかを確認する DataWeave スクリプト](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.7/_images/dw-tut-payload-example2.png) 4. ここで、簡単な JSON オブジェクトを Transform Message のペイロードとして提供します。 1. **\[Transform Message\]** タブで、**\[Preview (プレビュー)\]** ボタンの_左端_の長方形をクリックすると、列形式のグラフィカルビューがソースコード領域の横に開きます。 ![Anypoint Studio でメタデータを定義する Transform Message コンポーネント](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.7/_images/studio-define-payload.png) 長方形の上にマウスポインターを置くと、**\[Show Graphic (グラフィックを表示)\]** の表示ラベルが表示されます。 2. **\[Transform Message\]** タブの左端の列で **\[Payload: Unknown (ペイロード: 不明)\]** を見つけて、**\[Define metadata (メタデータを定義)\]** をクリックします。 **\[Define metadata (メタデータを定義)\]** リンクが表示されない場合は、左端の列で **\[Payload: (ペイロード:)\]** エントリを右クリックし、**\[Set Metadata (メタデータを設定)\]** をクリックすると、**\[Select metadata type (メタデータ型を選択)\]** ダイアログが開きます。 5. ここで、([readUrl](#readurl_ex) の例で作成した) `myJson.json` のコンテンツを Transform Message コンポーネントに読み込みます。 1. **\[+Add (+追加)\]** をクリックして、**\[Create new type (新しい型の作成)\]** ダイアログを開きます。 2. ダイアログで **\[Type id (型 id)\]** に「`myJsonType`」と入力し、**\[Create type (型を作成)\]** をクリックします。 ![新しい型を作成するダイアログ](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.7/_images/studio-create-type.png) 3. 開いている **\[Select metadata type (メタデータ型を選択)\]** に戻り、**\[Type (型)\]** ドロップダウンメニューから **\[JSON\]** を選択します。 ![型を選択する \[Select metadata type (メタデータ型を選択)\] ダイアログ](_images/studio_select_metadata_type.png) 4. 新しい型の下で、**\[Schema (スキーマ)\]** を **\[Example (例)\]** に変更します (上の図を参照)。 5. 省略記号 (**…**) のあるナビゲーションボタンを使用して `src/main/resources/myJson.json` を見つけて、**\[Open (開く)\]** をクリックします。ファイルのコンテンツの構造 (`hello: _String_`) が **\[Select metadata type (メタデータ型を選択)\]** ウィンドウに表示されます。 6. ここで、**\[Select (選択)\]** をクリックし、ファイルのコンテンツをメッセージペイロードに読み込みます。 7. \[Preview (プレビュー)\] ペインに `myJson.json` からの JSON オブジェクトが表示されます。必要に応じて、**\[Preview (プレビュー)\]** をクリックして、\[Preview (プレビュー)\] ペインを開くことができます。 8. ここで、**\[Preview (プレビュー)\]** ボタンの横にある_空_の長方形をクリックし、ソースコード領域を開きます。スクリプトの本文を `payload.hello` に変更し、既存の DataWeave ヘッダーコンテンツを保持します。 \[Preview (プレビュー)\] ペインにはペイロードの値 (`"world"`) のみが含まれます。以下は、Studio にこの例がどのように表示されるかを示しています。 ![Anypoint Studio で「world」という単語を JSON 形式で出力する DataWeave スクリプト](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.7/_images/dw-tut-world.png) 準備が整ったら、[DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-selectors)についての詳細を確認してください。 ## [](#next_steps)次のステップ - Studio UI で Mule アプリケーションの開発とデータマッピングを開始するには、[Tutorial: Create a Mule app that uses the Database Connector and DataWeave](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/mule-app-tutorial)を参照してください。 - Transform Message コンポーネント以外にも多くの Mule Connector、モジュール、コアコンポーネントが**「fx」**項目で DataWeave セレクターと短い DataWeave 式を受け入れます。これらのコンポーネントについての詳細は、[「Mule コンポーネント」](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/mule-components)で学習できます。実行中の Mule アプリケーションでサンプルデータを試す場合、Transform Message と連携するかどうかにかかわらず、外部データソースを使用するのではなく以下のコアコンポーネントを使用できます。 - [Set Payload](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/set-payload-transformer-reference)。Mule イベントのペイロードのコンテンツを提供します。 - [Set Variable](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/variable-transformer-reference)。Mule イベントの[変数](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/about-mule-variables)内でコンテンツを作成します。 - [Scheduler](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/scheduler-concept)。Mule イベントの通常の生成をトリガーします。 - [Logger](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/logger-component-reference)。Studio コンソールで、記録された出力と問題を参照します。このいくつかのコンポーネントの使用例を以下に示します。 ![Anypoint Studio で「helloWorld」を出力するフロー](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.7/_images/studio-hello-world.png) - Set Payload の**「fx」**値を `output application/json --- { hello : "world"}` に設定します。 - Logger の**「fx」**値は `payload` に設定されています。これは、プロジェクトの UI と XML 設定ファイルでは `#[payload]` のように表示されます。 - _実行中_の Mule アプリケーション (`testscript`) の **\[Console (コンソール)\]** タブに Set Payload からのペイロードが表示されます。 # DataWeave クイックスタートこのガイドでは、サンプルデータに対して DataWeave 2.0 スクリプトを実行します。外部データソースは使用しません。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。例を使用して、いくつかの重要な DataWeave の概念について説明します。ユーザーは準備が整ったときにこの概念をさらに深く探索することができます。また、これらの例は、Transform Message コンポーネントを DataWeave プレイグラウンドに変換する方法も示しています。スクリプトを実行するには、スクリプトを [Studio](https://docs.mulesoft.com/studio/) の Transform Message コンポーネントのソースコード領域にコピーします。その後、結果をコンポーネントの **\[Preview (プレビュー)\]** ペインで参照します。また、ファイルからコンテンツを読み込んで、DataWeave スクリプトがそのコンテンツに対してアクションを実行できるようにします。ここにある DataWeave の例やドキュメントの他の場所にある例に慣れたら、DataWeave プレイグラウンドを使用して、サンプルデータに対して独自の DataWeave スクリプトを記述する練習をすることができます。 ![基本的な JSON 出力が表示されている Anypoint Studio のスクリプト](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.8/_images/dw-tut-script-studio-basic.png) この図は、センターキャンバスの **testingscriptFlow** 内の Transform Message コンポーネントを示しています。Studio キャンバスの下の **\[Transform Message\]** タブでは、ソースコード領域に DataWeave スクリプトが表示され、**\[Preview (プレビュー)\]** ペインに結果が表示されます。 ## [](#前提条件)前提条件 [Studio 7](https://docs.mulesoft.com/studio/to-download-and-install-studio) が必要です。バージョン 7.3 または 7.2.3 をお勧めします。このガイドでは他の Studio 7 バージョンはテストされていません。 Studio をインストールしたら、Transform Message コンポーネントを使用してプロジェクトをセットアップする必要があります。[Studio でのプロジェクトのセットアップ](#setup)を参照してください。 ## [](#setup)Studio でのプロジェクトのセットアップ DataWeave プレイグラウンドとして機能する Mule プロジェクトをセットアップします。 1. Studio で、**\[File (ファイル)\]** → **\[New (新規)\]** → **\[Mule Project (Mule プロジェクト)\]** をクリックして、Mule プロジェクトを作成します。 2. プロジェクトの名前 `testscript` を入力して、**\[Finish (完了)\]** をクリックします。 3. 新しいプロジェクトの **\[Mule Palette (Mule パレット)\]** タブから **\[Core (コア)\]** をクリックし、**\[Transform Message\]** コンポーネントを Studio キャンバスにドラッグします。 ![Anypoint Studio の Transform Message コンポーネント](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.8/_images/dw-tut-script-studio.png) (A) **\[Mule Palette (Mule パレット)\]** タブ (B) Transform Message コンポーネントを含む Studio キャンバス (C) **\[Transform Message\]** タブ 4. **\[Transform Message\]** タブで **\[Preview (プレビュー)\]** (右端) をクリックして \[Preview (プレビュー)\] ペインを開き、**\[Preview (プレビュー)\]** の横にある_空_の長方形をクリックしてソースコード領域を展開します。 ![Anypoint Studio の出力ペイロードが表示されている \[Transform Message\] タブ](_images/studio-transform-msg-tab.png) 左のソースコード領域で DataWeave スクリプトを追加し、右の \[Preview (プレビュー)\] ペインでスクリプトの出力を参照します。 5. [スクリプティングの開始](#start_scripting)に進みます。 ## [](#start_scripting)スクリプティングの開始 1. [1 つの文字列への 2 つの文字列の連結](#step_1) 2. [XML 出力への JSON 入力の変換](#step_2) 3. [サポートされるデータ型について](#step_3) 4. [入力としての DataWeave 変数の定義および使用](#step_4) 5. [DataWeave 変数での DataWeave 関数の使用](#step_5) 6. [入力からのコンテンツの読み取り、変換、選択](#step_6) 7. [DataWeave 関数を使用したファイルのコンテンツの読み取り](#step_7) 8. [配列からオブジェクトへの要素のマップ](#step_8) 9. [オブジェクトから配列への値の取り込み](#step_9) 10. [項目のマップとマージ](#step_10) ### [](#step_1)1 つの文字列への 2 つの文字列の連結 2 つの文字列 (「hello」と「World」) を 1 つの文字列 (「helloWorld」) に連結する簡単な DataWeave スクリプトから始めます。 ![JSON 形式で「helloWorld」を出力する DataWeave スクリプト](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.8/_images/dw-tut-helloWorld.png) 1. **\[Transform Message\]** タブのソースコード領域内の現在のスクリプトを次のスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 output application/json --- { myString: ("hello" ++ "World") } ``` - DataWeave スクリプトの本文にはキー-値ペア (`{ myString: ("hello" ++ "World") }`) が含まれます。この入力オブジェクトの値は、文字列「hello」と「World」を 1 つの文字列「helloWorld」に連結するための DataWeave 式 (`("hello" ++ "World")`) です。準備が整ったら、文字列の連結で使用する DataWeave [++](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-core-functions-plusplus) 関数についての詳細を確認してください。 - 3 つのダッシュ (`---`) の上にあるすべてのコンテンツがスクリプトのヘッダーです。これには、出力形式 `application/json` を指定するディレクティブを含め、重要なディレクティブが含まれます。準備が整ったら、[DataWeave スクリプト](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-language-introduction)についての詳細を確認してください。 2. **\[Preview (プレビュー)\]** ペインで JSON 出力を参照します。 ```json { "myString": "helloWorld" } ``` 3. [XML 出力への JSON 入力の変換](#step_2)に進みます。 ### [](#step_2)XML 出力への JSON 入力の変換多くのインテグレーションで形式間の変換が必要とされます。この手順では、`output` ディレクティブを使用して、JSON 入力から XML 出力を生成します。 ![XML 形式で「helloWorld」を出力する DataWeave スクリプト](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.8/_images/dw-tut-helloWorld-xml.png) 1. ソースコード領域内の現在のスクリプトの本文を[1 つの文字列への 2 つの文字列の連結](#step_1)の JSON 出力に置き換えて、`output application/json` ディレクティブを `output application/xml` に変更します。 ```dw %dw 2.0 output application/xml --- { "myString" : ("helloWorld") } ``` 2. **\[Preview (プレビュー)\]** ペインで XML 出力を参照します。 ```xml helloWorld ``` 入力 JSON オブジェクト `{ "myString" : ("helloWorld") }` の `"myString"` キーは XML 出力のルート要素に変換され、連結された文字列はその XML オブジェクトの値になります。したがって、XML 出力は `helloWorld` になります。この出力の前に、XML バージョンとエンコードを特定する標準 XML 宣言が配置されています。
XML 出力のルートノードとして機能する単一キーがない場合 (たとえば、入力が単に ("helloWorld") の場合)、XML への変換は失敗し、ソースコード領域に黄色の警告 (!) が表示されます。警告メッセージは、Trying to output non-whitespace characters outside main element tree です。必要に応じて、この警告が生成されるように自分で試してみることができます。
DataWeave では、多くの出力形式と入力形式がサポートされます。準備が整ったら、[サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-formats)についての詳細を確認してください。 3. [サポートされるデータ型について](#step_3)に進みます。 ### [](#step_3)サポートされるデータ型についてここでは、サポートされるさまざまなデータ型を紹介し、スクリプトへのコメントの追加方法を示す簡単な DataWeave スクリプトを提供します。 1. **\[Transform Message\]** タブのソースコード領域内の現在のスクリプトを次のスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 output application/json --- { /* * A multi-line * comment here. */ myString: "hello world", myNumber: 123, myFloatingPointNumber: 123.456, myVeryBigNumber: 12341234134123412341234123, myDate: |2018-12-07|, myTime: |11:55:56|, myDateTime: |2018-10-01T23:57:59-03:00|, myBoolean: true, myArray: [ 1, 2, 3, 5, 8], myMixedArray: [ 1, 2, "blah", { hello: "there" } ], myObjectKeyValuePair: { innerKey: "innerValue" }, myObjectWithConditionalField: { a : { b : 1, ( c : 2 ) if true, (d : 4) if false } }, myNull: null, myBinary: "abcd1234123" as Binary //A one-line comment here. } ``` DataWeave では、`/* */` マークアップ内の複数行のコメントと、スラッシュ (`//`) の後の単一行のコメントがサポートされます。また、キー-値ペア (`myString: "hello world"`、`myNumber: 123` など) 内のコロン (`:`) の後に表示される多くのデータ型もサポートされます。この型には、文字列 (引用符 `""` で囲まれる)、数値、日時構造 (パイプ `||` 内)、ブール (`true` と `false`)、配列 (角括弧 `[]` 内)、JSON に似たオブジェクト (中括弧 `{}` 内のキー-値構造)、`null`、バイナリがあります。このトピックについての詳細を確認する準備が整ったら、[「DataWeave の型」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-types)を参照してください。 2. **\[Preview (プレビュー)\]** ペインで JSON 出力を参照します。 ```json { "myString": "hello world", "myNumber": 123, "myFloatingPointNumber": 123.456, "myVeryBigNumber": 12341234134123412341234123, "myDate": "2018-12-07", "myTime": "11:55:56", "myDateTime": "2018-10-01T23:57:59-03:00", "myBoolean": true, "myArray": [ 1, 2, 3, 5, 8 ], "myMixedArray": [ 1, 2, "blah", { "hello": "there" } ], "myObjectKeyValuePair": { "innerKey": "innerValue" }, "myObjectWithConditionalField": { "a": { "b": 1, "c": 2 } }, "myNull": null, "myBinary": "abcd1234123" } ``` 3. [入力としての DataWeave 変数の定義および使用](#step_4)に進みます。 ### [](#step_4)入力としての DataWeave 変数の定義および使用ここでは、DataWeave 変数 `myJson` の値を出力する簡単な DataWeave スクリプトを試します。スクリプトのヘッダー内の `var` ディレクトリを使用して、変数を設定します。 1. **\[Transform Message\]** タブのソースコード領域内の現在のスクリプトを次のスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 var myJson = { "hello" : "world" } output application/json --- myJson ``` JSON オブジェクト (`{ "hello" : "world" }`) は、スクリプトのヘッダー内の `myJson` 変数として定義されます。準備が整ったら、[DataWeave 変数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-variables)についての詳細を確認してください。 2. **\[Preview (プレビュー)\]** ペインで出力を参照します。 ```json { "hello": "world" } ``` 3. [DataWeave 変数での DataWeave 関数の使用](#step_5)に進みます。 ### [](#step_5)DataWeave 変数での DataWeave 関数の使用ここでは、DataWeave 変数 (`myJson`) 内で DataWeave `avg` 関数を使用して、2 つの数値セットの平均を取得するスクリプトを試します。 ![Anypoint Studio で変数を使用する DataWeave スクリプト](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.8/_images/dw-tut-script-studio-var.png) 1. ソースコード領域内の現在のスクリプトを次のスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 var myJson = { a: avg([1, 1000]), b: avg([1, 2, 3]) } output application/json --- myJson ``` スクリプトの本文に `myJson` を追加すると、ここの `avg` 関数が呼び出され、計算された平均が JSON オブジェクト内に生成されます。これは、**\[Preview (プレビュー)\]** ペインで参照できます。構造 `[1, 1000]` および `[1, 2, 3]` は[配列](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-types#dw_type_array)です。準備が整ったら、[avg](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-core-functions-avg) についての詳細を確認してください。 2. 出力をプレビューします。 ```json { "a": 500.5, "b": 2.0 } ``` 3. [入力からのコンテンツの読み取り、変換、選択](#step_6)に進みます。 ### [](#step_6)入力からのコンテンツの読み取り、変換、選択ここでは、XML 入力を読み取って JSON に変換し、`car` 要素のコンテンツのみを選択する、より複雑なスクリプトを試します。 1. ソースコード領域内の現在のスクリプトを次のスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 var myRead = read("red", "application/xml") output application/json --- { mySelection : myRead.car } ``` この例のプレビューで問題が発生した場合は、`myRead.car` を `myRead."car"` に変更してください。準備が整ったら、[read](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-core-functions-read) 関数、[サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-formats)、[DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-selectors)についての詳細を確認してください。 2. 出力をプレビューします。 ```json { "mySelection": { "color": "red" } } ``` 3. [DataWeave 関数を使用したファイルのコンテンツの読み取り](#step_7)に進みます。 ### [](#step_7)DataWeave 関数を使用したファイルのコンテンツの読み取りここでは、`readUrl` を使用して、Studio の `src/main/resources` フォルダー内のファイルのコンテンツを読み取ります。このコンテンツを DataWeave スクリプトのサンプルデータとして使用できます。 1. ファイルを追加するには、**\[Package Explorer\]** タブで `src/main/resources` フォルダーを右クリックし、**\[New (新規)\]** → **\[File (ファイル)\]** に移動して、該当のファイルのファイル名 `myJson.json` を入力し、**\[Finish (完了)\]** をクリックします。 2. `src/main/resources` から、**\[myJson.json\]** タブ (または **\[myJson.json\]** タブの **\[Source (ソース)\]** サブタブ内 (ある場合)) に次のサンプルコンテンツを入力して保存します。 ```json { "hello": "world" } ``` ![Anypoint Studio のサンプルコンテンツが表示されている \[Package Explorer\] タブ](_images/dw-tut-sample-file.png) Figure 1. Studio 内の myJson.json 3. **\[testscript\]** タブ内の Transform Message コンポーネントに戻り、現在のスクリプトを、`readUrl` を使用してファイルから JSON コンテンツを読み取るスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 output application/json --- readUrl("classpath://myJson.json", "application/json") ``` 準備が整ったら、[readUrl](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-core-functions-readurl) 関数についての詳細を確認してください。 4. **\[Preview (プレビュー)\]** ペインで一致の出力を参照します。 ```json { "hello": "world" } ``` Transform Message コンポーネントのメタデータ型を介してファイルのコンテンツを読み込むこともできます。この手順については、後で[長いペイロードを使用する例の実行](#med_large_payload)で説明します。この手順では、ここで作成した `myJson.json` ファイルを使用します。 5. [配列からオブジェクトへの要素のマップ](#step_8)に進みます。 ### [](#step_8)配列からオブジェクトへの要素のマップほぼすべてのインテグレーションでデータマッピングが必要とされます。ここでは、配列内の要素を JSON オブジェクトのキーと値にマップします。 1. ソースコード領域内の現在のスクリプトを次のスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 output application/json --- { ( ["a", "b", "c"] map ((value, index) -> { (index): value }) ) } ``` `map` 関数は左の配列を反復処理し、右のラムダ (匿名関数) (`((value, index) → { (index): value })`) をその配列の要素に適用します。ラムダは[名前付きパラメーター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-functions-lambdas#_use_named_parameters_in_a_lambda) (`value` および `index`) を使用して、配列から値とインデックスを選択し、JSON オブジェクトにキー-値ペアを入力します。[map](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-core-functions-map) についての詳細を確認し、準備が整ったら、`map` を [mapObject](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-core-functions-mapobject) と比較してください。これはオブジェクトを入力として使用します。 2. 出力をプレビューします。 ```json { "0": "a", "1": "b", "2": "c" } ``` 3. [オブジェクトから配列への値の取り込み](#step_9)に進みます。 ### [](#step_9)オブジェクトから配列への値の取り込みここでは、DataWeave `pluck` 関数を使用して JSON オブジェクトの値を反復処理し、値を配列に出力します。 1. ソースコード領域のコンテンツを、JSON オブジェクトで `pluck` を使用するスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 output application/json --- { "0": "a", "1": "b", "2": "c" } pluck ((value) -> value) ``` 入力オブジェクトが `map` の例の[出力](#output_map)に一致し、出力の配列が `map` の例の[入力](#input_map)に一致します。準備が整ったら、[pluck](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-core-functions-pluck) についての詳細を確認してください。 2. 出力をプレビューします。 ```json [ "a", "b", "c" ] ``` 3. [項目のマップとマージ](#step_10)に進みます。 ### [](#step_10)項目のマップとマージここでは、別々の配列内のアイテムから項目をマップおよびマージする、より複雑な例を試します。ここでの重要な点を簡単に述べると、一部のインテグレーションで必要とされる、より複雑なマッピングと変換の処理に DataWeave 機能の味わいを提供していることです。 1. ソースコード領域内の現在のスクリプトを次のスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 var myVar = [ { bookId: 101, title: "world history", price: "19.99" }, { bookId: 202, title: 'the great outdoors', price: "15.99" } ] var myVar2 = [ { bookId: 101, author: "john doe" }, { bookId: 202, author: "jane doe" } ] output application/json --- myVar map (item, index) -> using (id = item.bookId) { "id" : id, "topic" : item.title, "cost" : item.price as Number, (myVar2 filter ($.*bookId contains id) map (item) -> { author : item.author }) } ``` この言語をさらに探索する準備が整ったら、終了間近で使用する [filter](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-core-functions-filter) 関数が `myVar2` 変数の配列から `author` 値をどのように返すかについて確認してください。`as` が行 `"cost" : item.price as Number,` 内のデータ型と連携し、`"19.99"` のような入力文字列を `19.99` のような数値に強制的に変換する方法についての詳細は、[DataWeave の型強制](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-types-coercion)について確認してください。(`using (id = item.bookId)` に示されている) `using` を使用してスクリプト内で[ローカル DataWeave 変数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-variables#example_local_variable)をどのように作成できるかを確認してください。 2. 出力をプレビューします。 ```json [ { "id": "101", "topic": "world history", "cost": 19.99, "author": "john doe" }, { "id": "202", "topic": "the great outdoors", "cost": 15.99, "author": "jane doe" } ] ``` 3. [DataWeave の他の例を試す](#more_examples)に進みます。 ## [](#more_examples)DataWeave の他の例を試すこれで DataWeave の例を自分で実行する準備ができました。DataWeave 言語についてさらに多くのことを知りたい場合は、DataWeave プレイグラウンドでドキュメント内にある例をいつでも実行できます。例をカスタマイズし、それを使用して独自のスクリプトを開始できます。
payload を使用して入力データを参照する例 (contains や mapObject 関数の例など) の場合、ペイロードに対してアクションを実行する例の実行で説明されている技法を使用してペイロード関連の問題を回避できます。
1. Studio で試すことができるさらに多くの例があります。 - [DataWeave の演算子](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-operators) - [DataWeave リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-functions): DataWeave 関数モジュールに関するドキュメントには、DataWeave 関数を使用する多くの例が用意されています。 - [DataWeave のフローコントロール](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-flow-control) - [DataWeave のパターン一致](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-pattern-matching) - [DataWeave の解説書](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-cookbook) - [DataWeave 関数の定義](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-functions) 2. [次のステップ](#next_steps)に進みます。 ### [](#provide_payload)ペイロードに対してアクションを実行する例の実行 DataWeave では、`payload` は、[Mule メッセージ](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/about-mule-message#_message_payload)のコンテンツを保持する組み込み Mule Runtime 変数です。これを使用すると、`payload` を DataWeave スクリプトに入力するだけでメッセージの本文を取得できます。多くの場合、このコンテンツはドキュメントで「ペイロード」と呼ばれます。 `payload` を使用して Mule メッセージのコンテンツを取得する DataWeave の例を試すには、いくつかのオプションがあります。 - [短いペイロードを使用する例の実行](#small_payload): DataWeave 変数を使用できます。 - [長いペイロードを使用する例の実行](#med_large_payload): ファイルを介してペイロードコンテンツを追加します。この技法は、短いペイロードでも機能します。実行中の Mule アプリケーションを必要とする選択肢 ([Set Payload](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/set-payload-transformer-reference) の使用など) は、ここでは対象になっていませんが、[次のステップ](#next_steps)で紹介されています。 #### [](#small_payload)短いペイロードを使用する例の実行数行のサンプルデータを使用する短い例では、入力ペイロードを変数に変換できます。DataWeave スクリプトのヘッダー内の DataWeave 変数 (`var`) にペイロードのコンテンツをコピーするだけです。次にスクリプトの本文で、その変数を参照する新しい変数の名前で `payload` を置き換えます。 1. ソースコード領域で次のスクリプトから開始します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- ContainsRequestedItem: payload.root.*order.*items contains "3" ``` これをまだプレビューすることはできません。 ![Anypoint Studio でペイロードに特定の項目が含まれているかどうかを確認する DataWeave スクリプト](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.8/_images/dw-tut-payload-example.png) 2. ここでは、`payload` を使用して、存在しない Mule メッセージのコンテンツを入力するのではなく、何らかのサンプル入力を使用するようにこの例を変更します。 1. スクリプトで読み取ることができる入力データを提供する `myInput` DataWeave 変数を追加し、スクリプトの本文内の Mule `payload` 変数を DataWeave `myInput` 変数に変更します。 ```DataWeave %dw 2.0 var myInput = read(" 1 3 2 ", "application/xml") output application/json --- ContainsRequestedItem: myInput.root.*order.*items contains "3" ``` 2. 結果をプレビューします。 ```json { "ContainsRequestedItem": true } ``` 準備が整ったら、[contains](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-core-functions-contains) 関数および組み込み `payload` 変数に関する詳細を[「定義済み変数」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-variables-context)で確認してください。 #### [](#med_large_payload)長いペイロードを使用する例の実行多数の行があるサンプルデータを使用する DataWeave 例では、Transform Message を介してメタデータ型を作成することを考慮します。メタデータ型は、サンプルデータを含むローカルファイルを受け入れることができます。 1. [readUrl](#readurl_ex) の例を使用して、Studio で `src/main/resources/myJson.json` を作成します。 Studio にファイルがすでにある場合は、このステップを省略できます。次のステップでは、このファイルのコンテンツをペイロードとして使用する方法を示します。 2. \[Transform Message\] タブのソースコード領域の現在のスクリプトを、入力のペイロードを選択するスクリプトに置き換えます。 ```dw %dw 2.0 output application/json --- payload ``` 3. ペイロードはまだ存在しないため、ここでペイロードをプレビューすることはできません。 ![Anypoint Studio でペイロードに特定の項目が含まれているかどうかを確認する DataWeave スクリプト](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.8/_images/dw-tut-payload-example2.png) 4. ここで、簡単な JSON オブジェクトを Transform Message のペイロードとして提供します。 1. **\[Transform Message\]** タブで、**\[Preview (プレビュー)\]** ボタンの_左端_の長方形をクリックすると、列形式のグラフィカルビューがソースコード領域の横に開きます。 ![Anypoint Studio でメタデータを定義する Transform Message コンポーネント](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.8/_images/studio-define-payload.png) 長方形の上にマウスポインターを置くと、**\[Show Graphic (グラフィックを表示)\]** の表示ラベルが表示されます。 2. **\[Transform Message\]** タブの左端の列で **\[Payload: Unknown (ペイロード: 不明)\]** を見つけて、**\[Define metadata (メタデータを定義)\]** をクリックします。 **\[Define metadata (メタデータを定義)\]** リンクが表示されない場合は、左端の列で **\[Payload: (ペイロード:)\]** エントリを右クリックし、**\[Set Metadata (メタデータを設定)\]** をクリックすると、**\[Select metadata type (メタデータ型を選択)\]** ダイアログが開きます。 5. ここで、([readUrl](#readurl_ex) の例で作成した) `myJson.json` のコンテンツを Transform Message コンポーネントに読み込みます。 1. **\[+Add (+追加)\]** をクリックして、**\[Create new type (新しい型の作成)\]** ダイアログを開きます。 2. ダイアログで **\[Type id (型 id)\]** に「`myJsonType`」と入力し、**\[Create type (型を作成)\]** をクリックします。 ![新しい型を作成するダイアログ](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.8/_images/studio-create-type.png) 3. 開いている **\[Select metadata type (メタデータ型を選択)\]** に戻り、**\[Type (型)\]** ドロップダウンメニューから **\[JSON\]** を選択します。 ![型を選択する \[Select metadata type (メタデータ型を選択)\] ダイアログ](_images/studio_select_metadata_type.png) 4. 新しい型の下で、**\[Schema (スキーマ)\]** を **\[Example (例)\]** に変更します (上の図を参照)。 5. 省略記号 (**…**) のあるナビゲーションボタンを使用して `src/main/resources/myJson.json` を見つけて、**\[Open (開く)\]** をクリックします。ファイルのコンテンツの構造 (`hello: _String_`) が **\[Select metadata type (メタデータ型を選択)\]** ウィンドウに表示されます。 6. ここで、**\[Select (選択)\]** をクリックし、ファイルのコンテンツをメッセージペイロードに読み込みます。 7. \[Preview (プレビュー)\] ペインに `myJson.json` からの JSON オブジェクトが表示されます。必要に応じて、**\[Preview (プレビュー)\]** をクリックして、\[Preview (プレビュー)\] ペインを開くことができます。 8. ここで、**\[Preview (プレビュー)\]** ボタンの横にある_空_の長方形をクリックし、ソースコード領域を開きます。スクリプトの本文を `payload.hello` に変更し、既存の DataWeave ヘッダーコンテンツを保持します。 \[Preview (プレビュー)\] ペインにはペイロードの値 (`"world"`) のみが含まれます。以下は、Studio にこの例がどのように表示されるかを示しています。 ![Anypoint Studio で「world」という単語を JSON 形式で出力する DataWeave スクリプト](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.8/_images/dw-tut-world.png) 準備が整ったら、[DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-selectors)についての詳細を確認してください。 ## [](#next_steps)次のステップ - Studio UI で Mule アプリケーションの開発とデータマッピングを開始するには、[Tutorial: Create a Mule app that uses the Database Connector and DataWeave](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/mule-app-tutorial)を参照してください。 - Transform Message コンポーネント以外にも多くの Mule Connector、モジュール、コアコンポーネントが**「fx」**項目で DataWeave セレクターと短い DataWeave 式を受け入れます。これらのコンポーネントについての詳細は、[「Mule コンポーネント」](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/mule-components)で学習できます。実行中の Mule アプリケーションでサンプルデータを試す場合、Transform Message と連携するかどうかにかかわらず、外部データソースを使用するのではなく以下のコアコンポーネントを使用できます。 - [Set Payload](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/set-payload-transformer-reference)。Mule イベントのペイロードのコンテンツを提供します。 - [Set Variable](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/variable-transformer-reference)。Mule イベントの[変数](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/about-mule-variables)内でコンテンツを作成します。 - [Scheduler](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/scheduler-concept)。Mule イベントの通常の生成をトリガーします。 - [Logger](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/logger-component-reference)。Studio コンソールで、記録された出力と問題を参照します。このいくつかのコンポーネントの使用例を以下に示します。 ![Anypoint Studio で「helloWorld」を出力するフロー](/mulesoft/current/ja-jp/dataweave/2.8/_images/studio-hello-world.png) - Set Payload の**「fx」**値を `output application/json --- { hello : "world"}` に設定します。 - Logger の**「fx」**値は `payload` に設定されています。これは、プロジェクトの UI と XML 設定ファイルでは `#[payload]` のように表示されます。 - _実行中_の Mule アプリケーション (`testscript`) の **\[Console (コンソール)\]** タブに Set Payload からのペイロードが表示されます。 # DataWeave システムプロパティ DataWeave では、いくつかのシステムプロパティがサポートされます。これらのプロパティをアプリケーションの開発およびデプロイメントで使用するには、[「システムプロパティ」](https://docs.mulesoft.com/jp/mule-runtime/4.3/mule-app-properties-system)を参照してください。

プロパティ説明

com.mulesoft.dw.buffer.memory.monitoring

実験的機能: true に設定されている場合、メモリプールからスロットが取得またはリリースされるたびにメッセージをログに記録します。この動作はトラブルシューティングに役立ちます。 com.mulesoft.dw.buffer.memory.monitoring は、DataWeave の将来のバージョンで変更または削除される場合がある実験的機能をサポートします。

型: Boolean

デフォルト: false

com.mulesoft.dw.buffersize

処理された入力および出力を保持するために DataWeave で使用するメモリ内の入力バッファおよび出力バッファのサイズ (バイト単位) を設定します。 DataWeave では、このサイズを超えるペイロードは一時ファイル dw-buffer-index-${count}.tmp および dw-buffer-output-${count}.tmp に保存されます。 DataWeave のメモリ管理を参照してください。

型: Number (バイト)

デフォルト: 8192 バイト (8 KB)

com.mulesoft.dw.coercionexception.verbose

デフォルトでは、型強制に失敗したデータに関する詳細を型強制例外に追加します。このプロパティが false に設定されている場合、追加のメタデータは表示されません。

型: Boolean

デフォルト: true

com.mulesoft.dw.date_minus_back_compatibility

このプロパティが true に設定されている場合、2.3.0 で変更された時間の加算と減算動作を復元します。

型: Boolean

デフォルト: false

たとえば、次の DataWeave スクリプトについて考えてみます。

%dw 2.0 output application/dw --- |2019-10-01| - |2018-09-23|

DataWeave 2.3.0 では、この式は PT8952H を返します。

DataWeave 2.2.0 では、この式は P1Y8D を返します。

com.mulesoft.dw.directbuffer.disable

DataWeave でオフヒープメモリ (デフォルト) またはヒープメモリのどちらを使用するかを制御します。DataWeave では、内部バッファにはオフヒープメモリが使用されます。このため、少量のメモリのみを搭載するシステムでは、問題が発生する可能性があります。DataWeave のメモリ管理を参照してください。

型: Boolean

デフォルト: false

com.mulesoft.dw.dump_files

実験的機能: このプロパティが true に設定されている場合、入力コンテキストと失敗したスクリプトをフォルダーにダンプします。この動作により、失敗したスクリプトとスクリプトを失敗させたデータを追跡できます。これは、受け取った入力データが有効であることを確認するのに特に役立ちます。多くの場合、上流コンポーネントで無効なデータが生成されると、間違ったスクリプトは失敗します。

型: Boolean

デフォルト: false

com.mulesoft.dw.dump_files は実験的機能であり、DataWeave の将来のバージョンで変更または削除される場合があります。「DataWeave スクリプトが失敗した場合のトラブルシューティング」を参照してください。

com.mulesoft.dw.dump_folder

実験的機能: com.mulesoft.dw.dump_files が true に設定されている場合にファイルをダンプするパスを指定します。

型: String

デフォルト: java.io.tmpdir (システムプロパティ値)

com.mulesoft.dw.dump_folder は実験的機能であり、DataWeave の将来のバージョンで変更または削除される場合があります。「DataWeave スクリプトが失敗した場合のトラブルシューティング」を参照してください。

com.mulesoft.dw.error_value_length

ユーザーに表示する例外メッセージの最大長を設定します。メッセージはこの最大長で切り捨てられます。この設定は、長い例外メッセージを回避するのに役立ちます。

型: Number

デフォルト: 80

com.mulesoft.dw.indexsize

インデックス付けされたリーダーで使用するメモリ内のページの最大サイズ (バイト単位) を設定します。

型: Number

デフォルト: 1572864 (1.5 MB)

com.mulesoft.dw.max_memory_allocation

オフヒープメモリプールの各スロットのサイズ (バイト単位) を設定します。

型: Number (バイト)

デフォルト: 1572864 (1.5 MB)

DataWeave のメモリ管理を参照してください。

com.mulesoft.dw.memory_pool_size

メモリプールのスロットの数を設定します。DataWeave バッファでは、定義されたサイズ (com.mulesoft.dw.memory_pool_size * com.mulesoft.dw.max_memory_allocation) までプールのオフヒープメモリが使用されます。残りはヒープメモリを使用して割り当てられます。DataWeave のメモリ管理を参照してください。

型: Number

デフォルト: 60

com.mulesoft.dw.multipart.defaultContentType

Content-Type が指定されていない場合に multipart/* 形式の部分で使用するデフォルトのコンテンツタイプを設定します。マルチパートリーダープロパティ defaultContentType も参照してください。2021 年 8 月リリースの Mule 4.3.0-20210719 の DataWeave 2.3 (2.3.0-20210720) で導入されました。

型: String

デフォルト: application/octet-stream

com.mulesoft.dw.valueSelector.selectsAlwaysFirst

true に設定されている場合、(要素が複数回出現する場合でも) 最初に出現する要素を返します。この動作を有効にすると、パフォーマンスが低下します。

型: Boolean

デフォルト: false

次の例は、このプロパティにより制御される動作を示しています。(DataWeave スクリプトが XML 入力で動作することを前提とします)。

XML 入力:

<root> <users> <user> <lname>chibana</lname> <name>Shoki</name> </user> <user> <name>Shoki</name> <name>Tomo</name> </user> </users> </root>

DataWeave スクリプト:

%dw 2.0 output application/json --- { shokis: payload.root.users.*user map $.name }

com.mulesoft.dw.valueSelector.selectsAlwaysFirst が true に設定されている場合、スクリプトは次の出力を返します。

{ "shokis": [ "Shoki", "Shoki" ] }

com.mulesoft.dw.valueSelector.selectsAlwaysFirst が false に設定されている場合、スクリプトは次の出力を返します。

{ "shokis": [ "Shoki", "Tomo" ] }

com.mulesoft.dw.stacksize

スタックの最大サイズを設定します。関数の再帰が深すぎると、Stack Overflow. Max stack is 256. などのエラーがスローされます。

型: Number

デフォルト: 256

com.mulesoft.dw.xml.supportDTD

DTD 処理を有効にするか無効にするかを制御します。このプロパティが false に設定されている場合、内部と外部の両方のサブセットの処理がスキップされます。このプロパティのデフォルトは、2021 年 5 月の DataWeave バージョン 2.3.0 のパッチを含む Mule バージョン 4.3.0-20210427 で true から false に変更されました。

型: Boolean

デフォルト: false

com.mulesoft.dw.track.cursor.close

true に設定されている場合、CursorProvider#close() メソッドのコール元であるスタックトレースを追跡します。このプロパティは、すでに閉じられているカーソルで CursorProvider#openCursor() がコールされた場合など、トラブルシューティング目的で使用します。

型: Boolean

デフォルト: false

com.mulesoft.dw.verbose

このプロパティが true に設定されている場合、絞り込まれたスタックトレースを表示します。false に設定されている場合、スタックトレースを表示しません。

型: Boolean

デフォルト: false

# DataWeave システムプロパティ DataWeave では、いくつかのシステムプロパティがサポートされます。これらのプロパティをアプリケーションの開発およびデプロイメントで使用するには、[「システムプロパティ」](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/mule-app-properties-system)を参照してください。

プロパティ説明

com.mulesoft.dw.buffered_char_sequence.enabled

内部の BufferedCharSequence 改善を有効にするか、無効にするかを制御します。このプロパティが true に設定されると、DataWeave は大きなファイル (1.5M 超) をメモリに読み込みません。これらの項目はチャンクに分割して読み取られます。この機能はパフォーマンスを抑えてメモリ不足エラーを防止します。

型: Boolean

デフォルト: true

com.mulesoft.dw.buffersize

処理された入力および出力を保持するために DataWeave で使用するメモリ内の入力バッファおよび出力バッファのサイズ (バイト単位) を設定します。 DataWeave では、このサイズを超えるペイロードは一時ファイル dw-buffer-index-${count}.tmp および dw-buffer-output-${count}.tmp に保存されます。 DataWeave のメモリ管理を参照してください。

型: Number (バイト)

デフォルト: 8192 バイト (8 KB)

com.mulesoft.dw.coercionexception.verbose

デフォルトでは、型強制に失敗したデータに関する詳細を型強制例外に追加します。このプロパティが false に設定されている場合、追加のメタデータは表示されません。

型: Boolean

デフォルト: true

com.mulesoft.dw.date_minus_back_compatibility

このプロパティが true に設定されている場合、2.3.0 で変更された時間の加算と減算動作を復元します。

型: Boolean

デフォルト: false

たとえば、次の DataWeave スクリプトについて考えてみます。

%dw 2.0 output application/dw --- |2019-10-01| - |2018-09-23|

DataWeave 2.3.0 では、この式は PT8952H を返します。

DataWeave 2.2.0 では、この式は P1Y8D を返します。

com.mulesoft.dw.directbuffer.disable

DataWeave でオフヒープメモリ (デフォルト) またはヒープメモリのどちらを使用するかを制御します。DataWeave では、内部バッファにはオフヒープメモリが使用されます。このため、少量のメモリのみを搭載するシステムでは、問題が発生する可能性があります。DataWeave のメモリ管理を参照してください。

型: Boolean

デフォルト: false

com.mulesoft.dw.dump_files

実験的機能: このプロパティが true に設定されている場合、入力コンテキストと失敗したスクリプトをフォルダーにダンプします。この動作により、失敗したスクリプトとスクリプトを失敗させたデータを追跡できます。これは、受け取った入力データが有効であることを確認するのに特に役立ちます。多くの場合、上流コンポーネントで無効なデータが生成されると、間違ったスクリプトは失敗します。

型: Boolean

デフォルト: false

com.mulesoft.dw.dump_files は実験的機能であり、DataWeave の将来のバージョンで変更または削除される場合があります。「DataWeave スクリプトが失敗した場合のトラブルシューティング」を参照してください。

com.mulesoft.dw.dump_folder

実験的機能: com.mulesoft.dw.dump_files が true に設定されている場合にファイルをダンプするパスを指定します。

型: String

デフォルト: java.io.tmpdir (システムプロパティ値)

com.mulesoft.dw.dump_folder は実験的機能であり、DataWeave の将来のバージョンで変更または削除される場合があります。「DataWeave スクリプトが失敗した場合のトラブルシューティング」を参照してください。

com.mulesoft.dw.dumper_fill_stacktrace

実験的機能: com.mulesoft.dw.dump_files が true に設定されている場合、dumper 例外の StackTrace を追加します。

型: Boolean

デフォルト: false

com.mulesoft.dw.dumper_fill_stacktrace は実験的機能であり、DataWeave の将来のバージョンで変更または削除される場合があります。

com.mulesoft.dw.error_value_length

ユーザーに表示する例外メッセージの最大長を設定します。メッセージはこの最大長で切り捨てられます。この設定は、長い例外メッセージを回避するのに役立ちます。

型: Number

デフォルト: 80

com.mulesoft.dw.indexsize

インデックス付けされたリーダーで使用するメモリ内のページの最大サイズ (バイト単位) を設定します。

型: Number

デフォルト: 1572864 (1.5 MB)

com.mulesoft.dw.max_memory_allocation

オフヒープメモリプールの各スロットのサイズ (バイト単位) を設定します。

型: Number (バイト)

デフォルト: 1572864 (1.5 MB)

DataWeave のメモリ管理を参照してください。

com.mulesoft.dw.memory_pool_size

メモリプールのスロットの数を設定します。DataWeave バッファでは、定義されたサイズ (com.mulesoft.dw.memory_pool_size * com.mulesoft.dw.max_memory_allocation) までプールのオフヒープメモリが使用されます。残りはヒープメモリを使用して割り当てられます。DataWeave のメモリ管理を参照してください。

型: Number

デフォルト: 60

com.mulesoft.dw.multipart.defaultContentType

Content-Type が指定されていない場合に multipart/* 形式の部分で使用するデフォルトのコンテンツタイプを設定します。マルチパートリーダープロパティ defaultContentType も参照してください。2021 年 8 月リリースの Mule 4.3.0-20210719 の DataWeave 2.3 (2.3.0-20210720) で導入されました。

型: String

デフォルト: application/octet-stream

com.mulesoft.dw.valueSelector.selectsAlwaysFirst

true に設定されている場合、(要素が複数回出現する場合でも) 最初に出現する要素を返します。この動作を有効にすると、パフォーマンスが低下します。

型: Boolean

デフォルト: false

次の例は、このプロパティにより制御される動作を示しています。(DataWeave スクリプトが XML 入力で動作することを前提とします)。

XML 入力:

<root> <users> <user> <lname>chibana</lname> <name>Shoki</name> </user> <user> <name>Shoki</name> <name>Tomo</name> </user> </users> </root>

DataWeave スクリプト:

%dw 2.0 output application/json --- { shokis: payload.root.users.*user map $.name }

com.mulesoft.dw.valueSelector.selectsAlwaysFirst が true に設定されている場合、スクリプトは次の出力を返します。

{ "shokis": [ "Shoki", "Shoki" ] }

com.mulesoft.dw.valueSelector.selectsAlwaysFirst が false に設定されている場合、スクリプトは次の出力を返します。

{ "shokis": [ "Shoki", "Tomo" ] }

com.mulesoft.dw.stacksize

スタックの最大サイズを設定します。関数の再帰が深すぎると、Stack Overflow.Max stack is 256. などのエラーがスローされます。

型: Number

デフォルト: 256

com.mulesoft.dw.xml.supportDTD

DTD 処理を有効にするか無効にするかを制御します。このプロパティが false に設定されている場合、内部と外部の両方のサブセットの処理がスキップされます。このプロパティのデフォルトは、2021 年 5 月の DataWeave バージョン 2.3.0 のパッチを含む Mule バージョン 4.3.0-20210427 で true から false に変更されました。

型: Boolean

デフォルト: false

com.mulesoft.dw.track.cursor.close

true に設定されている場合、CursorProvider#close() メソッドのコール元であるスタックトレースを追跡します。このプロパティは、すでに閉じられているカーソルで CursorProvider#openCursor() がコールされた場合など、トラブルシューティング目的で使用します。

型: Boolean

デフォルト: false

com.mulesoft.dw.xml_reader.honourMixedContentStructure

このプロパティが true に設定されている場合、DataWeave ではテキストを混在コンテンツと一緒に 1 つのテキスト項目にグループ化するのでなく、混在コンテンツ構造を保持します。

型: Boolean

デフォルト: false

com.mulesoft.dw.charbuffersize

ライターが使用するバッファのサイズ (バイト) を決定します。

型: Number

デフォルト: 4096

mule.weave.script.parser.cache.size

キャッシュされるコンパイル済みスクリプトの最大サイズを決定します。

型: Number

デフォルト: 10000

# DataWeave システムプロパティ

プロパティ説明

com.mulesoft.dw.buffered_char_sequence.enabled

内部の BufferedCharSequence 改善を有効にするか、無効にするかを制御します。このプロパティが true に設定されると、DataWeave は大きな項目 (1.5M 超) をメモリに読み込みません。DataWeave はこれらの項目をチャンクで読み取ります。この機能はパフォーマンスを抑えてメモリ不足エラーを防止します。

型: Boolean

デフォルト: true

com.mulesoft.dw.buffersize

処理された入力および出力を保持するために DataWeave で使用するメモリ内の入力バッファおよび出力バッファのサイズ (バイト単位) を設定します。DataWeave では、このサイズを超えるペイロードは一時ファイル dw-buffer-index-${count}.tmp および dw-buffer-output-${count}.tmp に保存されます。DataWeave のメモリ管理を参照してください。

型: Number (バイト)

デフォルト: 8192 バイト (8 KB)

com.mulesoft.dw.coercionexception.verbose

デフォルトでは、型強制に失敗したデータに関する詳細を型強制例外に追加します。このプロパティが false に設定されている場合、追加のメタデータは表示されません。

型: Boolean

デフォルト: true

com.mulesoft.dw.date_minus_back_compatibility

このプロパティが true に設定されている場合、2.3.0 で変更された時間の加算と減算動作を復元します。

型: Boolean

デフォルト: false

使用可能な言語レベル: 2.3、2.4

例:

%dw 2.0 output application/dw --- |2019-10-01| - |2018-09-23|

DataWeave 2.3.0 では、この式は PT8952H を返します。

DataWeave 2.2.0 では、この式は P1Y8D を返します。

com.mulesoft.dw.directbuffer.disable

DataWeave でオフヒープメモリ (デフォルト) またはヒープメモリのどちらを使用するかを制御します。DataWeave では、内部バッファにはオフヒープメモリが使用されます。このため、少量のメモリのみを搭載するシステムでは、問題が発生する可能性があります。DataWeave のメモリ管理を参照してください。

型: Boolean

デフォルト: false

com.mulesoft.dw.dump_files

実験的機能: このプロパティが true に設定されている場合、入力コンテキストと失敗したスクリプトをフォルダーにダンプします。この動作により、失敗したスクリプトとスクリプトを失敗させたデータを追跡できます。これは、受け取った入力データが有効であることを確認するのに特に役立ちます。多くの場合、上流コンポーネントで無効なデータが生成されると、間違ったスクリプトは失敗します。

型: Boolean

デフォルト: false

com.mulesoft.dw.dump_files は実験的機能であり、DataWeave の将来のバージョンで変更または削除される場合があります。「DataWeave スクリプトが失敗した場合のトラブルシューティング」を参照してください。

com.mulesoft.dw.dump_folder

実験的機能: com.mulesoft.dw.dump_files が true に設定されている場合にファイルをダンプするパスを指定します。

型: String

デフォルト: java.io.tmpdir (システムプロパティ値)

com.mulesoft.dw.dump_folder は実験的機能であり、DataWeave の将来のバージョンで変更または削除される場合があります。「DataWeave スクリプトが失敗した場合のトラブルシューティング」を参照してください。

com.mulesoft.dw.dumper_fill_stacktrace

実験的機能: com.mulesoft.dw.dump_files が true に設定されている場合、dumper 例外の StackTrace を追加します。

型: Boolean

デフォルト: false

com.mulesoft.dw.dumper_fill_stacktrace は実験的機能であり、DataWeave の将来のバージョンで変更または削除される場合があります。DataWeave スクリプトが失敗した場合のトラブルシューティングを参照してください。

com.mulesoft.dw.error_value_length

ユーザーに表示する例外メッセージの最大長を設定します。メッセージはこの最大長で切り捨てられます。この設定は、長い例外メッセージを回避するのに役立ちます。

型: Number

デフォルト: 80

com.mulesoft.dw.indexsize

インデックス付けされたリーダーで使用するメモリ内のページの最大サイズ (バイト単位) を設定します。

型: Number

デフォルト: 1572864

com.mulesoft.dw.javaSqlDateToDate

設定すると、java.sql.Date は DataWeave の Date 型にマップされます。false の場合、DateTime にマップされます。

型: Boolean

デフォルト: false

使用可能な言語レベル: 2.4、2.5

com.mulesoft.dw.max_memory_allocation

オフヒープメモリプールの各スロットのサイズ (バイト単位) を設定します。DataWeave では、このサイズを超えるペイロードは一時ファイル dw-buffer-input-${count}.tmp および dw-buffer-output-${count}.tmp に保存されます。DataWeave メモリ管理を参照してください。

型: Number

デフォルト: 1572864 (1.5 MB)

com.mulesoft.dw.memory_pool_size

メモリプールのスロットの数を設定します。DataWeave バッファでは、定義されたサイズ (com.mulesoft.dw.memory_pool_size * com.mulesoft.dw.max_memory_allocation) までプールのオフヒープメモリが使用されます。残りはヒープメモリを使用して割り当てられます。DataWeave のメモリ管理を参照してください。

型: Number

デフォルト: 60

com.mulesoft.dw.multipart.defaultContentType

Content-Type が指定されていない場合に multipart/* 形式の部分で使用するデフォルトのコンテンツタイプを設定します。マルチパートリーダープロパティ defaultContentType も参照してください。2021 年 8 月リリースの Mule 4.3.0-20210719 の DataWeave 2.3 (2.3.0-20210720) で導入されました。

型: String

デフォルト: application/octet-stream

com.mulesoft.dw.stacksize

スタックの最大サイズを設定します。関数の再帰が深すぎると、Stack Overflow などのエラーがスローされます。最大サイズ制限は 256 です。

型: Number

デフォルト: 256

com.mulesoft.dw.track.cursor.close

true に設定されている場合、CursorProvider#close() メソッドのコール元であるスタックトレースを追跡します。このプロパティは、すでに閉じられているカーソルで CursorProvider#openCursor() がコールされた場合など、トラブルシューティング目的で使用します。

型: Boolean

デフォルト: false

com.mulesoft.dw.valueSelector.selectsAlwaysFirst

true に設定されている場合、(要素が複数回出現する場合でも) 最初に出現する要素を返します。この動作を有効にすると、パフォーマンスが低下します。

型: Boolean

デフォルト: false

次の例は、このプロパティにより制御される動作を示しています。(DataWeave スクリプトが XML 入力で動作することを前提とします)。

XML 入力:

<root> <users> <user> <lname>chibana</lname> <name>Shoki</name> </user> <user> <name>Shoki</name> <name>Tomo</name> </user> </users> </root>

DataWeave スクリプト:

%dw 2.0 output application/json --- { shokis: payload.root.users.*user map $.name }

com.mulesoft.dw.valueSelector.selectsAlwaysFirst が true に設定されている場合、スクリプトは次の出力を返します。

{ "shokis": [ "Shoki", "Shoki" ] }

com.mulesoft.dw.valueSelector.selectsAlwaysFirst が false に設定されている場合、スクリプトは次の出力を返します。

{ "shokis": [ "Shoki", "Tomo" ] }

使用可能な言語レベル: 2.3、2.4

com.mulesoft.dw.xml_reader.honourMixedContentStructure

このプロパティが true に設定されている場合、DataWeave ではテキストを混在コンテンツと一緒に 1 つのテキスト項目にグループ化するのでなく、混在コンテンツ構造を保持します。

型: Boolean

デフォルト: false

使用可能な言語レベル: 2.4

com.mulesoft.dw.xml_reader.parseDtd

このプロパティが true に設定されている場合、DataWeave で文書型宣言が解析されます。

型: Boolean

デフォルト: false

使用可能な言語レベル: 2.5

com.mulesoft.dw.xml.supportDTD

DTD 処理を有効にするか無効にするかを制御します。このプロパティが false に設定されている場合、内部と外部の両方のサブセットの処理がスキップされます。このプロパティのデフォルトは、2021 年 5 月の DataWeave バージョン 2.3.0 のパッチを含む Mule バージョン 4.3.0-20210427 で true から false に変更されました。

型: Boolean

デフォルト: false

com.mulesoft.dw.charbuffersize

ライターが使用するバッファのサイズ (バイト) を決定します。

型: Number

デフォルト: 4096

mule.weave.script.parser.cache.size

キャッシュされるコンパイル済みスクリプトの最大サイズを決定します。

型: Number

デフォルト: 10000

# DataWeave システムプロパティ DataWeave では、いくつかのシステムプロパティがサポートされます。これらのプロパティをアプリケーションの開発およびデプロイメントで使用するには、[「システムプロパティ」](#mule-runtime:mule-app-properties-system.adoc)を参照してください。

プロパティ説明

com.mulesoft.dw.buffered_char_sequence.enabled

内部の BufferedCharSequence 改善を有効にするか、無効にするかを制御します。このプロパティが true に設定されると、DataWeave は大きな項目 (1.5M 超) をメモリに読み込みません。DataWeave はこれらの項目をチャンクで読み取ります。この機能はパフォーマンスを抑えてメモリ不足エラーを防止します。

型: Boolean

デフォルト: true

com.mulesoft.dw.buffersize

処理された入力および出力を保持するために DataWeave で使用するメモリ内の入力バッファおよび出力バッファのサイズ (バイト単位) を設定します。DataWeave では、このサイズを超えるペイロードは一時ファイル dw-buffer-index-${count}.tmp および dw-buffer-output-${count}.tmp に保存されます。DataWeave のメモリ管理を参照してください。

型: Number

デフォルト: 8192

com.mulesoft.dw.charbuffersize

ライターが使用するバッファのサイズ (バイト) を決定します。

型: Number

デフォルト: 4096

com.mulesoft.dw.coercionexception.verbose

デフォルトでは、型強制に失敗したデータに関する詳細を型強制例外に追加します。このプロパティが false に設定されている場合、追加のメタデータは表示されません。

型: Boolean

デフォルト: true

com.mulesoft.dw.cpulimit.watchdog

true に設定すると、スクリプトの実行時間が監視および制限されます。

型: Boolean

デフォルト: true

com.mulesoft.dw.date_minus_back_compatibility

このプロパティが true に設定されている場合、2.3.0 で変更された時間の加算と減算動作を復元します。

たとえば、次の DataWeave スクリプトについて考えてみます。

%dw 2.0 output application/dw --- |2019-10-01| - |2018-09-23|

DataWeave 2.3.0 では、この式は PT8952H を返します。

DataWeave 2.2.0 では、この式は P1Y8D を返します。

Type: Boolean

Default: false

Available for language levels: 2.3, 2.4, 2.5

com.mulesoft.dw.decode_binaries_with_writer_encoding

true に設定すると、JsonWriter エンコードを使用して JSON のバイナリ値が書き込まれます。それ以外の場合、プロパティは値スキーマで定義されたエンコードまたはデフォルトのエンコードを使用します。

型: Boolean

デフォルト: false

com.mulesoft.dw.defaultOperator.disableExceptionHandling

true に設定すると、DataWeave はランタイム例外をキャッチする default 演算子を無効にします。 default 演算子を有効にすると、ランタイム例外が発生したときに default value が返されません。 false に設定すると、default 演算子はランタイム例外をキャッチし、default value を返します。

型: Boolean

デフォルト: true

使用可能な言語レベル: 2.5、2.6、2.7、2.8、2.9

com.mulesoft.dw.directbuffer.disable

DataWeave でオフヒープメモリ (デフォルト) またはヒープメモリのどちらを使用するかを制御します。DataWeave では、内部バッファにはオフヒープメモリが使用されます。このため、少量のメモリのみを搭載するシステムでは、問題が発生する可能性があります。DataWeave のメモリ管理を参照してください。

型: Boolean

デフォルト: false

com.mulesoft.dw.dump_files

実験的機能: このプロパティが true に設定されている場合、入力コンテキストと失敗したスクリプトをフォルダーにダンプします。この動作により、失敗したスクリプトとスクリプトを失敗させたデータを追跡できます。これは、受け取った入力データが有効であることを確認するのに特に役立ちます。多くの場合、上流コンポーネントで無効なデータが生成されると、間違ったスクリプトは失敗します。

型: Boolean

デフォルト: false com.mulesoft.dw.dump_files は実験的機能であり、DataWeave の将来のバージョンで変更または削除される場合があります。DataWeave スクリプトが失敗した場合のトラブルシューティングを参照してください。

com.mulesoft.dw.dump_folder

実験的機能: com.mulesoft.dw.dump_files が true に設定されている場合にファイルをダンプするパスを指定します。

型: String

デフォルト: java.io.tempdir (システムプロパティ値) com.mulesoft.dw.dump_folder は実験的機能であり、DataWeave の将来のバージョンで変更または削除される場合があります。DataWeave スクリプトが失敗した場合のトラブルシューティングを参照してください。

com.mulesoft.dw.dumper_fill_stacktrace

実験的機能: com.mulesoft.dw.dump_files が true に設定されている場合、dumper 例外の StackTrace を追加します。

型: Boolean

デフォルト: false com.mulesoft.dw.dumper_fill_stacktrace は実験的機能であり、DataWeave の将来のバージョンで変更または削除される場合があります。DataWeave スクリプトが失敗した場合のトラブルシューティングを参照してください。

com.mulesoft.dw.error_value_length

ユーザーに表示する例外メッセージの最大長を設定します。メッセージはこの最大長で切り捨てられます。この設定は、長い例外メッセージを回避するのに役立ちます。

型: Number

デフォルト: 80

com.mulesoft.dw.indexsize

インデックス付けされたリーダーで使用するメモリ内のページの最大サイズ (バイト単位) を設定します。

型: Number

デフォルト: 1572864

com.mulesoft.dw.java.disable_set_accessible

true に設定すると、JavaModuleLoader はリフレクション経由で使用される項目またはメソッドのアクセス可能フラグを変更しません。デフォルト値は、現在使用されている JDK バージョンと言語レベルを評価します。使用されている JDK が 17 以降で、言語バージョンが 2.6 以降の場合、値は true になります。

型: Boolean

デフォルト:

false になる言語レベル: 2.5

true になる言語レベル: 2.6、2.7、2.8、2.9

使用可能な言語レベル: 2.5、2.6、2.7、2.8、2.9

com.mulesoft.dw.java.stacktrace

Java スタックトレースの深さを指定します。

型: Number

デフォルト: 6

com.mulesoft.dw.javaSqlDateToDate

設定すると、java.sql.Date は DataWeave の Date 型にマップされます。false の場合、DateTime にマップされます。

型: Boolean

デフォルト:

false になる言語レベル: 2.4

true になる言語レベル: 2.5

使用可能な言語レベル: 2.4、2.5

com.mulesoft.dw.max_memory_allocation

オフヒープメモリプールの各スロットのサイズ (バイト単位) を設定します。DataWeave では、このサイズを超えるペイロードは一時ファイル dw-buffer-input-${count}.tmp および dw-buffer-output-${count}.tmp に保存されます。

型: Number

デフォルト: 1572864

com.mulesoft.dw.memory_pool_size

メモリプールのスロットの数を設定します。DataWeave バッファでは、定義されたサイズ (com.mulesoft.dw.memory_pool_size * com.mulesoft.dw.max_memory_allocation) までプールのオフヒープメモリが使用されます。残りはヒープメモリを使用して割り当てられます。DataWeave のメモリ管理を参照してください。

型: Number

デフォルト: 60

com.mulesoft.dw.multipart.defaultContentType

Content-Type が指定されていない場合に multipart/* 形式の部分で使用するデフォルトのコンテンツタイプを設定します。マルチパートリーダープロパティ defaultContentType も参照してください。2021 年 8 月リリースの Mule 4.3.0-20210719 の DataWeave 2.3 (2.3.0-20210720) で導入されました。

型: String

デフォルト: application/octet-stream

com.mulesoft.dw.scheduler.size

DataWeave スケジューラースレッドプールのサイズを指定します。

型: Number

デフォルト: 100

com.mulesoft.dw.stacksize

スタックの最大サイズを設定します。関数の再帰が深すぎると、Stack Overflow などのエラーがスローされます。最大サイズ制限は 256 です。

型: Number

デフォルト: 256

com.mulesoft.dw.stripTrailingZeroes

false に設定すると、DataWeave は 2.4.0 に存在する一部の形式 (DataWeave、JSON、YAML など) の末尾の 0 を保持する動作を復元します。 2.5.0 以降、末尾の 0 はデフォルトで削除されます。 .DataWeave スクリプト:

%dw 2.4 output application/json --- 1.00

com.mulesoft.dw.stripTrailingZeroes が false に設定されている場合、スクリプトは次の出力を返します。 1.00

com.mulesoft.dw.stripTrailingZeroes が true に設定されている場合、スクリプトは次の出力を返します。 1

型: Boolean

デフォルト:

false になる言語レベル:

true になる言語レベル: 2.5、2.6、2.7、2.8、2.9

使用可能な言語レベル: 2.5、2.6、2.7、2.8、2.9

com.mulesoft.dw.telemetry.bufferSize

テレメトリーイベントバッファのサイズ (バイト) を決定します。

型: Number

デフォルト: 1048576

com.mulesoft.dw.telemetry.enabled

Dataweave テレメトリーサービスを有効にします。

型: Boolean

デフォルト: false

com.mulesoft.dw.telemetry.memory

true に設定した場合、テレメトリーサービスはメモリ使用量統計を収集します。

型: Boolean

デフォルト: false

com.mulesoft.dw.telemetry.sync

true に設定すると、テレメトリーイベントが同期的にパブリッシュされます。

型: Boolean

デフォルト: false

com.mulesoft.dw.track.cursor.close

true に設定すると、{CursorProvider#close()} メソッドのコール元であるスタックトレースを追跡します。このプロパティは、すでに閉じられているカーソルで {CursorProvider#openCursor()} がコールされた場合など、トラブルシューティング目的で使用します。

型: Boolean

デフォルト: false

com.mulesoft.dw.valueSelector.selectsAlwaysFirst

true に設定すると、(要素が複数回出現する場合でも) 最初に出現する要素を返します。この動作を有効にすると、パフォーマンスが低下します。

次の例は、このプロパティにより制御される動作を示しています。(DataWeave スクリプトが XML 入力で動作することを前提とします)。

XML 入力:

<root> <users> <user> <lname>chibana</lname> <name>Shoki</name> </user> <user> <name>Shoki</name> <name>Tomo</name> </user> </users> </root>

DataWeave スクリプト:

%dw 2.0 output application/json --- { shokis: payload.root.users.*user map $.name }

com.mulesoft.dw.valueSelector.selectsAlwaysFirst が true に設定されている場合、スクリプトは次の出力を返します。

{ "shokis": [ "Shoki", "Shoki" ] }

com.mulesoft.dw.valueSelector.selectsAlwaysFirst が false に設定されている場合、スクリプトは次の出力を返します。

{ "shokis": [ "Shoki", "Tomo" ] }

型: Boolean

デフォルト: false

使用可能な言語レベル: 2.3、2.4、2.5

com.mulesoft.dw.workingdirectory.base

一時ファイルが書き込まれる基本ディレクトリを指定します。

型: String

デフォルト: java.io.tmpdir (システムプロパティ値)

com.mulesoft.dw.workingdirectory.delete_sync

このプロパティが true に設定されている場合、ファイルの削除が同期的に行われます。

型: Boolean

デフォルト: false

com.mulesoft.dw.workingdirectory.max_output_buffer_size

書き込まれるファイルの最大サイズ (バイト) を指定します。

型: Long

デフォルト: -1

com.mulesoft.dw.workingdirectory.tracking

このプロパティが true に設定されている場合、各スクリプトは独自のディレクトリに一時ファイルを生成します。

型: Boolean

デフォルト: false

com.mulesoft.dw.xml.supportDTD

DTD 処理を有効にするか無効にするかを制御します。このプロパティが false に設定されている場合、内部と外部の両方のサブセットの処理がスキップされます。

型: Boolean

デフォルト: false

com.mulesoft.dw.xml_reader.honourMixedContentStructure

true に設定すると、DataWeave ではテキストを混在コンテンツと一緒に 1 つのテキスト項目にグループ化するのでなく、混在コンテンツ構造を保持します。

型: Boolean

デフォルト:

false になる言語レベル: 2.4

true になる言語レベル: 2.5

使用可能な言語レベル: 2.4、2.5

com.mulesoft.dw.xml_writer.declareXmlNamespace

false に設定すると、DataWeave は xml の暗黙的な名前空間を宣言しません。

型: Boolean

デフォルト:

true になる言語レベル: 2.4、2.5

false になる言語レベル: 2.6

使用可能な言語レベル: 2.4、2.5、2.6

mule.dw.java_module_loader_deterministic_functions_ordering

true に設定すると、JavaModuleLoader は Java クラスのメソッドを確定的順序で読み込みます。DataWeave は、メソッド名、パラメーター数、そして最後にパラメーターの型名を考慮します。

型: Boolean

デフォルト: true になる言語レベル: 2.5、2.6

使用可能な言語レベル: 2.5、2.6

mule.dw.remove_shadowed_implicit_inputs

同じ名前の変数がルートレベルで宣言され、このプロパティが true に設定されている場合、DataWeave は暗黙的な入力を削除します。

型: Boolean

デフォルト: true

# DataWeave システムプロパティ

プロパティ説明

com.mulesoft.dw.buffered_char_sequence.enabled

内部の BufferedCharSequence 改善を有効にするか、無効にするかを制御します。このプロパティが true に設定されると、DataWeave は大きな項目 (1.5M 超) をメモリに読み込みません。DataWeave はこれらの項目をチャンクで読み取ります。この機能はパフォーマンスを抑えてメモリ不足エラーを防止します。

型: Boolean

デフォルト: true

com.mulesoft.dw.buffersize

処理された入力および出力を保持するために DataWeave で使用するメモリ内の入力バッファおよび出力バッファのサイズ (バイト単位) を設定します。DataWeave では、このサイズを超えるペイロードは一時ファイル dw-buffer-index-${count}.tmp および dw-buffer-output-${count}.tmp に保存されます。DataWeave のメモリ管理を参照してください。

型: Number (バイト)

デフォルト: 8192 バイト (8 KB)

com.mulesoft.dw.coercionexception.verbose

デフォルトでは、型強制に失敗したデータに関する詳細を型強制例外に追加します。このプロパティが false に設定されている場合、追加のメタデータは表示されません。

型: Boolean

デフォルト: true

com.mulesoft.dw.date_minus_back_compatibility

このプロパティが true に設定されている場合、2.3.0 で変更された時間の加算と減算動作を復元します。

型: Boolean

デフォルト: false

使用可能な言語レベル: 2.3、2.4

例:

%dw 2.0 output application/dw --- |2019-10-01| - |2018-09-23|

DataWeave 2.3.0 では、この式は PT8952H を返します。

DataWeave 2.2.0 では、この式は P1Y8D を返します。

com.mulesoft.dw.directbuffer.disable

DataWeave でオフヒープメモリ (デフォルト) またはヒープメモリのどちらを使用するかを制御します。DataWeave では、内部バッファにはオフヒープメモリが使用されます。このため、少量のメモリのみを搭載するシステムでは、問題が発生する可能性があります。DataWeave のメモリ管理を参照してください。

型: Boolean

デフォルト: false

com.mulesoft.dw.dump_files

実験的機能: このプロパティが true に設定されている場合、入力コンテキストと失敗したスクリプトをフォルダーにダンプします。この動作により、失敗したスクリプトとスクリプトを失敗させたデータを追跡できます。これは、受け取った入力データが有効であることを確認するのに特に役立ちます。多くの場合、上流コンポーネントで無効なデータが生成されると、間違ったスクリプトは失敗します。

型: Boolean

デフォルト: false

com.mulesoft.dw.dump_files は実験的機能であり、DataWeave の将来のバージョンで変更または削除される場合があります。「DataWeave スクリプトが失敗した場合のトラブルシューティング」を参照してください。

com.mulesoft.dw.dump_folder

実験的機能: com.mulesoft.dw.dump_files が true に設定されている場合にファイルをダンプするパスを指定します。

型: String

デフォルト: java.io.tmpdir (システムプロパティ値)

com.mulesoft.dw.dump_folder は実験的機能であり、DataWeave の将来のバージョンで変更または削除される場合があります。「DataWeave スクリプトが失敗した場合のトラブルシューティング」を参照してください。

com.mulesoft.dw.dumper_fill_stacktrace

実験的機能: com.mulesoft.dw.dump_files が true に設定されている場合、dumper 例外の StackTrace を追加します。

型: Boolean

デフォルト: false

com.mulesoft.dw.dumper_fill_stacktrace は実験的機能であり、DataWeave の将来のバージョンで変更または削除される場合があります。DataWeave スクリプトが失敗した場合のトラブルシューティングを参照してください。

com.mulesoft.dw.error_value_length

ユーザーに表示する例外メッセージの最大長を設定します。メッセージはこの最大長で切り捨てられます。この設定は、長い例外メッセージを回避するのに役立ちます。

型: Number

デフォルト: 80

com.mulesoft.dw.indexsize

インデックス付けされたリーダーで使用するメモリ内のページの最大サイズ (バイト単位) を設定します。

型: Number

デフォルト: 1572864

com.mulesoft.dw.javaSqlDateToDate

設定すると、java.sql.Date は DataWeave の Date 型にマップされます。false の場合、DateTime にマップされます。

型: Boolean

デフォルト: false

使用可能な言語レベル: 2.4、2.5

com.mulesoft.dw.max_memory_allocation

オフヒープメモリプールの各スロットのサイズ (バイト単位) を設定します。DataWeave では、このサイズを超えるペイロードは一時ファイル dw-buffer-input-${count}.tmp および dw-buffer-output-${count}.tmp に保存されます。DataWeave メモリ管理を参照してください。

型: Number

デフォルト: 1572864 (1.5 MB)

com.mulesoft.dw.memory_pool_size

メモリプールのスロットの数を設定します。DataWeave バッファでは、定義されたサイズ (com.mulesoft.dw.memory_pool_size * com.mulesoft.dw.max_memory_allocation) までプールのオフヒープメモリが使用されます。残りはヒープメモリを使用して割り当てられます。DataWeave のメモリ管理を参照してください。

型: Number

デフォルト: 60

com.mulesoft.dw.multipart.defaultContentType

Content-Type が指定されていない場合に multipart/* 形式の部分で使用するデフォルトのコンテンツタイプを設定します。マルチパートリーダープロパティ defaultContentType も参照してください。2021 年 8 月リリースの Mule 4.3.0-20210719 の DataWeave 2.3 (2.3.0-20210720) で導入されました。

型: String

デフォルト: application/octet-stream

com.mulesoft.dw.stacksize

スタックの最大サイズを設定します。関数の再帰が深すぎると、Stack Overflow などのエラーがスローされます。最大サイズ制限は 256 です。

型: Number

デフォルト: 256

com.mulesoft.dw.track.cursor.close

true に設定されている場合、CursorProvider#close() メソッドのコール元であるスタックトレースを追跡します。このプロパティは、すでに閉じられているカーソルで CursorProvider#openCursor() がコールされた場合など、トラブルシューティング目的で使用します。

型: Boolean

デフォルト: false

com.mulesoft.dw.valueSelector.selectsAlwaysFirst

true に設定されている場合、(要素が複数回出現する場合でも) 最初に出現する要素を返します。この動作を有効にすると、パフォーマンスが低下します。

型: Boolean

デフォルト: false

次の例は、このプロパティにより制御される動作を示しています。(DataWeave スクリプトが XML 入力で動作することを前提とします)。

XML 入力:

<root> <users> <user> <lname>chibana</lname> <name>Shoki</name> </user> <user> <name>Shoki</name> <name>Tomo</name> </user> </users> </root>

DataWeave スクリプト:

%dw 2.0 output application/json --- { shokis: payload.root.users.*user map $.name }

com.mulesoft.dw.valueSelector.selectsAlwaysFirst が true に設定されている場合、スクリプトは次の出力を返します。

{ "shokis": [ "Shoki", "Shoki" ] }

com.mulesoft.dw.valueSelector.selectsAlwaysFirst が false に設定されている場合、スクリプトは次の出力を返します。

{ "shokis": [ "Shoki", "Tomo" ] }

使用可能な言語レベル: 2.3、2.4

com.mulesoft.dw.xml_reader.honourMixedContentStructure

このプロパティが true に設定されている場合、DataWeave ではテキストを混在コンテンツと一緒に 1 つのテキスト項目にグループ化するのでなく、混在コンテンツ構造を保持します。

型: Boolean

デフォルト: false

使用可能な言語レベル: 2.4

com.mulesoft.dw.xml_reader.parseDtd

このプロパティが true に設定されている場合、DataWeave で文書型宣言が解析されます。

型: Boolean

デフォルト: false

使用可能な言語レベル: 2.5

com.mulesoft.dw.xml.supportDTD

DTD 処理を有効にするか無効にするかを制御します。このプロパティが false に設定されている場合、内部と外部の両方のサブセットの処理がスキップされます。このプロパティのデフォルトは、2021 年 5 月の DataWeave バージョン 2.3.0 のパッチを含む Mule バージョン 4.3.0-20210427 で true から false に変更されました。

型: Boolean

デフォルト: false

com.mulesoft.dw.charbuffersize

ライターが使用するバッファのサイズ (バイト) を決定します。

型: Number

デフォルト: 4096

mule.weave.script.parser.cache.size

キャッシュされるコンパイル済みスクリプトの最大サイズを決定します。

型: Number

デフォルト: 10000

# DataWeave システムプロパティ DataWeave では、いくつかのシステムプロパティがサポートされます。これらのプロパティをアプリケーションの開発およびデプロイメントで使用するには、[「システムプロパティ」](#mule-runtime:mule-app-properties-system.adoc)を参照してください。

プロパティ説明

com.mulesoft.dw.buffered_char_sequence.enabled

内部の BufferedCharSequence 改善を有効にするか、無効にするかを制御します。このプロパティが true に設定されると、DataWeave は大きな項目 (1.5M 超) をメモリに読み込みません。DataWeave はこれらの項目をチャンクで読み取ります。この機能はパフォーマンスを抑えてメモリ不足エラーを防止します。

型: Boolean

デフォルト: true

com.mulesoft.dw.buffersize

処理された入力および出力を保持するために DataWeave で使用するメモリ内の入力バッファおよび出力バッファのサイズ (バイト単位) を設定します。DataWeave では、このサイズを超えるペイロードは一時ファイル dw-buffer-index-${count}.tmp および dw-buffer-output-${count}.tmp に保存されます。DataWeave のメモリ管理を参照してください。

型: Integer

デフォルト: 8192

com.mulesoft.dw.charbuffersize

ライターが使用するバッファのサイズ (バイト) を決定します。

型: Number (バイト)

デフォルト: 4096

com.mulesoft.dw.coercionexception.verbose

デフォルトでは、型強制に失敗したデータに関する詳細を型強制例外に追加します。このプロパティが false に設定されている場合、追加のメタデータは表示されません。

型: Boolean

デフォルト: true

com.mulesoft.dw.cpulimit.watchdog

true に設定すると、スクリプトの実行時間が監視および制限されます。

型: Boolean

デフォルト: true

com.mulesoft.dw.date_minus_back_compatibility

このプロパティが true に設定されている場合、2.3.0 で変更された時間の加算と減算動作を復元します。

たとえば、次の DataWeave スクリプトについて考えてみます。

%dw 2.0 output application/dw --- |2019-10-01| - |2018-09-23|

DataWeave 2.3.0 では、この式は PT8952H を返します。

DataWeave 2.2.0 では、この式は P1Y8D を返します。

Type: Boolean

Default: false

Available for language levels: 2.3, 2.4, 2.5

com.mulesoft.dw.decode_binaries_with_writer_encoding

true に設定すると、JsonWriter エンコードを使用して JSON のバイナリ値が書き込まれます。それ以外の場合、プロパティは値スキーマで定義されたエンコードまたはデフォルトのエンコードを使用します。

型: Boolean

デフォルト: false

com.mulesoft.dw.defaultOperator.disableExceptionHandling

true に設定すると、DataWeave はランタイム例外をキャッチする default 演算子を無効にします。 default 演算子を有効にすると、ランタイム例外が発生したときにデフォルト値は返されません。 false に設定すると、default 演算子はランタイム例外をキャッチし、default value を返します。

型: Boolean

デフォルト: true

使用可能な言語レベル: 2.5、2.6、2.7、2.8、2.9

com.mulesoft.dw.directbuffer.disable

DataWeave でオフヒープメモリ (デフォルト) またはヒープメモリのどちらを使用するかを制御します。DataWeave では、内部バッファにはオフヒープメモリが使用されます。このため、少量のメモリのみを搭載するシステムでは、問題が発生する可能性があります。DataWeave のメモリ管理を参照してください。

型: Boolean

デフォルト: false

com.mulesoft.dw.dump_files

実験的機能: このプロパティが true に設定されている場合、入力コンテキストと失敗したスクリプトをフォルダーにダンプします。この動作により、失敗したスクリプトとスクリプトを失敗させたデータを追跡できます。これは、受け取った入力データが有効であることを確認するのに特に役立ちます。多くの場合、上流コンポーネントで無効なデータが生成されると、間違ったスクリプトは失敗します。

型: Boolean

デフォルト: false com.mulesoft.dw.dump_files は実験的機能であり、DataWeave の将来のバージョンで変更または削除される場合があります。DataWeave スクリプトが失敗した場合のトラブルシューティングを参照してください。

com.mulesoft.dw.dump_folder

実験的機能: com.mulesoft.dw.dump_files が true に設定されている場合にファイルをダンプするパスを指定します。

型: String

デフォルト: java.io.tempdir (システムプロパティ値) com.mulesoft.dw.dump_folder は実験的機能であり、DataWeave の将来のバージョンで変更または削除される場合があります。DataWeave スクリプトが失敗した場合のトラブルシューティングを参照してください。

com.mulesoft.dw.dumper_fill_stacktrace

実験的機能: com.mulesoft.dw.dump_files が true に設定されている場合、dumper 例外の StackTrace を追加します。

型: Boolean

デフォルト: false com.mulesoft.dw.dumper_fill_stacktrace は実験的機能であり、DataWeave の将来のバージョンで変更または削除される場合があります。DataWeave スクリプトが失敗した場合のトラブルシューティングを参照してください。

com.mulesoft.dw.error_value_length

ユーザーに表示する例外メッセージの最大長を設定します。メッセージはこの最大長で切り捨てられます。この設定は、長い例外メッセージを回避するのに役立ちます。

型: Number

デフォルト: 80

com.mulesoft.dw.indexsize

インデックス付けされたリーダーで使用するメモリ内のページの最大サイズ (バイト単位) を設定します。

型: Number (バイト)

デフォルト: 1572864

com.mulesoft.dw.java.disable_set_accessible

true に設定すると、JavaModuleLoader では、リフレクションを介して使用する項目またはメソッドのアクセス可能なフラグは変更されません。デフォルト値は、現在使用されている JDK バージョンと言語レベルを評価します。使用されている JDK が 17 以降で、言語バージョンが 2.6 以降の場合、値は true になります。

型: Boolean

デフォルト:

false になる言語レベル: 2.5

true になる言語レベル: 2.6、2.7、2.8、2.9

使用可能な言語レベル: 2.5、2.6、2.7、2.8、2.9

com.mulesoft.dw.java.stacktrace

Java スタックトレースの深さを指定します。

型: Number

デフォルト: 6

com.mulesoft.dw.javaSqlDateToDate

設定すると、java.sql.Date は DataWeave の Date 型にマップされます。false の場合、DateTime にマップされます。

型: Boolean

デフォルト:

false になる言語レベル: 2.4

true になる言語レベル: 2.5

使用可能な言語レベル: 2.4、2.5

com.mulesoft.dw.max_memory_allocation

オフヒープメモリプールの各スロットのサイズ (バイト単位) を設定します。DataWeave では、このサイズを超えるペイロードは一時ファイル dw-buffer-input-${count}.tmp および dw-buffer-output-${count}.tmp に保存されます。

型: Number (バイト)

デフォルト: 1572864

com.mulesoft.dw.memory_pool_size

メモリプールのスロットの数を設定します。DataWeave バッファでは、定義されたサイズ (com.mulesoft.dw.memory_pool_size * com.mulesoft.dw.max_memory_allocation) までプールのオフヒープメモリが使用されます。残りはヒープメモリを使用して割り当てられます。DataWeave のメモリ管理を参照してください。

型: Number

デフォルト: 60

com.mulesoft.dw.multipart.defaultContentType

Content-Type が指定されていない場合に multipart/* 形式の部分で使用するデフォルトのコンテンツタイプを設定します。マルチパートリーダープロパティ defaultContentType も参照してください。2021 年 8 月リリースの Mule 4.3.0-20210719 の DataWeave 2.3 (2.3.0-20210720) で導入されました。

型: String

デフォルト: application/octet-stream

com.mulesoft.dw.scheduler.size

DataWeave スケジューラースレッドプールのサイズを指定します。

型: Number

デフォルト: 100

com.mulesoft.dw.stacksize

スタックの最大サイズを設定します。関数の再帰が深すぎると、Stack Overflow などのエラーがスローされます。最大サイズ制限は 256 です。

型: Number

デフォルト: 256

com.mulesoft.dw.stripTrailingZeroes

false に設定すると、DataWeave は 2.4.0 に存在する一部の形式 (DataWeave、JSON、YAML など) の末尾の 0 を保持する動作を復元します。 2.5.0 以降、末尾の 0 はデフォルトで削除されます。 .DataWeave スクリプト:

%dw 2.4 output application/json --- 1.00

com.mulesoft.dw.stripTrailingZeroes が false に設定されている場合、スクリプトは次の出力を返します。 1.00

com.mulesoft.dw.stripTrailingZeroes が true に設定されている場合、スクリプトは次の出力を返します。 1

型: Boolean

デフォルト:

false になる言語レベル:

true になる言語レベル: 2.5、2.6、2.7、2.8、2.9

使用可能な言語レベル: 2.5、2.6、2.7、2.8、2.9

com.mulesoft.dw.telemetry.bufferSize

テレメトリーイベントバッファのサイズ (バイト) を決定します。

型: Number (バイト)

デフォルト: 1048576

com.mulesoft.dw.telemetry.enabled

Dataweave テレメトリーサービスを有効にします。

型: Boolean

デフォルト: false

com.mulesoft.dw.telemetry.memory

true に設定した場合、テレメトリーサービスはメモリ使用量統計を収集します。

型: Boolean

デフォルト: false

com.mulesoft.dw.telemetry.sync

true に設定すると、テレメトリーイベントが同期的にパブリッシュされます。

型: Boolean

デフォルト: false

com.mulesoft.dw.track.cursor.close

true に設定すると、{CursorProvider#close()} メソッドのコール元であるスタックトレースを追跡します。このプロパティは、すでに閉じられているカーソルで {CursorProvider#openCursor()} がコールされた場合など、トラブルシューティング目的で使用します。

型: Boolean

デフォルト: false

com.mulesoft.dw.valueSelector.selectsAlwaysFirst

true に設定すると、(要素が複数回出現する場合でも) 最初に出現する要素を返します。この動作を有効にすると、パフォーマンスが低下します。

次の例は、このプロパティにより制御される動作を示しています。(DataWeave スクリプトが XML 入力で動作することを前提とします)。

XML 入力:

<root> <users> <user> <lname>chibana</lname> <name>Shoki</name> </user> <user> <name>Shoki</name> <name>Tomo</name> </user> </users> </root>

DataWeave スクリプト:

%dw 2.0 output application/json --- { shokis: payload.root.users.*user map $.name }

com.mulesoft.dw.valueSelector.selectsAlwaysFirst が true に設定されている場合、スクリプトは次の出力を返します。

{ "shokis": [ "Shoki", "Shoki" ] }

com.mulesoft.dw.valueSelector.selectsAlwaysFirst が false に設定されている場合、スクリプトは次の出力を返します。

{ "shokis": [ "Shoki", "Tomo" ] }

型: Boolean

デフォルト: false

使用可能な言語レベル: 2.3、2.4、2.5

com.mulesoft.dw.workingdirectory.base

一時ファイルが書き込まれる基本ディレクトリを指定します。

型: String

デフォルト: java.io.tmpdir (システムプロパティ値)

com.mulesoft.dw.workingdirectory.delete_sync

このプロパティが true に設定されている場合、ファイルの削除が同期的に行われます。

型: Boolean

デフォルト: false

com.mulesoft.dw.workingdirectory.max_output_buffer_size

書き込まれるファイルの最大サイズ (バイト) を指定します。

型: Number (バイト)

デフォルト: -1

com.mulesoft.dw.workingdirectory.tracking

このプロパティが true に設定されている場合、各スクリプトは独自のディレクトリに一時ファイルを生成します。

型: Boolean

デフォルト: false

com.mulesoft.dw.xml.supportDTD

DTD 処理を有効にするか無効にするかを制御します。このプロパティが false に設定されている場合、内部と外部の両方のサブセットの処理がスキップされます。

型: Boolean

デフォルト: false

com.mulesoft.dw.xml_reader.honourMixedContentStructure

true に設定すると、DataWeave ではテキストを混在コンテンツと一緒に 1 つのテキスト項目にグループ化するのでなく、混在コンテンツ構造を保持します。

型: Boolean

デフォルト:

false になる言語レベル: 2.4

true になる言語レベル: 2.5

使用可能な言語レベル: 2.4、2.5

com.mulesoft.dw.xml_writer.declareXmlNamespace

false に設定すると、DataWeave では xml の暗黙的な名前空間は宣言されません。

型: Boolean

デフォルト:

true になる言語レベル: 2.4、2.5

false になる言語レベル: 2.6

使用可能な言語レベル: 2.4、2.5、2.6

mule.dw.java_module_loader_deterministic_functions_ordering

true に設定すると、JavaModuleLoader は Java クラスのメソッドを確定的順序で読み込みます。DataWeave は、メソッド名、パラメーター数、そして最後にパラメーターの型名を考慮します。

型: Boolean

デフォルト: true

使用可能な言語レベル: 2.5、2.6

mule.dw.remove_shadowed_implicit_inputs

同じ名前の変数がルートレベルで宣言され、このプロパティが true に設定されている場合、DataWeave は暗黙的な入力を削除します。

型: Boolean

デフォルト: true

# DataWeave スクリプト DataWeave は Mule フローで使用する主データ変換言語です。開始する前に、DataWeave バージョン 2 は Mule 4 アプリケーションを対象とすることに注意してください。Mule 3 アプリケーションの場合、Mule 3.9 ドキュメントの [DataWeave バージョン 1 ドキュメントセット](#1.2@index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、Mule Runtime の目次のバージョンセレクターを使用できます。 Transform Message コンポーネントでスタンドアロンの DataWeave スクリプトを記述できます。また、インライン DataWeave 式を記述すると、データを_その場_で変換し、さまざまなプロパティの値 (イベントプロセッサーまたはグローバル設定要素の設定項目など) を動的に設定することもできます。インライン DataWeave 式は `#[ ]` コードブロックで囲みます。たとえば、DataWeave 式を使用して、Choice ルーターの条件を設定したり、Set Payload または Set Variable コンポーネントの値を設定したりできます。次の例の DataWeave コードでは、DataWeave の `now()` 関数を使用して、タイムスタンプ変数を現在時刻に設定しています。例: 簡単なインライン DataWeave スクリプト ```xml ``` DataWeave コードを[外部ファイル](#dwl_file)に保存して他の DataWeave スクリプトに読み込んだり、Mule アプリケーションのすべてのコンポーネントで共有できる再利用可能な DataWeave 関数のモジュール (ライブラリ) に DataWeave コードをファクタリングしたりすることもできます。 ## [](#dataweave-スクリプトの構造)DataWeave スクリプトの構造 DataWeave スクリプトとファイルは 2 つの主なセクションに分割されます。 - ヘッダー: 本文の式に適用するディレクティブを定義します (省略可能)。 - 本文: 出力構造を生成する式が含まれます。ヘッダーを含めた場合、ヘッダーは本文の上に表示され、3 つのダッシュ `---` で構成される区切り文字で分離されます。 DataWeave ファイルの例を次に示します。このファイルでは、ヘッダーで出力ディレクティブを宣言し、その後の DataWeave 式で、子の 2 つのキー/値ペアを含むユーザーオブジェクトを作成します。例: 簡単な DataWeave スクリプト ```dataweave %dw 2.0 output application/xml --- { user: { firstName: payload.user_firstname, lastName: payload.user_lastName } } ``` ## [](#dw_header)DataWeave ヘッダーこの例は、ヘッダーディレクティブで使用できるキーワード (`import`、`var` など) を示しています。 DataWeave スクリプト ```dataweave %dw 2.0 import * from dw::core::Arrays var myVar=13.15 fun toUser(obj) = { firstName: obj.field1, lastName: obj.field2 } type Currency = String { format: "##"} ns ns0 http://www.abc.com output application/xml --- /* * Body here. * / ``` - `%dw`: DataWeave バージョンは省略可能です。デフォルトは、`2.0` です。例: `%dw 2.0` - `output`: スクリプトから出力される MIME タイプを特定する、よく使用されるディレクティブ。例: `output application/xml` 有効な値: [サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-formats)。デフォルト: 出力が指定されていない場合、デフォルトの出力は、スクリプトで使用されている入力 (ペイロード、変数など) を検査するアルゴリズムによって決まります。 1. 入力がない場合、デフォルトの `output application/java` になります。 2. すべての入力の MIME タイプが同じ場合、スクリプトの出力は同じ MIME タイプになります。たとえば、すべての入力が `application/json` の場合、`output application/json` が出力されます。 3. 各入力の MIME タイプが異なり、出力が指定されていない場合、スクリプトは例外をスローして、出力の MIME タイプを指定するようにユーザーに知らせます。指定できる出力のタイプは 1 つのみです。 - `import`: DataWeave 関数モジュールをインポートします。[「DataWeave 関数」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-functions)を参照してください。 - `var`: DataWeave スクリプトの本文全体で参照できる定数を定義するためのグローバル変数。例 ```dataweave %dw 2.0 var conversionRate=13.15 output application/json --- { price_dollars: payload.price, price_localCurrency: payload.price * conversionRate } ``` 詳細は、[「DataWeave 変数」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-variables)を参照してください。 - `type`: 式で使用できるカスタム型を指定します。完全な例は、[「DataWeave を使用した型の強制」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-types-coercion)を参照してください。 - `ns`: 名前空間。名前空間をインポートするために使用します。例 ```dataweave %dw 2.0 output application/xml ns ns0 http://www.abc.com ns ns1 http://www.123.com --- { ns0#myroot: { ns1#secondroot: "hello world" } } ``` - `fun`: スクリプトの本文内からコールできるカスタム関数を作成します。例 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun toUser(user) = {firstName: user.name, lastName: user.lastName} --- { user: toUser(payload) } ``` ### [](#インライン-dataweave-スクリプトにヘッダーを含める)インライン DataWeave スクリプトにヘッダーを含めるインライン DataWeave スクリプトを記述する場合、DataWeave スクリプトのすべての行を 1 つの行にフラット化することで、ヘッダーディレクティブを含めることができます。小さな DataWeave スクリプトの場合、これにより、ヘッダーディレクティブをすばやく適用し (個別の Transform Message コンポーネントを追加して変数を設定する必要はありません)、次のイベントプロセッサーで変数を置き換えることができます。たとえば、前述の Transform Message コンポーネントと同じ有効な XML 出力を作成する Mule 設定の XML を次に示します。例: 簡単なインライン DataWeave スクリプト ```xml ``` DataWeave ドキュメントに多くの[変換例](#see_also)が記載されています。 ## [](#dataweave-本文)DataWeave 本文 DataWeave 本文には、出力構造を生成する式が含まれます。MuleSoft では、DataWeave モデルを使用してデータを操作するための正規の方法 (クエリ、変換、ビルドプロセス) が提供されています。 DataWeave スクリプト用の JSON 入力を提供する簡単な例を次に示します。例: JSON 入力 ```json { "message": "Hello world!" } ``` この DataWeave スクリプトは、上の JSON 入力のペイロード全体を取得して `application/xml` 形式に変換します。例: application/xml を出力するスクリプト ```dataweave %dw 2.0 output application/xml --- payload ``` 次の例は、DataWeave スクリプトから生成された XML 出力を示しています。例: XML 出力 ```xml Hello world! ``` 上のスクリプトは JSON 入力を XML 出力に正常に変換します。 ## [](#エラー-スクリプティングエラーと書式設定エラー)エラー (スクリプティングエラーと書式設定エラー) DataWeave スクリプトは、DataWeave コーディングエラーを原因とするエラーと書式設定エラーを原因とするエラーをスローする可能性があります。このため、データ形式を変換する場合、言語と形式の両方の制約に留意することが重要です。たとえば、XML には単一ルートノードが必要です。[上の DataWeave スクリプト](#script_output_xml)を使用して次の JSON 入力を XML に変換しようとすると、JSON 入力に単一ルートがないためエラー (`Unexpected internal error`) が発生します。例: JSON 入力 ```json { "size" : 1, "person": { "name": "Yoda" } } ``` スクリプトを作成するには、入力を JSON に似た [application/dw](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-formats#format_dataweave) 形式に標準化することをお勧めします。実際に、エラーが発生した場合は、単に入力を `application/dw` に変換することができます。変換が成功した場合、エラーは書式設定エラーの可能性があります。変換が失敗した場合、エラーはコーディングエラーの可能性があります。次の例では、出力形式を `application/dw` に変更します。例: application/dw を出力する DataWeave スクリプト ```dataweave %dw 2.0 output application/dw --- payload ``` このスクリプトでは上記の [JSON 入力例](#json_input)から `application/dw` 出力が正常に生成されることを確認できます。例: application/dw 出力 ```dataweave { size: 1, person: { name: "Yoda" } } ``` つまり、前述のエラー (`Unexpected internal error`) は、コーディングではなく形式に固有のエラーであることがわかります。上記の `application/dw` 出力では、XML 形式で必要な単一ルート要素が提供されていないことを確認できます。_XML_ 出力用のスクリプトを修正するには、例えば次のように単一ルート要素をスクリプトに提供する必要があります。例: application/xml を出力するスクリプト ```dataweave %dw 2.0 output application/xml --- { "myroot" : payload } ``` 出力が XML の要件を満たすようになったため、出力ディレクティブを `application/xml` に戻すと、結果として有効な XML 出力が生成されます。例: 単一 XML ルートを含む XML 出力 ```xml 1 Yoda ``` ## [](#dataweave-コメント)DataWeave コメント Java に似た構文を使用するコメントも DataWeave で受け入れられます。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- /* Multi-line * comment syntax */ payload // Single-line comment syntax ```
Anypoint Studio で発生する可能性があるエラーを回避するには、DataWeave スクリプトの本文の最初の行がコメントである場合に、複数行のコメント構文 (/*comment here*/) を使用します。後続のスクリプトコメントには任意の構文 (//comment または /*comment*/) を使用できます
## [](#特殊文字のエスケープ)特殊文字のエスケープ DataWeave では、バックスラッシュ (`\`) を使用して、入力文字列で使用している特殊文字をエスケープします。詳細は、[「特殊文字のエスケープ」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-types#escape-chars-string)を参照してください。 DataWeave スクリプトの_入力_文字列では特殊文字がエスケープされますが、_出力_では、出力形式の要件に従ってエスケープされます。この要件は、`application/json`、`application/xml`、`application/csv` などの形式によって異なる可能性があります。この例では、二重引用符で囲まれた内部の二重引用符がエスケープされます。 DataWeave の例 ```txt %dw 2.0 output application/json --- { "a": "something", "b": "dollar sign (\$)", "c": 'single quote (\')', "c": "double quote (\")", "e": `backtick (\`)` } ``` JSON 出力でも、出力が有効な JSON になるように二重引用符がエスケープされますが、他の文字はエスケープされません。 JSON 出力 ```json { "a": "something", "b": "dollar sign ($)", "c": "single quote (')", "c": "double quote (\")", "e": "backtick (`)" } ``` 次の例では、同じ文字がエスケープされますが、XML に出力されます。 DataWeave の例 ```txt %dw 2.0 output application/xml --- { xmlExample: { "a": "something", "b": "dollar sign (\$)", "c": 'single quote (\')', "d": "double quote (\")", "e": `backtick (\`)` } } ``` XML 出力は、(JSON 出力とは異なり) 二重引用符をエスケープしなくても有効です。 XML 出力 ```xml something dollar sign ($) single quote (') double quote (") backtick (`) ``` ## [](#valid-identifiers)有効な識別子を宣言するためのルール有効な識別子を宣言するには、その名前が次の要件を満たす必要があります。 - 大文字または小文字にかかわらずアルファベット文字 (a-z) で始まる必要があります。 - 名前の 2 文字目以降には、文字、数字、およびアンダースコア (`_`) の任意の組み合わせを含めることができます。 - 名前は DataWeave の予約済みのキーワード (完全なリストは、[予約済みのキーワード](#reserved-keywords) を参照) に一致することはできません。有効な識別子のいくつかの例を以下に示します。 - `myType` - `abc123` - `a1_3BC_22` - `Z_____4` - `F` 次の表で、無効な識別子の例と、無効になる理由を説明します。

Identifier (識別子) 問題

123456

数字で始まることはできません。

value$

特殊文字を含めることはできません。

_number

アンダースコアで始まることはできません。

type

予約済みのキーワードは使用できません。

### [](#reserved-keywords)予約済みのキーワード有効な識別子は、予約済みの DataWeave キーワードに一致することはできません。 - `and` [論理演算子](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-operators#logical_operators)として予約済み - `as` [型強制](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-types-coercion)用に予約済み - `async` 予約済み - `case` `case` ステートメント用に予約済み。たとえば、[パターン一致](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-pattern-matching)を実行したり、[`update` 演算子](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-operators#update-operator)で使用したりします。 - `default` パラメーターの[デフォルト値](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-cookbook-defaults)の割り当て用に予約済み - `do` [`do`](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-flow-control) ステートメント用に予約済み - `else` if-else および else-if ステートメント用に予約済み [「DataWeave のフローコントロール」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-flow-control)を参照してください。 - `enum` 予約済み - `false` ブール値として予約済み - `for` 予約済み - `fun` [DataWeave ヘッダー](#dw_header) の関数定義用に予約済み - `if` if-else および else-if ステートメント用に予約済み [「DataWeave のフローコントロール」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-flow-control)を参照してください。 - `import` [DataWeave ヘッダー](#dw_header) の `import` ディレクティブ用に予約済み - `input` 予約済み - `is` 予約済み - `ns` [DataWeave ヘッダー](#dw_header) の名前空間定義用に予約済み - `null` 値 `null` として予約済み [「Null (dw::Core 型)」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-types#dw_type_null)を参照してください。 - `or` [論理演算子](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-operators#logical_operators)として予約済み - `output` [DataWeave ヘッダー](#dw_header) の `output` ディレクティブ用に予約済み - `private` 予約済み - `throw` 予約済み - `true` ブール値として予約済み - `type` [DataWeave ヘッダー](#dw_header) の型定義用に予約済み - `unless` 予約済み - `using` 後方互換性のために予約済み。`do` で置き換えられます。 [「スコープ演算子とフローコントロール演算子」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-operators#scope-and-flow-control-operators)を参照してください。 - `var` [DataWeave ヘッダー](#dw_header) の変数定義用に予約済み - `yield` 予約済み ## [](#dwl_file)dwl ファイル Transform や他のコンポーネント内で DataWeave スクリプトを指定するのに加えて、`.dwl` ファイル内でスクリプトを指定することもできます。Studio プロジェクトでは、スクリプトファイルは `src/main/resources` に保存されます。 Mule アプリケーションの XML では、`${file::filename}` 構文を使用して、`dwl` ファイル内のスクリプトを、式を期待している XML タグに送信することができます。たとえば、次の Choice ルーターの `when expression="${file::someFile.dwl}"` を参照してください。 ```xml ``` ## [](#see_also)関連情報 - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-selectors) - [DataWeave 関数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-functions) - [DataWeave の解説書](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-cookbook) - [サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-formats) - [関数とラムダ](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-types#functions-and-lambdas) # DataWeave スクリプト DataWeave は Mule フローで使用する主データ変換言語です。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 Transform Message コンポーネントでスタンドアロンの DataWeave スクリプトを記述できます。また、インライン DataWeave 式を記述すると、データを_その場_で変換し、さまざまなプロパティの値 (イベントプロセッサーまたはグローバル設定要素の設定項目など) を動的に設定することもできます。インライン DataWeave 式は `#[ ]` コードブロックで囲みます。たとえば、DataWeave 式を使用して、Choice ルーターの条件を設定したり、Set Payload または Set Variable コンポーネントの値を設定したりできます。次の例の DataWeave コードでは、DataWeave の `now()` 関数を使用して、タイムスタンプ変数を現在時刻に設定しています。例: 簡単なインライン DataWeave スクリプト ```xml ``` DataWeave コードを[外部ファイル](#dwl_file)に保存して他の DataWeave スクリプトに読み込んだり、Mule アプリケーションのすべてのコンポーネントで共有できる再利用可能な DataWeave 関数のモジュール (ライブラリ) に DataWeave コードをファクタリングしたりすることもできます。 ## [](#dataweave-スクリプトの構造)DataWeave スクリプトの構造 DataWeave スクリプトとファイルは 2 つの主なセクションに分割されます。 - ヘッダー: 本文の式に適用するディレクティブを定義します (省略可能)。 - 本文: 出力構造を生成する式が含まれます。ヘッダーを含めた場合、ヘッダーは本文の上に表示され、3 つのダッシュ `---` で構成される区切り文字で分離されます。 DataWeave ファイルの例を次に示します。このファイルでは、ヘッダーで出力ディレクティブを宣言し、その後の DataWeave 式で、子の 2 つのキー/値ペアを含むユーザーオブジェクトを作成します。例: 簡単な DataWeave スクリプト ```dataweave %dw 2.0 output application/xml --- { user: { firstName: payload.user_firstname, lastName: payload.user_lastName } } ``` ## [](#dw_header)DataWeave ヘッダーこの例は、ヘッダーディレクティブで使用できるキーワード (`import`、`var` など) を示しています。 DataWeave スクリプト ```dataweave %dw 2.0 import * from dw::core::Arrays var myVar=13.15 fun toUser(obj) = { firstName: obj.field1, lastName: obj.field2 } type Currency = String { format: "##"} ns ns0 http://www.abc.com output application/xml --- /* * Body here. * / ``` - `%dw`: DataWeave バージョンは省略可能です。デフォルトは `2.0` で、これは DataWeave の_すべて_の 2.x バージョンに対応します。例: `%dw 2.0` - `output`: スクリプトから出力される MIME タイプを特定する、よく使用されるディレクティブ。例: `output application/xml` 有効な値: [サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-formats)。デフォルト: 出力が指定されていない場合、デフォルトの出力は、スクリプトで使用されている入力 (ペイロード、変数など) を検査するアルゴリズムによって決まります。 1. 入力がない場合、デフォルトの `output application/java` になります。 2. すべての入力の MIME タイプが同じ場合、スクリプトの出力は同じ MIME タイプになります。たとえば、すべての入力が `application/json` の場合、`output application/json` が出力されます。 3. 各入力の MIME タイプが異なり、出力が指定されていない場合、スクリプトは例外をスローして、出力の MIME タイプを指定するようにユーザーに知らせます。指定できる出力のタイプは 1 つのみです。 - `import`: DataWeave 関数モジュールをインポートします。[「DataWeave 関数」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-functions)を参照してください。 - `var`: DataWeave スクリプトの本文全体で参照できる定数を定義するためのグローバル変数。例 ```dataweave %dw 2.0 var conversionRate=13.15 output application/json --- { price_dollars: payload.price, price_localCurrency: payload.price * conversionRate } ``` 詳細は、[「DataWeave 変数」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-variables)を参照してください。 - `type`: 式で使用できるカスタム型を指定します。完全な例は、[「DataWeave を使用した型の強制」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-types-coercion)を参照してください。 - `ns`: 名前空間。名前空間をインポートするために使用します。例 ```dataweave %dw 2.0 output application/xml ns ns0 http://www.abc.com ns ns1 http://www.123.com --- { ns0#myroot: { ns1#secondroot: "hello world" } } ``` - `fun`: スクリプトの本文内からコールできるカスタム関数を作成します。例 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun toUser(user) = {firstName: user.name, lastName: user.lastName} --- { user: toUser(payload) } ``` ### [](#インライン-dataweave-スクリプトにヘッダーを含める)インライン DataWeave スクリプトにヘッダーを含めるインライン DataWeave スクリプトを記述する場合、DataWeave スクリプトのすべての行を 1 つの行にフラット化することで、ヘッダーディレクティブを含めることができます。小さな DataWeave スクリプトの場合、これにより、ヘッダーディレクティブをすばやく適用し (個別の Transform Message コンポーネントを追加して変数を設定する必要はありません)、次のイベントプロセッサーで変数を置き換えることができます。たとえば、前述の Transform Message コンポーネントと同じ有効な XML 出力を作成する Mule 設定の XML を次に示します。例: 簡単なインライン DataWeave スクリプト ```xml ``` DataWeave ドキュメントに多くの[変換例](#see_also)が記載されています。 ## [](#dataweave-本文)DataWeave 本文 DataWeave 本文には、出力構造を生成する式が含まれます。MuleSoft では、DataWeave モデルを使用してデータを操作するための正規の方法 (クエリ、変換、ビルドプロセス) が提供されています。 DataWeave スクリプト用の JSON 入力を提供する簡単な例を次に示します。例: JSON 入力 ```json { "message": "Hello world!" } ``` この DataWeave スクリプトは、上の JSON 入力のペイロード全体を取得して `application/xml` 形式に変換します。例: application/xml を出力するスクリプト ```dataweave %dw 2.0 output application/xml --- payload ``` 次の例は、DataWeave スクリプトから生成された XML 出力を示しています。例: XML 出力 ```xml Hello world! ``` 上のスクリプトは JSON 入力を XML 出力に正常に変換します。 ## [](#エラー-スクリプティングエラーと書式設定エラー)エラー (スクリプティングエラーと書式設定エラー) DataWeave スクリプトは、DataWeave コーディングエラーを原因とするエラーと書式設定エラーを原因とするエラーをスローする可能性があります。このため、データ形式を変換する場合、言語と形式の両方の制約に留意することが重要です。たとえば、XML には単一ルートノードが必要です。[上の DataWeave スクリプト](#script_output_xml)を使用して次の JSON 入力を XML に変換しようとすると、JSON 入力に単一ルートがないためエラー (`Unexpected internal error`) が発生します。例: JSON 入力 ```json { "size" : 1, "person": { "name": "Yoda" } } ``` スクリプトを作成するには、入力を JSON に似た [application/dw](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-formats#format_dataweave) 形式に標準化することをお勧めします。実際に、エラーが発生した場合は、単に入力を `application/dw` に変換することができます。変換が成功した場合、エラーは書式設定エラーの可能性があります。変換が失敗した場合、エラーはコーディングエラーの可能性があります。次の例では、出力形式を `application/dw` に変更します。例: application/dw を出力する DataWeave スクリプト ```dataweave %dw 2.0 output application/dw --- payload ``` このスクリプトでは上記の [JSON 入力例](#json_input)から `application/dw` 出力が正常に生成されることを確認できます。例: application/dw 出力 ```dataweave { size: 1, person: { name: "Yoda" } } ``` つまり、前述のエラー (`Unexpected internal error`) は、コーディングではなく形式に固有のエラーであることがわかります。上記の `application/dw` 出力では、XML 形式で必要な単一ルート要素が提供されていないことを確認できます。_XML_ 出力用のスクリプトを修正するには、例えば次のように単一ルート要素をスクリプトに提供する必要があります。例: application/xml を出力するスクリプト ```dataweave %dw 2.0 output application/xml --- { "myroot" : payload } ``` 出力が XML の要件を満たすようになったため、出力ディレクティブを `application/xml` に戻すと、結果として有効な XML 出力が生成されます。例: 単一 XML ルートを含む XML 出力 ```xml 1 Yoda ``` ## [](#dataweave-コメント)DataWeave コメント Java に似た構文を使用するコメントも DataWeave で受け入れられます。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- /* Multi-line * comment syntax */ payload // Single-line comment syntax ```
Anypoint Studio で発生する可能性があるエラーを回避するには、DataWeave スクリプトの本文の最初の行がコメントである場合に、複数行のコメント構文 (/*comment here*/) を使用します。後続のスクリプトコメントには任意の構文 (//comment または /*comment*/) を使用できます
## [](#特殊文字のエスケープ)特殊文字のエスケープ DataWeave では、バックスラッシュ (`\`) を使用して、入力文字列で使用している特殊文字をエスケープします。詳細は、[「特殊文字のエスケープ」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-types#escape-chars-string)を参照してください。 DataWeave スクリプトの_入力_文字列では特殊文字がエスケープされますが、_出力_では、出力形式の要件に従ってエスケープされます。この要件は、`application/json`、`application/xml`、`application/csv` などの形式によって異なる可能性があります。この例では、二重引用符で囲まれた内部の二重引用符がエスケープされます。 DataWeave の例 ```txt %dw 2.0 output application/json --- { "a": "something", "b": "dollar sign (\$)", "c": 'single quote (\')', "c": "double quote (\")", "e": `backtick (\`)` } ``` JSON 出力でも、出力が有効な JSON になるように二重引用符がエスケープされますが、他の文字はエスケープされません。 JSON 出力 ```json { "a": "something", "b": "dollar sign ($)", "c": "single quote (')", "c": "double quote (\")", "e": "backtick (`)" } ``` 次の例では、同じ文字がエスケープされますが、XML に出力されます。 DataWeave の例 ```txt %dw 2.0 output application/xml --- { xmlExample: { "a": "something", "b": "dollar sign (\$)", "c": 'single quote (\')', "d": "double quote (\")", "e": `backtick (\`)` } } ``` XML 出力は、(JSON 出力とは異なり) 二重引用符をエスケープしなくても有効です。 XML 出力 ```xml something dollar sign ($) single quote (') double quote (") backtick (`) ``` ## [](#valid-identifiers)有効な識別子を宣言するためのルール有効な識別子を宣言するには、その名前が次の要件を満たす必要があります。 - 大文字または小文字にかかわらずアルファベット文字 (a-z) で始まる必要があります。 - 名前の 2 文字目以降には、文字、数字、およびアンダースコア (`_`) の任意の組み合わせを含めることができます。 - 名前は DataWeave の予約済みのキーワード (完全なリストは、[予約済みのキーワード](#reserved-keywords) を参照) に一致することはできません。有効な識別子のいくつかの例を以下に示します。 - `myType` - `abc123` - `a1_3BC_22` - `Z_____4` - `F` 次の表で、無効な識別子の例と、無効になる理由を説明します。

Identifier (識別子) 問題

123456

数字で始まることはできません。

value$

特殊文字を含めることはできません。

_number

アンダースコアで始まることはできません。

type

予約済みのキーワードは使用できません。

### [](#reserved-keywords)予約済みのキーワード有効な識別子は、予約済みの DataWeave キーワードに一致することはできません。 - `and` [論理演算子](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-operators#logical_operators)として予約済み - `as` [型強制](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-types-coercion)用に予約済み - `async` 予約済み - `case` `case` ステートメント用に予約済み。たとえば、[パターン一致](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-pattern-matching)を実行したり、[`update` 演算子](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-operators#update-operator)で使用したりします。 - `default` パラメーターの[デフォルト値](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-cookbook-defaults)の割り当て用に予約済み - `do` [`do`](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-flow-control) ステートメント用に予約済み - `else` if-else および else-if ステートメント用に予約済み [「DataWeave のフローコントロール」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-flow-control)を参照してください。 - `enum` 予約済み - `false` ブール値として予約済み - `for` 予約済み - `fun` [DataWeave ヘッダー](#dw_header) の関数定義用に予約済み - `if` if-else および else-if ステートメント用に予約済み [「DataWeave のフローコントロール」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-flow-control)を参照してください。 - `import` [DataWeave ヘッダー](#dw_header) の `import` ディレクティブ用に予約済み - `input` 予約済み - `is` 予約済み - `ns` [DataWeave ヘッダー](#dw_header) の名前空間定義用に予約済み - `null` 値 `null` として予約済み [「Null (dw::Core 型)」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-types#dw_type_null)を参照してください。 - `or` [論理演算子](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-operators#logical_operators)として予約済み - `output` [DataWeave ヘッダー](#dw_header) の `output` ディレクティブ用に予約済み - `private` 予約済み - `throw` 予約済み - `true` ブール値として予約済み - `type` [DataWeave ヘッダー](#dw_header) の型定義用に予約済み - `unless` 予約済み - `using` 後方互換性のために予約済み。`do` で置き換えられます。 [「スコープ演算子とフローコントロール演算子」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-operators#scope-and-flow-control-operators)を参照してください。 - `var` [DataWeave ヘッダー](#dw_header) の変数定義用に予約済み - `yield` 予約済み ## [](#dwl_file)dwl ファイル Transform や他のコンポーネント内で DataWeave スクリプトを指定するのに加えて、`.dwl` ファイル内でスクリプトを指定することもできます。Studio プロジェクトでは、スクリプトファイルは `src/main/resources` に保存されます。 Mule アプリケーションの XML では、`${file::filename}` 構文を使用して、`dwl` ファイル内のスクリプトを、式を期待している XML タグに送信することができます。たとえば、次の Choice ルーターの `when expression="${file::someFile.dwl}"` を参照してください。 ```xml ``` ## [](#see_also)関連情報 - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-selectors) - [DataWeave 関数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-functions) - [DataWeave の解説書](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-cookbook) - [サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-formats) - [関数とラムダ](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-types#functions-and-lambdas) # DataWeave スクリプト DataWeave は Mule フローで使用する主データ変換言語です。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 Transform Message コンポーネントでスタンドアロンの DataWeave スクリプトを記述できます。また、インライン DataWeave 式を記述すると、データを_その場_で変換し、さまざまなプロパティの値 (イベントプロセッサーまたはグローバル設定要素の設定項目など) を動的に設定することもできます。インライン DataWeave 式は `#[ ]` コードブロックで囲みます。たとえば、DataWeave 式を使用して、Choice ルーターの条件を設定したり、Set Payload または Set Variable コンポーネントの値を設定したりできます。次の例の DataWeave コードでは、DataWeave の `now()` 関数を使用して、タイムスタンプ変数を現在時刻に設定しています。例: 簡単なインライン DataWeave スクリプト ```xml ``` DataWeave コードを[外部ファイル](#dwl_file)に保存して他の DataWeave スクリプトに読み込んだり、Mule アプリケーションのすべてのコンポーネントで共有できる再利用可能な DataWeave 関数のモジュール (ライブラリ) に DataWeave コードをファクタリングしたりすることもできます。 ## [](#dataweave-スクリプトの構造)DataWeave スクリプトの構造 DataWeave スクリプトとファイルは 2 つの主なセクションに分割されます。 - ヘッダー: 本文の式に適用するディレクティブを定義します (省略可能)。 - 本文: 出力構造を生成する式が含まれます。ヘッダーを含めた場合、ヘッダーは本文の上に表示され、3 つのダッシュ `---` で構成される区切り文字で分離されます。 DataWeave ファイルの例を次に示します。このファイルでは、ヘッダーで出力ディレクティブを宣言し、その後の DataWeave 式で、子の 2 つのキー/値ペアを含むユーザーオブジェクトを作成します。例: 簡単な DataWeave スクリプト ```dataweave %dw 2.0 output application/xml --- { user: { firstName: payload.user_firstname, lastName: payload.user_lastName } } ``` ## [](#dw_header)DataWeave ヘッダーこの例は、ヘッダーディレクティブで使用できるキーワード (`import`、`var` など) を示しています。 DataWeave スクリプト ```dataweave %dw 2.0 import * from dw::core::Arrays var myVar=13.15 fun toUser(obj) = { firstName: obj.field1, lastName: obj.field2 } type Currency = String { format: "##"} ns ns0 http://www.abc.com output application/xml --- /* * Body here. * / ``` - `%dw`: 以前のバージョンの DataWeave との後方互換性を維持し、現在のバージョンからの変更で構文が壊れないようにするために、`%dw` ディレクティブでは、スクリプトごとに前の DataWeave バージョンの仕様がサポートされます。このディレクティブの使用は省略可能です。ディレクティブが指定されていない場合、デフォルトバージョンは 2.0 になります。DataWeave バージョン 2.0 ～ 2.4 は、構文が変更されていないため同じです。例: `%dw 2.0` - `output`: スクリプトから出力される MIME タイプを特定する、よく使用されるディレクティブ。例: `output application/xml` 有効な値: [サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-formats)。デフォルト: 出力が指定されていない場合、デフォルトの出力は、スクリプトで使用されている入力 (ペイロード、変数など) を検査するアルゴリズムによって決まります。 1. 入力がない場合、デフォルトの `output application/java` になります。 2. すべての入力の MIME タイプが同じ場合、スクリプトの出力は同じ MIME タイプになります。たとえば、すべての入力が `application/json` の場合、`output application/json` が出力されます。 3. 各入力の MIME タイプが異なり、出力が指定されていない場合、スクリプトは例外をスローして、出力の MIME タイプを指定するようにユーザーに知らせます。指定できる出力のタイプは 1 つのみです。 - `import`: DataWeave 関数モジュールをインポートします。[「DataWeave 関数」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-functions)を参照してください。 - `var`: DataWeave スクリプトの本文全体で参照できる定数を定義するためのグローバル変数。例 ```dataweave %dw 2.0 var conversionRate=13.15 output application/json --- { price_dollars: payload.price, price_localCurrency: payload.price * conversionRate } ``` 詳細は、[「DataWeave 変数」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-variables)を参照してください。 - `type`: 式で使用できるカスタム型を指定します。完全な例は、[「DataWeave を使用した型の強制」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-types-coercion)を参照してください。 - `ns`: 名前空間。名前空間をインポートするために使用します。例 ```dataweave %dw 2.0 output application/xml ns ns0 http://www.abc.com ns ns1 http://www.123.com --- { ns0#myroot: { ns1#secondroot: "hello world" } } ``` - `fun`: スクリプトの本文内からコールできるカスタム関数を作成します。例 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun toUser(user) = {firstName: user.name, lastName: user.lastName} --- { user: toUser(payload) } ``` ### [](#インライン-dataweave-スクリプトにヘッダーを含める)インライン DataWeave スクリプトにヘッダーを含めるインライン DataWeave スクリプトを記述する場合、DataWeave スクリプトのすべての行を 1 つの行にフラット化することで、ヘッダーディレクティブを含めることができます。小さな DataWeave スクリプトの場合、これにより、ヘッダーディレクティブをすばやく適用し (個別の Transform Message コンポーネントを追加して変数を設定する必要はありません)、次のイベントプロセッサーで変数を置き換えることができます。たとえば、前述の Transform Message コンポーネントと同じ有効な XML 出力を作成する Mule 設定の XML を次に示します。例: 簡単なインライン DataWeave スクリプト ```xml ``` DataWeave ドキュメントに多くの[変換例](#see_also)が記載されています。 ## [](#dataweave-本文)DataWeave 本文 DataWeave 本文には、出力構造を生成する式が含まれます。MuleSoft では、DataWeave モデルを使用してデータを操作するための正規の方法 (クエリ、変換、ビルドプロセス) が提供されています。 DataWeave スクリプト用の JSON 入力を提供する簡単な例を次に示します。例: JSON 入力 ```json { "message": "Hello world!" } ``` この DataWeave スクリプトは、上の JSON 入力のペイロード全体を取得して `application/xml` 形式に変換します。例: application/xml を出力するスクリプト ```dataweave %dw 2.0 output application/xml --- payload ``` 次の例は、DataWeave スクリプトから生成された XML 出力を示しています。例: XML 出力 ```xml Hello world! ``` 上のスクリプトは JSON 入力を XML 出力に正常に変換します。 ## [](#エラー-スクリプティングエラーと書式設定エラー)エラー (スクリプティングエラーと書式設定エラー) DataWeave スクリプトは、DataWeave コーディングエラーを原因とするエラーと書式設定エラーを原因とするエラーをスローする可能性があります。このため、データ形式を変換する場合、言語と形式の両方の制約に留意することが重要です。たとえば、XML には単一ルートノードが必要です。[上の DataWeave スクリプト](#script_output_xml)を使用して次の JSON 入力を XML に変換しようとすると、JSON 入力に単一ルートがないためエラー (`Unexpected internal error`) が発生します。例: JSON 入力 ```json { "size" : 1, "person": { "name": "Yoda" } } ``` スクリプトを作成するには、入力を JSON に似た [application/dw](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-formats#format_dataweave) 形式に標準化することをお勧めします。実際に、エラーが発生した場合は、単に入力を `application/dw` に変換することができます。変換が成功した場合、エラーは書式設定エラーの可能性があります。変換が失敗した場合、エラーはコーディングエラーの可能性があります。次の例では、出力形式を `application/dw` に変更します。例: application/dw を出力する DataWeave スクリプト ```dataweave %dw 2.0 output application/dw --- payload ``` このスクリプトでは上記の [JSON 入力例](#json_input)から `application/dw` 出力が正常に生成されることを確認できます。例: application/dw 出力 ```dataweave { size: 1, person: { name: "Yoda" } } ``` つまり、前述のエラー (`Unexpected internal error`) は、コーディングではなく形式に固有のエラーであることがわかります。上記の `application/dw` 出力では、XML 形式で必要な単一ルート要素が提供されていないことを確認できます。_XML_ 出力用のスクリプトを修正するには、例えば次のように単一ルート要素をスクリプトに提供する必要があります。例: application/xml を出力するスクリプト ```dataweave %dw 2.0 output application/xml --- { "myroot" : payload } ``` 出力が XML の要件を満たすようになったため、出力ディレクティブを `application/xml` に戻すと、結果として有効な XML 出力が生成されます。例: 単一 XML ルートを含む XML 出力 ```xml 1 Yoda ``` ## [](#dataweave-コメント)DataWeave コメント Java に似た構文を使用するコメントも DataWeave で受け入れられます。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- /* Multi-line * comment syntax */ payload // Single-line comment syntax ```
Anypoint Studio で発生する可能性があるエラーを回避するには、DataWeave スクリプトの本文の最初の行がコメントである場合に、複数行のコメント構文 (/\comment here/) を使用します。後続のスクリプトコメントには任意の構文 (//comment または /\comment/) を使用できます
## [](#特殊文字のエスケープ)特殊文字のエスケープ DataWeave では、バックスラッシュ (`\`) を使用して、入力文字列で使用している特殊文字をエスケープします。詳細は、[「特殊文字のエスケープ」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-types#escape-chars-string)を参照してください。 DataWeave スクリプトの_入力_文字列では特殊文字がエスケープされますが、_出力_では、出力形式の要件に従ってエスケープされます。この要件は、`application/json`、`application/xml`、`application/csv` などの形式によって異なる可能性があります。この例では、二重引用符で囲まれた内部の二重引用符がエスケープされます。 DataWeave の例 ```txt %dw 2.0 output application/json --- { "a": "something", "b": "dollar sign (\$)", "c": 'single quote (\')', "c": "double quote (\")", "e": `backtick (\`)` } ``` JSON 出力でも、出力が有効な JSON になるように二重引用符がエスケープされますが、他の文字はエスケープされません。 JSON 出力 ```json { "a": "something", "b": "dollar sign ($)", "c": "single quote (')", "c": "double quote (\")", "e": "backtick (`)" } ``` 次の例では、同じ文字がエスケープされますが、XML に出力されます。 DataWeave の例 ```txt %dw 2.0 output application/xml --- { xmlExample: { "a": "something", "b": "dollar sign (\$)", "c": 'single quote (\')', "d": "double quote (\")", "e": `backtick (\`)` } } ``` XML 出力は、(JSON 出力とは異なり) 二重引用符をエスケープしなくても有効です。 XML 出力 ```xml something dollar sign ($) single quote (') double quote (") backtick (`) ``` ## [](#valid-identifiers)有効な識別子を宣言するためのルール有効な識別子を宣言するには、その名前が次の要件を満たす必要があります。 - 大文字または小文字にかかわらずアルファベット文字 (a-z) で始まる必要があります。 - 名前の 2 文字目以降には、文字、数字、およびアンダースコア (`_`) の任意の組み合わせを含めることができます。 - 名前は DataWeave の予約済みのキーワード (完全なリストは、[予約済みのキーワード](#reserved-keywords) を参照) に一致することはできません。有効な識別子のいくつかの例を以下に示します。 - `myType` - `abc123` - `a1_3BC_22` - `Z_____4` - `F` 次の表で、無効な識別子の例と、無効になる理由を説明します。

Identifier (識別子) 問題

123456

数字で始まることはできません。

value$

特殊文字を含めることはできません。

_number

アンダースコアで始まることはできません。

type

予約済みのキーワードは使用できません。

### [](#reserved-keywords)予約済みのキーワード有効な識別子は、予約済みの DataWeave キーワードに一致することはできません。 - `and` [論理演算子](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-operators#logical_operators)として予約済み - `as` [型強制](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-types-coercion)用に予約済み - `async` 予約済み - `case` `case` ステートメント用に予約済み。たとえば、[パターン一致](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-pattern-matching)を実行したり、[`update` 演算子](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-operators#update-operator)で使用したりします。 - `default` パラメーターの[デフォルト値](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-cookbook-defaults)の割り当て用に予約済み - `do` [`do`](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-flow-control) ステートメント用に予約済み - `else` if-else および else-if ステートメント用に予約済み [「DataWeave のフローコントロール」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-flow-control)を参照してください。 - `enum` 予約済み - `false` ブール値として予約済み - `for` 予約済み - `fun` [DataWeave ヘッダー](#dw_header) の関数定義用に予約済み - `if` if-else および else-if ステートメント用に予約済み [「DataWeave のフローコントロール」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-flow-control)を参照してください。 - `import` [DataWeave ヘッダー](#dw_header) の `import` ディレクティブ用に予約済み - `input` 予約済み - `is` 予約済み - `ns` [DataWeave ヘッダー](#dw_header) の名前空間定義用に予約済み - `null` 値 `null` として予約済み [「Null (dw::Core 型)」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-types#dw_type_null)を参照してください。 - `or` [論理演算子](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-operators#logical_operators)として予約済み - `output` [DataWeave ヘッダー](#dw_header) の `output` ディレクティブ用に予約済み - `private` 予約済み - `throw` 予約済み - `true` ブール値として予約済み - `type` [DataWeave ヘッダー](#dw_header) の型定義用に予約済み - `unless` 予約済み - `using` 後方互換性のために予約済み。`do` で置き換えられます。 [「スコープ演算子とフローコントロール演算子」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-operators#scope-and-flow-control-operators)を参照してください。 - `var` [DataWeave ヘッダー](#dw_header) の変数定義用に予約済み - `yield` 予約済み ## [](#dwl_file)dwl ファイル Transform や他のコンポーネント内で DataWeave スクリプトを指定するのに加えて、`.dwl` ファイル内でスクリプトを指定することもできます。Studio プロジェクトでは、スクリプトファイルは `src/main/resources` に保存されます。 Mule アプリケーションの XML では、`${file::filename}` 構文を使用して、`dwl` ファイル内のスクリプトを、式を期待している XML タグに送信することができます。たとえば、次の Choice ルーターの `when expression="${file::someFile.dwl}"` を参照してください。 ```xml ``` ## [](#see_also)関連情報 - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-selectors) - [DataWeave 関数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-functions) - [DataWeave の解説書](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-cookbook) - [サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-formats) - [関数とラムダ](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-types#functions-and-lambdas) # DataWeave スクリプト DataWeave は Mule フローで使用する主データ変換言語です。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 Transform Message コンポーネントでスタンドアロンの DataWeave スクリプトを記述できます。また、インライン DataWeave 式を記述すると、データを_その場_で変換し、さまざまなプロパティの値 (イベントプロセッサーまたはグローバル設定要素の設定項目など) を動的に設定することもできます。インライン DataWeave 式は `#[ ]` コードブロックで囲みます。たとえば、DataWeave 式を使用して、Choice ルーターの条件を設定したり、Set Payload または Set Variable コンポーネントの値を設定したりできます。次の例の DataWeave コードでは、DataWeave の `now()` 関数を使用して、タイムスタンプ変数を現在時刻に設定しています。例: 簡単なインライン DataWeave スクリプト ```xml ``` DataWeave コードを[外部ファイル](#dwl_file)に保存して他の DataWeave スクリプトに読み込んだり、Mule アプリケーションのすべてのコンポーネントで共有できる再利用可能な DataWeave 関数のモジュール (ライブラリ) に DataWeave コードをファクタリングしたりすることもできます。 ## [](#dataweave-スクリプトの構造)DataWeave スクリプトの構造 DataWeave スクリプトとファイルは 2 つの主なセクションに分割されます。 - ヘッダー: 本文の式に適用するディレクティブを定義します (省略可能)。 - 本文: 出力構造を生成する式が含まれます。ヘッダーを含めた場合、ヘッダーは本文の上に表示され、3 つのダッシュ `---` で構成される区切り文字で分離されます。 DataWeave ファイルの例を次に示します。このファイルでは、ヘッダーで出力ディレクティブを宣言し、その後の DataWeave 式で、子の 2 つのキー/値ペアを含むユーザーオブジェクトを作成します。例: 簡単な DataWeave スクリプト ```dataweave %dw 2.0 output application/xml --- { user: { firstName: payload.user_firstname, lastName: payload.user_lastName } } ``` ## [](#dw_header)DataWeave ヘッダーこの例は、ヘッダーディレクティブで使用できるキーワード (`import`、`var` など) を示しています。 DataWeave スクリプト ```dataweave %dw 2.0 import * from dw::core::Arrays var myVar=13.15 fun toUser(obj) = { firstName: obj.field1, lastName: obj.field2 } type Currency = String { format: "##"} ns ns0 http://www.abc.com output application/xml --- /* * Body here. * / ``` - `%dw`: 以前のバージョンの DataWeave との後方互換性を維持し、現在のバージョンからの変更で構文が壊れないようにするために、`%dw` ディレクティブでは、スクリプトごとに前の DataWeave バージョンの仕様がサポートされます。このディレクティブの使用は省略可能です。ディレクティブが指定されていない場合、デフォルトバージョンは 2.0 になります。DataWeave バージョン 2.0 ～ 2.4 は、構文が変更されていないため同じです。例: `%dw 2.0` - `output`: スクリプトから出力される MIME タイプを特定する、よく使用されるディレクティブ。例: `output application/xml` 有効な値: [サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-formats)。デフォルト: 出力が指定されていない場合、デフォルトの出力は、スクリプトで使用されている入力 (ペイロード、変数など) を検査するアルゴリズムによって決まります。 1. 入力がない場合、デフォルトの `output application/java` になります。 2. すべての入力の MIME タイプが同じ場合、スクリプトの出力は同じ MIME タイプになります。たとえば、すべての入力が `application/json` の場合、`output application/json` が出力されます。 3. 各入力の MIME タイプが異なり、出力が指定されていない場合、スクリプトは例外をスローして、出力の MIME タイプを指定するようにユーザーに知らせます。指定できる出力のタイプは 1 つのみです。 - `import`: DataWeave 関数モジュールをインポートします。[「DataWeave 関数」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-functions)を参照してください。 - `var`: DataWeave スクリプトの本文全体で参照できる定数を定義するためのグローバル変数。例 ```dataweave %dw 2.0 var conversionRate=13.15 output application/json --- { price_dollars: payload.price, price_localCurrency: payload.price * conversionRate } ``` 詳細は、[「DataWeave 変数」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-variables)を参照してください。 - `type`: 式で使用できるカスタム型を指定します。完全な例は、[「DataWeave を使用した型の強制」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-types-coercion)を参照してください。 - `ns`: 名前空間。名前空間をインポートするために使用します。例 ```dataweave %dw 2.0 output application/xml ns ns0 http://www.abc.com ns ns1 http://www.123.com --- { ns0#myroot: { ns1#secondroot: "hello world" } } ``` - `fun`: スクリプトの本文内からコールできるカスタム関数を作成します。例 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun toUser(user) = {firstName: user.name, lastName: user.lastName} --- { user: toUser(payload) } ``` ### [](#インライン-dataweave-スクリプトにヘッダーを含める)インライン DataWeave スクリプトにヘッダーを含めるインライン DataWeave スクリプトを記述する場合、DataWeave スクリプトのすべての行を 1 つの行にフラット化することで、ヘッダーディレクティブを含めることができます。小さな DataWeave スクリプトの場合、これにより、ヘッダーディレクティブをすばやく適用し (個別の Transform Message コンポーネントを追加して変数を設定する必要はありません)、次のイベントプロセッサーで変数を置き換えることができます。たとえば、前述の Transform Message コンポーネントと同じ有効な XML 出力を作成する Mule 設定の XML を次に示します。例: 簡単なインライン DataWeave スクリプト ```xml ``` DataWeave ドキュメントに多くの[変換例](#see_also)が記載されています。 ## [](#dataweave-本文)DataWeave 本文 DataWeave 本文には、出力構造を生成する式が含まれます。MuleSoft では、DataWeave モデルを使用してデータを操作するための正規の方法 (クエリ、変換、ビルドプロセス) が提供されています。 DataWeave スクリプト用の JSON 入力を提供する簡単な例を次に示します。例: JSON 入力 ```json { "message": "Hello world!" } ``` この DataWeave スクリプトは、上の JSON 入力のペイロード全体を取得して `application/xml` 形式に変換します。例: application/xml を出力するスクリプト ```dataweave %dw 2.0 output application/xml --- payload ``` 次の例は、DataWeave スクリプトから生成された XML 出力を示しています。例: XML 出力 ```xml Hello world! ``` 上のスクリプトは JSON 入力を XML 出力に正常に変換します。 ## [](#エラー-スクリプティングエラーと書式設定エラー)エラー (スクリプティングエラーと書式設定エラー) DataWeave スクリプトは、DataWeave コーディングエラーを原因とするエラーと書式設定エラーを原因とするエラーをスローする可能性があります。このため、データ形式を変換する場合、言語と形式の両方の制約に留意することが重要です。たとえば、XML には単一ルートノードが必要です。[上の DataWeave スクリプト](#script_output_xml)を使用して次の JSON 入力を XML に変換しようとすると、JSON 入力に単一ルートがないためエラー (`Unexpected internal error`) が発生します。例: JSON 入力 ```json { "size" : 1, "person": { "name": "Yoda" } } ``` スクリプトを作成するには、入力を JSON に似た [application/dw](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-formats#format_dataweave) 形式に標準化することをお勧めします。実際に、エラーが発生した場合は、単に入力を `application/dw` に変換することができます。変換が成功した場合、エラーは書式設定エラーの可能性があります。変換が失敗した場合、エラーはコーディングエラーの可能性があります。次の例では、出力形式を `application/dw` に変更します。例: application/dw を出力する DataWeave スクリプト ```dataweave %dw 2.0 output application/dw --- payload ``` このスクリプトでは上記の [JSON 入力例](#json_input)から `application/dw` 出力が正常に生成されることを確認できます。例: application/dw 出力 ```dataweave { size: 1, person: { name: "Yoda" } } ``` つまり、前述のエラー (`Unexpected internal error`) は、コーディングではなく形式に固有のエラーであることがわかります。上記の `application/dw` 出力では、XML 形式で必要な単一ルート要素が提供されていないことを確認できます。_XML_ 出力用のスクリプトを修正するには、例えば次のように単一ルート要素をスクリプトに提供する必要があります。例: application/xml を出力するスクリプト ```dataweave %dw 2.0 output application/xml --- { "myroot" : payload } ``` 出力が XML の要件を満たすようになったため、出力ディレクティブを `application/xml` に戻すと、結果として有効な XML 出力が生成されます。例: 単一 XML ルートを含む XML 出力 ```xml 1 Yoda ``` ## [](#dataweave-コメント)DataWeave コメント Java に似た構文を使用するコメントも DataWeave で受け入れられます。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- /* Multi-line * comment syntax */ payload // Single-line comment syntax ```
Anypoint Studio で発生する可能性があるエラーを回避するには、DataWeave スクリプトの本文の最初の行がコメントである場合に、複数行のコメント構文 (/\comment here/) を使用します。後続のスクリプトコメントには任意の構文 (//comment または /\comment/) を使用できます
## [](#特殊文字のエスケープ)特殊文字のエスケープ DataWeave では、バックスラッシュ (`\`) を使用して、入力文字列で使用している特殊文字をエスケープします。詳細は、[「特殊文字のエスケープ」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-types#escape-chars-string)を参照してください。 DataWeave スクリプトの_入力_文字列では特殊文字がエスケープされますが、_出力_では、出力形式の要件に従ってエスケープされます。この要件は、`application/json`、`application/xml`、`application/csv` などの形式によって異なる可能性があります。この例では、二重引用符で囲まれた内部の二重引用符がエスケープされます。 DataWeave の例 ```txt %dw 2.0 output application/json --- { "a": "something", "b": "dollar sign (\$)", "c": 'single quote (\')', "c": "double quote (\")", "e": `backtick (\`)` } ``` JSON 出力でも、出力が有効な JSON になるように二重引用符がエスケープされますが、他の文字はエスケープされません。 JSON 出力 ```json { "a": "something", "b": "dollar sign ($)", "c": "single quote (')", "c": "double quote (\")", "e": "backtick (`)" } ``` 次の例では、同じ文字がエスケープされますが、XML に出力されます。 DataWeave の例 ```txt %dw 2.0 output application/xml --- { xmlExample: { "a": "something", "b": "dollar sign (\$)", "c": 'single quote (\')', "d": "double quote (\")", "e": `backtick (\`)` } } ``` XML 出力は、(JSON 出力とは異なり) 二重引用符をエスケープしなくても有効です。 XML 出力 ```xml something dollar sign ($) single quote (') double quote (") backtick (`) ``` ## [](#valid-identifiers)有効な識別子を宣言するためのルール有効な識別子を宣言するには、その名前が次の要件を満たす必要があります。 - 大文字または小文字にかかわらずアルファベット文字 (a-z) で始まる必要があります。 - 名前の 2 文字目以降には、文字、数字、およびアンダースコア (`_`) の任意の組み合わせを含めることができます。 - 名前は DataWeave の予約済みのキーワード (完全なリストは、[予約済みのキーワード](#reserved-keywords) を参照) に一致することはできません。有効な識別子のいくつかの例を以下に示します。 - `myType` - `abc123` - `a1_3BC_22` - `Z_____4` - `F` 次の表で、無効な識別子の例と、無効になる理由を説明します。

Identifier (識別子) 問題

123456

数字で始まることはできません。

value$

特殊文字を含めることはできません。

_number

アンダースコアで始まることはできません。

type

予約済みのキーワードは使用できません。

### [](#reserved-keywords)予約済みのキーワード有効な識別子は、予約済みの DataWeave キーワードに一致することはできません。 - `and` [論理演算子](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-operators#logical_operators)として予約済み - `as` [型強制](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-types-coercion)用に予約済み - `async` 予約済み - `case` `case` ステートメント用に予約済み。たとえば、[パターン一致](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-pattern-matching)を実行したり、[`update` 演算子](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-operators#update-operator)で使用したりします。 - `default` パラメーターの[デフォルト値](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-cookbook-defaults)の割り当て用に予約済み - `do` [`do`](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-flow-control) ステートメント用に予約済み - `else` if-else および else-if ステートメント用に予約済み [「DataWeave のフローコントロール」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-flow-control)を参照してください。 - `enum` 予約済み - `false` ブール値として予約済み - `for` 予約済み - `fun` [DataWeave ヘッダー](#dw_header) の関数定義用に予約済み - `if` if-else および else-if ステートメント用に予約済み [「DataWeave のフローコントロール」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-flow-control)を参照してください。 - `import` [DataWeave ヘッダー](#dw_header) の `import` ディレクティブ用に予約済み - `input` 予約済み - `is` 予約済み - `ns` [DataWeave ヘッダー](#dw_header) の名前空間定義用に予約済み - `null` 値 `null` として予約済み [「Null (dw::Core 型)」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-types#dw_type_null)を参照してください。 - `or` [論理演算子](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-operators#logical_operators)として予約済み - `output` [DataWeave ヘッダー](#dw_header) の `output` ディレクティブ用に予約済み - `private` 予約済み - `throw` 予約済み - `true` ブール値として予約済み - `type` [DataWeave ヘッダー](#dw_header) の型定義用に予約済み - `unless` 予約済み - `using` 後方互換性のために予約済み。`do` で置き換えられます。 [「スコープ演算子とフローコントロール演算子」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-operators#scope-and-flow-control-operators)を参照してください。 - `var` [DataWeave ヘッダー](#dw_header) の変数定義用に予約済み - `yield` 予約済み ## [](#dwl_file)dwl ファイル Transform や他のコンポーネント内で DataWeave スクリプトを指定するのに加えて、`.dwl` ファイル内でスクリプトを指定することもできます。Studio プロジェクトでは、スクリプトファイルは `src/main/resources` に保存されます。 Mule アプリケーションの XML では、`${file::filename}` 構文を使用して、`dwl` ファイル内のスクリプトを、式を期待している XML タグに送信することができます。たとえば、次の Choice ルーターの `when expression="${file::someFile.dwl}"` を参照してください。 ```xml ``` ## [](#see_also)関連情報 - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-selectors) - [DataWeave 関数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-functions) - [DataWeave の解説書](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-cookbook) - [サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-formats) - [関数とラムダ](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-types#functions-and-lambdas) # DataWeave スクリプト DataWeave は Mule フローで使用する主データ変換言語です。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 Transform Message コンポーネントでスタンドアロンの DataWeave スクリプトを記述できます。また、インライン DataWeave 式を記述すると、データを_その場_で変換し、さまざまなプロパティの値 (イベントプロセッサーまたはグローバル設定要素の設定項目など) を動的に設定することもできます。インライン DataWeave 式は `#[ ]` コードブロックで囲みます。たとえば、DataWeave 式を使用して、Choice ルーターの条件を設定したり、Set Payload または Set Variable コンポーネントの値を設定したりできます。次の例の DataWeave コードでは、DataWeave の `now()` 関数を使用して、タイムスタンプ変数を現在時刻に設定しています。例: 簡単なインライン DataWeave スクリプト ```xml ``` DataWeave コードを[外部ファイル](#dwl_file)に保存して他の DataWeave スクリプトに読み込んだり、Mule アプリケーションのすべてのコンポーネントで共有できる再利用可能な DataWeave 関数のモジュール (ライブラリ) に DataWeave コードをファクタリングしたりすることもできます。 ## [](#dataweave-スクリプトの構造)DataWeave スクリプトの構造 DataWeave スクリプトとファイルは 2 つの主なセクションに分割されます。 - ヘッダー: 本文の式に適用するディレクティブを定義します (省略可能)。 - 本文: 出力構造を生成する式が含まれます。ヘッダーを含めた場合、ヘッダーは本文の上に表示され、3 つのダッシュ `---` で構成される区切り文字で分離されます。 DataWeave ファイルの例を次に示します。このファイルでは、ヘッダーで出力ディレクティブを宣言し、その後の DataWeave 式で、子の 2 つのキー/値ペアを含むユーザーオブジェクトを作成します。例: 簡単な DataWeave スクリプト ```dataweave %dw 2.0 output application/xml --- { user: { firstName: payload.user_firstname, lastName: payload.user_lastName } } ``` ## [](#dw_header)DataWeave ヘッダーこの例は、ヘッダーディレクティブで使用できるキーワード (`import`、`var` など) を示しています。 DataWeave スクリプト ```dataweave %dw 2.0 import * from dw::core::Arrays var myVar=13.15 fun toUser(obj) = { firstName: obj.field1, lastName: obj.field2 } type Currency = String { format: "##"} ns ns0 http://www.abc.com output application/xml --- /* * Body here. * / ``` - `%dw`: 以前のバージョンの DataWeave との後方互換性を維持し、現在のバージョンからの変更で構文が壊れないようにするために、`%dw` ディレクティブでは、スクリプトごとに前の DataWeave バージョンの仕様がサポートされます。このディレクティブの使用は省略可能です。ディレクティブが指定されていない場合、デフォルトバージョンは 2.0 になります。DataWeave バージョン 2.0 ～ 2.4 は、構文が変更されていないため同じです。例: `%dw 2.0` - `output`: スクリプトから出力される MIME タイプを特定する、よく使用されるディレクティブ。例: `output application/xml` 有効な値: [サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-formats)。デフォルト: 出力が指定されていない場合、デフォルトの出力は、スクリプトで使用されている入力 (ペイロード、変数など) を検査するアルゴリズムによって決まります。 1. 入力がない場合、デフォルトの `output application/java` になります。 2. すべての入力の MIME タイプが同じ場合、スクリプトの出力は同じ MIME タイプになります。たとえば、すべての入力が `application/json` の場合、`output application/json` が出力されます。 3. 各入力の MIME タイプが異なり、出力が指定されていない場合、スクリプトは例外をスローして、出力の MIME タイプを指定するようにユーザーに知らせます。指定できる出力のタイプは 1 つのみです。 - `import`: DataWeave 関数モジュールをインポートします。[「DataWeave 関数」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-functions)を参照してください。 - `var`: DataWeave スクリプトの本文全体で参照できる定数を定義するためのグローバル変数。例 ```dataweave %dw 2.0 var conversionRate=13.15 output application/json --- { price_dollars: payload.price, price_localCurrency: payload.price * conversionRate } ``` 詳細は、[「DataWeave 変数」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-variables)を参照してください。 - `type`: 式で使用できるカスタム型を指定します。完全な例は、[「DataWeave を使用した型の強制」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-types-coercion)を参照してください。 - `ns`: 名前空間。名前空間をインポートするために使用します。例 ```dataweave %dw 2.0 output application/xml ns ns0 http://www.abc.com ns ns1 http://www.123.com --- { ns0#myroot: { ns1#secondroot: "hello world" } } ``` - `fun`: スクリプトの本文内からコールできるカスタム関数を作成します。例 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun toUser(user) = {firstName: user.name, lastName: user.lastName} --- { user: toUser(payload) } ``` ### [](#インライン-dataweave-スクリプトにヘッダーを含める)インライン DataWeave スクリプトにヘッダーを含めるインライン DataWeave スクリプトを記述する場合、DataWeave スクリプトのすべての行を 1 つの行にフラット化することで、ヘッダーディレクティブを含めることができます。小さな DataWeave スクリプトの場合、これにより、ヘッダーディレクティブをすばやく適用し (個別の Transform Message コンポーネントを追加して変数を設定する必要はありません)、次のイベントプロセッサーで変数を置き換えることができます。たとえば、前述の Transform Message コンポーネントと同じ有効な XML 出力を作成する Mule 設定の XML を次に示します。例: 簡単なインライン DataWeave スクリプト ```xml ``` DataWeave ドキュメントに多くの[変換例](#see_also)が記載されています。 ## [](#dataweave-本文)DataWeave 本文 DataWeave 本文には、出力構造を生成する式が含まれます。MuleSoft では、DataWeave モデルを使用してデータを操作するための正規の方法 (クエリ、変換、ビルドプロセス) が提供されています。 DataWeave スクリプト用の JSON 入力を提供する簡単な例を次に示します。例: JSON 入力 ```json { "message": "Hello world!" } ``` この DataWeave スクリプトは、上の JSON 入力のペイロード全体を取得して `application/xml` 形式に変換します。例: application/xml を出力するスクリプト ```dataweave %dw 2.0 output application/xml --- payload ``` 次の例は、DataWeave スクリプトから生成された XML 出力を示しています。例: XML 出力 ```xml Hello world! ``` 上のスクリプトは JSON 入力を XML 出力に正常に変換します。 ## [](#エラー-スクリプティングエラーと書式設定エラー)エラー (スクリプティングエラーと書式設定エラー) DataWeave スクリプトは、DataWeave コーディングエラーを原因とするエラーと書式設定エラーを原因とするエラーをスローする可能性があります。このため、データ形式を変換する場合、言語と形式の両方の制約に留意することが重要です。たとえば、XML には単一ルートノードが必要です。[上の DataWeave スクリプト](#script_output_xml)を使用して次の JSON 入力を XML に変換しようとすると、JSON 入力に単一ルートがないためエラー (`Unexpected internal error`) が発生します。例: JSON 入力 ```json { "size" : 1, "person": { "name": "Yoda" } } ``` スクリプトを作成するには、入力を JSON に似た [application/dw](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-formats#format_dataweave) 形式に標準化することをお勧めします。実際に、エラーが発生した場合は、単に入力を `application/dw` に変換することができます。変換が成功した場合、エラーは書式設定エラーの可能性があります。変換が失敗した場合、エラーはコーディングエラーの可能性があります。次の例では、出力形式を `application/dw` に変更します。例: application/dw を出力する DataWeave スクリプト ```dataweave %dw 2.0 output application/dw --- payload ``` このスクリプトでは上記の [JSON 入力例](#json_input)から `application/dw` 出力が正常に生成されることを確認できます。例: application/dw 出力 ```dataweave { size: 1, person: { name: "Yoda" } } ``` つまり、前述のエラー (`Unexpected internal error`) は、コーディングではなく形式に固有のエラーであることがわかります。上記の `application/dw` 出力では、XML 形式で必要な単一ルート要素が提供されていないことを確認できます。_XML_ 出力用のスクリプトを修正するには、例えば次のように単一ルート要素をスクリプトに提供する必要があります。例: application/xml を出力するスクリプト ```dataweave %dw 2.0 output application/xml --- { "myroot" : payload } ``` 出力が XML の要件を満たすようになったため、出力ディレクティブを `application/xml` に戻すと、結果として有効な XML 出力が生成されます。例: 単一 XML ルートを含む XML 出力 ```xml 1 Yoda ``` ## [](#dataweave-コメント)DataWeave コメント Java に似た構文を使用するコメントも DataWeave で受け入れられます。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- /* Multi-line * comment syntax */ payload // Single-line comment syntax ```
Anypoint Studio で発生する可能性があるエラーを回避するには、DataWeave スクリプトの本文の最初の行がコメントである場合に、複数行のコメント構文 (/\comment here/) を使用します。後続のスクリプトコメントには任意の構文 (//comment または /\comment/) を使用できます
## [](#特殊文字のエスケープ)特殊文字のエスケープ DataWeave では、バックスラッシュ (`\`) を使用して、入力文字列で使用している特殊文字をエスケープします。詳細は、[「特殊文字のエスケープ」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-types#escape-chars-string)を参照してください。 DataWeave スクリプトの_入力_文字列では特殊文字がエスケープされますが、_出力_では、出力形式の要件に従ってエスケープされます。この要件は、`application/json`、`application/xml`、`application/csv` などの形式によって異なる可能性があります。この例では、二重引用符で囲まれた内部の二重引用符がエスケープされます。 DataWeave の例 ```txt %dw 2.0 output application/json --- { "a": "something", "b": "dollar sign (\$)", "c": 'single quote (\')', "c": "double quote (\")", "e": `backtick (\`)` } ``` JSON 出力でも、出力が有効な JSON になるように二重引用符がエスケープされますが、他の文字はエスケープされません。 JSON 出力 ```json { "a": "something", "b": "dollar sign ($)", "c": "single quote (')", "c": "double quote (\")", "e": "backtick (`)" } ``` 次の例では、同じ文字がエスケープされますが、XML に出力されます。 DataWeave の例 ```txt %dw 2.0 output application/xml --- { xmlExample: { "a": "something", "b": "dollar sign (\$)", "c": 'single quote (\')', "d": "double quote (\")", "e": `backtick (\`)` } } ``` XML 出力は、(JSON 出力とは異なり) 二重引用符をエスケープしなくても有効です。 XML 出力 ```xml something dollar sign ($) single quote (') double quote (") backtick (`) ``` ## [](#valid-identifiers)有効な識別子を宣言するためのルール有効な識別子を宣言するには、その名前が次の要件を満たす必要があります。 - 大文字または小文字にかかわらずアルファベット文字 (a-z) で始まる必要があります。 - 名前の 2 文字目以降には、文字、数字、およびアンダースコア (`_`) の任意の組み合わせを含めることができます。 - 名前は DataWeave の予約済みのキーワード (完全なリストは、[予約済みのキーワード](#reserved-keywords) を参照) に一致することはできません。有効な識別子のいくつかの例を以下に示します。 - `myType` - `abc123` - `a1_3BC_22` - `Z_____4` - `F` 次の表で、無効な識別子の例と、無効になる理由を説明します。

Identifier (識別子) 問題

123456

数字で始まることはできません。

value$

特殊文字を含めることはできません。

_number

アンダースコアで始まることはできません。

type

予約済みのキーワードは使用できません。

### [](#reserved-keywords)予約済みのキーワード有効な識別子は、予約済みの DataWeave キーワードに一致することはできません。 - `and` [論理演算子](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-operators#logical_operators)として予約済み - `as` [型強制](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-types-coercion)用に予約済み - `async` 予約済み - `case` `case` ステートメント用に予約済み。たとえば、[パターン一致](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-pattern-matching)を実行したり、[`update` 演算子](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-operators#update-operator)で使用したりします。 - `default` パラメーターの[デフォルト値](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-cookbook-defaults)の割り当て用に予約済み - `do` [`do`](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-flow-control) ステートメント用に予約済み - `else` if-else および else-if ステートメント用に予約済み [「DataWeave のフローコントロール」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-flow-control)を参照してください。 - `enum` 予約済み - `false` ブール値として予約済み - `for` 予約済み - `fun` [DataWeave ヘッダー](#dw_header) の関数定義用に予約済み - `if` if-else および else-if ステートメント用に予約済み [「DataWeave のフローコントロール」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-flow-control)を参照してください。 - `import` [DataWeave ヘッダー](#dw_header) の `import` ディレクティブ用に予約済み - `input` 予約済み - `is` 予約済み - `ns` [DataWeave ヘッダー](#dw_header) の名前空間定義用に予約済み - `null` 値 `null` として予約済み [「Null (dw::Core 型)」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-types#dw_type_null)を参照してください。 - `or` [論理演算子](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-operators#logical_operators)として予約済み - `output` [DataWeave ヘッダー](#dw_header) の `output` ディレクティブ用に予約済み - `private` 予約済み - `throw` 予約済み - `true` ブール値として予約済み - `type` [DataWeave ヘッダー](#dw_header) の型定義用に予約済み - `unless` 予約済み - `using` 後方互換性のために予約済み。`do` で置き換えられます。 [「スコープ演算子とフローコントロール演算子」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-operators#scope-and-flow-control-operators)を参照してください。 - `var` [DataWeave ヘッダー](#dw_header) の変数定義用に予約済み - `yield` 予約済み ## [](#dwl_file)dwl ファイル Transform や他のコンポーネント内で DataWeave スクリプトを指定するのに加えて、`.dwl` ファイル内でスクリプトを指定することもできます。Studio プロジェクトでは、スクリプトファイルは `src/main/resources` に保存されます。 Mule アプリケーションの XML では、`${file::filename}` 構文を使用して、`dwl` ファイル内のスクリプトを、式を期待している XML タグに送信することができます。たとえば、次の Choice ルーターの `when expression="${file::someFile.dwl}"` を参照してください。 ```xml ``` ## [](#see_also)関連情報 - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-selectors) - [DataWeave 関数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-functions) - [DataWeave の解説書](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-cookbook) - [サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-formats) - [関数とラムダ](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-types#functions-and-lambdas) # DataWeave スクリプト DataWeave は Mule フローで使用する主データ変換言語です。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 Transform Message コンポーネントでスタンドアロンの DataWeave スクリプトを記述できます。また、インライン DataWeave 式を記述すると、データを_その場_で変換し、さまざまなプロパティの値 (イベントプロセッサーまたはグローバル設定要素の設定項目など) を動的に設定することもできます。インライン DataWeave 式は `#[ ]` コードブロックで囲みます。たとえば、DataWeave 式を使用して、Choice ルーターの条件を設定したり、Set Payload または Set Variable コンポーネントの値を設定したりできます。次の例の DataWeave コードでは、DataWeave の `now()` 関数を使用して、タイムスタンプ変数を現在時刻に設定しています。例: 簡単なインライン DataWeave スクリプト ```xml ``` DataWeave コードを[外部ファイル](#dwl_file)に保存して他の DataWeave スクリプトに読み込んだり、Mule アプリケーションのすべてのコンポーネントで共有できる再利用可能な DataWeave 関数のモジュール (ライブラリ) に DataWeave コードをファクタリングしたりすることもできます。 ## [](#dataweave-スクリプトの構造)DataWeave スクリプトの構造 DataWeave スクリプトとファイルは 2 つの主なセクションに分割されます。 - ヘッダー: 本文の式に適用するディレクティブを定義します (省略可能)。 - 本文: 出力構造を生成する式が含まれます。ヘッダーを含めた場合、ヘッダーは本文の上に表示され、3 つのダッシュ `---` で構成される区切り文字で分離されます。 DataWeave ファイルの例を次に示します。このファイルでは、ヘッダーで出力ディレクティブを宣言し、その後の DataWeave 式で、子の 2 つのキー/値ペアを含むユーザーオブジェクトを作成します。例: 簡単な DataWeave スクリプト ```dataweave %dw 2.0 output application/xml --- { user: { firstName: payload.user_firstname, lastName: payload.user_lastName } } ``` ## [](#dw_header)DataWeave ヘッダーこの例は、ヘッダーディレクティブで使用できるキーワード (`import`、`var` など) を示しています。 DataWeave スクリプト ```dataweave %dw 2.0 import * from dw::core::Arrays var myVar=13.15 fun toUser(obj) = { firstName: obj.field1, lastName: obj.field2 } type Currency = String { format: "##"} ns ns0 http://www.abc.com output application/xml --- /* * Body here. * / ``` - `%dw`: 以前のバージョンの DataWeave との後方互換性を維持し、現在のバージョンからの変更で構文が壊れないようにするために、`%dw` ディレクティブでは、スクリプトごとに前の DataWeave バージョンの仕様がサポートされます。このディレクティブの使用は省略可能です。ディレクティブが指定されていない場合、デフォルトバージョンは 2.0 になります。DataWeave バージョン 2.0 ～ 2.4 は、構文が変更されていないため同じです。例: `%dw 2.0` - `output`: スクリプトから出力される MIME タイプを特定する、よく使用されるディレクティブ。例: `output application/xml` 有効な値: [サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-formats)。デフォルト: 出力が指定されていない場合、デフォルトの出力は、スクリプトで使用されている入力 (ペイロード、変数など) を検査するアルゴリズムによって決まります。 1. 入力がない場合、デフォルトの `output application/java` になります。 2. すべての入力の MIME タイプが同じ場合、スクリプトの出力は同じ MIME タイプになります。たとえば、すべての入力が `application/json` の場合、`output application/json` が出力されます。 3. 各入力の MIME タイプが異なり、出力が指定されていない場合、スクリプトは例外をスローして、出力の MIME タイプを指定するようにユーザーに知らせます。指定できる出力のタイプは 1 つのみです。 - `import`: DataWeave 関数モジュールをインポートします。[「DataWeave 関数」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-functions)を参照してください。 - `var`: DataWeave スクリプトの本文全体で参照できる定数を定義するためのグローバル変数。例 ```dataweave %dw 2.0 var conversionRate=13.15 output application/json --- { price_dollars: payload.price, price_localCurrency: payload.price * conversionRate } ``` 詳細は、[「DataWeave 変数」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-variables)を参照してください。 - `type`: 式で使用できるカスタム型を指定します。完全な例は、[「DataWeave を使用した型の強制」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-types-coercion)を参照してください。 - `ns`: 名前空間。名前空間をインポートするために使用します。例 ```dataweave %dw 2.0 output application/xml ns ns0 http://www.abc.com ns ns1 http://www.123.com --- { ns0#myroot: { ns1#secondroot: "hello world" } } ``` - `fun`: スクリプトの本文内からコールできるカスタム関数を作成します。例 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun toUser(user) = {firstName: user.name, lastName: user.lastName} --- { user: toUser(payload) } ``` ### [](#インライン-dataweave-スクリプトにヘッダーを含める)インライン DataWeave スクリプトにヘッダーを含めるインライン DataWeave スクリプトを記述する場合、DataWeave スクリプトのすべての行を 1 つの行にフラット化することで、ヘッダーディレクティブを含めることができます。小さな DataWeave スクリプトの場合、これにより、ヘッダーディレクティブをすばやく適用し (個別の Transform Message コンポーネントを追加して変数を設定する必要はありません)、次のイベントプロセッサーで変数を置き換えることができます。たとえば、前述の Transform Message コンポーネントと同じ有効な XML 出力を作成する Mule 設定の XML を次に示します。例: 簡単なインライン DataWeave スクリプト ```xml ``` DataWeave ドキュメントに多くの[変換例](#see_also)が記載されています。 ## [](#dataweave-本文)DataWeave 本文 DataWeave 本文には、出力構造を生成する式が含まれます。MuleSoft では、DataWeave モデルを使用してデータを操作するための正規の方法 (クエリ、変換、ビルドプロセス) が提供されています。 DataWeave スクリプト用の JSON 入力を提供する簡単な例を次に示します。例: JSON 入力 ```json { "message": "Hello world!" } ``` この DataWeave スクリプトは、上の JSON 入力のペイロード全体を取得して `application/xml` 形式に変換します。例: application/xml を出力するスクリプト ```dataweave %dw 2.0 output application/xml --- payload ``` 次の例は、DataWeave スクリプトから生成された XML 出力を示しています。例: XML 出力 ```xml Hello world! ``` 上のスクリプトは JSON 入力を XML 出力に正常に変換します。 ## [](#エラー-スクリプティングエラーと書式設定エラー)エラー (スクリプティングエラーと書式設定エラー) DataWeave スクリプトは、DataWeave コーディングエラーを原因とするエラーと書式設定エラーを原因とするエラーをスローする可能性があります。このため、データ形式を変換する場合、言語と形式の両方の制約に留意することが重要です。たとえば、XML には単一ルートノードが必要です。[上の DataWeave スクリプト](#script_output_xml)を使用して次の JSON 入力を XML に変換しようとすると、JSON 入力に単一ルートがないためエラー (`Unexpected internal error`) が発生します。例: JSON 入力 ```json { "size" : 1, "person": { "name": "Yoda" } } ``` スクリプトを作成するには、入力を JSON に似た [application/dw](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-formats#format_dataweave) 形式に標準化することをお勧めします。実際に、エラーが発生した場合は、単に入力を `application/dw` に変換することができます。変換が成功した場合、エラーは書式設定エラーの可能性があります。変換が失敗した場合、エラーはコーディングエラーの可能性があります。次の例では、出力形式を `application/dw` に変更します。例: application/dw を出力する DataWeave スクリプト ```dataweave %dw 2.0 output application/dw --- payload ``` このスクリプトでは上記の [JSON 入力例](#json_input)から `application/dw` 出力が正常に生成されることを確認できます。例: application/dw 出力 ```dataweave { size: 1, person: { name: "Yoda" } } ``` つまり、前述のエラー (`Unexpected internal error`) は、コーディングではなく形式に固有のエラーであることがわかります。上記の `application/dw` 出力では、XML 形式で必要な単一ルート要素が提供されていないことを確認できます。_XML_ 出力用のスクリプトを修正するには、例えば次のように単一ルート要素をスクリプトに提供する必要があります。例: application/xml を出力するスクリプト ```dataweave %dw 2.0 output application/xml --- { "myroot" : payload } ``` 出力が XML の要件を満たすようになったため、出力ディレクティブを `application/xml` に戻すと、結果として有効な XML 出力が生成されます。例: 単一 XML ルートを含む XML 出力 ```xml 1 Yoda ``` ## [](#dataweave-コメント)DataWeave コメント Java に似た構文を使用するコメントも DataWeave で受け入れられます。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- /* Multi-line * comment syntax */ payload // Single-line comment syntax ```
Anypoint Studio で発生する可能性があるエラーを回避するには、DataWeave スクリプトの本文の最初の行がコメントである場合に、複数行のコメント構文 (/\comment here/) を使用します。後続のスクリプトコメントには任意の構文 (//comment または /\comment/) を使用できます
## [](#特殊文字のエスケープ)特殊文字のエスケープ DataWeave では、バックスラッシュ (`\`) を使用して、入力文字列で使用している特殊文字をエスケープします。詳細は、[「特殊文字のエスケープ」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-types#escape-chars-string)を参照してください。 DataWeave スクリプトの_入力_文字列では特殊文字がエスケープされますが、_出力_では、出力形式の要件に従ってエスケープされます。この要件は、`application/json`、`application/xml`、`application/csv` などの形式によって異なる可能性があります。この例では、二重引用符で囲まれた内部の二重引用符がエスケープされます。 DataWeave の例 ```txt %dw 2.0 output application/json --- { "a": "something", "b": "dollar sign (\$)", "c": 'single quote (\')', "c": "double quote (\")", "e": `backtick (\`)` } ``` JSON 出力でも、出力が有効な JSON になるように二重引用符がエスケープされますが、他の文字はエスケープされません。 JSON 出力 ```json { "a": "something", "b": "dollar sign ($)", "c": "single quote (')", "c": "double quote (\")", "e": "backtick (`)" } ``` 次の例では、同じ文字がエスケープされますが、XML に出力されます。 DataWeave の例 ```txt %dw 2.0 output application/xml --- { xmlExample: { "a": "something", "b": "dollar sign (\$)", "c": 'single quote (\')', "d": "double quote (\")", "e": `backtick (\`)` } } ``` XML 出力は、(JSON 出力とは異なり) 二重引用符をエスケープしなくても有効です。 XML 出力 ```xml something dollar sign ($) single quote (') double quote (") backtick (`) ``` ## [](#valid-identifiers)有効な識別子を宣言するためのルール有効な識別子を宣言するには、その名前が次の要件を満たす必要があります。 - 大文字または小文字にかかわらずアルファベット文字 (a-z) で始まる必要があります。 - 名前の 2 文字目以降には、文字、数字、およびアンダースコア (`_`) の任意の組み合わせを含めることができます。 - 名前は DataWeave の予約済みのキーワード (完全なリストは、[予約済みのキーワード](#reserved-keywords)を参照) に一致することはできません。有効な識別子のいくつかの例を以下に示します。 - `myType` - `abc123` - `a1_3BC_22` - `Z_____4` - `F` 次の表で、無効な識別子の例と、無効になる理由を説明します。

Identifier (識別子) 問題

123456

数字で始まることはできません。

value$

特殊文字を含めることはできません。

_number

アンダースコアで始まることはできません。

type

予約済みのキーワードは使用できません。

### [](#reserved-keywords)予約済みのキーワード有効な識別子は、予約済みの DataWeave キーワードに一致することはできません。 - `and` [論理演算子](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-operators#logical_operators)として予約済み - `as` [型強制](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-types-coercion)用に予約済み - `async` 予約済み - `case` `case` ステートメント用に予約済み。たとえば、[パターン一致](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-pattern-matching)を実行したり、[`update` 演算子](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-operators#update-operator)で使用したりします。 - `default` パラメーターの[デフォルト値](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-cookbook-defaults)の割り当て用に予約済み - `do` [`do`](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-flow-control) ステートメント用に予約済み - `else` if-else および else-if ステートメント用に予約済み [「DataWeave のフローコントロール」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-flow-control)を参照してください。 - `enum` 予約済み - `false` ブール値として予約済み - `for` 予約済み - `fun` [DataWeave ヘッダー](#dw_header) 関数定義用に予約済み - `if` if-else および else-if ステートメント用に予約済み [「DataWeave のフローコントロール」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-flow-control)を参照してください。 - `import` [DataWeave ヘッダー](#dw_header)の `import` ディレクティブ用に予約済み - `input` 予約済み - `is` 予約済み - `ns` [DataWeave ヘッダー](#dw_header)の名前空間定義用に予約済み - `null` 値 `null` として予約済み [「Null (dw::Core 型)」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-types#dw_type_null)を参照してください。 - `or` [論理演算子](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-operators#logical_operators)として予約済み - `output` [DataWeave ヘッダー](#dw_header)の `output` ディレクティブ用に予約済み - `private` 予約済み - `throw` 予約済み - `true` ブール値として予約済み - `type` [DataWeave ヘッダー](#dw_header)の型定義用に予約済み - `unless` 予約済み - `using` 後方互換性のために予約済み。`do` で置き換えられます。 [「スコープ演算子とフローコントロール演算子」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-operators#scope-and-flow-control-operators)を参照してください。 - `var` [DataWeave ヘッダー](#dw_header)の変数定義用に予約済み - `yield` 予約済み ## [](#dwl_file)dwl ファイル Transform や他のコンポーネント内で DataWeave スクリプトを指定するのに加えて、`.dwl` ファイル内でスクリプトを指定することもできます。Studio プロジェクトでは、スクリプトファイルは `src/main/resources` に保存されます。 Mule アプリケーションの XML では、`${file::filename}` 構文を使用して、`dwl` ファイル内のスクリプトを、式を期待している XML タグに送信することができます。たとえば、次の Choice ルーターの `when expression="${file::someFile.dwl}"` を参照してください。 ```xml ``` ## [](#see_also)関連情報 - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-selectors) - [DataWeave 関数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-functions) - [DataWeave の解説書](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-cookbook) - [サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-formats) - [関数とラムダ](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-types#functions-and-lambdas) # DataWeave スクリプトが失敗した場合のトラブルシューティング失敗したスクリプトをトラブルシューティングする場合、特に本番環境では入力の変化が予測できないため、エラーを再現するためにスクリプトの実行時と同じ入力を供給することは困難です。そのため、ロガーをデバッグまたは使用してスクリプトへの入力を取得することが重要です。多くの場合、失敗は別の上流コンポーネントからの入力が有効でないために発生します。ここでは、一般的な DataWeave エラーとその解決方法を示します。 ## [](#入力コンテキストとスクリプトのフォルダーへのダンプ)入力コンテキストとスクリプトのフォルダーへのダンプ Mule 4.2.1 では、スクリプトが失敗した原因となったデータに沿ってスクリプトを追跡できるように、入力コンテキストや失敗したスクリプトをフォルダーにダンプするための実験的な機能が DataWeave に導入されています。間違ったスクリプトが失敗するのは上流コンポーネントが無効なデータを生成した場合が多いため、このツールは受信した入力データが有効であることを確認するために特に役立ちます。この機能を使用する手順は、次のとおりです。 1. ダンプ機能を有効にするには、次のシステムプロパティを設定します。 `-M-Dcom.mulesoft.dw.dump_files=true` 2. \[省略可能\] ダンプファイルを生成するパスを指定します。 `-M-Dcom.mulesoft.dw.dump_folder=` デフォルトディレクトリは `/tmp` です。 ## [](#dataweave-の例外)DataWeave の例外ここでは、ダンプファイルに見られる一般的な DataWeave 例外と、これらのエラーをトラブルシューティングするための詳細を説明します。 ### [](#間違った引数)間違った引数間違った引数で関数を呼び出すと、`org.mule.weave.v2.exception.UnsupportedTypeCoercionException` 例外がスローされます。この例外の原因としては以下が考えられます。 - [関数が Null 引数を受け付けない](#null_arg_not_accepted) - [MIME タイプ設定されていない](#mimetype_unset) #### [](#null_arg_not_accepted)関数が Null 引数を受け付けないこの例外が発生する最も一般的な原因は、いずれかの引数が `Null` で、関数が `Null` を引数として受け付けないことです。この問題が発生すると、次のようなエラーメッセージが返されます。 ```weave You called the function '++' with these arguments: 1: Null (null) 2: String (" A text") But it expects one of these combinations: (Array, Array) (Date, Time) (Date, LocalTime) (Date, TimeZone) (LocalDateTime, TimeZone) (LocalTime, Date) (LocalTime, TimeZone) (Object, Object) (String, String) (Time, Date) (TimeZone, LocalDateTime) (TimeZone, Date) (TimeZone, LocalTime) 1| payload.message ++ " A text" ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ Trace: at ++ (line: 1, column: 1) at main (line: 1, column: 17) ``` この問題を解決する方法の 1 つは、`default` 演算子を使用することです。たとえば、`payload.message default "" ++ " A text"` を使用すると、メッセージが Null である場合には空のテキストが追加されます。 #### [](#mimetype_unset)MIME タイプ設定されていない MIME タイプが設定されていない場合は、次のようなエラーメッセージが返されます。 ```weave You called the function 'Value Selector' with these arguments: 1: String ("{ \"message\": 123}") 2: Name ("message") But it expects one of these combinations: (Array, Name) (Array, String) (Date, Name) (DateTime, Name) (LocalDateTime, Name) (LocalTime, Name) (Object, Name) (Object, String) (Period, Name) (Time, Name) 1| payload.message ^^^^^^^^^^^^^^^ Trace: at main (line: 1, column: 1) ``` ペイロードで MIME タイプが設定されていない場合、MIME タイプはデフォルトで `application/java` に設定され、コンテンツは JSON オブジェクトではなく `String` として処理されます。 ### [](#スタックのオーバーフロー)スタックのオーバーフロー関数の再帰が深すぎると、次のようなエラーがスローされます。 ```weave Stack Overflow. Max stack is 256 ``` 最大スタックサイズは、プロパティ `com.mulesoft.dw.stacksize` を使用して設定できます。 ## [](#dataweave-の警告)DataWeave の警告ここでは、ダンプファイルに見られる一般的な DataWeave の警告と、これらの警告を解決するための詳細を説明します。 ### [](#入力の最後に達した)入力の最後に達したこの警告は、DataWeave が Unicode 非文字 `U+FFFF` を入力の最後を示す特殊文字として扱うために表示されます。この警告を回避するには、未加工ペイロードの特殊文字を置き換えてから通常どおりに進めます。 ```weave read(payload.^raw replace "\uFFFF" with "NonChar") ``` ## [](#出力が未定義の場合の不一致)出力が未定義の場合の不一致変換とは異なり、DataWeave 式では出力形式を定義する必要がありません。これは、DataWeave は使用される式と変数に基づいて出力を推定できるためです。場合によっては、推定プロセスによって推定された型と期待される型の間に不一致が生じることがあります。この問題を解決するには、出力を明示する必要があります。この状況が発生する一般的な例として次のものがあります。 - [XML からのデータの抽出](#xml_extraction) - [マルチパートエントリの処理](#multipart_handling) - [テキストデータの操作](#manipulating_text) ### [](#xml_extraction)XML からのデータの抽出文字列を抽出する場合 (XML ペイロードから式 `payload.order.product.model` を使用して抽出するなど)、DataWeave はペイロード形式に基づいて XML を推定します。このような場合、次のようなエラーが発生します。 ```weave "Trying to output non-whitespace characters outside main element tree (in prolog or epilog), while writing Xml at ." evaluating expression: "payload.order.product.model". ``` このようなエラーが発生する場合は、出力形式を明示する必要があります。たとえば、`output text/plain --- payload.order.product.model` のようにします。 ### [](#multipart_handling)マルチパートエントリの処理特定の構造を持つマルチパートデータでは、一般的な推定エラーが発生します。マルチパートペイロードと式 `dw::core::Objects::keySet(payload.parts)` について考えてみます。明示的な出力形式がなければ、DataWeave はペイロード種別に基づいて、マルチパートコンテンツを出力すると推定します。この場合、次のようなエラーがスローされます。 ```weave "Expecting type is { preamble?: String, parts: { _*: { headers: Object, content: Any } } } but got Array, while writing MultiPart. Trace: at main (Unknown)" evaluating expression: "dw::core::Objects::keySet(payload.parts)". ``` この問題を解決するには、出力形式を定義する必要があります。たとえば、`output application/json --- dw::core::Objects::keySet(payload.parts)` のようにします。 ### [](#manipulating_text)テキストデータの操作テキストデータを使用して、より複雑なオブジェクトを作成できます。ただし、入力テキストデータに対して出力形式を定義しないと、DataWeave は出力にプレーンテキストライターを使用すると推定します。たとえば、式 `payload splitBy ' '` は次のようなエラーで失敗します。 ```weave "Text plain writer is unable to write Array. Reason: Cannot coerce Array (org.mule.weave.v2.model.values.ArrayValue$ArraySeqArrayValue@1331b353) to String Trace: at main (Unknown), while writing TextPlain. Trace: at main (Unknown)" evaluating expression: "payload splitBy ' '". ``` 出力を明示することで問題が解決します。たとえば、`output application/java --- payload splitBy ' '` のようにします。 # DataWeave スクリプトが失敗した場合のトラブルシューティング失敗したスクリプトをトラブルシューティングする場合、特に本番環境では入力の変化が予測できないため、エラーを再現するためにスクリプトの実行時と同じ入力を供給することは困難です。そのため、ロガーをデバッグまたは使用してスクリプトへの入力を取得することが重要です。多くの場合、失敗は別の上流コンポーネントからの入力が有効でないために発生します。ここでは、一般的な DataWeave エラーとその解決方法を示します。 ## [](#入力コンテキストとスクリプトのフォルダーへのダンプ)入力コンテキストとスクリプトのフォルダーへのダンプ Mule 4.2.1 では、スクリプトが失敗した原因となったデータに沿ってスクリプトを追跡できるように、入力コンテキストや失敗したスクリプトをフォルダーにダンプするための実験的な機能が DataWeave に導入されています。間違ったスクリプトが失敗するのは上流コンポーネントが無効なデータを生成した場合が多いため、このツールは受信した入力データが有効であることを確認するために特に役立ちます。この機能を使用する手順は、次のとおりです。 1. ダンプ機能を有効にするには、次のシステムプロパティを設定します。 `-M-Dcom.mulesoft.dw.dump_files=true` 2. \[省略可能\] ダンプファイルを生成するパスを指定します。 `-M-Dcom.mulesoft.dw.dump_folder=` デフォルトディレクトリは `java.io.tmpdir` プロパティに設定されています。 ## [](#dataweave-の例外)DataWeave の例外ここでは、ダンプファイルに見られる一般的な DataWeave 例外と、これらのエラーをトラブルシューティングするための詳細を説明します。 ### [](#間違った引数)間違った引数間違った引数で関数を呼び出すと、`org.mule.weave.v2.exception.UnsupportedTypeCoercionException` 例外がスローされます。この例外の原因としては以下が考えられます。 - [関数が Null 引数を受け付けない](#null_arg_not_accepted) - [MIME タイプ設定されていない](#mimetype_unset) #### [](#null_arg_not_accepted)関数が Null 引数を受け付けないこの例外が発生する最も一般的な原因は、いずれかの引数が `Null` で、関数が `Null` を引数として受け付けないことです。この問題が発生すると、次のようなエラーメッセージが返されます。 ```weave You called the function '++' with these arguments: 1: Null (null) 2: String (" A text") But it expects one of these combinations: (Array, Array) (Date, Time) (Date, LocalTime) (Date, TimeZone) (LocalDateTime, TimeZone) (LocalTime, Date) (LocalTime, TimeZone) (Object, Object) (String, String) (Time, Date) (TimeZone, LocalDateTime) (TimeZone, Date) (TimeZone, LocalTime) 1| payload.message ++ " A text" ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ Trace: at ++ (line: 1, column: 1) at main (line: 1, column: 17) ``` この問題を解決する方法の 1 つは、`default` 演算子を使用することです。たとえば、`payload.message default "" ++ " A text"` を使用すると、メッセージが Null である場合には空のテキストが追加されます。 #### [](#mimetype_unset)MIME タイプ設定されていない MIME タイプが設定されていない場合は、次のようなエラーメッセージが返されます。 ```weave You called the function 'Value Selector' with these arguments: 1: String ("{ \"message\": 123}") 2: Name ("message") But it expects one of these combinations: (Array, Name) (Array, String) (Date, Name) (DateTime, Name) (LocalDateTime, Name) (LocalTime, Name) (Object, Name) (Object, String) (Period, Name) (Time, Name) 1| payload.message ^^^^^^^^^^^^^^^ Trace: at main (line: 1, column: 1) ``` ペイロードで MIME タイプが設定されていない場合、MIME タイプはデフォルトで `application/java` に設定され、コンテンツは JSON オブジェクトではなく `String` として処理されます。 ### [](#リーダープロパティが-mule-アプリケーションで機能しない)リーダープロパティが Mule アプリケーションで機能しない Mule アプリケーションでは、DataWeave スクリプトへの `input` ディレクティブは機能しません。 Mule Runtime とは異なり、 [DataWeave Playground+](https://developer.mulesoft.com/learn/dataweave/) などのスタンドアロンの DataWeave Runtime は、同じ DataWeave スクリプトの `input` ディレクティブで設定された有効な MIME タイプを処理できます。リーダープロパティを Mule アプリケーションのスクリプトに入力するには、データソースの `outputMimeType` 属性を設定して同じ結果を生成します。詳細は、[「リーダーとライターのプロパティの使用」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-formats#using-reader-and-writer-properties)を参照してください。 ### [](#スタックのオーバーフロー)スタックのオーバーフロー関数の再帰が深すぎると、次のようなエラーがスローされます。 ```weave Stack Overflow. Max stack is 256 ``` 最大スタックサイズは、プロパティ `com.mulesoft.dw.stacksize` を使用して設定できます。 ### [](#デバイスにスペースがない)デバイスにスペースがない大きなペイロードを処理するために、DataWeave ではペイロードが設定可能な制限を超えない限り、メモリ内で処理されるデータを生成します。ペイロードが制限を超えた場合、データはディスク上の一時ディレクトリに出力、入力、およびバッファファイルとして保存されます。詳細は、[「DataWeave のメモリ管理」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-memory-management)を参照してくださいます。そのファイルを参照するストリームが終了すると、ファイルはリリースされます。終了するのは通常、フローの実行が完了するときであるため、一時フォルダーにある多くのバッファファイルは、長時間や同時の実行の間、使用中のままになることがあります。例外 `No space left on device` を回避するには、アプリケーションを実行するためのリソースを増やしてみるか、アプリケーションのリソース消費を減らせるかどうかを判断します。フローが完了しているのに、バグでファイルがリリースされないこともあります。最新の Mule リリースでこの問題が修正されていない場合は、問題を MuleSoft サポートチームに報告してください。 ### [](#終了したストリーム)終了したストリーム終了したストリーム通常、DataWeave への入力データはストリームです。Mule はストリームを処理し、ストリーム上の「カーソル」を生成して自動終了および反復可能機能を追加します。ときにはストリームが早く終了して DataWeave スクリプトに到達せず、その理由を把握することが困難な場合があります。こうした状況では、スクリプトは `Cannot open a new cursor on a closed stream` のようなエラーで失敗します。最新の Mule 更新でこのエラーが発生した場合は、MuleSoft サポートチームに報告してください。この問題は回避できませんが、`com.mulesoft.dw.track.cursor.close` システムプロパティを使用してストリームを早く終了したコンポーネントを判別することができます。このプロパティを設定すると、エラーにストリームが終了した時点からのスタックトレースが表示され、終了をトリガーしたコンポーネントが指摘されます。 ### [](#出力が未定義の場合の不一致)出力が未定義の場合の不一致変換とは異なり、DataWeave 式では出力形式を定義する必要がありません。これは、DataWeave は使用される式と変数に基づいて出力を推定できるためです。場合によっては、推定プロセスによって推定された型と期待される型の間に不一致が生じることがあります。この問題を解決するには、出力を明示する必要があります。この状況が発生する一般的な例として次のものがあります。 - [XML からのデータの抽出](#xml_extraction) - [マルチパートエントリの処理](#multipart_handling) - [テキストデータの操作](#manipulating_text) #### [](#xml_extraction)XML からのデータの抽出文字列を抽出する場合 (XML ペイロードから式 `payload.order.product.model` を使用して抽出するなど)、DataWeave はペイロード形式に基づいて XML を推定します。このような場合、次のようなエラーが発生します。 ```weave "Trying to output non-whitespace characters outside main element tree (in prolog or epilog), while writing Xml at ." evaluating expression: "payload.order.product.model". ``` このようなエラーが発生する場合は、出力形式を明示する必要があります。たとえば、`output text/plain --- payload.order.product.model` のようにします。 #### [](#multipart_handling)マルチパートエントリの処理特定の構造を持つマルチパートデータでは、一般的な推定エラーが発生します。マルチパートペイロードと式 `dw::core::Objects::keySet(payload.parts)` について考えてみます。明示的な出力形式がなければ、DataWeave はペイロード種別に基づいて、マルチパートコンテンツを出力すると推定します。この場合、次のようなエラーがスローされます。 ```weave "Expecting type is { preamble?: String, parts: { _*: { headers: Object, content: Any } } } but got Array, while writing MultiPart. Trace: at main (Unknown)" evaluating expression: "dw::core::Objects::keySet(payload.parts)". ``` この問題を解決するには、出力形式を定義する必要があります。たとえば、`output application/json --- dw::core::Objects::keySet(payload.parts)` のようにします。 #### [](#manipulating_text)テキストデータの操作テキストデータを使用して、より複雑なオブジェクトを作成できます。ただし、入力テキストデータに対して出力形式を定義しないと、DataWeave は出力にプレーンテキストライターを使用すると推定します。たとえば、式 `payload splitBy ' '` は次のようなエラーで失敗します。 ```weave "Text plain writer is unable to write Array. Reason: Cannot coerce Array (org.mule.weave.v2.model.values.ArrayValue$ArraySeqArrayValue@1331b353) to String Trace: at main (Unknown), while writing TextPlain. Trace: at main (Unknown)" evaluating expression: "payload splitBy ' '". ``` 出力を明示することで問題が解決します。たとえば、`output application/java --- payload splitBy ' '` のようにします。 ### [](#エンコードの問題)エンコードの問題エンコードの問題は、ファイルの読み取りと書き込みに使用されたエンコードが不一致の場合や、テキストを書き込むためのエンコードでサポートされない文字がある場合に発生することがあります。一般的な例として次のようなものがあります。 - [リーダーのエンコードが不正確](#reader_encoding) - [ライターで使用されるエンコードでサポートされない文字がある](#writer_encoding) - [マルチパート/フォームデータレコーダーではデフォルトで UTF-8 文字がサポートされていない](#multipart_reader) #### [](#reader_encoding)リーダーのエンコードが不正確 Mule で `MIME Type` 設定 (`Set Payload`、`File Read`、`HTTP Listener` など) を提供するコンポーネントやコネクタ操作を使用するときには、設定したエンコードがペイロードの書き込みに使用されるエンコードに対応していることを確認します。DataWeave では、`MIME Type` 設定に指定されたエンコードを読み取ります。 MIME タイプを設定しない場合、DataWeave では Mule で `mule.encoding` システムプロパティに指定されたデフォルトのエンコードを使用します。 #### [](#writer_encoding)ライターで使用されるエンコードでサポートされない文字がある書き込もうとしている文字がライターのエンコードでサポートされていることを確認します。たとえば、テキスト `"～―－＄￠￡㈱①"` をエンコード `sjis` で書き込むと `"???＄????"` と出力されます。これは、入力文字の多くが (UTF-8 などとは異なり) そのエンコードでサポートされていないからです。 ```weave %dw 2.0 output application/json encoding="sjis" --- "～―－＄￠￡㈱①" ``` #### [](#multipart_reader)マルチパート/フォームデータレコーダーではデフォルトで UTF-8 文字がサポートされていないマルチパートファイル名に UTF-8 文字を使用すると、名前の非 ASCII 文字が破損します。マルチパートの UTF-8 のサポートを有効にするには、次のシステムプロパティを設定します。`-M-Dmail.mime.allowutf8=true` たとえば、`allowutf8` プロパティを `true` に設定せずに filename=`不明.txt` でマルチパートペイロードを転記すると、`filename` 項目に次の判読できないテキストが生成されます。 ```weave { "Content-Disposition": { name: "file", filename: "ä\ufffd\ufffd明.txt", subtype: "form-data" }, "Content-Type": "text/plain" } ``` ## [](#dataweave-の警告)DataWeave の警告以下は、ダンプファイルに見られる一般的な DataWeave 警告とその警告に対処するための詳細です。 ### [](#入力の最後に達した)入力の最後に達したこの警告は、DataWeave が Unicode 非文字 `U+FFFF` を入力の最後を示す特殊文字として扱うために発生します。この警告を回避するには、未加工ペイロードの特殊文字を置き換えてから通常どおりに進めます。 ```weave read(payload.^raw replace "\uFFFF" with "NonChar") ``` ## [](#低パフォーマンスの問題)低パフォーマンスの問題 ### [](#applicationdw-形式)application/dw 形式 `output application/dw` 形式を使用すると、変換のパフォーマンスに影響することがあります。この形式の目的は、DataWeave 変換の結果を容易にデバッグできるようにすることです。他の形式よりも変換が大幅に遅くなるため、本番アプリケーションではこの形式の使用を避けてください。 ### [](#multipartform-data-コンテンツの解析)multipart/form-data コンテンツの解析 `multipart/form-data` 入力では、特に `application/xlsx` などの高メモリ形式では、大きなパートのコンテンツにアクセスするとパフォーマンスが低下する可能性があります。これは、インタープリターがさらに照会して分析するためにパートのコンテンツを解析しようとするためです。パートのバイナリコンテンツの解析を回避するには `^raw` セレクターを使用できます。次の例では、各パートの特定の操作で `^raw` セレクターを使用します。 #### [](#入力)入力 ```text --myboundary Content-Disposition: form-data; name="file1"; filename="a.json" Content-Type: application/json { "title": "Java 8 in Action", "author": "Mario Fusco", "year": 2014 } --myboundary Content-Disposition: form-data; name="file2"; filename="a.xml" Content-Type: application/xml Available for download! Really large content --myboundary-- ``` #### [](#ソース)ソース ```weave %dw 2.0 input payload multipart boundary='myboundary' output application/json --- payload.parts mapObject ((value, key, index) -> { (key): { fileName: payload.parts[index].headers.'Content-Disposition'.filename, rawContent: payload.parts[index].content.^raw } }) ``` # DataWeave スクリプトが失敗した場合のトラブルシューティング失敗したスクリプトをトラブルシューティングする場合、特に本番環境では入力の変化が予測できないため、エラーを再現するためにスクリプトの実行時と同じ入力を供給することは困難です。そのため、ロガーをデバッグまたは使用してスクリプトへの入力をキャプチャすることが重要です。多くの場合、失敗は別の上流コンポーネントからの入力が有効でないために発生します。ここでは、一般的な DataWeave エラーとその解決方法を示します。 ## [](#入力コンテキストとスクリプトのフォルダーへのダンプ)入力コンテキストとスクリプトのフォルダーへのダンプ Mule 4.2.1 では、スクリプトが失敗した原因となったデータに沿ってスクリプトを追跡できるように、入力コンテキストや失敗したスクリプトをフォルダーにダンプするための実験的な機能が DataWeave に導入されています。間違ったスクリプトが失敗するのは上流コンポーネントが無効なデータを生成した場合が多いため、このツールは受信した入力データが有効であることを確認するために特に役立ちます。この機能を使用する手順は、次のとおりです。 1. ダンプ機能を有効にするには、次のシステムプロパティを設定します。 `-M-Dcom.mulesoft.dw.dump_files=true` 2. \[省略可能\] ダンプファイルを生成するパスを指定します。 `-M-Dcom.mulesoft.dw.dump_folder=` デフォルトディレクトリは `java.io.tmpdir` プロパティに設定されています。 ## [](#dataweave-の例外)DataWeave の例外ここでは、ダンプファイルに見られる一般的な DataWeave 例外と、これらのエラーをトラブルシューティングするための詳細を説明します。 ### [](#間違った引数)間違った引数間違った引数で関数を呼び出すと、`org.mule.weave.v2.exception.UnsupportedTypeCoercionException` 例外がスローされます。この例外の原因としては以下が考えられます。 - [関数が Null 引数を受け付けない](#null_arg_not_accepted) - [MIME タイプ設定されていない](#mimetype_unset) #### [](#null_arg_not_accepted)関数が Null 引数を受け付けないこの例外が発生する最も一般的な原因は、いずれかの引数が `Null` で、関数が `Null` を引数として受け付けないことです。この問題が発生すると、次のようなエラーメッセージが返されます。 ```weave You called the function '++' with these arguments: 1: Null (null) 2: String (" A text") But it expects one of these combinations: (Array, Array) (Date, Time) (Date, LocalTime) (Date, TimeZone) (LocalDateTime, TimeZone) (LocalTime, Date) (LocalTime, TimeZone) (Object, Object) (String, String) (Time, Date) (TimeZone, LocalDateTime) (TimeZone, Date) (TimeZone, LocalTime) 1| payload.message ++ " A text" ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ Trace: at ++ (line: 1, column: 1) at main (line: 1, column: 17) ``` この問題を解決する方法の 1 つは、`default` 演算子を使用することです。たとえば、`payload.message default "" ++ " A text"` を使用すると、メッセージが Null である場合には空のテキストが追加されます。 #### [](#mimetype_unset)MIME タイプ設定されていない MIME タイプが設定されていない場合は、次のようなエラーメッセージが返されます。 ```weave You called the function 'Value Selector' with these arguments: 1: String ("{ \"message\": 123}") 2: Name ("message") But it expects one of these combinations: (Array, Name) (Array, String) (Date, Name) (DateTime, Name) (LocalDateTime, Name) (LocalTime, Name) (Object, Name) (Object, String) (Period, Name) (Time, Name) 1| payload.message ^^^^^^^^^^^^^^^ Trace: at main (line: 1, column: 1) ``` ペイロードで MIME タイプが設定されていない場合、MIME タイプはデフォルトで `application/java` に設定され、コンテンツは JSON オブジェクトではなく `String` として処理されます。 ### [](#リーダープロパティが-mule-アプリケーションで機能しない)リーダープロパティが Mule アプリケーションで機能しない Mule アプリケーションでは、DataWeave スクリプトへの `input` ディレクティブは機能しません。 Mule Runtime とは異なり、 [DataWeave Playground+](https://developer.mulesoft.com/learn/dataweave/) などのスタンドアロンの DataWeave Runtime は、同じ DataWeave スクリプトの `input` ディレクティブで設定された有効な MIME タイプを処理できます。リーダープロパティを Mule アプリケーションのスクリプトに入力するには、データソースの `outputMimeType` 属性を設定して同じ結果を生成します。詳細は、[「リーダーとライターのプロパティの使用」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-formats#using-reader-and-writer-properties)を参照してください。 ### [](#スタックのオーバーフロー)スタックのオーバーフロー関数の再帰が深すぎると、次のようなエラーがスローされます。 ```weave Stack Overflow. Max stack is 256 ``` 最大スタックサイズは、プロパティ `com.mulesoft.dw.stacksize` を使用して設定できます。 ### [](#デバイスにスペースがない)デバイスにスペースがない大きなペイロードを処理するために、DataWeave ではペイロードが設定可能な制限を超えない限り、メモリ内で処理されるデータを生成します。ペイロードが制限を超えた場合、データはディスク上の一時ディレクトリに出力、入力、およびバッファファイルとして保存されます。詳細は、[「DataWeave のメモリ管理」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-memory-management)を参照してくださいます。そのファイルを参照するストリームが終了すると、ファイルはリリースされます。終了するのは通常、フローの実行が完了するときであるため、一時フォルダーにある多くのバッファファイルは、長時間や同時の実行の間、使用中のままになることがあります。例外 `No space left on device` を回避するには、アプリケーションを実行するためのリソースを増やしてみるか、アプリケーションのリソース消費を減らせるかどうかを判断します。フローが完了しているのに、バグでファイルがリリースされないこともあります。最新の Mule リリースでこの問題が修正されていない場合は、問題を MuleSoft サポートチームに報告してください。 ### [](#終了したストリーム)終了したストリーム終了したストリーム通常、DataWeave への入力データはストリームです。Mule はストリームを処理し、ストリーム上の「カーソル」を生成して自動終了および反復可能機能を追加します。ときにはストリームが早く終了して DataWeave スクリプトに到達せず、その理由を把握することが困難な場合があります。こうした状況では、スクリプトは `Cannot open a new cursor on a closed stream` のようなエラーで失敗します。最新の Mule 更新でこのエラーが発生した場合は、MuleSoft サポートチームに報告してください。この問題は回避できませんが、`com.mulesoft.dw.track.cursor.close` システムプロパティを使用してストリームを早く終了したコンポーネントを判別することができます。このプロパティを設定すると、エラーにストリームが終了した時点からのスタックトレースが表示され、終了をトリガーしたコンポーネントが指摘されます。 ### [](#出力が未定義の場合の不一致)出力が未定義の場合の不一致変換とは異なり、DataWeave 式では出力形式を定義する必要がありません。これは、DataWeave は使用される式と変数に基づいて出力を推定できるためです。場合によっては、推定プロセスによって推定された型と期待される型の間に不一致が生じることがあります。この問題を解決するには、出力を明示する必要があります。この状況が発生する一般的な例として次のものがあります。 - [XML からのデータの抽出](#xml_extraction) - [マルチパートエントリの処理](#multipart_handling) - [テキストデータの操作](#manipulating_text) #### [](#xml_extraction)XML からのデータの抽出文字列を抽出する場合 (XML ペイロードから式 `payload.order.product.model` を使用して抽出するなど)、DataWeave はペイロード形式に基づいて XML を推定します。このような場合、次のようなエラーが発生します。 ```weave "Trying to output non-whitespace characters outside main element tree (in prolog or epilog), while writing Xml at ." evaluating expression: "payload.order.product.model". ``` このようなエラーが発生する場合は、出力形式を明示する必要があります。たとえば、`output text/plain --- payload.order.product.model` のようにします。 #### [](#multipart_handling)マルチパートエントリの処理特定の構造を持つマルチパートデータでは、一般的な推定エラーが発生します。マルチパートペイロードと式 `dw::core::Objects::keySet(payload.parts)` について考えてみます。明示的な出力形式がなければ、DataWeave はペイロード種別に基づいて、マルチパートコンテンツを出力すると推定します。この場合、次のようなエラーがスローされます。 ```weave "Expecting type is { preamble?: String, parts: { _*: { headers: Object, content: Any } } } but got Array, while writing MultiPart. Trace: at main (Unknown)" evaluating expression: "dw::core::Objects::keySet(payload.parts)". ``` この問題を解決するには、出力形式を定義する必要があります。たとえば、`output application/json --- dw::core::Objects::keySet(payload.parts)` のようにします。 #### [](#manipulating_text)テキストデータの操作テキストデータを使用して、より複雑なオブジェクトを作成できます。ただし、入力テキストデータに対して出力形式を定義しないと、DataWeave は出力にプレーンテキストライターを使用すると推定します。たとえば、式 `payload splitBy ' '` は次のようなエラーで失敗します。 ```weave "Text plain writer is unable to write Array. Reason: Cannot coerce Array (org.mule.weave.v2.model.values.ArrayValue$ArraySeqArrayValue@1331b353) to String Trace: at main (Unknown), while writing TextPlain. Trace: at main (Unknown)" evaluating expression: "payload splitBy ' '". ``` 出力を明示することで問題が解決します。たとえば、`output application/java --- payload splitBy ' '` のようにします。 ### [](#エンコードの問題)エンコードの問題エンコードの問題は、ファイルの読み取りと書き込みに使用されたエンコードが不一致の場合や、テキストを書き込むためのエンコードでサポートされない文字がある場合に発生することがあります。一般的な例として次のようなものがあります。 - [リーダーのエンコードが不正確](#reader_encoding) - [ライターで使用されるエンコードでサポートされない文字がある](#writer_encoding) - [マルチパート/フォームデータリーダーではデフォルトで UTF-8 文字がサポートされていない](#multipart_reader) #### [](#reader_encoding)リーダーのエンコードが不正確 Mule で `MIME Type` 設定 (`Set Payload`、`File Read`、`HTTP Listener` など) を提供するコンポーネントやコネクタ操作を使用するときには、設定したエンコードがペイロードの書き込みに使用されるエンコードに対応していることを確認します。DataWeave では、`MIME Type` 設定に指定されたエンコードを読み取ります。 MIME タイプを設定しない場合、DataWeave では Mule で `mule.encoding` システムプロパティに指定されたデフォルトのエンコードを使用します。 #### [](#writer_encoding)ライターで使用されるエンコードでサポートされない文字がある書き込もうとしている文字がライターのエンコードでサポートされていることを確認します。たとえば、テキスト ``"～―－＄￠￡㈱①“ をエンコード `sjis`` で書き込むと ”???＄????"\` と出力されます。これは、入力文字の多くが (UTF-8 などとは異なり) そのエンコードでサポートされていないからです。 ```weave %dw 2.0 output application/json encoding="sjis" --- "～―－＄￠￡㈱①" ``` #### [](#multipart_reader)マルチパート/フォームデータリーダーではデフォルトで UTF-8 文字がサポートされていないマルチパートファイル名に UTF-8 文字を使用すると、名前の非 ASCII 文字が破損します。マルチパートの UTF-8 のサポートを有効にするには、次のシステムプロパティを設定します。`-M-Dmail.mime.allowutf8=true` たとえば、`allowutf8` プロパティを `true` に設定せずに filename=`不明.txt` でマルチパートペイロードを転記すると、`filename` 項目に次の判読できないテキストが生成されます。 ```weave { "Content-Disposition": { name: "file", filename: "ä\ufffd\ufffd明.txt", subtype: "form-data" }, "Content-Type": "text/plain" } ``` ## [](#dataweave-の警告)DataWeave の警告以下は、ダンプファイルに見られる一般的な DataWeave 警告とその警告に対処するための詳細です。 ### [](#入力の最後に達した)入力の最後に達したこの警告は、DataWeave が Unicode 非文字 `U+FFFF` を入力の最後を示す特殊文字として扱うために発生します。この警告を回避するには、未加工ペイロードの特殊文字を置き換えてから通常どおりに進めます。 ```weave read(payload.^raw replace "\uFFFF" with "NonChar") ``` ## [](#低パフォーマンスの問題)低パフォーマンスの問題 ### [](#applicationdw-形式)application/dw 形式 `output application/dw` 形式を使用すると、変換のパフォーマンスに影響することがあります。この形式の目的は、DataWeave 変換の結果を容易にデバッグできるようにすることです。他の形式よりも変換が大幅に遅くなるため、本番アプリケーションではこの形式の使用を避けてください。 ### [](#multipartform-data-コンテンツの解析)multipart/form-data コンテンツの解析 `multipart/form-data` 入力では、特に `application/xlsx` などの高メモリ形式では、大きなパートのコンテンツにアクセスするとパフォーマンスが低下する可能性があります。これは、インタープリターがさらに照会して分析するためにパートのコンテンツを解析しようとするためです。パートのバイナリコンテンツの解析を回避するには `^raw` セレクターを使用できます。次の例では、各パートの特定の操作で `^raw` セレクターを使用します。 #### [](#入力)入力 ```text --myboundary Content-Disposition: form-data; name="file1"; filename="a.json" Content-Type: application/json { "title": "Java 8 in Action", "author": "Mario Fusco", "year": 2014 } --myboundary Content-Disposition: form-data; name="file2"; filename="a.xml" Content-Type: application/xml Available for download! Really large content --myboundary-- ``` #### [](#ソース)ソース ```weave %dw 2.0 input payload multipart boundary='myboundary' output application/json --- payload.parts mapObject ((value, key, index) -> { (key): { fileName: payload.parts[index].headers.'Content-Disposition'.filename, rawContent: payload.parts[index].content.^raw } }) ``` # DataWeave スクリプトが失敗した場合のトラブルシューティング失敗したスクリプトをトラブルシューティングする場合、特に本番環境では入力の変化が予測できないため、エラーを再現するためにスクリプトの実行時と同じ入力を供給することは困難です。そのため、ロガーをデバッグまたは使用してスクリプトへの入力をキャプチャすることが重要です。多くの場合、失敗は別の上流コンポーネントからの入力が有効でないために発生します。ここでは、一般的な DataWeave エラーとその解決方法を示します。 ## [](#入力コンテキストとスクリプトのフォルダーへのダンプ)入力コンテキストとスクリプトのフォルダーへのダンプ Mule 4.2.1 では、スクリプトが失敗した原因となったデータに沿ってスクリプトを追跡できるように、入力コンテキストや失敗したスクリプトをフォルダーにダンプするための実験的な機能が DataWeave に導入されています。間違ったスクリプトが失敗するのは上流コンポーネントが無効なデータを生成した場合が多いため、このツールは受信した入力データが有効であることを確認するために特に役立ちます。この機能を使用する手順は、次のとおりです。 1. ダンプ機能を有効にするには、次のシステムプロパティを設定します。 `-M-Dcom.mulesoft.dw.dump_files=true` 2. \[省略可能\] ダンプファイルを生成するパスを指定します。 `-M-Dcom.mulesoft.dw.dump_folder=` デフォルトディレクトリは `java.io.tmpdir` プロパティに設定されています。 ## [](#dataweave-の例外)DataWeave の例外ここでは、ダンプファイルに見られる一般的な DataWeave 例外と、これらのエラーをトラブルシューティングするための詳細を説明します。 ### [](#間違った引数)間違った引数間違った引数で関数を呼び出すと、`org.mule.weave.v2.exception.UnsupportedTypeCoercionException` 例外がスローされます。この例外の原因としては以下が考えられます。 - [関数が Null 引数を受け付けない](#null_arg_not_accepted) - [MIME タイプ設定されていない](#mimetype_unset) #### [](#null_arg_not_accepted)関数が Null 引数を受け付けないこの例外が発生する最も一般的な原因は、いずれかの引数が `Null` で、関数が `Null` を引数として受け付けないことです。この問題が発生すると、次のようなエラーメッセージが返されます。 ```weave You called the function '++' with these arguments: 1: Null (null) 2: String (" A text") But it expects one of these combinations: (Array, Array) (Date, Time) (Date, LocalTime) (Date, TimeZone) (LocalDateTime, TimeZone) (LocalTime, Date) (LocalTime, TimeZone) (Object, Object) (String, String) (Time, Date) (TimeZone, LocalDateTime) (TimeZone, Date) (TimeZone, LocalTime) 1| payload.message ++ " A text" ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ Trace: at ++ (line: 1, column: 1) at main (line: 1, column: 17) ``` この問題を解決する方法の 1 つは、`default` 演算子を使用することです。たとえば、`payload.message default "" ++ " A text"` を使用すると、メッセージが Null である場合には空のテキストが追加されます。 #### [](#mimetype_unset)MIME タイプ設定されていない MIME タイプが設定されていない場合は、次のようなエラーメッセージが返されます。 ```weave You called the function 'Value Selector' with these arguments: 1: String ("{ \"message\": 123}") 2: Name ("message") But it expects one of these combinations: (Array, Name) (Array, String) (Date, Name) (DateTime, Name) (LocalDateTime, Name) (LocalTime, Name) (Object, Name) (Object, String) (Period, Name) (Time, Name) 1| payload.message ^^^^^^^^^^^^^^^ Trace: at main (line: 1, column: 1) ``` ペイロードで MIME タイプが設定されていない場合、MIME タイプはデフォルトで `application/java` に設定され、コンテンツは JSON オブジェクトではなく `String` として処理されます。 ### [](#リーダープロパティが-mule-アプリケーションで機能しない)リーダープロパティが Mule アプリケーションで機能しない Mule アプリケーションでは、DataWeave スクリプトへの `input` ディレクティブは機能しません。 Mule Runtime とは異なり、 [DataWeave Playground+](https://developer.mulesoft.com/learn/dataweave/) などのスタンドアロンの DataWeave Runtime は、同じ DataWeave スクリプトの `input` ディレクティブで設定された有効な MIME タイプを処理できます。リーダープロパティを Mule アプリケーションのスクリプトに入力するには、データソースの `outputMimeType` 属性を設定して同じ結果を生成します。詳細は、[「リーダーとライターのプロパティの使用」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-formats#using-reader-and-writer-properties)を参照してください。 ### [](#スタックのオーバーフロー)スタックのオーバーフロー関数の再帰が深すぎると、次のようなエラーがスローされます。 ```weave Stack Overflow. Max stack is 256 ``` 最大スタックサイズは、プロパティ `com.mulesoft.dw.stacksize` を使用して設定できます。 ### [](#デバイスにスペースがない)デバイスにスペースがない大きなペイロードを処理するために、DataWeave ではペイロードが設定可能な制限を超えない限り、メモリ内で処理されるデータを生成します。ペイロードが制限を超えた場合、データはディスク上の一時ディレクトリに出力、入力、およびバッファファイルとして保存されます。詳細は、[「DataWeave のメモリ管理」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-memory-management)を参照してくださいます。そのファイルを参照するストリームが終了すると、ファイルはリリースされます。終了するのは通常、フローの実行が完了するときであるため、一時フォルダーにある多くのバッファファイルは、長時間や同時の実行の間、使用中のままになることがあります。例外 `No space left on device` を回避するには、アプリケーションを実行するためのリソースを増やしてみるか、アプリケーションのリソース消費を減らせるかどうかを判断します。フローが完了しているのに、バグでファイルがリリースされないこともあります。最新の Mule リリースでこの問題が修正されていない場合は、問題を MuleSoft サポートチームに報告してください。 ### [](#終了したストリーム)終了したストリーム終了したストリーム通常、DataWeave への入力データはストリームです。Mule はストリームを処理し、ストリーム上の「カーソル」を生成して自動終了および反復可能機能を追加します。ときにはストリームが早く終了して DataWeave スクリプトに到達せず、その理由を把握することが困難な場合があります。こうした状況では、スクリプトは `Cannot open a new cursor on a closed stream` のようなエラーで失敗します。最新の Mule 更新でこのエラーが発生した場合は、MuleSoft サポートチームに報告してください。この問題は回避できませんが、`com.mulesoft.dw.track.cursor.close` システムプロパティを使用してストリームを早く終了したコンポーネントを判別することができます。このプロパティを設定すると、エラーにストリームが終了した時点からのスタックトレースが表示され、終了をトリガーしたコンポーネントが指摘されます。 ### [](#出力が未定義の場合の不一致)出力が未定義の場合の不一致変換とは異なり、DataWeave 式では出力形式を定義する必要がありません。これは、DataWeave は使用される式と変数に基づいて出力を推定できるためです。場合によっては、推定プロセスによって推定された型と期待される型の間に不一致が生じることがあります。この問題を解決するには、出力を明示する必要があります。この状況が発生する一般的な例として次のものがあります。 - [XML からのデータの抽出](#xml_extraction) - [マルチパートエントリの処理](#multipart_handling) - [テキストデータの操作](#manipulating_text) #### [](#xml_extraction)XML からのデータの抽出文字列を抽出する場合 (XML ペイロードから式 `payload.order.product.model` を使用して抽出するなど)、DataWeave はペイロード形式に基づいて XML を推定します。このような場合、次のようなエラーが発生します。 ```weave "Trying to output non-whitespace characters outside main element tree (in prolog or epilog), while writing Xml at ." evaluating expression: "payload.order.product.model". ``` このようなエラーが発生する場合は、出力形式を明示する必要があります。たとえば、`output text/plain --- payload.order.product.model` のようにします。 #### [](#multipart_handling)マルチパートエントリの処理特定の構造を持つマルチパートデータでは、一般的な推定エラーが発生します。マルチパートペイロードと式 `dw::core::Objects::keySet(payload.parts)` について考えてみます。明示的な出力形式がなければ、DataWeave はペイロード種別に基づいて、マルチパートコンテンツを出力すると推定します。この場合、次のようなエラーがスローされます。 ```weave "Expecting type is { preamble?: String, parts: { _*: { headers: Object, content: Any } } } but got Array, while writing MultiPart. Trace: at main (Unknown)" evaluating expression: "dw::core::Objects::keySet(payload.parts)". ``` この問題を解決するには、出力形式を定義する必要があります。たとえば、`output application/json --- dw::core::Objects::keySet(payload.parts)` のようにします。 #### [](#manipulating_text)テキストデータの操作テキストデータを使用して、より複雑なオブジェクトを作成できます。ただし、入力テキストデータに対して出力形式を定義しないと、DataWeave は出力にプレーンテキストライターを使用すると推定します。たとえば、式 `payload splitBy ' '` は次のようなエラーで失敗します。 ```weave "Text plain writer is unable to write Array. Reason: Cannot coerce Array (org.mule.weave.v2.model.values.ArrayValue$ArraySeqArrayValue@1331b353) to String Trace: at main (Unknown), while writing TextPlain. Trace: at main (Unknown)" evaluating expression: "payload splitBy ' '". ``` 出力を明示することで問題が解決します。たとえば、`output application/java --- payload splitBy ' '` のようにします。 ### [](#エンコードの問題)エンコードの問題エンコードの問題は、ファイルの読み取りと書き込みに使用されたエンコードが不一致の場合や、テキストを書き込むためのエンコードでサポートされない文字がある場合に発生することがあります。一般的な例として次のようなものがあります。 - [リーダーのエンコードが不正確](#reader_encoding) - [ライターで使用されるエンコードでサポートされない文字がある](#writer_encoding) - [マルチパート/フォームデータリーダーではデフォルトで UTF-8 文字がサポートされていない](#multipart_reader) #### [](#reader_encoding)リーダーのエンコードが不正確 Mule で `MIME Type` 設定 (`Set Payload`、`File Read`、`HTTP Listener` など) を提供するコンポーネントやコネクタ操作を使用するときには、設定したエンコードがペイロードの書き込みに使用されるエンコードに対応していることを確認します。DataWeave では、`MIME Type` 設定に指定されたエンコードを読み取ります。 MIME タイプを設定しない場合、DataWeave では Mule で `mule.encoding` システムプロパティに指定されたデフォルトのエンコードを使用します。 #### [](#writer_encoding)ライターで使用されるエンコードでサポートされない文字がある書き込もうとしている文字がライターのエンコードでサポートされていることを確認します。たとえば、テキスト ``"～―－＄￠￡㈱①“ をエンコード `sjis`` で書き込むと ”???＄????"\` と出力されます。これは、入力文字の多くが (UTF-8 などとは異なり) そのエンコードでサポートされていないからです。 ```weave %dw 2.0 output application/json encoding="sjis" --- "～―－＄￠￡㈱①" ``` #### [](#multipart_reader)マルチパート/フォームデータリーダーではデフォルトで UTF-8 文字がサポートされていないマルチパートファイル名に UTF-8 文字を使用すると、名前の非 ASCII 文字が破損します。マルチパートの UTF-8 のサポートを有効にするには、次のシステムプロパティを設定します。`-M-Dmail.mime.allowutf8=true` たとえば、`allowutf8` プロパティを `true` に設定せずに filename=`不明.txt` でマルチパートペイロードを転記すると、`filename` 項目に次の判読できないテキストが生成されます。 ```weave { "Content-Disposition": { name: "file", filename: "ä\ufffd\ufffd明.txt", subtype: "form-data" }, "Content-Type": "text/plain" } ``` ## [](#dataweave-の警告)DataWeave の警告以下は、ダンプファイルに見られる一般的な DataWeave 警告とその警告に対処するための詳細です。 ### [](#入力の最後に達した)入力の最後に達したこの警告は、DataWeave が Unicode 非文字 `U+FFFF` を入力の最後を示す特殊文字として扱うために発生します。この警告を回避するには、未加工ペイロードの特殊文字を置き換えてから通常どおりに進めます。 ```weave read(payload.^raw replace "\uFFFF" with "NonChar") ``` ## [](#低パフォーマンスの問題)低パフォーマンスの問題 ### [](#applicationdw-形式)application/dw 形式 `output application/dw` 形式を使用すると、変換のパフォーマンスに影響することがあります。この形式の目的は、DataWeave 変換の結果を容易にデバッグできるようにすることです。他の形式よりも変換が大幅に遅くなるため、本番アプリケーションではこの形式の使用を避けてください。 ### [](#multipartform-data-コンテンツの解析)multipart/form-data コンテンツの解析 `multipart/form-data` 入力では、特に `application/xlsx` などの高メモリ形式では、大きなパートのコンテンツにアクセスするとパフォーマンスが低下する可能性があります。これは、インタープリターがさらに照会して分析するためにパートのコンテンツを解析しようとするためです。パートのバイナリコンテンツの解析を回避するには `^raw` セレクターを使用できます。次の例では、各パートの特定の操作で `^raw` セレクターを使用します。 #### [](#入力)入力 ```text --myboundary Content-Disposition: form-data; name="file1"; filename="a.json" Content-Type: application/json { "title": "Java 8 in Action", "author": "Mario Fusco", "year": 2014 } --myboundary Content-Disposition: form-data; name="file2"; filename="a.xml" Content-Type: application/xml Available for download! Really large content --myboundary-- ``` #### [](#ソース)ソース ```weave %dw 2.0 input payload multipart boundary='myboundary' output application/json --- payload.parts mapObject ((value, key, index) -> { (key): { fileName: payload.parts[index].headers.'Content-Disposition'.filename, rawContent: payload.parts[index].content.^raw } }) ``` # DataWeave スクリプトが失敗した場合のトラブルシューティング失敗したスクリプトをトラブルシューティングする場合、特に本番環境では入力の変化が予測できないため、エラーを再現するためにスクリプトの実行時と同じ入力を供給することは困難です。そのため、ロガーをデバッグまたは使用してスクリプトへの入力をキャプチャすることが重要です。多くの場合、失敗は別の上流コンポーネントからの入力が有効でないために発生します。ここでは、一般的な DataWeave エラーとその解決方法を示します。 ## [](#入力コンテキストとスクリプトのフォルダーへのダンプ)入力コンテキストとスクリプトのフォルダーへのダンプ Mule 4.2.1 では、スクリプトが失敗した原因となったデータに沿ってスクリプトを追跡できるように、入力コンテキストや失敗したスクリプトをフォルダーにダンプするための実験的な機能が DataWeave に導入されています。間違ったスクリプトが失敗するのは上流コンポーネントが無効なデータを生成した場合が多いため、このツールは受信した入力データが有効であることを確認するために特に役立ちます。この機能を使用する手順は、次のとおりです。 1. ダンプ機能を有効にするには、次のシステムプロパティを設定します。 `-M-Dcom.mulesoft.dw.dump_files=true` 2. \[省略可能\] ダンプファイルを生成するパスを指定します。 `-M-Dcom.mulesoft.dw.dump_folder=` デフォルトディレクトリは `java.io.tmpdir` プロパティに設定されています。 ## [](#dataweave-の例外)DataWeave の例外ここでは、ダンプファイルに見られる一般的な DataWeave 例外と、これらのエラーをトラブルシューティングするための詳細を説明します。 ### [](#間違った引数)間違った引数間違った引数で関数を呼び出すと、`org.mule.weave.v2.exception.UnsupportedTypeCoercionException` 例外がスローされます。この例外の原因としては以下が考えられます。 - [関数が Null 引数を受け付けない](#null_arg_not_accepted) - [MIME タイプ設定されていない](#mimetype_unset) #### [](#null_arg_not_accepted)関数が Null 引数を受け付けないこの例外が発生する最も一般的な原因は、いずれかの引数が `Null` で、関数が `Null` を引数として受け付けないことです。この問題が発生すると、次のようなエラーメッセージが返されます。 ```weave You called the function '++' with these arguments: 1: Null (null) 2: String (" A text") But it expects one of these combinations: (Array, Array) (Date, Time) (Date, LocalTime) (Date, TimeZone) (LocalDateTime, TimeZone) (LocalTime, Date) (LocalTime, TimeZone) (Object, Object) (String, String) (Time, Date) (TimeZone, LocalDateTime) (TimeZone, Date) (TimeZone, LocalTime) 1| payload.message ++ " A text" ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ Trace: at ++ (line: 1, column: 1) at main (line: 1, column: 17) ``` この問題を解決する方法の 1 つは、`default` 演算子を使用することです。たとえば、`payload.message default "" ++ " A text"` を使用すると、メッセージが Null である場合には空のテキストが追加されます。 #### [](#mimetype_unset)MIME タイプ設定されていない MIME タイプが設定されていない場合は、次のようなエラーメッセージが返されます。 ```weave You called the function 'Value Selector' with these arguments: 1: String ("{ \"message\": 123}") 2: Name ("message") But it expects one of these combinations: (Array, Name) (Array, String) (Date, Name) (DateTime, Name) (LocalDateTime, Name) (LocalTime, Name) (Object, Name) (Object, String) (Period, Name) (Time, Name) 1| payload.message ^^^^^^^^^^^^^^^ Trace: at main (line: 1, column: 1) ``` ペイロードで MIME タイプが設定されていない場合、MIME タイプはデフォルトで `application/java` に設定され、コンテンツは JSON オブジェクトではなく `String` として処理されます。 ### [](#リーダープロパティが-mule-アプリケーションで機能しない)リーダープロパティが Mule アプリケーションで機能しない Mule アプリケーションでは、DataWeave スクリプトへの `input` ディレクティブは機能しません。 Mule Runtime とは異なり、 [DataWeave Playground+](https://developer.mulesoft.com/learn/dataweave/) などのスタンドアロンの DataWeave Runtime は、同じ DataWeave スクリプトの `input` ディレクティブで設定された有効な MIME タイプを処理できます。リーダープロパティを Mule アプリケーションのスクリプトに入力するには、データソースの `outputMimeType` 属性を設定して同じ結果を生成します。詳細は、[「リーダーとライターのプロパティの使用」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-formats#using-reader-and-writer-properties)を参照してください。 ### [](#スタックのオーバーフロー)スタックのオーバーフロー関数の再帰が深すぎると、次のようなエラーがスローされます。 ```weave Stack Overflow. Max stack is 256 ``` 最大スタックサイズは、プロパティ `com.mulesoft.dw.stacksize` を使用して設定できます。 ### [](#デバイスにスペースがない)デバイスにスペースがない大きなペイロードを処理するために、DataWeave ではペイロードが設定可能な制限を超えない限り、メモリ内で処理されるデータを生成します。ペイロードが制限を超えた場合、データはディスク上の一時ディレクトリに出力、入力、およびバッファファイルとして保存されます。詳細は、[「DataWeave のメモリ管理」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-memory-management)を参照してくださいます。そのファイルを参照するストリームが終了すると、ファイルはリリースされます。終了するのは通常、フローの実行が完了するときであるため、一時フォルダーにある多くのバッファファイルは、長時間や同時の実行の間、使用中のままになることがあります。例外 `No space left on device` を回避するには、アプリケーションを実行するためのリソースを増やしてみるか、アプリケーションのリソース消費を減らせるかどうかを判断します。フローが完了しているのに、バグでファイルがリリースされないこともあります。最新の Mule リリースでこの問題が修正されていない場合は、問題を MuleSoft サポートチームに報告してください。 ### [](#終了したストリーム)終了したストリーム終了したストリーム通常、DataWeave への入力データはストリームです。Mule はストリームを処理し、ストリーム上の「カーソル」を生成して自動終了および反復可能機能を追加します。ときにはストリームが早く終了して DataWeave スクリプトに到達せず、その理由を把握することが困難な場合があります。こうした状況では、スクリプトは `Cannot open a new cursor on a closed stream` のようなエラーで失敗します。最新の Mule 更新でこのエラーが発生した場合は、MuleSoft サポートチームに報告してください。この問題は回避できませんが、`com.mulesoft.dw.track.cursor.close` システムプロパティを使用してストリームを早く終了したコンポーネントを判別することができます。このプロパティを設定すると、エラーにストリームが終了した時点からのスタックトレースが表示され、終了をトリガーしたコンポーネントが指摘されます。 ### [](#出力が未定義の場合の不一致)出力が未定義の場合の不一致変換とは異なり、DataWeave 式では出力形式を定義する必要がありません。これは、DataWeave は使用される式と変数に基づいて出力を推定できるためです。場合によっては、推定プロセスによって推定された型と期待される型の間に不一致が生じることがあります。この問題を解決するには、出力を明示する必要があります。この状況が発生する一般的な例として次のものがあります。 - [XML からのデータの抽出](#xml_extraction) - [マルチパートエントリの処理](#multipart_handling) - [テキストデータの操作](#manipulating_text) #### [](#xml_extraction)XML からのデータの抽出文字列を抽出する場合 (XML ペイロードから式 `payload.order.product.model` を使用して抽出するなど)、DataWeave はペイロード形式に基づいて XML を推定します。このような場合、次のようなエラーが発生します。 ```weave "Trying to output non-whitespace characters outside main element tree (in prolog or epilog), while writing Xml at ." evaluating expression: "payload.order.product.model". ``` このようなエラーが発生する場合は、出力形式を明示する必要があります。たとえば、`output text/plain --- payload.order.product.model` のようにします。 #### [](#multipart_handling)マルチパートエントリの処理特定の構造を持つマルチパートデータでは、一般的な推定エラーが発生します。マルチパートペイロードと式 `dw::core::Objects::keySet(payload.parts)` について考えてみます。明示的な出力形式がなければ、DataWeave はペイロード種別に基づいて、マルチパートコンテンツを出力すると推定します。この場合、次のようなエラーがスローされます。 ```weave "Expecting type is { preamble?: String, parts: { _*: { headers: Object, content: Any } } } but got Array, while writing MultiPart. Trace: at main (Unknown)" evaluating expression: "dw::core::Objects::keySet(payload.parts)". ``` この問題を解決するには、出力形式を定義する必要があります。たとえば、`output application/json --- dw::core::Objects::keySet(payload.parts)` のようにします。 #### [](#manipulating_text)テキストデータの操作テキストデータを使用して、より複雑なオブジェクトを作成できます。ただし、入力テキストデータに対して出力形式を定義しないと、DataWeave は出力にプレーンテキストライターを使用すると推定します。たとえば、式 `payload splitBy ' '` は次のようなエラーで失敗します。 ```weave "Text plain writer is unable to write Array. Reason: Cannot coerce Array (org.mule.weave.v2.model.values.ArrayValue$ArraySeqArrayValue@1331b353) to String Trace: at main (Unknown), while writing TextPlain. Trace: at main (Unknown)" evaluating expression: "payload splitBy ' '". ``` 出力を明示することで問題が解決します。たとえば、`output application/java --- payload splitBy ' '` のようにします。 ### [](#エンコードの問題)エンコードの問題エンコードの問題は、ファイルの読み取りと書き込みに使用されたエンコードが不一致の場合や、テキストを書き込むためのエンコードでサポートされない文字がある場合に発生することがあります。一般的な例として次のようなものがあります。 - [リーダーのエンコードが不正確](#reader_encoding) - [ライターで使用されるエンコードでサポートされない文字がある](#writer_encoding) - [マルチパート/フォームデータリーダーではデフォルトで UTF-8 文字がサポートされていない](#multipart_reader) #### [](#reader_encoding)リーダーのエンコードが不正確 Mule で `MIME Type` 設定 (`Set Payload`、`File Read`、`HTTP Listener` など) を提供するコンポーネントやコネクタ操作を使用するときには、設定したエンコードがペイロードの書き込みに使用されるエンコードに対応していることを確認します。DataWeave では、`MIME Type` 設定に指定されたエンコードを読み取ります。 MIME タイプを設定しない場合、DataWeave では Mule で `mule.encoding` システムプロパティに指定されたデフォルトのエンコードを使用します。 #### [](#writer_encoding)ライターで使用されるエンコードでサポートされない文字がある書き込もうとしている文字がライターのエンコードでサポートされていることを確認します。たとえば、テキスト ``"～―－＄￠￡㈱①“ をエンコード `sjis`` で書き込むと ”???＄????"\` と出力されます。これは、入力文字の多くが (UTF-8 などとは異なり) そのエンコードでサポートされていないからです。 ```weave %dw 2.0 output application/json encoding="sjis" --- "～―－＄￠￡㈱①" ``` #### [](#multipart_reader)マルチパート/フォームデータリーダーではデフォルトで UTF-8 文字がサポートされていないマルチパートファイル名に UTF-8 文字を使用すると、名前の非 ASCII 文字が破損します。マルチパートの UTF-8 のサポートを有効にするには、次のシステムプロパティを設定します。`-M-Dmail.mime.allowutf8=true` たとえば、`allowutf8` プロパティを `true` に設定せずに filename=`不明.txt` でマルチパートペイロードを転記すると、`filename` 項目に次の判読できないテキストが生成されます。 ```weave { "Content-Disposition": { name: "file", filename: "ä\ufffd\ufffd明.txt", subtype: "form-data" }, "Content-Type": "text/plain" } ``` ## [](#dataweave-の警告)DataWeave の警告以下は、ダンプファイルに見られる一般的な DataWeave 警告とその警告に対処するための詳細です。 ### [](#入力の最後に達した)入力の最後に達したこの警告は、DataWeave が Unicode 非文字 `U+FFFF` を入力の最後を示す特殊文字として扱うために発生します。この警告を回避するには、未加工ペイロードの特殊文字を置き換えてから通常どおりに進めます。 ```weave read(payload.^raw replace "\uFFFF" with "NonChar") ``` ## [](#低パフォーマンスの問題)低パフォーマンスの問題 ### [](#applicationdw-形式)application/dw 形式 `output application/dw` 形式を使用すると、変換のパフォーマンスに影響することがあります。この形式の目的は、DataWeave 変換の結果を容易にデバッグできるようにすることです。他の形式よりも変換が大幅に遅くなるため、本番アプリケーションではこの形式の使用を避けてください。 ### [](#multipartform-data-コンテンツの解析)multipart/form-data コンテンツの解析 `multipart/form-data` 入力では、特に `application/xlsx` などの高メモリ形式では、大きなパートのコンテンツにアクセスするとパフォーマンスが低下する可能性があります。これは、インタープリターがさらに照会して分析するためにパートのコンテンツを解析しようとするためです。パートのバイナリコンテンツの解析を回避するには `^raw` セレクターを使用できます。次の例では、各パートの特定の操作で `^raw` セレクターを使用します。 #### [](#入力)入力 ```text --myboundary Content-Disposition: form-data; name="file1"; filename="a.json" Content-Type: application/json { "title": "Java 8 in Action", "author": "Mario Fusco", "year": 2014 } --myboundary Content-Disposition: form-data; name="file2"; filename="a.xml" Content-Type: application/xml Available for download! Really large content --myboundary-- ``` #### [](#ソース)ソース ```weave %dw 2.0 input payload multipart boundary='myboundary' output application/json --- payload.parts mapObject ((value, key, index) -> { (key): { fileName: payload.parts[index].headers.'Content-Disposition'.filename, rawContent: payload.parts[index].content.^raw } }) ``` # DataWeave スクリプトが失敗した場合のトラブルシューティング失敗したスクリプトをトラブルシューティングする場合、特に本番環境では入力の変化が予測できないため、エラーを再現するためにスクリプトの実行時と同じ入力を供給することは困難です。そのため、ロガーをデバッグまたは使用してスクリプトへの入力を取得することが重要です。多くの場合、失敗は別の上流コンポーネントからの入力が有効でないために発生します。ここでは、一般的な DataWeave エラーとその解決方法を示します。 ## [](#入力コンテキストとスクリプトのフォルダーへのダンプ)入力コンテキストとスクリプトのフォルダーへのダンプ Mule 4.2.1 では、スクリプトが失敗した原因となったデータに沿ってスクリプトを追跡できるように、入力コンテキストや失敗したスクリプトをフォルダーにダンプするための実験的な機能が DataWeave に導入されています。間違ったスクリプトが失敗するのは上流コンポーネントが無効なデータを生成した場合が多いため、このツールは受信した入力データが有効であることを確認するために特に役立ちます。この機能を使用する手順は、次のとおりです。 1. ダンプ機能を有効にするには、次のシステムプロパティを設定します。 `-M-Dcom.mulesoft.dw.dump_files=true` 2. \[省略可能\] ダンプファイルを生成するパスを指定します。 `-M-Dcom.mulesoft.dw.dump_folder=` デフォルトディレクトリは `java.io.tmpdir` プロパティに設定されています。 ## [](#dataweave-の例外)DataWeave の例外ここでは、ダンプファイルに見られる一般的な DataWeave 例外と、これらのエラーをトラブルシューティングするための詳細を説明します。 ### [](#間違った引数)間違った引数間違った引数で関数を呼び出すと、`org.mule.weave.v2.exception.UnsupportedTypeCoercionException` 例外がスローされます。この例外の原因としては以下が考えられます。 - [関数が Null 引数を受け付けない](#null_arg_not_accepted) - [MIME タイプ設定されていない](#mimetype_unset) #### [](#null_arg_not_accepted)関数が Null 引数を受け付けないこの例外が発生する最も一般的な原因は、いずれかの引数が `Null` で、関数が `Null` を引数として受け付けないことです。この問題が発生すると、次のようなエラーメッセージが返されます。 ```weave You called the function '++' with these arguments: 1: Null (null) 2: String (" A text") But it expects one of these combinations: (Array, Array) (Date, Time) (Date, LocalTime) (Date, TimeZone) (LocalDateTime, TimeZone) (LocalTime, Date) (LocalTime, TimeZone) (Object, Object) (String, String) (Time, Date) (TimeZone, LocalDateTime) (TimeZone, Date) (TimeZone, LocalTime) 1| payload.message ++ " A text" ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ Trace: at ++ (line: 1, column: 1) at main (line: 1, column: 17) ``` この問題を解決する方法の 1 つは、`default` 演算子を使用することです。たとえば、`payload.message default "" ++ " A text"` を使用すると、メッセージが Null である場合には空のテキストが追加されます。 #### [](#mimetype_unset)MIME タイプ設定されていない MIME タイプが設定されていない場合は、次のようなエラーメッセージが返されます。 ```weave You called the function 'Value Selector' with these arguments: 1: String ("{ \"message\": 123}") 2: Name ("message") But it expects one of these combinations: (Array, Name) (Array, String) (Date, Name) (DateTime, Name) (LocalDateTime, Name) (LocalTime, Name) (Object, Name) (Object, String) (Period, Name) (Time, Name) 1| payload.message ^^^^^^^^^^^^^^^ Trace: at main (line: 1, column: 1) ``` ペイロードで MIME タイプが設定されていない場合、MIME タイプはデフォルトで `application/java` に設定され、コンテンツは JSON オブジェクトではなく `String` として処理されます。 ### [](#リーダープロパティが-mule-アプリケーションで機能しない)リーダープロパティが Mule アプリケーションで機能しない Mule アプリケーションでは、DataWeave スクリプトへの `input` ディレクティブは機能しません。 Mule Runtime とは異なり、 [DataWeave Playground+](https://developer.mulesoft.com/learn/dataweave/) などのスタンドアロンの DataWeave Runtime は、同じ DataWeave スクリプトの `input` ディレクティブで設定された有効な MIME タイプを処理できます。リーダープロパティを Mule アプリケーションのスクリプトに入力するには、データソースの `outputMimeType` 属性を設定して同じ結果を生成します。詳細は、[「リーダーとライターのプロパティの使用」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-formats#using-reader-and-writer-properties)を参照してください。 ### [](#スタックのオーバーフロー)スタックのオーバーフロー関数の再帰が深すぎると、次のようなエラーがスローされます。 ```weave Stack Overflow. Max stack is 256 ``` 最大スタックサイズは、プロパティ `com.mulesoft.dw.stacksize` を使用して設定できます。 ### [](#no-space-left-on-device-デバイスにスペースがありません)No space left on device (デバイスにスペースがありません) 大きなペイロードを処理するために、DataWeave ではペイロードが設定可能な制限を超えない限り、メモリ内で処理されるデータを生成します。ペイロードが制限を超えた場合、データはディスク上の一時ディレクトリに出力、入力、およびバッファファイルとして保存されます。詳細は、[「DataWeave のメモリ管理」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-memory-management)を参照してくださいます。そのファイルを参照するストリームが終了すると、ファイルはリリースされます。終了するのは通常、フローの実行が完了するときであるため、一時フォルダーにある多くのバッファファイルは、長時間や同時の実行の間、使用中のままになることがあります。例外 `No space left on device` を回避するには、アプリケーションを実行するためのリソースを増やしてみるか、アプリケーションのリソース消費を減らせるかどうかを判断します。フローが完了しているのに、バグでファイルがリリースされないこともあります。最新の Mule リリースでこの問題が修正されていない場合は、問題を MuleSoft サポートチームに報告してください。 ### [](#終了したストリーム)終了したストリーム通常、DataWeave への入力データはストリームです。Mule はストリームを処理し、ストリーム上の「カーソル」を生成して自動終了および反復可能機能を追加します。ときにはストリームが早く終了して DataWeave スクリプトに到達せず、その理由を把握することが困難な場合があります。こうした状況では、スクリプトは `Cannot open a new cursor on a closed stream` のようなエラーで失敗します。最新の Mule 更新でこのエラーが発生した場合は、MuleSoft サポートチームに報告してください。この問題は回避できませんが、`com.mulesoft.dw.track.cursor.close` システムプロパティを使用してストリームを早く終了したコンポーネントを判別することができます。このプロパティを設定すると、エラーにストリームが終了した時点からのスタックトレースが表示され、終了をトリガーしたコンポーネントが指摘されます。 ### [](#出力が未定義の場合の不一致)出力が未定義の場合の不一致変換とは異なり、DataWeave 式では出力形式を定義する必要がありません。これは、DataWeave は使用される式と変数に基づいて出力を推定できるためです。場合によっては、推定プロセスによって推定された型と期待される型の間に不一致が生じることがあります。この問題を解決するには、出力を明示する必要があります。この状況が発生する一般的な例として次のものがあります。 - [XML からのデータの抽出](#xml_extraction) - [マルチパートエントリの処理](#multipart_handling) - [テキストデータの操作](#manipulating_text) #### [](#xml_extraction)XML からのデータの抽出文字列を抽出する場合 (XML ペイロードから式 `payload.order.product.model` を使用して抽出するなど)、DataWeave はペイロード形式に基づいて XML を推定します。このような場合、次のようなエラーが発生します。 ```weave "Trying to output non-whitespace characters outside main element tree (in prolog or epilog), while writing Xml at ." evaluating expression: "payload.order.product.model". ``` このようなエラーが発生する場合は、出力形式を明示する必要があります。たとえば、`output text/plain --- payload.order.product.model` のようにします。 #### [](#multipart_handling)マルチパートエントリの処理特定の構造を持つマルチパートデータでは、一般的な推定エラーが発生します。マルチパートペイロードと式 `dw::core::Objects::keySet(payload.parts)` について考えてみます。明示的な出力形式がなければ、DataWeave はペイロード種別に基づいて、マルチパートコンテンツを出力すると推定します。この場合、次のようなエラーがスローされます。 ```weave "Expecting type is { preamble?: String, parts: { _*: { headers: Object, content: Any } } } but got Array, while writing MultiPart. Trace: at main (Unknown)" evaluating expression: "dw::core::Objects::keySet(payload.parts)". ``` この問題を解決するには、出力形式を定義する必要があります。たとえば、`output application/json --- dw::core::Objects::keySet(payload.parts)` のようにします。 #### [](#manipulating_text)テキストデータの操作テキストデータを使用して、より複雑なオブジェクトを作成できます。ただし、入力テキストデータに対して出力形式を定義しないと、DataWeave は出力にプレーンテキストライターを使用すると推定します。たとえば、式 `payload splitBy ' '` は次のようなエラーで失敗します。 ```weave "Text plain writer is unable to write Array. Reason: Cannot coerce Array (org.mule.weave.v2.model.values.ArrayValue$ArraySeqArrayValue@1331b353) to String Trace: at main (Unknown), while writing TextPlain. Trace: at main (Unknown)" evaluating expression: "payload splitBy ' '". ``` 出力を明示することで問題が解決します。たとえば、`output application/java --- payload splitBy ' '` のようにします。 ### [](#エンコードの問題)エンコードの問題エンコードの問題は、ファイルの読み取りと書き込みに使用されたエンコードが不一致の場合や、テキストを書き込むためのエンコードでサポートされない文字がある場合に発生することがあります。一般的な例として次のようなものがあります。 - [リーダーのエンコードが不正確](#reader_encoding) - [ライターで使用されるエンコードでサポートされない文字がある](#writer_encoding) - [マルチパート/フォームデータリーダーではデフォルトで UTF-8 文字がサポートされていない](#multipart_reader) #### [](#reader_encoding)リーダーのエンコードが不正確 Mule で `MIME Type` 設定 (`Set Payload`、`File Read`、`HTTP Listener` など) を提供するコンポーネントやコネクタ操作を使用するときには、設定したエンコードがペイロードの書き込みに使用されるエンコードに対応していることを確認します。DataWeave では、`MIME Type` 設定に指定されたエンコードを読み取ります。 MIME タイプを設定しない場合、DataWeave では Mule で `mule.encoding` システムプロパティに指定されたデフォルトのエンコードを使用します。 #### [](#writer_encoding)ライターで使用されるエンコードでサポートされない文字がある書き込もうとしている文字がライターのエンコードでサポートされていることを確認します。たとえば、テキスト `"～―－＄￠￡㈱①"` をエンコード `sjis` で書き込むと `"???＄????"` と出力されます。これは、入力文字の多くが (UTF-8 などとは異なり) そのエンコードでサポートされていないからです。 ```weave %dw 2.0 output application/json encoding="sjis" --- "～―－＄￠￡㈱①" ``` #### [](#multipart_reader)マルチパート/フォームデータリーダーではデフォルトで UTF-8 文字がサポートされていないマルチパートファイル名に UTF-8 文字を使用すると、名前の非 ASCII 文字が破損します。マルチパートの UTF-8 のサポートを有効にするには、次のシステムプロパティを設定します。`-M-Dmail.mime.allowutf8=true` たとえば、`allowutf8` プロパティを `true` に設定せずに filename=`不明.txt` でマルチパートペイロードを転記すると、`filename` 項目に次の判読できないテキストが生成されます。 ```weave { "Content-Disposition": { name: "file", filename: "ä\ufffd\ufffd明.txt", subtype: "form-data" }, "Content-Type": "text/plain" } ``` ## [](#dataweave-の警告)DataWeave の警告以下は、ダンプファイルに見られる一般的な DataWeave 警告とその警告に対処するための詳細です。 ### [](#入力の最後に達した)入力の最後に達したこの警告は、DataWeave が Unicode 非文字 `U+FFFF` を入力の最後を示す特殊文字として扱うために発生します。この警告を回避するには、未加工ペイロードの特殊文字を置き換えてから通常どおりに進めます。 ```weave read(payload.^raw replace "\uFFFF" with "NonChar") ``` ## [](#低パフォーマンスの問題)低パフォーマンスの問題 ### [](#applicationdw-形式)application/dw 形式 `output application/dw` 形式を使用すると、変換のパフォーマンスに影響することがあります。この形式の目的は、DataWeave 変換の結果を容易にデバッグできるようにすることです。他の形式よりも変換が大幅に遅くなるため、本番アプリケーションではこの形式の使用を避けてください。 ### [](#multipartform-data-コンテンツの解析)multipart/form-data コンテンツの解析 `multipart/form-data` 入力では、特に `application/xlsx` などの高メモリ形式では、大きなパートのコンテンツにアクセスするとパフォーマンスが低下する可能性があります。これは、インタープリタがさらに照会して分析するためにパートのコンテンツを解析しようとするためです。パートのバイナリコンテンツの解析を回避するには `^raw` セレクターを使用できます。次の例では、各パートの特定の操作で `^raw` セレクターを使用します。 #### [](#入力)入力 ```text --myboundary Content-Disposition: form-data; name="file1"; filename="a.json" Content-Type: application/json { "title": "Java 8 in Action", "author": "Mario Fusco", "year": 2014 } --myboundary Content-Disposition: form-data; name="file2"; filename="a.xml" Content-Type: application/xml Available for download! Really large content --myboundary-- ``` #### [](#ソース)ソース ```weave %dw 2.0 input payload multipart boundary='myboundary' output application/json --- payload.parts mapObject ((value, key, index) -> { (key): { fileName: payload.parts[index].headers.'Content-Disposition'.filename, rawContent: payload.parts[index].content.^raw } }) ``` # DataWeave セレクター DataWeave バージョン 2 セレクターはオブジェクトと配列の構造をトラバースし、一致する値を返します。開始する前に、DataWeave バージョン 2 は Mule 4 アプリケーションを対象とすることに注意してください。Mule 3 アプリケーションの場合、Mule 3.9 ドキュメントの [DataWeave バージョン 1 ドキュメントセット](#1.2@index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、Mule Runtime の目次のバージョンセレクターを使用できます。セレクターは常にコンテキスト内で動作し、コンテキストには、変数への参照、オブジェクトリテラル、配列リテラル、または DataWeave 関数の呼び出しとすることができます。

セレクター種別構文戻り値のデータ型

単一値

.keyName

一致するキーに属する値の任意の型

複数値

.*keyName

すべての一致するキーの値の配列

下位

..keyName

すべての一致する下位キーの値の配列

動的

動的セレクターを参照してください。

キー-値ペア

.&keyName

一致するキーを持つオブジェクト

Index (インデックス)

[<index>]

選択された配列インデックスの位置にある任意の型の値。配列の最後からインデックス付けするには負の数を使用します。たとえば、配列の最後の要素の場合は -1 になります。配列のサイズを超える値を使用すると null が返されます。

範囲

[<index> to <index>]

選択されたインデックスからの値を含む配列

XML 属性

@、.@keyName

選択された属性の文字列値

名前空間

keyName.#

選択されたキーの名前空間の文字列値

キーの存在

keyName?、keyName.@type?

ブール (オブジェクトまたは XML 属性の選択されたキーが存在する場合は true、存在しない場合は false)

アサートの存在

keyName!

文字列: キーが存在しない場合の例外メッセージ

検索条件

[?(boolean_expression)]

DataWeave 式が true を返す場合、キー-値ペアを含む配列またはオブジェクト。そうでない場合は、値 null を返します。

メタデータ

.^someMetadata

Mule ペイロード、変数、属性の指定したメタデータの値を返します。セレクターは、クラス (.^class)、コンテンツ長 (.^contentLength)、エンコード (.^encoding)、MIME タイプ (.^mimeType)、メディア種別 (.^mediaType)、未加工 (.^raw)、およびカスタムメタデータ (.^myCustomMetadata) の値を返すことができます。詳細は、「データの抽出」を参照してください。

以下の例では、これらのセレクターを使用しています。その他の例については、「データの抽出」を参照してください。

## [](#照合のルール)照合のルール DataWeave では、オブジェクトのキー (たとえば JSON オブジェクト `{ "someName" : "Data Weave" }` のキー `"someName"`) と一致する名前が、そのオブジェクトからデータを選択できます。シンプルな例については、[単一値セレクター](#single_value_selector) を参照してください。 ## [](#single_value_selector)単一値セレクターこのセレクターは、指定されたセレクター名にキーが一致した最初のキー/値ペアの値と一致します。このセレクターは、オブジェクトまたは配列に適用できます。配列の場合は、配列内のすべてのオブジェクト値にセレクターが適用され、オブジェクト値以外の値はすべて無視されます。一致するキーがない場合は、値 `null` が返されます。 ### [](#例-オブジェクトに対する単一値セレクターの使用)例: オブジェクトに対する単一値セレクターの使用次の例は、単一の JSON オブジェクトに対するセレクターの働きを示しています。 #### [](#入力ペイロード)入力ペイロード入力ペイロードは、キー `"name"` と値 `"DataWeave"` を持つオブジェクトです。 ```JSON { "name": "Data Weave" } ``` #### [](#dataweave-ソース)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、`payload.name` を使用して、キー `"name"` を持つオブジェクトの値を選択します。選択の実行手段としては、`payload.name` と `payload."name"` のどちらも有効です。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload.name ``` #### [](#出力)出力次のスクリプトは、入力オブジェクト「Data Weave」の文字列値を出力します。 ```JSON "Data Weave" ``` ### [](#例-配列に対する単一値セレクターの使用)例: 配列に対する単一値セレクターの使用配列では、すべての要素にセレクターが適用されます。 #### [](#入力ペイロード-2)入力ペイロード入力ペイロードは、同じキー「name」を持つ 2 つのオブジェクトを含む配列です。 ```JSON [ { "name": "Arg" }, { "name": "Japan" } ] ``` #### [](#dataweave-ソース-2)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、`payload.name` を使用して、入力ペイロード中でキー「name」を持つオブジェクトの値を選択します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload.name ``` #### [](#出力-2)出力次のスクリプトは、キー `"name"` を持つ入力オブジェクトの値 (`"Arg"` と `"Japan"`) を含む配列を出力します。 ```json ["Arg", "Japan"] ``` ## [](#namespace_example1)名前空間セレクター DataWeave 名前空間セレクターは、名前空間またはローカル部分と一致する名前の使用をサポートします。セレクターが名前空間と一致するためには、名前が名前空間およびローカル部分と一致する必要があります。ローカル部分としか一致しない場合、名前空間とは関係なく、セレクターはそのローカル部分を持つすべての名前空間と一致します。 XML 名前空間とそれぞれのプレフィックスは、XML 要素の `xmlns` 属性に定義されています。たとえば、`` は、プレフィックス `h` を名前空間 `[http://www.w3.org/TR/html4/](http://www.w3.org/TR/html4/)` に割り当てる名前空間を定義します。その名前空間内のすべての要素は `h` プレフィックスを持ちます。たとえば、要素 `` では、`h` が名前空間のプレフィックスで、`table` がローカル部分になります。 ### [](#例-名前空間セレクターの使用)例: 名前空間セレクターの使用次の例では、名前空間とローカル部分を使用して、XML 要素から値を選択しています。 #### [](#入力ペイロード-3)入力ペイロード入力ペイロードには、ローカル名 (`table`) が同じで異なる名前空間を持つ XML 要素 `h:table` と `f:table` が含まれます。 ```xml Apples Bananas African Coffee Table 80 120 ``` #### [](#namespace_variable)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、指定された名前空間から XML コンテンツを選択します。スクリプトのヘッダーは、名前空間 (`ns`) の変数 `html` と `furniture` を作成し、入力ペイロードからの名前空間を格納します。要素 `h:table` の子を選択して要素 `a` に格納し、要素 `f:table` の子を選択して要素 `b` に格納するため、スクリプトは名前空間変数の `html` と `furniture` で名前空間セレクター (`#`) とローカル部分 (`table`) を使用します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/xml ns html http://www.w3.org/TR/html4/ ns furniture https://www.w3schools.com/furniture --- root: { a: payload.root.html#table, b: payload.root.furniture#table } ``` #### [](#出力-3)出力次のスクリプトは、要素 `a` では要素 `h:table` の子を出力し、要素 `b` では要素 `f:table` の子を出力します。 ```xml Apples Bananas African Coffee Table 80 120 ``` ### [](#例-ローカル名を使用した-xml-値の選択)例: ローカル名を使用した XML 値の選択次の例では、ローカル名 `table` を使用して `h:table` 要素から XML 値を選択しています。 #### [](#入力ペイロード-4)入力ペイロード入力ペイロードには、名前空間 `"http://www.w3.org/TR/html4/"` を含む `table` 要素を持つ XML が含まれます。 ```xml Apples Bananas ``` #### [](#dataweave-ソース-3)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、名前区間ではなく XML 要素 `table` のローカル名を使用して、`table` 要素の子の値を選択します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/xml --- root: { a: payload.root.table } ``` #### [](#出力-4)出力次のスクリプトは、`table` 要素の子の値を含む XML を出力します。 ```xml Apples Bananas ``` ## [](#attribute_selector)属性セレクター属性セレクターは、選択された名前式と一致する最初の属性値を返します。どのキーも位置しない場合は値 `null` を返します。次の例では、XML 属性の値を選択しています。 ### [](#入力ペイロード-5)入力ペイロード入力ペイロードは、属性 `name="Weave"` を含む XML の `user` 要素です。 ```xml ``` ### [](#dataweave-ソース-4)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、入力ペイロード (``) から `name` 属性の値を選択します。`@` は属性の選択を示しています。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload.user.@name ``` ### [](#出力-5)出力この DataWeave スクリプトは、`name` 属性の値を出力します。 ```json "Weave" ``` ## [](#multi_value_selector)複数値セレクター複数値セレクター (`*`) は、オブジェクトの配列で最初に一致したキーの値を返すのではなく、一致するキーに対する値を含む配列 (たとえば、`user` がキーである場合は `*user`) を返します。このセレクターは、子孫の値は返さず、指定されたレベルの値のみを返します。どのキーも位置しない場合は値 `null` を返します。 ### [](#入力ペイロード-6)入力ペイロード入力ペイロードには `user` 要素の XML 配列が含まれます。 ```xml Weave BAT TF ``` ### [](#dataweave-ソース-5)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、入力ペイロードのすべての `user` 要素の値を選択するために `*user` を使用します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload.users.*user ``` ### [](#出力-6)出力このスクリプトは、`user` 値の配列を出力します。 ```json [ "Weave", "BAT", "TF" ] ``` ## [](#descendant_selector)子孫セレクター子孫セレクターは、すべての子とそれぞれの子孫のリストを返します。このセレクターは、`.` を 1 つ使用することで他のどのセレクターとも連結できます。たとえば、`payload..` は、すべての子の値、さらに_それぞれの_子の値と、すべての子孫の値を再帰的に選択して、それらの値の配列を返します。セレクターは、他の要素と連結することもできます。たとえば、`payload..user` と指定すると、各 `user` キーの値と、それぞれの子孫の値がすべて選択されます。または `payload..*name` と指定すると、`name` のすべての子孫の値が選択されます。 ### [](#例-各子孫の選択)例: 各子孫の選択次の例では、入力ペイロードの各子孫を選択しています。 #### [](#入力ペイロード-7)入力ペイロード入力ペイロードには、異なるレベルでネストされている要素のセットが含まれます。 ```xml Weave BAT BDD ``` #### [](#dataweave-ソース-6)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、`..` を使用して、入力ペイロードのすべての要素を再帰的に選択して、JSON 配列として返します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload.. ``` #### [](#出力-7)出力 ```json [ { "user": { "name": "Weave", "user": { "name": "BAT", "user": { "name": "BDD" } } } }, { "name": "Weave", "user": { "name": "BAT", "user": { "name": "BDD" } } }, "Weave", { "name": "BAT", "user": { "name": "BDD" } }, "BAT", { "name": "BDD" }, "BDD" ] ``` ### [](#例-降順での値の選択)例: 降順での値の選択次の例では、`name` の値を降順に選択しています。 #### [](#入力ペイロード-8)入力ペイロード入力ペイロードには、異なるレベルでネストされている `name` 要素のセットが含まれます。 ```xml Weave BAT Munit BDD ``` #### [](#dataweave-ソース-7)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、`..` を使用して、入力ペイロードからすべての `name` (名) 要素を選択し、それらの値を JSON 配列として出力します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload..name ``` #### [](#出力-8)出力このスクリプトは、すべての `name` 値の JSON 配列を出力します。 ```json [ "Weave", "BAT", "BDD" ] ``` ### [](#例)例次の例では、`name` の値を降順に選択しています。 #### [](#入力ペイロード-9)入力ペイロード入力ペイロードには、異なるレベルでネストされている `name` 要素のセットが含まれます。 ```xml Weave BAT Munit BDD ``` #### [](#dataweave-ソース-8)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、`..*` を使用して、XML 階層の同じレベルにある反復 `name` キーの `BAT` および `Munit` 値を含め、入力ペイロードからすべての `name` 要素の値を選択し、それらの値を JSON 配列に出力します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload..*name ``` #### [](#出力-9)出力このスクリプトは、すべての `name` 値の JSON 配列を出力します。 ```json [ "Weave", "BAT", "Munit", "BDD" ] ``` ### [](#例-降順での値の選択-2)例: 降順での値の選択次の例では、`Item` 要素の `Name` の値を降順に選択しています。 #### [](#入力ペイロード-10)入力ペイロード入力ペイロードには、異なるレベルでネストされている `Name` 要素のセットが含まれます。 ```xml 32345 circle Perfume Bosque t-Shirt 435678C circle t-Shirt2 t-Shirt red t-Shirt red with logo ``` #### [](#dataweave-ソース-9)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、`..*` を使用して、入力ペイロードから `Item` 要素でネストされたすべての `Name` 要素の値を選択し、それらの値を XML 配列に出力します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/xml --- { Supermarket: { Item: { Value: payload..*Item.Name } } } ``` #### [](#出力-10)出力このスクリプトは、すべての `name` 値の XML 配列を出力します。 ```xml Perfume t-Shirt Bosque t-Shirt2 t-Shirt red t-Shirt red with logo ``` ## [](#dynamic_selector)動的セレクター動的セレクターの構文は、選択する対象によって異なります。 - 単一値: `payload[(nameExpression)]` - 複数値: `payload[*(nameExpression)]` - 属性: `payload[@(nameExpression)]` - キー値: `payload[&(nameExpression)]` - 名前空間を持つ単一値: `payload.ns0#"$(nameExpression)"` ### [](#例-単一値の動的選択)例: 単一値の動的選択次の例は、単一値を動的に選択する方法を示しています。 #### [](#入力ペイロード-11)入力ペイロード入力ペイロードはオブジェクトの配列になります。最初のオブジェクトは、キー `"ref"` と値 `"name"` を持ちます。2 番目のオブジェクトは、キー `"name"` と値 `"Data Weave"` を持ちます。`"Data Weave"`: ```JSON { "ref": "name", "name": "Data Weave" } ``` #### [](#dataweave-ソース-10)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、`"name"` キーの値を動的に選択します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload[(payload.ref)] ``` スクリプトでは、動的セレクター `[()]` の括弧内で `payload.ref` を渡しています。`"ref"` の値は `"name"` であり、キー `"name"` と一致するため、このスクリプトは機能します。 #### [](#出力-11)出力このスクリプトは、`"name"` キーを持つオブジェクトの値を出力します。 ```JSON "Data Weave" ``` ### [](#例-名前空間を持つ単一値の動的選択)例: 名前空間を持つ単一値の動的選択次の例は、名前空間を持つ単一値を動的に選択する方法を示しています。 #### [](#入力ペイロード-12)入力ペイロード入力ペイロードには、2 つの子要素を持ち、それらの片方が名前空間 `http://www.w3.org/TR/html4/` である `` 要素が 1 つ含まれます。両方の子要素 (`` と ``) はローカル名の `table` を持ちます。 ```xml Manzana Banana ``` #### [](#dataweave-ソース-11)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、名前空間 `http://www.w3.org/TR/html4/` を持つ要素の値を動的に選択します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json ns h http://www.w3.org/TR/html4/ --- payload.root.h#"$(payload.root.@ref)" ``` 式 `payload.root.@ref` では、`root` 要素の `ref` 属性に対して属性セレクター (`@`) を使用して、要素 `Banana` のローカル名 `table` と一致する値 `table` を選択しています。 #### [](#出力-12)出力このスクリプトは、名前空間 `http://www.w3.org/TR/html4/` を持つ要素の値を出力します。 ```JSON "Banana" ``` ## [](#selectors_variables)変数に保存されたコンテンツでのセレクターの使用すべてのセレクターが、[定義済みの Mule Runtime 変数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-variables-context) (`payload`、`attributes` など) および [DataWeave 変数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-variables)で機能します。たとえば、`var myVar = { "id" : "1234", "name" : "somebody" }` として定義された DataWeave 変数があるとします。DataWeave 式 `myVar.name` は `"name"` の値を返し、その値は `"somebody"` です。 Mule Runtime 変数を使用することで、[Mule イベント](https://docs.mulesoft.com/jp/mule-runtime/4.3/about-mule-event)データを選択できます。抽出された値は、サポートされる DataWeave 値の型のいずれかのリテラル値 (たとえば、変数とは対照的) として処理されます。

抽出するデータ構文

ペイロード

payload (例: payload.name)

payload が {"name" : "somebody"} の場合、payload.name は "somebody" を返します。

Mule ペイロードについての詳細は、「メッセージペイロード」を参照してください。

属性

attributes.<myAttributeName>

例については、「属性」を参照してください。

変数

<myVariableName>

名前の競合を回避するには、variables を先頭に追加することができます。

variables.<myVariableName>

Muke 変数についての詳細は、「Mule アプリケーションの変数」を参照してください。

エラーオブジェクト

error

フローでのエラーに関する情報については、#[error.cause] を使用できます。

フロー

flow

Logger でのフロー名: #[flow.name]

flow.name は一部のコアコンポーネント (Set Payload、Transform Message など) では機能しません。

フローについての詳細は、「フローおよびサブフロー」を参照してください。

# DataWeave セレクター DataWeave セレクターはオブジェクトと配列の構造をトラバースし、一致する値を返します。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。セレクターは常にコンテキスト内で動作し、コンテキストには、変数への参照、オブジェクトリテラル、配列リテラル、または DataWeave 関数の呼び出しとすることができます。

セレクター種別構文戻り値の型

単一値

.keyName

一致するキーに属する値の任意の型

複数値

.*keyName

すべての一致するキーの値の配列

下位

..keyName

すべての一致する下位キーの値の配列

動的

動的セレクターを参照してください。

キー-値ペア

.&keyName

一致するキーを持つオブジェクト

Index (インデックス)

[<index>]

選択された配列インデックスの位置にある任意の型の値。配列の最後からインデックス付けするには負の数を使用します。たとえば、配列の最後の要素の場合は -1 になります。配列のサイズを超える値を使用すると null が返されます。

範囲

[<index> to <index>]

選択されたインデックスからの値を含む配列

XML 属性

@、.@keyName

選択された属性の文字列値

名前空間

keyName.#

選択されたキーの名前空間の文字列値

キーの存在

keyName?、keyName.@type?

ブール (オブジェクトまたは XML 属性の選択されたキーが存在する場合は true、存在しない場合は false)

アサートの存在

keyName!

文字列: キーが存在しない場合の例外メッセージ

検索条件

[?(boolean_expression)]

DataWeave 式が true を返す場合、キー-値ペアを含む配列またはオブジェクト。そうでない場合は、値 null を返します。

メタデータ

.^someMetadata

Mule ペイロード、変数、属性の指定したメタデータの値を返します。セレクターは、クラス (.^class)、コンテンツ長 (.^contentLength)、エンコード (.^encoding)、MIME タイプ (.^mimeType)、メディア種別 (.^mediaType)、未加工 (.^raw)、およびカスタムメタデータ (.^myCustomMetadata) の値を返すことができます。詳細は、「データの抽出」を参照してください。

以下の例では、これらのセレクターを使用しています。セレクターのその他の例については、「データの抽出」を参照してください。

## [](#照合のルール)照合のルール DataWeave では、オブジェクトのキー (たとえば JSON オブジェクト `{ "someName" : "Data Weave" }` のキー `"someName"`) と一致する名前が、そのオブジェクトからデータを選択できます。シンプルな例については、[単一値セレクター](#single_value_selector) を参照してください。 ## [](#single_value_selector)単一値セレクターこのセレクターは、指定されたセレクター名にキーが一致した最初のキー/値ペアの値と一致します。このセレクターは、オブジェクトまたは配列に適用できます。配列の場合は、配列内のすべてのオブジェクト値にセレクターが適用され、オブジェクト値以外の値はすべて無視されます。一致するキーがない場合は、値 `null` が返されます。 ### [](#例-オブジェクトに対する単一値セレクターの使用)例: オブジェクトに対する単一値セレクターの使用次の例は、単一の JSON オブジェクトに対するセレクターの働きを示しています。 #### [](#入力ペイロード)入力ペイロード入力ペイロードは、キー `"name"` と値 `"DataWeave"` を持つオブジェクトです。 ```JSON { "name": "Data Weave" } ``` #### [](#dataweave-ソース)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、`payload.name` を使用して、キー `"name"` を持つオブジェクトの値を選択します。選択の実行手段としては、`payload.name` と `payload."name"` のどちらも有効です。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload.name ``` #### [](#出力)出力次のスクリプトは、入力オブジェクト「Data Weave」の文字列値を出力します。 ```JSON "Data Weave" ``` ### [](#例-配列に対する単一値セレクターの使用)例: 配列に対する単一値セレクターの使用配列では、すべての要素にセレクターが適用されます。 #### [](#入力ペイロード-2)入力ペイロード入力ペイロードは、同じキー「name」を持つ 2 つのオブジェクトを含む配列です。 ```JSON [ { "name": "Arg" }, { "name": "Japan" } ] ``` #### [](#dataweave-ソース-2)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、`payload.name` を使用して、入力ペイロード中でキー「name」を持つオブジェクトの値を選択します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload.name ``` #### [](#出力-2)出力次のスクリプトは、キー `"name"` を持つ入力オブジェクトの値 (`"Arg"` と `"Japan"`) を含む配列を出力します。 ```json ["Arg", "Japan"] ``` ## [](#namespace_example1)名前空間セレクター DataWeave 名前空間セレクターは、名前空間またはローカル部分と一致する名前の使用をサポートします。セレクターが名前空間と一致するためには、名前が名前空間およびローカル部分と一致する必要があります。ローカル部分としか一致しない場合、名前空間とは関係なく、セレクターはそのローカル部分を持つすべての名前空間と一致します。 XML 名前空間とそれぞれのプレフィックスは、XML 要素の `xmlns` 属性に定義されています。たとえば、`` は、プレフィックス `h` を名前空間 `[http://www.w3.org/TR/html4/](http://www.w3.org/TR/html4/)` に割り当てる名前空間を定義します。その名前空間内のすべての要素は `h` プレフィックスを持ちます。たとえば、要素 `` では、`h` が名前空間のプレフィックスで、`table` がローカル部分になります。 ### [](#例-名前空間セレクターの使用)例: 名前空間セレクターの使用次の例では、名前空間とローカル部分を使用して、XML 要素から値を選択しています。 #### [](#入力ペイロード-3)入力ペイロード入力ペイロードには、ローカル名 (`table`) が同じで異なる名前空間を持つ XML 要素 `h:table` と `f:table` が含まれます。 ```xml Apples Bananas African Coffee Table 80 120 ``` #### [](#namespace_variable)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、指定された名前空間から XML コンテンツを選択します。スクリプトのヘッダーは、名前空間 (`ns`) の変数 `html` と `furniture` を作成し、入力ペイロードからの名前空間を格納します。要素 `h:table` の子を選択して要素 `a` に格納し、要素 `f:table` の子を選択して要素 `b` に格納するため、スクリプトは名前空間変数の `html` と `furniture` で名前空間セレクター (`#`) とローカル部分 (`table`) を使用します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/xml ns html http://www.w3.org/TR/html4/ ns furniture https://www.w3schools.com/furniture --- root: { a: payload.root.html#table, b: payload.root.furniture#table } ``` #### [](#出力-3)出力次のスクリプトは、要素 `a` では要素 `h:table` の子を出力し、要素 `b` では要素 `f:table` の子を出力します。 ```xml Apples Bananas African Coffee Table 80 120 ``` ### [](#例-ローカル名を使用した-xml-値の選択)例: ローカル名を使用した XML 値の選択次の例では、ローカル名 `table` を使用して `h:table` 要素から XML 値を選択しています。 #### [](#入力ペイロード-4)入力ペイロード入力ペイロードには、名前空間 `"http://www.w3.org/TR/html4/"` を含む `table` 要素を持つ XML が含まれます。 ```xml Apples Bananas ``` #### [](#dataweave-ソース-3)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、名前区間ではなく XML 要素 `table` のローカル名を使用して、`table` 要素の子の値を選択します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/xml --- root: { a: payload.root.table } ``` #### [](#出力-4)出力次のスクリプトは、`table` 要素の子の値を含む XML を出力します。 ```xml Apples Bananas ``` ## [](#attribute_selector)属性セレクター属性セレクターは、選択された名前式と一致する最初の属性値を返します。どのキーも一致しない場合は値 `null` を返します。次の例では、XML 属性の値を選択しています。 ### [](#入力ペイロード-5)入力ペイロード入力ペイロードは、属性 `name="Weave"` を含む XML の `user` 要素です。 ```xml ``` ### [](#dataweave-ソース-4)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、入力ペイロード (``) から `name` 属性の値を選択します。`@` は属性の選択を示しています。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload.user.@name ``` ### [](#出力-5)出力この DataWeave スクリプトは、`name` 属性の値を出力します。 ```json "Weave" ``` ## [](#multi_value_selector)複数値セレクター複数値セレクター (`*`) は、オブジェクトの配列で最初に一致したキーの値を返すのではなく、一致するキーに対する値を含む配列 (たとえば、`user` がキーである場合は `*user`) を返します。このセレクターは、子孫の値は返さず、指定されたレベルの値のみを返します。どのキーも一致しない場合は値 `null` を返します。 ### [](#入力ペイロード-6)入力ペイロード入力ペイロードには `user` 要素の XML 配列が含まれます。 ```xml Weave BAT TF ``` ### [](#dataweave-ソース-5)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、入力ペイロードのすべての `user` 要素の値を選択するために `*user` を使用します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload.users.*user ``` ### [](#出力-6)出力このスクリプトは、`user` 値の配列を出力します。 ```json [ "Weave", "BAT", "TF" ] ``` ## [](#descendant_selector)子孫セレクター子孫セレクターは、すべての子とそれぞれの子孫のリストを返します。このセレクターは、`.` を 1 つ使用することで他のどのセレクターとも連結できます。たとえば、`payload..` は、すべての子の値、さらに_それぞれの_子の値と、すべての子孫の値を再帰的に選択して、それらの値の配列を返します。セレクターは、他の要素と連結することもできます。たとえば、`payload..user` と指定すると、各 `user` キーの値と、それぞれの子孫の値がすべて選択されます。または `payload..*name` と指定すると、`name` のすべての子孫の値が選択されます。 ### [](#例-各子孫の選択)例: 各子孫の選択次の例では、入力ペイロードの各子孫を選択しています。 #### [](#入力ペイロード-7)入力ペイロード入力ペイロードには、異なるレベルでネストされている要素のセットが含まれます。 ```xml Weave BAT BDD ``` #### [](#dataweave-ソース-6)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、`..` を使用して、入力ペイロードのすべての要素を再帰的に選択して、JSON 配列として返します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload.. ``` #### [](#出力-7)出力 ```json [ { "user": { "name": "Weave", "user": { "name": "BAT", "user": { "name": "BDD" } } } }, { "name": "Weave", "user": { "name": "BAT", "user": { "name": "BDD" } } }, "Weave", { "name": "BAT", "user": { "name": "BDD" } }, "BAT", { "name": "BDD" }, "BDD" ] ``` ### [](#例-降順での値の選択)例: 降順での値の選択次の例では、`name` の値を降順に選択しています。 #### [](#入力ペイロード-8)入力ペイロード入力ペイロードには、異なるレベルでネストされている `name` 要素のセットが含まれます。 ```xml Weave BAT Munit BDD ``` #### [](#dataweave-ソース-7)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、`..` を使用して、入力ペイロードからすべての `name` (名) 要素を選択し、それらの値を JSON 配列として出力します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload..name ``` #### [](#出力-8)出力このスクリプトは、すべての `name` 値の JSON 配列を出力します。 ```json [ "Weave", "BAT", "BDD" ] ``` ### [](#例)例次の例では、`name` の値を降順に選択しています。 #### [](#入力ペイロード-9)入力ペイロード入力ペイロードには、異なるレベルでネストされている `name` 要素のセットが含まれます。 ```xml Weave BAT Munit BDD ``` #### [](#dataweave-ソース-8)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、`..*` を使用して、XML 階層の同じレベルにある反復 `name` キーの `BAT` および `Munit` 値を含め、入力ペイロードからすべての `name` 要素の値を選択し、それらの値を JSON 配列に出力します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload..*name ``` #### [](#出力-9)出力このスクリプトは、すべての `name` 値の JSON 配列を出力します。 ```json [ "Weave", "BAT", "Munit", "BDD" ] ``` ### [](#例-降順での値の選択-2)例: 降順での値の選択次の例では、`Item` 要素の `Name` の値を降順に選択しています。 #### [](#入力ペイロード-10)入力ペイロード入力ペイロードには、異なるレベルでネストされている `Name` 要素のセットが含まれます。 ```xml 32345 circle Perfume Bosque t-Shirt 435678C circle t-Shirt2 t-Shirt red t-Shirt red with logo ``` #### [](#dataweave-ソース-9)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、`..*` を使用して、入力ペイロードから `Item` 要素でネストされたすべての `Name` 要素の値を選択し、それらの値を XML 配列に出力します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/xml --- { Supermarket: { Item: { Value: payload..*Item.Name } } } ``` #### [](#出力-10)出力このスクリプトは、すべての `name` 値の XML 配列を出力します。 ```xml Perfume t-Shirt Bosque t-Shirt2 t-Shirt red t-Shirt red with logo ``` ## [](#dynamic_selector)動的セレクター動的セレクターの構文は、選択する対象によって異なります。 - 単一値: `payload[(nameExpression)]` - 複数値: `payload[*(nameExpression)]` - 属性: `payload[@(nameExpression)]` - キー値: `payload[&(nameExpression)]` - 名前空間を持つ単一値: `payload.ns0#"$(nameExpression)"` ### [](#例-単一値の動的選択)例: 単一値の動的選択次の例は、単一値を動的に選択する方法を示しています。 #### [](#入力ペイロード-11)入力ペイロード入力ペイロードはオブジェクトの配列になります。最初のオブジェクトは、キー `"ref"` と値 `"name"` を持ちます。2 番目のオブジェクトは、キー `"name"` と値 `"Data Weave"` を持ちます。`"Data Weave"`: ```JSON { "ref": "name", "name": "Data Weave" } ``` #### [](#dataweave-ソース-10)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、`"name"` キーの値を動的に選択します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload[(payload.ref)] ``` スクリプトでは、動的セレクター `[()]` の括弧内で `payload.ref` を渡しています。`"ref"` の値は `"name"` であり、キー `"name"` と一致するため、このスクリプトは機能します。 #### [](#出力-11)出力このスクリプトは、`"name"` キーを持つオブジェクトの値を出力します。 ```JSON "Data Weave" ``` ### [](#例-名前空間を持つ単一値の動的選択)例: 名前空間を持つ単一値の動的選択次の例は、名前空間を持つ単一値を動的に選択する方法を示しています。 #### [](#入力ペイロード-12)入力ペイロード入力ペイロードには、2 つの子要素を持ち、それらの片方が名前空間 `http://www.w3.org/TR/html4/` である `` 要素が 1 つ含まれます。両方の子要素 (`` と ``) はローカル名の `table` を持ちます。 ```xml Manzana Banana ``` #### [](#dataweave-ソース-11)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、名前空間 `http://www.w3.org/TR/html4/` を持つ要素の値を動的に選択します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json ns h http://www.w3.org/TR/html4/ --- payload.root.h#"$(payload.root.@ref)" ``` 式 `payload.root.@ref` では、`root` 要素の `ref` 属性に対して属性セレクター (`@`) を使用して、要素 `Banana` のローカル名 `table` と一致する値 `table` を選択しています。 #### [](#出力-12)出力このスクリプトは、名前空間 `http://www.w3.org/TR/html4/` を持つ要素の値を出力します。 ```JSON "Banana" ``` ## [](#selectors_variables)変数に保存されたコンテンツでのセレクターの使用すべてのセレクターが、[定義済みの Mule Runtime 変数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-variables-context)および [DataWeave 変数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-variables)で機能します。 Mule イベント内のペイロード、属性、変数データなどの [Mule イベント](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/about-mule-event)データを選択するには、定義済みの Mule Runtime 変数 (`payload`、`attributes`、`vars` など) を使用します。抽出された値は、サポートされる DataWeave 値の型のいずれかのリテラル値として処理されます。

抽出するデータ構文

ペイロード

payload (例: payload.name)

payload が {"name" : "somebody"} の場合、payload.name は "somebody" を返します。

Mule ペイロードについての詳細は、「メッセージペイロード」を参照してください。

属性

attributes.<myAttributeName>

例については、「属性」を参照してください。

変数

<myVariableName>

名前の競合を回避するために、変数名の先頭に vars を追加する必要があります。

vars.<myVariableName>

Muke 変数についての詳細は、「Mule アプリケーションの変数」を参照してください。

エラーオブジェクト

error

フローでのエラーに関する情報については、#[error.cause] を使用できます。

フロー

flow

Logger でのフロー名: #[flow.name]

flow.name は一部のコアコンポーネント (Set Payload、Transform Message など) では機能しません。

フローについての詳細は、「フローおよびサブフロー」を参照してください。

# DataWeave セレクター DataWeave セレクターはオブジェクトと配列の構造をトラバースし、一致する値を返します。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。セレクターは常にコンテキスト内で動作し、コンテキストには、変数への参照、オブジェクトリテラル、配列リテラル、または DataWeave 関数の呼び出しとすることができます。

セレクター種別構文戻り値の型

単一値

.keyName

一致するキーに属する値の任意の型

複数値

.*keyName

すべての一致するキーの値の配列

下位

..keyName

すべての一致する下位キーの値の配列

動的

動的セレクターを参照してください。

キー-値ペア

.&keyName

一致するキーを持つオブジェクト

Index (インデックス)

[<index>]

選択された配列インデックスの位置にある任意の型の値。配列の最後からインデックス付けするには負の数を使用します。たとえば、配列の最後の要素の場合は -1 になります。配列のサイズを超える値を使用すると null が返されます。

範囲

[<index> to <index>]

選択されたインデックスからの値を含む配列

XML 属性

@, .@keyName

選択された属性の文字列値

名前空間

keyName.#

選択されたキーの名前空間の文字列値

キーの存在

keyName?、keyName.@type?

ブール (オブジェクトまたは XML 属性の選択されたキーが存在する場合は true、存在しない場合は false)

アサートの存在

keyName!

文字列: キーが存在しない場合の例外メッセージ

検索条件

[?(boolean_expression)]

DataWeave 式が true を返す場合、キー-値ペアを含む配列またはオブジェクト。そうでない場合は、値 null を返します。

メタデータ

.^someMetadata

Mule ペイロード、変数、属性の指定したメタデータの値を返します。セレクターは、クラス (.^class)、コンテンツ長 (.^contentLength)、エンコード (.^encoding)、MIME タイプ (.^mimeType)、メディア種別 (.^mediaType)、未加工 (.^raw)、およびカスタムメタデータ (.^myCustomMetadata) の値を返すことができます。詳細は、「データの抽出」を参照してください。

以下の例では、これらのセレクターを使用しています。セレクターのその他の例については、「データの抽出」を参照してください。

## [](#照合のルール)照合のルール DataWeave では、オブジェクトのキー (たとえば JSON オブジェクト `{ "someName" : "Data Weave" }` のキー `"someName"`) と一致する名前が、そのオブジェクトからデータを選択できます。シンプルな例については、[単一値セレクター](#single_value_selector) を参照してください。 ## [](#single_value_selector)単一値セレクターこのセレクターは、指定されたセレクター名にキーが一致した最初のキー/値ペアの値と一致します。このセレクターは、オブジェクトまたは配列に適用できます。配列の場合は、配列内のすべてのオブジェクト値にセレクターが適用され、オブジェクト値以外の値はすべて無視されます。一致するキーがない場合は、値 `null` が返されます。
ドットセレクター (.) と DataWeave 型でのドットセレクターの使用方法についての詳細は、型の選択を参照してください。
### [](#例-オブジェクトに対する単一値セレクターの使用)例: オブジェクトに対する単一値セレクターの使用次の例は、単一の JSON オブジェクトに対するセレクターの働きを示しています。 #### [](#入力ペイロード)入力ペイロード入力ペイロードは、キー `"name"` と値 `"DataWeave"` を持つオブジェクトです。 ```JSON { "name": "Data Weave" } ``` #### [](#dataweave-ソース)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、`payload.name` を使用して、キー `"name"` を持つオブジェクトの値を選択します。選択の実行手段としては、`payload.name` と `payload."name"` のどちらも有効です。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload.name ``` #### [](#出力)出力次のスクリプトは、入力オブジェクト「Data Weave」の文字列値を出力します。 ```JSON "Data Weave" ``` ### [](#例-配列に対する単一値セレクターの使用)例: 配列に対する単一値セレクターの使用配列では、すべての要素にセレクターが適用されます。 #### [](#入力ペイロード-2)入力ペイロード入力ペイロードは、同じキー「name」を持つ 2 つのオブジェクトを含む配列です。 ```JSON [ { "name": "Arg" }, { "name": "Japan" } ] ``` #### [](#dataweave-ソース-2)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、`payload.name` を使用して、入力ペイロード中でキー「name」を持つオブジェクトの値を選択します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload.name ``` #### [](#出力-2)出力次のスクリプトは、キー `"name"` を持つ入力オブジェクトの値 (`"Arg"` と `"Japan"`) を含む配列を出力します。 ```json ["Arg", "Japan"] ``` ## [](#namespace_example1)名前空間セレクター DataWeave 名前空間セレクターは、名前空間またはローカル部分と一致する名前の使用をサポートします。セレクターが名前空間と一致するためには、名前が名前空間およびローカル部分と一致する必要があります。ローカル部分としか一致しない場合、名前空間とは関係なく、セレクターはそのローカル部分を持つすべての名前空間と一致します。 XML 名前空間とそれぞれのプレフィックスは、XML 要素の `xmlns` 属性に定義されています。たとえば、`` は、プレフィックス `h` を名前空間 `[http://www.w3.org/TR/html4/](http://www.w3.org/TR/html4/)` に割り当てる名前空間を定義します。その名前空間内のすべての要素は `h` プレフィックスを持ちます。たとえば、要素 `` では、`h` が名前空間のプレフィックスで、`table` がローカル部分になります。 ### [](#例-名前空間セレクターの使用)例: 名前空間セレクターの使用次の例では、名前空間とローカル部分を使用して、XML 要素から値を選択しています。 #### [](#入力ペイロード-3)入力ペイロード入力ペイロードには、ローカル名 (`table`) が同じで異なる名前空間を持つ XML 要素 `h:table` と `f:table` が含まれます。 ```xml Apples Bananas African Coffee Table 80 120 ``` #### [](#namespace_variable)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、指定された名前空間から XML コンテンツを選択します。スクリプトのヘッダーは、名前空間 (`ns`) の変数 `html` と `furniture` を作成し、入力ペイロードからの名前空間を格納します。要素 `h:table` の子を選択して要素 `a` に格納し、要素 `f:table` の子を選択して要素 `b` に格納するため、スクリプトは名前空間変数の `html` と `furniture` で名前空間セレクター (`#`) とローカル部分 (`table`) を使用します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/xml ns html http://www.w3.org/TR/html4/ ns furniture https://www.w3schools.com/furniture --- root: { a: payload.root.html#table, b: payload.root.furniture#table } ``` #### [](#出力-3)出力次のスクリプトは、要素 `a` では要素 `h:table` の子を出力し、要素 `b` では要素 `f:table` の子を出力します。 ```xml Apples Bananas African Coffee Table 80 120 ``` ### [](#例-ローカル名を使用した-xml-値の選択)例: ローカル名を使用した XML 値の選択次の例では、ローカル名 `table` を使用して `h:table` 要素から XML 値を選択しています。 #### [](#入力ペイロード-4)入力ペイロード入力ペイロードには、名前空間 `"http://www.w3.org/TR/html4/"` を含む `table` 要素を持つ XML が含まれます。 ```xml Apples Bananas ``` #### [](#dataweave-ソース-3)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、名前区間ではなく XML 要素 `table` のローカル名を使用して、`table` 要素の子の値を選択します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/xml --- root: { a: payload.root.table } ``` #### [](#出力-4)出力次のスクリプトは、`table` 要素の子の値を含む XML を出力します。 ```xml Apples Bananas ``` ## [](#attribute_selector)属性セレクター属性セレクターは、選択された名前式と一致する最初の属性値を返します。どのキーも一致しない場合は値 `null` を返します。次の例では、XML 属性の値を選択しています。 ### [](#入力ペイロード-5)入力ペイロード入力ペイロードは、属性 `name="Weave"` を含む XML の `user` 要素です。 ```xml ``` ### [](#dataweave-ソース-4)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、入力ペイロード (``) から `name` 属性の値を選択します。`@` は属性の選択を示しています。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload.user.@name ``` ### [](#出力-5)出力この DataWeave スクリプトは、`name` 属性の値を出力します。 ```json "Weave" ``` ## [](#multi_value_selector)複数値セレクター複数値セレクター (`*`) は、オブジェクトの配列で最初に一致したキーの値を返すのではなく、一致するキーに対する値を含む配列 (たとえば、`user` がキーである場合は `*user`) を返します。このセレクターは、子孫の値は返さず、指定されたレベルの値のみを返します。どのキーも一致しない場合は値 `null` を返します。 ### [](#入力ペイロード-6)入力ペイロード入力ペイロードには `user` 要素の XML 配列が含まれます。 ```xml Weave BAT TF ``` ### [](#dataweave-ソース-5)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、入力ペイロードのすべての `user` 要素の値を選択するために `*user` を使用します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload.users.*user ``` ### [](#出力-6)出力このスクリプトは、`user` 値の配列を出力します。 ```json [ "Weave", "BAT", "TF" ] ``` ## [](#descendant_selector)子孫セレクター子孫セレクターは、すべての子とそれぞれの子孫のリストを返します。このセレクターは、`.` を 1 つ使用することで他のどのセレクターとも連結できます。たとえば、`payload..` は、すべての子の値、さらに_それぞれの_子の値と、すべての子孫の値を再帰的に選択して、それらの値の配列を返します。セレクターは、他の要素と連結することもできます。たとえば、`payload..user` と指定すると、各 `user` キーの値と、それぞれの子孫の値がすべて選択されます。または `payload..*name` と指定すると、`name` のすべての子孫の値が選択されます。 ### [](#例-各子孫の選択)例: 各子孫の選択次の例では、入力ペイロードの各子孫を選択しています。 #### [](#入力ペイロード-7)入力ペイロード入力ペイロードには、異なるレベルでネストされている要素のセットが含まれます。 ```xml Weave BAT BDD ``` #### [](#dataweave-ソース-6)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、`..` を使用して、入力ペイロードのすべての要素を再帰的に選択して、JSON 配列として返します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload.. ``` #### [](#出力-7)出力 ```json [ { "user": { "name": "Weave", "user": { "name": "BAT", "user": { "name": "BDD" } } } }, { "name": "Weave", "user": { "name": "BAT", "user": { "name": "BDD" } } }, "Weave", { "name": "BAT", "user": { "name": "BDD" } }, "BAT", { "name": "BDD" }, "BDD" ] ``` ### [](#例-降順での値の選択)例: 降順での値の選択次の例では、`name` の値を降順に選択しています。 #### [](#入力ペイロード-8)入力ペイロード入力ペイロードには、異なるレベルでネストされている `name` 要素のセットが含まれます。 ```xml Weave BAT Munit BDD ``` #### [](#dataweave-ソース-7)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、`..` を使用して、入力ペイロードからすべての `name` (名) 要素を選択し、それらの値を JSON 配列として出力します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload..name ``` #### [](#出力-8)出力このスクリプトは、すべての `name` 値の JSON 配列を出力します。 ```json [ "Weave", "BAT", "BDD" ] ``` ### [](#例)例次の例では、`name` の値を降順に選択しています。 #### [](#入力ペイロード-9)入力ペイロード入力ペイロードには、異なるレベルでネストされている `name` 要素のセットが含まれます。 ```xml Weave BAT Munit BDD ``` #### [](#dataweave-ソース-8)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、`..*` を使用して、XML 階層の同じレベルにある反復 `name` キーの `BAT` および `Munit` 値を含め、入力ペイロードからすべての `name` 要素の値を選択し、それらの値を JSON 配列に出力します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload..*name ``` #### [](#出力-9)出力このスクリプトは、すべての `name` 値の JSON 配列を出力します。 ```json [ "Weave", "BAT", "Munit", "BDD" ] ``` ### [](#例-降順での値の選択-2)例: 降順での値の選択次の例では、`Item` 要素の `Name` の値を降順に選択しています。 #### [](#入力ペイロード-10)入力ペイロード入力ペイロードには、異なるレベルでネストされている `Name` 要素のセットが含まれます。 ```xml 32345 circle Perfume Bosque t-Shirt 435678C circle t-Shirt2 t-Shirt red t-Shirt red with logo ``` #### [](#dataweave-ソース-9)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、`..*` を使用して、入力ペイロードから `Item` 要素でネストされたすべての `Name` 要素の値を選択し、それらの値を XML 配列に出力します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/xml --- { Supermarket: { Item: { Value: payload..*Item.Name } } } ``` #### [](#出力-10)出力このスクリプトは、すべての `name` 値の XML 配列を出力します。 ```xml Perfume t-Shirt Bosque t-Shirt2 t-Shirt red t-Shirt red with logo ``` ## [](#dynamic_selector)動的セレクター動的セレクターの構文は、選択する対象によって異なります。 - 単一値: `payload[(nameExpression)]` - 複数値: `payload[*(nameExpression)]` - 属性: `payload[@(nameExpression)]` - キー値: `payload[&(nameExpression)]` - 名前空間を持つ単一値: `payload.ns0#"$(nameExpression)"` ### [](#例-単一値の動的選択)例: 単一値の動的選択次の例は、単一値を動的に選択する方法を示しています。 #### [](#入力ペイロード-11)入力ペイロード入力ペイロードはオブジェクトの配列になります。最初のオブジェクトは、キー `"ref"` と値 `"name"` を持ちます。2 番目のオブジェクトは、キー `"name"` と値 `"Data Weave"` を持ちます。`"Data Weave"`: ```JSON { "ref": "name", "name": "Data Weave" } ``` #### [](#dataweave-ソース-10)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、`"name"` キーの値を動的に選択します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload[(payload.ref)] ``` スクリプトでは、動的セレクター `[()]` の括弧内で `payload.ref` を渡しています。`"ref"` の値は `"name"` であり、キー `"name"` と一致するため、このスクリプトは機能します。 #### [](#出力-11)出力このスクリプトは、`"name"` キーを持つオブジェクトの値を出力します。 ```JSON "Data Weave" ``` ### [](#例-名前空間を持つ単一値の動的選択)例: 名前空間を持つ単一値の動的選択次の例は、名前空間を持つ単一値を動的に選択する方法を示しています。 #### [](#入力ペイロード-12)入力ペイロード入力ペイロードには、2 つの子要素を持ち、それらの片方が名前空間 `http://www.w3.org/TR/html4/` である `` 要素が 1 つ含まれます。両方の子要素 (`` と ``) はローカル名の `table` を持ちます。 ```xml Manzana Banana ``` #### [](#dataweave-ソース-11)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、名前空間 `http://www.w3.org/TR/html4/` を持つ要素の値を動的に選択します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json ns h http://www.w3.org/TR/html4/ --- payload.root.h#"$(payload.root.@ref)" ``` 式 `payload.root.@ref` では、`root` 要素の `ref` 属性に対して属性セレクター (`@`) を使用して、要素 `Banana` のローカル名 `table` と一致する値 `table` を選択しています。 #### [](#出力-12)出力このスクリプトは、名前空間 `http://www.w3.org/TR/html4/` を持つ要素の値を出力します。 ```JSON "Banana" ``` ## [](#selectors_variables)変数に保存されたコンテンツでのセレクターの使用すべてのセレクターが、[定義済みの Mule Runtime 変数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-variables-context)および [DataWeave 変数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-variables)で機能します。 Mule イベント内のペイロード、属性、変数データなどの [Mule イベント](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/about-mule-event)データを選択するには、定義済みの Mule Runtime 変数 (`payload`、`attributes`、`vars` など) を使用します。抽出された値は、サポートされる DataWeave 値の型のいずれかのリテラル値として処理されます。

抽出するデータ構文

ペイロード

payload (例: payload.name)

payload が {"name" : "somebody"} の場合、payload.name は "somebody" を返します。

Mule ペイロードについての詳細は、「メッセージペイロード」を参照してください。

属性

attributes.<myAttributeName>

例については、「属性」を参照してください。

変数

<myVariableName>

名前の競合を回避するために、変数名の先頭に vars を追加する必要があります。

vars.<myVariableName>

Muke 変数についての詳細は、「Mule アプリケーションの変数」を参照してください。

エラーオブジェクト

error

フローでのエラーに関する情報については、#[error.cause] を使用できます。

フロー

flow

Logger でのフロー名: #[flow.name]

flow.name は一部のコアコンポーネント (Set Payload、Transform Message など) では機能しません。

フローについての詳細は、「フローおよびサブフロー」を参照してください。

# DataWeave セレクター DataWeave セレクターはオブジェクトと配列の構造をトラバースし、一致する値を返します。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。セレクターは常にコンテキスト内で動作し、コンテキストには、変数への参照、オブジェクトリテラル、配列リテラル、または DataWeave 関数の呼び出しとすることができます。

セレクター種別構文戻り値の型

単一値

.keyName

一致するキーに属する値の任意の型

複数値

.*keyName

すべての一致するキーの値の配列

下位

..keyName

すべての一致する下位キーの値の配列

動的

動的セレクターを参照してください。

キー-値ペア

.&keyName

一致するキーを持つオブジェクト

Index (インデックス)

[<index>]

選択された配列インデックスの位置にある任意の型の値。配列の最後からインデックス付けするには負の数を使用します。たとえば、配列の最後の要素の場合は -1 になります。配列のサイズを超える値を使用すると null が返されます。

範囲

[<index> to <index>]

選択されたインデックスからの値を含む配列

XML 属性

@, .@keyName

選択された属性の文字列値

名前空間

keyName.#

選択されたキーの名前空間の文字列値

キーの存在

keyName?、keyName.@type?

ブール (オブジェクトまたは XML 属性の選択されたキーが存在する場合は true、存在しない場合は false)

アサートの存在

keyName!

文字列: キーが存在しない場合の例外メッセージ

検索条件

[?(boolean_expression)]

DataWeave 式が true を返す場合、キー-値ペアを含む配列またはオブジェクト。そうでない場合は、値 null を返します。

メタデータ

.^someMetadata

Mule ペイロード、変数、属性の指定したメタデータの値を返します。セレクターは、クラス (.^class)、コンテンツ長 (.^contentLength)、エンコード (.^encoding)、MIME タイプ (.^mimeType)、メディア種別 (.^mediaType)、未加工 (.^raw)、およびカスタムメタデータ (.^myCustomMetadata) の値を返すことができます。詳細は、「データの抽出」を参照してください。

以下の例では、これらのセレクターを使用しています。セレクターのその他の例については、「データの抽出」を参照してください。

## [](#照合のルール)照合のルール DataWeave では、オブジェクトのキー (たとえば JSON オブジェクト `{ "someName" : "Data Weave" }` のキー `"someName"`) と一致する名前が、そのオブジェクトからデータを選択できます。シンプルな例については、[単一値セレクター](#single_value_selector) を参照してください。 ## [](#single_value_selector)単一値セレクターこのセレクターは、指定されたセレクター名にキーが一致した最初のキー/値ペアの値と一致します。このセレクターは、オブジェクトまたは配列に適用できます。配列の場合は、配列内のすべてのオブジェクト値にセレクターが適用され、オブジェクト値以外の値はすべて無視されます。一致するキーがない場合は、値 `null` が返されます。
ドットセレクター (.) と DataWeave 型でのドットセレクターの使用方法についての詳細は、型の選択を参照してください。
### [](#例-オブジェクトに対する単一値セレクターの使用)例: オブジェクトに対する単一値セレクターの使用次の例は、単一の JSON オブジェクトに対するセレクターの働きを示しています。 #### [](#入力ペイロード)入力ペイロード入力ペイロードは、キー `"name"` と値 `"DataWeave"` を持つオブジェクトです。 ```JSON { "name": "Data Weave" } ``` #### [](#dataweave-ソース)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、`payload.name` を使用して、キー `"name"` を持つオブジェクトの値を選択します。選択の実行手段としては、`payload.name` と `payload."name"` のどちらも有効です。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload.name ``` #### [](#出力)出力次のスクリプトは、入力オブジェクト「Data Weave」の文字列値を出力します。 ```JSON "Data Weave" ``` ### [](#例-配列に対する単一値セレクターの使用)例: 配列に対する単一値セレクターの使用配列では、すべての要素にセレクターが適用されます。 #### [](#入力ペイロード-2)入力ペイロード入力ペイロードは、同じキー「name」を持つ 2 つのオブジェクトを含む配列です。 ```JSON [ { "name": "Arg" }, { "name": "Japan" } ] ``` #### [](#dataweave-ソース-2)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、`payload.name` を使用して、入力ペイロード中でキー「name」を持つオブジェクトの値を選択します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload.name ``` #### [](#出力-2)出力次のスクリプトは、キー `"name"` を持つ入力オブジェクトの値 (`"Arg"` と `"Japan"`) を含む配列を出力します。 ```json ["Arg", "Japan"] ``` ## [](#namespace_example1)名前空間セレクター DataWeave 名前空間セレクターは、名前空間またはローカル部分と一致する名前の使用をサポートします。セレクターが名前空間と一致するためには、名前が名前空間およびローカル部分と一致する必要があります。ローカル部分としか一致しない場合、名前空間とは関係なく、セレクターはそのローカル部分を持つすべての名前空間と一致します。 XML 名前空間とそれぞれのプレフィックスは、XML 要素の `xmlns` 属性に定義されています。たとえば、`` は、プレフィックス `h` を名前空間 `[http://www.w3.org/TR/html4/](http://www.w3.org/TR/html4/)` に割り当てる名前空間を定義します。その名前空間内のすべての要素は `h` プレフィックスを持ちます。たとえば、要素 `` では、`h` が名前空間のプレフィックスで、`table` がローカル部分になります。 ### [](#例-名前空間セレクターの使用)例: 名前空間セレクターの使用次の例では、名前空間とローカル部分を使用して、XML 要素から値を選択しています。 #### [](#入力ペイロード-3)入力ペイロード入力ペイロードには、ローカル名 (`table`) が同じで異なる名前空間を持つ XML 要素 `h:table` と `f:table` が含まれます。 ```xml Apples Bananas African Coffee Table 80 120 ``` #### [](#namespace_variable)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、指定された名前空間から XML コンテンツを選択します。スクリプトのヘッダーは、名前空間 (`ns`) の変数 `html` と `furniture` を作成し、入力ペイロードからの名前空間を格納します。要素 `h:table` の子を選択して要素 `a` に格納し、要素 `f:table` の子を選択して要素 `b` に格納するため、スクリプトは名前空間変数の `html` と `furniture` で名前空間セレクター (`#`) とローカル部分 (`table`) を使用します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/xml ns html http://www.w3.org/TR/html4/ ns furniture https://www.w3schools.com/furniture --- root: { a: payload.root.html#table, b: payload.root.furniture#table } ``` #### [](#出力-3)出力次のスクリプトは、要素 `a` では要素 `h:table` の子を出力し、要素 `b` では要素 `f:table` の子を出力します。 ```xml Apples Bananas African Coffee Table 80 120 ``` ### [](#例-ローカル名を使用した-xml-値の選択)例: ローカル名を使用した XML 値の選択次の例では、ローカル名 `table` を使用して `h:table` 要素から XML 値を選択しています。 #### [](#入力ペイロード-4)入力ペイロード入力ペイロードには、名前空間 `"http://www.w3.org/TR/html4/"` を含む `table` 要素を持つ XML が含まれます。 ```xml Apples Bananas ``` #### [](#dataweave-ソース-3)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、名前区間ではなく XML 要素 `table` のローカル名を使用して、`table` 要素の子の値を選択します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/xml --- root: { a: payload.root.table } ``` #### [](#出力-4)出力次のスクリプトは、`table` 要素の子の値を含む XML を出力します。 ```xml Apples Bananas ``` ## [](#attribute_selector)属性セレクター属性セレクターは、選択された名前式と一致する最初の属性値を返します。どのキーも一致しない場合は値 `null` を返します。次の例では、XML 属性の値を選択しています。 ### [](#入力ペイロード-5)入力ペイロード入力ペイロードは、属性 `name="Weave"` を含む XML の `user` 要素です。 ```xml ``` ### [](#dataweave-ソース-4)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、入力ペイロード (``) から `name` 属性の値を選択します。`@` は属性の選択を示しています。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload.user.@name ``` ### [](#出力-5)出力この DataWeave スクリプトは、`name` 属性の値を出力します。 ```json "Weave" ``` ## [](#multi_value_selector)複数値セレクター複数値セレクター (`*`) は、オブジェクトの配列で最初に一致したキーの値を返すのではなく、一致するキーに対する値を含む配列 (たとえば、`user` がキーである場合は `*user`) を返します。このセレクターは、子孫の値は返さず、指定されたレベルの値のみを返します。どのキーも一致しない場合は値 `null` を返します。 ### [](#入力ペイロード-6)入力ペイロード入力ペイロードには `user` 要素の XML 配列が含まれます。 ```xml Weave BAT TF ``` ### [](#dataweave-ソース-5)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、入力ペイロードのすべての `user` 要素の値を選択するために `*user` を使用します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload.users.*user ``` ### [](#出力-6)出力このスクリプトは、`user` 値の配列を出力します。 ```json [ "Weave", "BAT", "TF" ] ``` ## [](#descendant_selector)子孫セレクター子孫セレクターは、すべての子とそれぞれの子孫のリストを返します。このセレクターは、`.` を 1 つ使用することで他のどのセレクターとも連結できます。たとえば、`payload..` は、すべての子の値、さらに_それぞれの_子の値と、すべての子孫の値を再帰的に選択して、それらの値の配列を返します。セレクターは、他の要素と連結することもできます。たとえば、`payload..user` と指定すると、各 `user` キーの値と、それぞれの子孫の値がすべて選択されます。または `payload..*name` と指定すると、`name` のすべての子孫の値が選択されます。 ### [](#例-各子孫の選択)例: 各子孫の選択次の例では、入力ペイロードの各子孫を選択しています。 #### [](#入力ペイロード-7)入力ペイロード入力ペイロードには、異なるレベルでネストされている要素のセットが含まれます。 ```xml Weave BAT BDD ``` #### [](#dataweave-ソース-6)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、`..` を使用して、入力ペイロードのすべての要素を再帰的に選択して、JSON 配列として返します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload.. ``` #### [](#出力-7)出力 ```json [ { "user": { "name": "Weave", "user": { "name": "BAT", "user": { "name": "BDD" } } } }, { "name": "Weave", "user": { "name": "BAT", "user": { "name": "BDD" } } }, "Weave", { "name": "BAT", "user": { "name": "BDD" } }, "BAT", { "name": "BDD" }, "BDD" ] ``` ### [](#例-降順での値の選択)例: 降順での値の選択次の例では、`name` の値を降順に選択しています。 #### [](#入力ペイロード-8)入力ペイロード入力ペイロードには、異なるレベルでネストされている `name` 要素のセットが含まれます。 ```xml Weave BAT Munit BDD ``` #### [](#dataweave-ソース-7)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、`..` を使用して、入力ペイロードからすべての `name` (名) 要素を選択し、それらの値を JSON 配列として出力します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload..name ``` #### [](#出力-8)出力このスクリプトは、すべての `name` 値の JSON 配列を出力します。 ```json [ "Weave", "BAT", "BDD" ] ``` ### [](#例)例次の例では、`name` の値を降順に選択しています。 #### [](#入力ペイロード-9)入力ペイロード入力ペイロードには、異なるレベルでネストされている `name` 要素のセットが含まれます。 ```xml Weave BAT Munit BDD ``` #### [](#dataweave-ソース-8)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、`..*` を使用して、XML 階層の同じレベルにある反復 `name` キーの `BAT` および `Munit` 値を含め、入力ペイロードからすべての `name` 要素の値を選択し、それらの値を JSON 配列に出力します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload..*name ``` #### [](#出力-9)出力このスクリプトは、すべての `name` 値の JSON 配列を出力します。 ```json [ "Weave", "BAT", "Munit", "BDD" ] ``` ### [](#例-降順での値の選択-2)例: 降順での値の選択次の例では、`Item` 要素の `Name` の値を降順に選択しています。 #### [](#入力ペイロード-10)入力ペイロード入力ペイロードには、異なるレベルでネストされている `Name` 要素のセットが含まれます。 ```xml 32345 circle Perfume Bosque t-Shirt 435678C circle t-Shirt2 t-Shirt red t-Shirt red with logo ``` #### [](#dataweave-ソース-9)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、`..*` を使用して、入力ペイロードから `Item` 要素でネストされたすべての `Name` 要素の値を選択し、それらの値を XML 配列に出力します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/xml --- { Supermarket: { Item: { Value: payload..*Item.Name } } } ``` #### [](#出力-10)出力このスクリプトは、すべての `name` 値の XML 配列を出力します。 ```xml Perfume t-Shirt Bosque t-Shirt2 t-Shirt red t-Shirt red with logo ``` ## [](#dynamic_selector)動的セレクター動的セレクターの構文は、選択する対象によって異なります。 - 単一値: `payload[(nameExpression)]` - 複数値: `payload[*(nameExpression)]` - 属性: `payload[@(nameExpression)]` - キー値: `payload[&(nameExpression)]` - 名前空間を持つ単一値: `payload.ns0#"$(nameExpression)"` ### [](#例-単一値の動的選択)例: 単一値の動的選択次の例は、単一値を動的に選択する方法を示しています。 #### [](#入力ペイロード-11)入力ペイロード入力ペイロードはオブジェクトの配列になります。最初のオブジェクトは、キー `"ref"` と値 `"name"` を持ちます。2 番目のオブジェクトは、キー `"name"` と値 `"Data Weave"` を持ちます。`"Data Weave"`: ```JSON { "ref": "name", "name": "Data Weave" } ``` #### [](#dataweave-ソース-10)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、`"name"` キーの値を動的に選択します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload[(payload.ref)] ``` スクリプトでは、動的セレクター `[()]` の括弧内で `payload.ref` を渡しています。`"ref"` の値は `"name"` であり、キー `"name"` と一致するため、このスクリプトは機能します。 #### [](#出力-11)出力このスクリプトは、`"name"` キーを持つオブジェクトの値を出力します。 ```JSON "Data Weave" ``` ### [](#例-名前空間を持つ単一値の動的選択)例: 名前空間を持つ単一値の動的選択次の例は、名前空間を持つ単一値を動的に選択する方法を示しています。 #### [](#入力ペイロード-12)入力ペイロード入力ペイロードには、2 つの子要素を持ち、それらの片方が名前空間 `http://www.w3.org/TR/html4/` である `` 要素が 1 つ含まれます。両方の子要素 (`` と ``) はローカル名の `table` を持ちます。 ```xml Manzana Banana ``` #### [](#dataweave-ソース-11)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、名前空間 `http://www.w3.org/TR/html4/` を持つ要素の値を動的に選択します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json ns h http://www.w3.org/TR/html4/ --- payload.root.h#"$(payload.root.@ref)" ``` 式 `payload.root.@ref` では、`root` 要素の `ref` 属性に対して属性セレクター (`@`) を使用して、要素 `Banana` のローカル名 `table` と一致する値 `table` を選択しています。 #### [](#出力-12)出力このスクリプトは、名前空間 `http://www.w3.org/TR/html4/` を持つ要素の値を出力します。 ```JSON "Banana" ``` ## [](#selectors_variables)変数に保存されたコンテンツでのセレクターの使用すべてのセレクターが、[定義済みの Mule Runtime 変数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-variables-context)および [DataWeave 変数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-variables)で機能します。 Mule イベント内のペイロード、属性、変数データなどの [Mule イベント](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/about-mule-event)データを選択するには、定義済みの Mule Runtime 変数 (`payload`、`attributes`、`vars` など) を使用します。抽出された値は、サポートされる DataWeave 値の型のいずれかのリテラル値として処理されます。

抽出するデータ構文

ペイロード

payload (例: payload.name)

payload が {"name" : "somebody"} の場合、payload.name は "somebody" を返します。

Mule ペイロードについての詳細は、「メッセージペイロード」を参照してください。

属性

attributes.<myAttributeName>

例については、「属性」を参照してください。

変数

<myVariableName>

名前の競合を回避するために、変数名の先頭に vars を追加する必要があります。

vars.<myVariableName>

Muke 変数についての詳細は、「Mule アプリケーションの変数」を参照してください。

エラーオブジェクト

error

フローでのエラーに関する情報については、#[error.cause] を使用できます。

フロー

flow

Logger でのフロー名: #[flow.name]

flow.name は一部のコアコンポーネント (Set Payload、Transform Message など) では機能しません。

フローについての詳細は、「フローおよびサブフロー」を参照してください。

# DataWeave セレクター DataWeave セレクターはオブジェクトと配列の構造をトラバースし、一致する値を返します。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。セレクターは常にコンテキスト内で動作し、コンテキストには、変数への参照、オブジェクトリテラル、配列リテラル、または DataWeave 関数の呼び出しとすることができます。

セレクター種別構文戻り値の型

単一値

.keyName

一致するキーに属する値の任意の型

複数値

.*keyName

すべての一致するキーの値の配列

下位

..keyName

すべての一致する下位キーの値の配列

動的

動的セレクターを参照してください。

キー-値ペア

.&keyName

一致するキーを持つオブジェクト

Index (インデックス)

[<index>]

選択された配列インデックスの位置にある任意の型の値。配列の最後からインデックス付けするには負の数を使用します。たとえば、配列の最後の要素の場合は -1 になります。配列のサイズを超える値を使用すると null が返されます。

範囲

[<index> to <index>]

選択されたインデックスからの値を含む配列

XML 属性

@, .@keyName

選択された属性の文字列値

名前空間

keyName.#

選択されたキーの名前空間の文字列値

キーの存在

keyName?、keyName.@type?

ブール (オブジェクトまたは XML 属性の選択されたキーが存在する場合は true、存在しない場合は false)

アサートの存在

keyName!

文字列: キーが存在しない場合の例外メッセージ

検索条件

[?(boolean_expression)]

DataWeave 式が true を返す場合、キー-値ペアを含む配列またはオブジェクト。そうでない場合は、値 null を返します。

メタデータ

.^someMetadata

Mule ペイロード、変数、属性の指定したメタデータの値を返します。セレクターは、クラス (.^class)、コンテンツ長 (.^contentLength)、エンコード (.^encoding)、MIME タイプ (.^mimeType)、メディア種別 (.^mediaType)、未加工 (.^raw)、およびカスタムメタデータ (.^myCustomMetadata) の値を返すことができます。詳細は、「データの抽出」を参照してください。

以下の例では、これらのセレクターを使用しています。セレクターのその他の例については、「データの抽出」を参照してください。

## [](#照合のルール)照合のルール DataWeave では、オブジェクトのキー (たとえば JSON オブジェクト `{ "someName" : "Data Weave" }` のキー `"someName"`) と一致する名前が、そのオブジェクトからデータを選択できます。シンプルな例については、[単一値セレクター](#single_value_selector) を参照してください。 ## [](#single_value_selector)単一値セレクターこのセレクターは、指定されたセレクター名にキーが一致した最初のキー/値ペアの値と一致します。このセレクターは、オブジェクトまたは配列に適用できます。配列の場合は、配列内のすべてのオブジェクト値にセレクターが適用され、オブジェクト値以外の値はすべて無視されます。一致するキーがない場合は、値 `null` が返されます。
ドットセレクター (.) と DataWeave 型でのドットセレクターの使用方法についての詳細は、型の選択を参照してください。
### [](#例-オブジェクトに対する単一値セレクターの使用)例: オブジェクトに対する単一値セレクターの使用次の例は、単一の JSON オブジェクトに対するセレクターの働きを示しています。 #### [](#入力ペイロード)入力ペイロード入力ペイロードは、キー `"name"` と値 `"DataWeave"` を持つオブジェクトです。 ```JSON { "name": "Data Weave" } ``` #### [](#dataweave-ソース)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、`payload.name` を使用して、キー `"name"` を持つオブジェクトの値を選択します。選択の実行手段としては、`payload.name` と `payload."name"` のどちらも有効です。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload.name ``` #### [](#出力)出力次のスクリプトは、入力オブジェクト「Data Weave」の文字列値を出力します。 ```JSON "Data Weave" ``` ### [](#例-配列に対する単一値セレクターの使用)例: 配列に対する単一値セレクターの使用配列では、すべての要素にセレクターが適用されます。 #### [](#入力ペイロード-2)入力ペイロード入力ペイロードは、同じキー「name」を持つ 2 つのオブジェクトを含む配列です。 ```JSON [ { "name": "Arg" }, { "name": "Japan" } ] ``` #### [](#dataweave-ソース-2)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、`payload.name` を使用して、入力ペイロード中でキー「name」を持つオブジェクトの値を選択します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload.name ``` #### [](#出力-2)出力次のスクリプトは、キー `"name"` を持つ入力オブジェクトの値 (`"Arg"` と `"Japan"`) を含む配列を出力します。 ```json ["Arg", "Japan"] ``` ## [](#namespace_example1)名前空間セレクター DataWeave 名前空間セレクターは、名前空間またはローカル部分と一致する名前の使用をサポートします。セレクターが名前空間と一致するためには、名前が名前空間およびローカル部分と一致する必要があります。ローカル部分としか一致しない場合、名前空間とは関係なく、セレクターはそのローカル部分を持つすべての名前空間と一致します。 XML 名前空間とそれぞれのプレフィックスは、XML 要素の `xmlns` 属性に定義されています。たとえば、`` は、プレフィックス `h` を名前空間 `[http://www.w3.org/TR/html4/](http://www.w3.org/TR/html4/)` に割り当てる名前空間を定義します。その名前空間内のすべての要素は `h` プレフィックスを持ちます。たとえば、要素 `` では、`h` が名前空間のプレフィックスで、`table` がローカル部分になります。 ### [](#例-名前空間セレクターの使用)例: 名前空間セレクターの使用次の例では、名前空間とローカル部分を使用して、XML 要素から値を選択しています。 #### [](#入力ペイロード-3)入力ペイロード入力ペイロードには、ローカル名 (`table`) が同じで異なる名前空間を持つ XML 要素 `h:table` と `f:table` が含まれます。 ```xml Apples Bananas African Coffee Table 80 120 ``` #### [](#namespace_variable)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、指定された名前空間から XML コンテンツを選択します。スクリプトのヘッダーは、名前空間 (`ns`) の変数 `html` と `furniture` を作成し、入力ペイロードからの名前空間を格納します。要素 `h:table` の子を選択して要素 `a` に格納し、要素 `f:table` の子を選択して要素 `b` に格納するため、スクリプトは名前空間変数の `html` と `furniture` で名前空間セレクター (`#`) とローカル部分 (`table`) を使用します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/xml ns html http://www.w3.org/TR/html4/ ns furniture https://www.w3schools.com/furniture --- root: { a: payload.root.html#table, b: payload.root.furniture#table } ``` #### [](#出力-3)出力次のスクリプトは、要素 `a` では要素 `h:table` の子を出力し、要素 `b` では要素 `f:table` の子を出力します。 ```xml Apples Bananas African Coffee Table 80 120 ``` ### [](#例-ローカル名を使用した-xml-値の選択)例: ローカル名を使用した XML 値の選択次の例では、ローカル名 `table` を使用して `h:table` 要素から XML 値を選択しています。 #### [](#入力ペイロード-4)入力ペイロード入力ペイロードには、名前空間 `"http://www.w3.org/TR/html4/"` を含む `table` 要素を持つ XML が含まれます。 ```xml Apples Bananas ``` #### [](#dataweave-ソース-3)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、名前区間ではなく XML 要素 `table` のローカル名を使用して、`table` 要素の子の値を選択します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/xml --- root: { a: payload.root.table } ``` #### [](#出力-4)出力次のスクリプトは、`table` 要素の子の値を含む XML を出力します。 ```xml Apples Bananas ``` ## [](#attribute_selector)属性セレクター属性セレクターは、選択された名前式と一致する最初の属性値を返します。どのキーも一致しない場合は値 `null` を返します。次の例では、XML 属性の値を選択しています。 ### [](#入力ペイロード-5)入力ペイロード入力ペイロードは、属性 `name="Weave"` を含む XML の `user` 要素です。 ```xml ``` ### [](#dataweave-ソース-4)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、入力ペイロード (``) から `name` 属性の値を選択します。`@` は属性の選択を示しています。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload.user.@name ``` ### [](#出力-5)出力この DataWeave スクリプトは、`name` 属性の値を出力します。 ```json "Weave" ``` ## [](#multi_value_selector)複数値セレクター複数値セレクター (`*`) は、オブジェクトの配列で最初に一致したキーの値を返すのではなく、一致するキーに対する値を含む配列 (たとえば、`user` がキーである場合は `*user`) を返します。このセレクターは、子孫の値は返さず、指定されたレベルの値のみを返します。どのキーも一致しない場合は値 `null` を返します。 ### [](#入力ペイロード-6)入力ペイロード入力ペイロードには `user` 要素の XML 配列が含まれます。 ```xml Weave BAT TF ``` ### [](#dataweave-ソース-5)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、入力ペイロードのすべての `user` 要素の値を選択するために `*user` を使用します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload.users.*user ``` ### [](#出力-6)出力このスクリプトは、`user` 値の配列を出力します。 ```json [ "Weave", "BAT", "TF" ] ``` ## [](#descendant_selector)子孫セレクター子孫セレクターは、すべての子とそれぞれの子孫のリストを返します。このセレクターは、`.` を 1 つ使用することで他のどのセレクターとも連結できます。たとえば、`payload..` は、すべての子の値、さらに_それぞれの_子の値と、すべての子孫の値を再帰的に選択して、それらの値の配列を返します。セレクターは、他の要素と連結することもできます。たとえば、`payload..user` と指定すると、各 `user` キーの値と、それぞれの子孫の値がすべて選択されます。または `payload..*name` と指定すると、`name` のすべての子孫の値が選択されます。 ### [](#例-各子孫の選択)例: 各子孫の選択次の例では、入力ペイロードの各子孫を選択しています。 #### [](#入力ペイロード-7)入力ペイロード入力ペイロードには、異なるレベルでネストされている要素のセットが含まれます。 ```xml Weave BAT BDD ``` #### [](#dataweave-ソース-6)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、`..` を使用して、入力ペイロードのすべての要素を再帰的に選択して、JSON 配列として返します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload.. ``` #### [](#出力-7)出力 ```json [ { "user": { "name": "Weave", "user": { "name": "BAT", "user": { "name": "BDD" } } } }, { "name": "Weave", "user": { "name": "BAT", "user": { "name": "BDD" } } }, "Weave", { "name": "BAT", "user": { "name": "BDD" } }, "BAT", { "name": "BDD" }, "BDD" ] ``` ### [](#例-降順での値の選択)例: 降順での値の選択次の例では、`name` の値を降順に選択しています。 #### [](#入力ペイロード-8)入力ペイロード入力ペイロードには、異なるレベルでネストされている `name` 要素のセットが含まれます。 ```xml Weave BAT Munit BDD ``` #### [](#dataweave-ソース-7)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、`..` を使用して、入力ペイロードからすべての `name` (名) 要素を選択し、それらの値を JSON 配列として出力します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload..name ``` #### [](#出力-8)出力このスクリプトは、すべての `name` 値の JSON 配列を出力します。 ```json [ "Weave", "BAT", "BDD" ] ``` ### [](#例)例次の例では、`name` の値を降順に選択しています。 #### [](#入力ペイロード-9)入力ペイロード入力ペイロードには、異なるレベルでネストされている `name` 要素のセットが含まれます。 ```xml Weave BAT Munit BDD ``` #### [](#dataweave-ソース-8)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、`..*` を使用して、XML 階層の同じレベルにある反復 `name` キーの `BAT` および `Munit` 値を含め、入力ペイロードからすべての `name` 要素の値を選択し、それらの値を JSON 配列に出力します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload..*name ``` #### [](#出力-9)出力このスクリプトは、すべての `name` 値の JSON 配列を出力します。 ```json [ "Weave", "BAT", "Munit", "BDD" ] ``` ### [](#例-降順での値の選択-2)例: 降順での値の選択次の例では、`Item` 要素の `Name` の値を降順に選択しています。 #### [](#入力ペイロード-10)入力ペイロード入力ペイロードには、異なるレベルでネストされている `Name` 要素のセットが含まれます。 ```xml 32345 circle Perfume Bosque t-Shirt 435678C circle t-Shirt2 t-Shirt red t-Shirt red with logo ``` #### [](#dataweave-ソース-9)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、`..*` を使用して、入力ペイロードから `Item` 要素でネストされたすべての `Name` 要素の値を選択し、それらの値を XML 配列に出力します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/xml --- { Supermarket: { Item: { Value: payload..*Item.Name } } } ``` #### [](#出力-10)出力このスクリプトは、すべての `name` 値の XML 配列を出力します。 ```xml Perfume t-Shirt Bosque t-Shirt2 t-Shirt red t-Shirt red with logo ``` ## [](#dynamic_selector)動的セレクター動的セレクターの構文は、選択する対象によって異なります。 - 単一値: `payload[(nameExpression)]` - 複数値: `payload[*(nameExpression)]` - 属性: `payload[@(nameExpression)]` - キー値: `payload[&(nameExpression)]` - 名前空間を持つ単一値: `payload.ns0#"$(nameExpression)"` ### [](#例-単一値の動的選択)例: 単一値の動的選択次の例は、単一値を動的に選択する方法を示しています。 #### [](#入力ペイロード-11)入力ペイロード入力ペイロードはオブジェクトの配列になります。最初のオブジェクトは、キー `"ref"` と値 `"name"` を持ちます。2 番目のオブジェクトは、キー `"name"` と値 `"Data Weave"` を持ちます。`"Data Weave"`: ```JSON { "ref": "name", "name": "Data Weave" } ``` #### [](#dataweave-ソース-10)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、`"name"` キーの値を動的に選択します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload[(payload.ref)] ``` スクリプトでは、動的セレクター `[()]` の括弧内で `payload.ref` を渡しています。`"ref"` の値は `"name"` であり、キー `"name"` と一致するため、このスクリプトは機能します。 #### [](#出力-11)出力このスクリプトは、`"name"` キーを持つオブジェクトの値を出力します。 ```JSON "Data Weave" ``` ### [](#例-名前空間を持つ単一値の動的選択)例: 名前空間を持つ単一値の動的選択次の例は、名前空間を持つ単一値を動的に選択する方法を示しています。 #### [](#入力ペイロード-12)入力ペイロード入力ペイロードには、2 つの子要素を持ち、それらの片方が名前空間 `http://www.w3.org/TR/html4/` である `` 要素が 1 つ含まれます。両方の子要素 (`` と ``) はローカル名の `table` を持ちます。 ```xml Manzana Banana ``` #### [](#dataweave-ソース-11)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、名前空間 `http://www.w3.org/TR/html4/` を持つ要素の値を動的に選択します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json ns h http://www.w3.org/TR/html4/ --- payload.root.h#"$(payload.root.@ref)" ``` 式 `payload.root.@ref` では、`root` 要素の `ref` 属性に対して属性セレクター (`@`) を使用して、要素 `Banana` のローカル名 `table` と一致する値 `table` を選択しています。 #### [](#出力-12)出力このスクリプトは、名前空間 `http://www.w3.org/TR/html4/` を持つ要素の値を出力します。 ```JSON "Banana" ``` ## [](#selectors_variables)変数に保存されたコンテンツでのセレクターの使用すべてのセレクターが、[定義済みの Mule Runtime 変数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-variables-context)および [DataWeave 変数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-variables)で機能します。 Mule イベント内のペイロード、属性、変数データなどの [Mule イベント](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/about-mule-event)データを選択するには、定義済みの Mule Runtime 変数 (`payload`、`attributes`、`vars` など) を使用します。抽出された値は、サポートされる DataWeave 値の型のいずれかのリテラル値として処理されます。

抽出するデータ構文

ペイロード

payload (例: payload.name)

payload が {"name" : "somebody"} の場合、payload.name は "somebody" を返します。

Mule ペイロードについての詳細は、「メッセージペイロード」を参照してください。

属性

attributes.<myAttributeName>

例については、「属性」を参照してください。

変数

<myVariableName>

名前の競合を回避するために、変数名の先頭に vars を追加する必要があります。

vars.<myVariableName>

Muke 変数についての詳細は、「Mule アプリケーションの変数」を参照してください。

エラーオブジェクト

error

フローでのエラーに関する情報については、#[error.cause] を使用できます。

フロー

flow

Logger でのフロー名: #[flow.name]

flow.name は一部のコアコンポーネント (Set Payload、Transform Message など) では機能しません。

フローについての詳細は、「フローおよびサブフロー」を参照してください。

# DataWeave セレクター DataWeave セレクターはオブジェクトと配列の構造をトラバースし、一致する値を返します。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。セレクターは常にコンテキスト内で動作し、コンテキストには、変数への参照、オブジェクトリテラル、配列リテラル、または DataWeave 関数の呼び出しとすることができます。

セレクター種別構文戻り値のデータ型

単一値

.keyName

一致するキーに属する値の任意の型

複数値

.*keyName

すべての一致するキーの値の配列

下位

..keyName

すべての一致する下位キーの値の配列

動的

動的セレクターを参照してください。

キー-値ペア

.&keyName

一致するキーを持つオブジェクト

Index (インデックス)

[<index>]

選択された配列インデックスの位置にある任意の型の値。配列の最後からインデックス付けするには負の数を使用します。たとえば、配列の最後の要素の場合は -1 になります。配列のサイズを超える値を使用すると null が返されます。

範囲

[<index> to <index>]

選択されたインデックスからの値を含む配列

XML 属性

@, .@keyName

選択された属性の文字列値

名前空間

keyName.#

選択されたキーの名前空間の文字列値

キーの存在

keyName?、keyName.@type?

ブール (オブジェクトまたは XML 属性の選択されたキーが存在する場合は true、存在しない場合は false)

アサートの存在

keyName!

文字列: キーが存在しない場合の例外メッセージ

検索条件

[?(boolean_expression)]

DataWeave 式が true を返す場合、キー-値ペアを含む配列またはオブジェクト。そうでない場合は、値 null を返します。

メタデータ

.^someMetadata

Mule ペイロード、変数、属性の指定したメタデータの値を返します。セレクターは、クラス (.^class)、コンテンツ長 (.^contentLength)、エンコード (.^encoding)、MIME タイプ (.^mimeType)、メディア種別 (.^mediaType)、未加工 (.^raw)、およびカスタムメタデータ (.^myCustomMetadata) の値を返すことができます。詳細は、「データの抽出」を参照してください。

以下の例では、これらのセレクターを使用しています。セレクターのその他の例については、「データの抽出」を参照してください。

## [](#照合のルール)照合のルール DataWeave では、オブジェクトのキー (たとえば JSON オブジェクト `{ "someName" : "Data Weave" }` のキー `"someName"`) と一致する名前が、そのオブジェクトからデータを選択できます。シンプルな例については、[単一値セレクター](#single_value_selector)を参照してください。 ## [](#single_value_selector)単一値セレクターこのセレクターは、指定されたセレクター名にキーが一致した最初のキー/値ペアの値と一致します。このセレクターは、オブジェクトまたは配列に適用できます。配列の場合は、配列内のすべてのオブジェクト値にセレクターが適用され、オブジェクト値以外の値はすべて無視されます。一致するキーがない場合は、値 `null` が返されます。
ドットセレクター (.) と DataWeave 型でのドットセレクターの使用方法についての詳細は、型の選択を参照してください。
### [](#例-オブジェクトに対する単一値セレクターの使用)例: オブジェクトに対する単一値セレクターの使用次の例は、単一の JSON オブジェクトに対するセレクターの働きを示しています。 #### [](#入力ペイロード)入力ペイロード入力ペイロードは、キー `"name"` と値 `"DataWeave"` を持つオブジェクトです。 ```JSON { "name": "Data Weave" } ``` #### [](#dataweave-ソース)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、`payload.name` を使用して、キー `"name"` を持つオブジェクトの値を選択します。選択の実行手段としては、`payload.name` と `payload."name"` のどちらも有効です。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload.name ``` #### [](#出力)出力次のスクリプトは、入力オブジェクト「Data Weave」の文字列値を出力します。 ```JSON "Data Weave" ``` ### [](#例-配列に対する単一値セレクターの使用)例: 配列に対する単一値セレクターの使用配列では、すべての要素にセレクターが適用されます。 #### [](#入力ペイロード-2)入力ペイロード入力ペイロードは、同じキー「name」を持つ 2 つのオブジェクトを含む配列です。 ```JSON [ { "name": "Arg" }, { "name": "Japan" } ] ``` #### [](#dataweave-ソース-2)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、`payload.name` を使用して、入力ペイロード中でキー「name」を持つオブジェクトの値を選択します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload.name ``` #### [](#出力-2)出力次のスクリプトは、キー `"name"` を持つ入力オブジェクトの値 (`"Arg"` と `"Japan"`) を含む配列を出力します。 ```json ["Arg", "Japan"] ``` ## [](#namespace_example1)名前空間セレクター DataWeave 名前空間セレクターは、名前空間またはローカル部分と一致する名前の使用をサポートします。セレクターが名前空間と一致するためには、名前が名前空間およびローカル部分と一致する必要があります。ローカル部分としか一致しない場合、名前空間とは関係なく、セレクターはそのローカル部分を持つすべての名前空間と一致します。 XML 名前空間とそれぞれのプレフィックスは、XML 要素の `xmlns` 属性に定義されています。たとえば、`` は、プレフィックス `h` を名前空間 `[http://www.w3.org/TR/html4/](http://www.w3.org/TR/html4/)` に割り当てる名前空間を定義します。その名前空間内のすべての要素は `h` プレフィックスを持ちます。たとえば、要素 `` では、`h` が名前空間のプレフィックスで、`table` がローカル部分になります。 ### [](#例-名前空間セレクターの使用)例: 名前空間セレクターの使用次の例では、名前空間とローカル部分を使用して、XML 要素から値を選択しています。 #### [](#入力ペイロード-3)入力ペイロード入力ペイロードには、ローカル名 (`table`) が同じで異なる名前空間を持つ XML 要素 `h:table` と `f:table` が含まれます。 ```xml Apples Bananas African Coffee Table 80 120 ``` #### [](#namespace_variable)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、指定された名前空間から XML コンテンツを選択します。スクリプトのヘッダーは、名前空間 (`ns`) の変数 `html` と `furniture` を作成し、入力ペイロードからの名前空間を格納します。要素 `h:table` の子を選択して要素 `a` に格納し、要素 `f:table` の子を選択して要素 `b` に格納するため、スクリプトは名前空間変数の `html` と `furniture` で名前空間セレクター (`#`) とローカル部分 (`table`) を使用します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/xml ns html http://www.w3.org/TR/html4/ ns furniture https://www.w3schools.com/furniture --- root: { a: payload.root.html#table, b: payload.root.furniture#table } ``` #### [](#出力-3)出力次のスクリプトは、要素 `a` では要素 `h:table` の子を出力し、要素 `b` では要素 `f:table` の子を出力します。 ```xml Apples Bananas African Coffee Table 80 120 ``` ### [](#例-ローカル名を使用した-xml-値の選択)例: ローカル名を使用した XML 値の選択次の例では、ローカル名 `table` を使用して `h:table` 要素から XML 値を選択しています。 #### [](#入力ペイロード-4)入力ペイロード入力ペイロードには、名前空間 `"http://www.w3.org/TR/html4/"` を含む `table` 要素を持つ XML が含まれます。 ```xml Apples Bananas ``` #### [](#dataweave-ソース-3)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、名前区間ではなく XML 要素 `table` のローカル名を使用して、`table` 要素の子の値を選択します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/xml --- root: { a: payload.root.table } ``` #### [](#出力-4)出力次のスクリプトは、`table` 要素の子の値を含む XML を出力します。 ```xml Apples Bananas ``` ## [](#attribute_selector)属性セレクター属性セレクターは、選択された名前式と一致する最初の属性値を返します。どのキーも一致しない場合は値 `null` を返します。次の例では、XML 属性の値を選択しています。 ### [](#入力ペイロード-5)入力ペイロード入力ペイロードは、属性 `name="Weave"` を含む XML の `user` 要素です。 ```xml ``` ### [](#dataweave-ソース-4)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、入力ペイロード (``) から `name` 属性の値を選択します。`@` は属性の選択を示しています。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload.user.@name ``` ### [](#出力-5)出力この DataWeave スクリプトは、`name` 属性の値を出力します。 ```json "Weave" ``` ## [](#multi_value_selector)複数値セレクター複数値セレクター (`*`) は、オブジェクトの配列で最初に一致したキーの値を返すのではなく、一致するキーに対する値を含む配列 (たとえば、`user` がキーである場合は `*user`) を返します。このセレクターは、子孫の値は返さず、指定されたレベルの値のみを返します。どのキーも一致しない場合は値 `null` を返します。 ### [](#入力ペイロード-6)入力ペイロード入力ペイロードには `user` 要素の XML 配列が含まれます。 ```xml Weave BAT TF ``` ### [](#dataweave-ソース-5)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、入力ペイロードのすべての `user` 要素の値を選択するために `*user` を使用します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload.users.*user ``` ### [](#出力-6)出力このスクリプトは、`user` 値の配列を出力します。 ```json [ "Weave", "BAT", "TF" ] ``` ## [](#descendant_selector)子孫セレクター子孫セレクターは、すべての子とそれぞれの子孫のリストを返します。このセレクターは、`.` を 1 つ使用することで他のどのセレクターとも連結できます。たとえば、`payload..` は、すべての子の値、さらに_それぞれの_子の値と、すべての子孫の値を再帰的に選択して、それらの値の配列を返します。セレクターは、他の要素と連結することもできます。たとえば、`payload..user` と指定すると、各 `user` キーの値と、それぞれの子孫の値がすべて選択されます。または `payload..*name` と指定すると、`name` のすべての子孫の値が選択されます。 ### [](#例-各子孫の選択)例: 各子孫の選択次の例では、入力ペイロードの各子孫を選択しています。 #### [](#入力ペイロード-7)入力ペイロード入力ペイロードには、異なるレベルでネストされている要素のセットが含まれます。 ```xml Weave BAT BDD ``` #### [](#dataweave-ソース-6)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、`..` を使用して、入力ペイロードのすべての要素を再帰的に選択して、JSON 配列として返します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload.. ``` #### [](#出力-7)出力 ```json [ { "user": { "name": "Weave", "user": { "name": "BAT", "user": { "name": "BDD" } } } }, { "name": "Weave", "user": { "name": "BAT", "user": { "name": "BDD" } } }, "Weave", { "name": "BAT", "user": { "name": "BDD" } }, "BAT", { "name": "BDD" }, "BDD" ] ``` ### [](#例-降順での値の選択)例: 降順での値の選択次の例では、`name` の値を降順に選択しています。 #### [](#入力ペイロード-8)入力ペイロード入力ペイロードには、異なるレベルでネストされている `name` 要素のセットが含まれます。 ```xml Weave BAT Munit BDD ``` #### [](#dataweave-ソース-7)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、`..` を使用して、入力ペイロードからすべての `name` (名) 要素を選択し、それらの値を JSON 配列として出力します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload..name ``` #### [](#出力-8)出力このスクリプトは、すべての `name` 値の JSON 配列を出力します。 ```json [ "Weave", "BAT", "BDD" ] ``` ### [](#例)例次の例では、`name` の値を降順に選択しています。 #### [](#入力ペイロード-9)入力ペイロード入力ペイロードには、異なるレベルでネストされている `name` 要素のセットが含まれます。 ```xml Weave BAT Munit BDD ``` #### [](#dataweave-ソース-8)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、`..*` を使用して、XML 階層の同じレベルにある反復 `name` キーの `BAT` および `Munit` 値を含め、入力ペイロードからすべての `name` 要素の値を選択し、それらの値を JSON 配列に出力します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload..*name ``` #### [](#出力-9)出力このスクリプトは、すべての `name` 値の JSON 配列を出力します。 ```json [ "Weave", "BAT", "Munit", "BDD" ] ``` ### [](#例-降順での値の選択-2)例: 降順での値の選択次の例では、`Item` 要素の `Name` の値を降順に選択しています。 #### [](#入力ペイロード-10)入力ペイロード入力ペイロードには、異なるレベルでネストされている `Name` 要素のセットが含まれます。 ```xml 32345 circle Perfume Bosque t-Shirt 435678C circle t-Shirt2 t-Shirt red t-Shirt red with logo ``` #### [](#dataweave-ソース-9)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、`..*` を使用して、入力ペイロードから `Item` 要素でネストされたすべての `Name` 要素の値を選択し、それらの値を XML 配列に出力します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/xml --- { Supermarket: { Item: { Value: payload..*Item.Name } } } ``` #### [](#出力-10)出力このスクリプトは、すべての `name` 値の XML 配列を出力します。 ```xml Perfume t-Shirt Bosque t-Shirt2 t-Shirt red t-Shirt red with logo ``` ## [](#dynamic_selector)動的セレクター動的セレクターの構文は、選択する対象によって異なります。 - 単一値: `payload[(nameExpression)]` - 複数値: `payload[*(nameExpression)]` - 属性: `payload[@(nameExpression)]` - キー値: `payload[&(nameExpression)]` - 名前空間を持つ単一値: `payload.ns0#"$(nameExpression)"` ### [](#例-単一値の動的選択)例: 単一値の動的選択次の例は、単一値を動的に選択する方法を示しています。 #### [](#入力ペイロード-11)入力ペイロード入力ペイロードはオブジェクトの配列になります。最初のオブジェクトは、キー `"ref"` と値 `"name"` を持ちます。2 番目のオブジェクトは、キー `"name"` と値 `"Data Weave"` を持ちます。 ```JSON { "ref": "name", "name": "Data Weave" } ``` #### [](#dataweave-ソース-10)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、`"name"` キーの値を動的に選択します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- payload[(payload.ref)] ``` スクリプトでは、動的セレクター `[()]` の括弧内で `payload.ref` を渡しています。`"ref"` の値は `"name"` であり、キー `"name"` と一致するため、このスクリプトは機能します。 #### [](#出力-11)出力このスクリプトは、`"name"` キーを持つオブジェクトの値を出力します。 ```JSON "Data Weave" ``` ### [](#例-名前空間を持つ単一値の動的選択)例: 名前空間を持つ単一値の動的選択次の例は、名前空間を持つ単一値を動的に選択する方法を示しています。 #### [](#入力ペイロード-12)入力ペイロード入力ペイロードには、2 つの子要素を持ち、それらの片方が名前空間 `http://www.w3.org/TR/html4/` である `` 要素が 1 つ含まれます。両方の子要素 (`` と ``) はローカル名の `table` を持ちます。 ```xml Manzana Banana ``` #### [](#dataweave-ソース-11)DataWeave ソースこの DataWeave スクリプトは、名前空間 `http://www.w3.org/TR/html4/` を持つ要素の値を動的に選択します。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/json ns h http://www.w3.org/TR/html4/ --- payload.root.h#"$(payload.root.@ref)" ``` 式 `payload.root.@ref` では、`root` 要素の `ref` 属性に対して属性セレクター (`@`) を使用して、要素 `Banana` のローカル名 `table` と一致する値 `table` を選択しています。 #### [](#出力-12)出力このスクリプトは、名前空間 `http://www.w3.org/TR/html4/` を持つ要素の値を出力します。 ```JSON "Banana" ``` ## [](#selectors_variables)変数に保存されたコンテンツでのセレクターの使用すべてのセレクターが、[定義済みの Mule Runtime 変数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-variables-context)および [DataWeave 変数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-variables)で機能します。 Mule イベント内のペイロード、属性、変数データなどの [Mule イベント](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/about-mule-event)データを選択するには、定義済みの Mule Runtime 変数 (`payload`、`attributes`、`vars` など) を使用します。抽出された値は、サポートされる DataWeave 値の型のいずれかのリテラル値として処理されます。

抽出するデータ構文

ペイロード

payload (例: payload.name)

payload が {"name" : "somebody"} の場合、payload.name は "somebody" を返します。

Mule ペイロードについての詳細は、「メッセージペイロード」を参照してください。

属性

attributes.<myAttributeName>

例については、「属性」を参照してください。

変数

<myVariableName>

名前の競合を回避するために、変数名の先頭に vars を追加する必要があります。

vars.<myVariableName>

Muke 変数についての詳細は、「Mule アプリケーションの変数」を参照してください。

エラーオブジェクト

error

フローでのエラーに関する情報については、#[error.cause] を使用できます。

フロー

flow

Logger でのフロー名: #[flow.name]

flow.name は一部のコアコンポーネント (Set Payload、Transform Message など) では機能しません。

フローについての詳細は、「フローおよびサブフロー」を参照してください。

# DataWeave でのストリーミング DataWeave は、Mule アプリケーション内のフローを通してエンドツーエンドのストリーミングをサポートします。ストリーミングにより、大きなドキュメントでもメモリをオーバーフローさせることなく処理をスピードアップできます。 DataWeave は、ドキュメント全体をスキャンしてインデックス化するのではなく、ストリーミングされたデータのバイトが到着するたびに処理します。遅延モードでは、DataWeave はストリーミングされた出力データをディスクに保存せずに、メッセージプロセッサーに直接渡すこともできます。この動作によって DataWeave と Mule は、デフォルトのプロセスでデータを読み書きするよりも速くデータを処理し、リソース消費量を少なく抑えることができます。データを正常にストリーミングするためには、以下を理解することが重要です。 - ストリームの基本単位はデータ形式ごとに異なります。 CSV ドキュメントであればレコード、JSON ドキュメントであれば配列の要素、XML ドキュメントであればコレクションが基本単位となります。 - ストリーミングでは、各ストリーム単位に順次アクセスします。ストリーミングでは、ドキュメントへのランダムアクセスはサポートされません。 ## [](#ストリーミングの有効化)ストリーミングの有効化ストリーミングはデフォルトでは有効化されていません。2 つの設定プロパティを使用して、サポートされているデータ形式でデータをストリーミングできます。 - ソースデータをストリームとして読み取るための `streaming` プロパティ - 出力ストリームをフロー内の次のメッセージプロセッサーに直接渡すための `deferred` ライタープロパティストリーミングでソースデータを読み取れるようにするには、データソースで `streaming` リーダープロパティを `true` に設定する必要があります。データソースでストリーミングを有効化するには、**MIME タイプ**設定の `outputMimeType` を使用します。このプロパティは、HTTP リスナーや On New 操作または Updated File 操作など、ソースデータを受け入れる Mule コンポーネントで設定できます。 ```XML ``` `streaming=true` は `outputMimeType` 値の一部ですので注意してください。File コンポーネントや FTP コンポーネントなどの他の Mule コンポーネントも MIME タイプ設定をサポートします。ストリーミングされた出力を次のメッセージプロセッサーに渡すには、DataWeave スクリプトで `output` ディレクティブを次のように使用します。 ```XML output application/json deferred=true ``` `deferred` プロパティの使い方の詳細は、[出力のストリーミング](#stream_output) を参照してください。 ## [](#stream_csv)CSV のストリーミング CSV は、その構造により最もシンプルなストリーミング形式となります。CSV ヘッダーの下にある各行は、ストリーム可能なレコードです。次の CSV の例は、`name`、`lastName`、`age` の各値を含むレコードから構成されています。 ```CSV name,lastName,age mariano,achaval,37 leandro,shokida,30 pedro,achaval,4 christian,chibana,25 sara,achaval,2 matias,achaval,8 ``` この CSV の例をストリーミングするため、次のスクリプトは各レコードから値を選択しています。このスクリプトは、`map` 関数を使用して、ドキュメント内の各レコードを反復処理しています。 ```DataWeave payload map (record) -> { FullName: record.lastName ++ "," ++ record.name, Age: record.age } ``` ストリーミングでは、ドキュメント全体へのランダムアクセスはサポートされませんが、各レコードはメモリに読み込まれるため、DataWeave スクリプトは_各レコード内の_データにはランダムにアクセスできます。たとえば、`record.lastName "," record.name,` という式により、入力での値の順序が逆であっても、`name` 値にアクセスする前に `lastName` 値にアクセスできます。ただし、ストリーミングは次のスクリプトでは機能しません。入力とは異なる順序で要素を返すためには、スクリプトでドキュメント全体へのランダムアクセスが必要になるためです。 ```DataWeave [payload[-2], payload[-1], payload[3]] ``` ## [](#stream_json)JSON のストリーミング JSON ストリーミングの単位は配列の各要素です。 DataWeave 2.2.0 を使用して Mule 4.2 で JSON をストリーミングする場合には、配列が入力のルートに存在する必要があります。Mule 4.3 で JSON をストリーミングする場合には、配列が入力のルートに存在しなくても構いません。 ```JSON { "name" : "Mariano", "lastName": "Achaval", "family": [ {"name": "Sara", "age": 2}, {"name": "Pedro", "age": 4}, {"name": "Matias", "age": 8} ], "age": 37 } ``` この例では、DataWeave は `payload.family` をストリーミングして、その配列の各要素にランダムアクセスします。ただし、DataWeave はコンテナオブジェクトにはランダムアクセスすることはできません。たとえば、`age` は `family` の後にあり、DataWeave は後戻りすることはできないため、`{ a: payload.age , b: payload.family}` をストリーミングすることはできません。 ## [](#stream_xml)XML のストリーミング XML ではドキュメントに配列が含まれないため、JSON より複雑になります。 XML をストリーミングするため、DataWeave は次のリーダープロパティを使用して、ストリーミングするドキュメント内の場所を定義します。 - `collectionPath` たとえば、次の XML 入力があるとします。 ```XML
Wed Nov 15 13:45:28 EST 2006 Joe
111 2 8.90 222 7 5.20 111 2 8.90 222 7 5.20 222 7 5.20 ``` この XML ソースデータに対して、`outputMimeType` 値で `collectionPath=order.order-items` を設定することにより、ストリーミング単位を `` に設定できます。 ```XML ``` `streaming=true` と `collectionPath` 値の両方を設定する必要があります。いずれかがない場合、コンテンツはストリーミングされません。次の DataWeave スクリプトは、各 `` 要素をストリーム可能単位として使用することで、XML 入力をストリーミングします。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/xml --- { salesorder: { itemList: payload.order."order-items".*"order-item" map { ("i_" ++ $$) : { id: $.@id, productId: $.product, quantity: $.quantity, price: $.price } } } } ``` このスクリプトの XML 出力は次のようになります。 ```XML 31 2 111 8.90 31 7 222 5.20 31 2 111 8.90 31 7 222 5.20 31 7 222 5.20 ``` ## [](#ストリーミングされたデータのスクリプトの検証-実験的機能)ストリーミングされたデータのスクリプトの検証 (実験的機能) コードが入力ストリームを正常に処理できることを確認するため、DataWeave は次の_高度で実験的な_アノテーションと関連ディレクティブを提供しています。 - `@StreamCapable()` このアノテーションを使用して、スクリプトが変数 (特に `payload` 変数) に順次アクセスするかどうかを確認してください。 - `input` ディレクティブ: `@StreamCapable()` アノテーションでは、データソースの MIME タイプを識別するための入力ディレクティブを DataWeave スクリプトで使用する必要があります (例: `input payload application/xml`)。 DataWeave バリデーター (スクリプト内の `@StreamCapable` アノテーションでトリガーされます) は、スクリプトが以下の条件を満たしているかどうかを確認します。 - 変数が 1 回だけ参照される。 - インデックスセレクターが負の値にアクセスしていない (例: `[-1]`) - ネストされたラムダで変数への参照がない。すべての条件が満たされていれば、選択されたデータはストリーム可能です。次の例は、正常に検証されます。このスクリプトは、[JSON ストリーム](#stream_json)セクションの[JSON 入力](#example_json)を処理します。 ```DataWeave %dw 2.0 @StreamCapable() input payload application/json output application/json --- payload.family filter (member) -> member.age > 3 ``` スクリプトは検証を正しく実行し、次の出力を返します。 ```JSON [ { "name": "Pedro", "age": 4 }, { "name": "Matias", "age": 8 } ] ``` ### [](#検証の失敗)検証の失敗いずれかの条件が満足していないとバリデーターは検証に失敗します。ストリーミングが機能しても検証に失敗する場合がありますので注意してください。指定したデータソースの入力変数に順次アクセスするようにスクリプトを作成しても、スクリプトが機能しない場合があります。たとえば、JSON では、オブジェクト内のキーの順序に制約を設けていません。JSON ドキュメント内のキーがスクリプトの想定とは異なる順序で入力されていると、ストリーミングは失敗します。アノテーションプロセッサーは、書式設定のルールに従い、キーが常に同じ順序で入力されるとは想定できません。 #### [](#error-variable-is-referenced-more-than-once-エラー-変数が複数回参照されています)Error: Variable Is Referenced More Than Once (エラー: 変数が複数回参照されています) スクリプトが同じ変数を複数回参照しようとすると、検証は失敗します。次のスクリプトは、[JSON ストリーム](#stream_json)セクションの[JSON 入力](#example_json)を処理します。スクリプトが `payload` 変数を複数回参照しようとしているため、検証は失敗します: ```DataWeave %dw 2.0 @StreamCapable() input payload application/json output application/json --- { family: payload.family filter (member) -> member.age > 3, name: payload.name } ``` スクリプトは次のエラーを返して失敗します。 ```error 4| input payload application/json streaming=true ^^^^^^^ Parameter `payload` is not stream capable. Reasons: - Variable payload is referenced more than once. Locations: --------------------------- 8| family: payload.family filter (member) -> member.age > 3, ^^^^^^^ --------------------------- 9| name: payload.name ^^^^^^^ at 4| input payload application/json streaming=true ``` #### [](#error-wrong-scope-reference-エラー-スコープ参照が正しくありません)Error: Wrong Scope Reference (エラー: スコープ参照が正しくありません) スクリプトが、変数が定義されているスコープとは異なるスコープの変数を参照しようとすると、検証は失敗します。次のスクリプトは、`payload` 変数がラムダ式 `[1,2,3] map ((item, index) → payload)` 内から参照されているために失敗します。式は `[1] map ((item, index) → payload` ですが、`payload` が間違ったスコープにあるため、ストリーミングは失敗します。 ```DataWeave %dw 2.0 @StreamCapable() input payload application/json output application/json --- [1,2,3] map ((item, index) -> payload) ``` この例は次のエラーを返して失敗します。 ```error 4| input payload application/json ^^^^^^^ Parameter `payload` is not stream capable. Reasons: - Variable payload is referenced in a different scope from where it was defined. Locations: --------------------------- 9| [1,2,3] map ((item, index) -> payload) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ at 4| input payload application/json ``` ## [](#stream_output)出力のストリーミングストリーミングデータの処理後は、別のメッセージプロセッサーに出力を直接ストリーミングすることができます。この動作を簡単に実装するには、`deferred` ライタープロパティを DataWeave スクリプトの output ディレクティブで使用します (例: `output application/json deferred=true`)。 NOTE `deferred = true` を設定すると、例外は処理されません。たとえば、フローで例外が発生したときに、Studio でこの動作を確認できます。Studio デバッグモードでアプリケーションを実行中に、`deferred = true` に設定されていて Transform Message コンポーネントで例外が発生した場合、コンソールにエラーは記録されますが、フローは Tranform Message コンポーネントで停止しません。 [「JSON のストリーミング」](#stream_json)の例に基づいた次のフローは、DataWeave スクリプトを使用して、ストリーミングされた入力を絞り込み、出力を Write 操作に直接ストリーミングします。 ```XML member.age > 1 }]]> ``` フローは次の設定を使用します。 1. リスナー (``) は `streaming=true` を使用して、受信した JSON データをストリームします。 2. `` の DataWeave スクリプトは、ストリーミングデータのレコードを絞り込み、`deferred = true` プロパティを使用して、結果レコードをフロー内の次のプロセッサーに直接ストリーミングします。 3. フロー内の次のコンポーネントである `` は、絞り込まれたストリームを直接受け取り、レコードをファイルに書き込みます。 ## [](#関連情報)関連情報 - [CSV 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-formats-csv) - [JSON 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-formats-json) - [XML 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-formats-xml) - [サポートされる DataWeave 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-formats) # DataWeave でのストリーミング DataWeave は、Mule アプリケーション内のフローを通してエンドツーエンドのストリーミングをサポートします。ストリーミングにより、大きなドキュメントでもメモリをオーバーフローさせることなく処理をスピードアップできます。 DataWeave は、ドキュメント全体をスキャンしてインデックス化するのではなく、ストリーミングされたデータのバイトが到着するたびに処理します。遅延モードでは、DataWeave はストリーミングされた出力データをディスクに保存せずに、メッセージプロセッサーに直接渡すこともできます。この動作によって DataWeave と Mule は、デフォルトのプロセスでデータを読み書きするよりも速くデータを処理し、リソースコンシューム量を少なく抑えることができます。データを正常にストリーミングするためには、以下を理解することが重要です。 - ストリームの基本単位はデータ形式ごとに異なります。 CSV ドキュメントであればレコード、JSON ドキュメントであれば配列の要素、XML ドキュメントであればコレクションが基本単位となります。 - ストリーミングでは、各ストリーム単位に順次アクセスします。ストリーミングでは、ドキュメントへのランダムアクセスはサポートされません。 ## [](#ストリーミングの有効化)ストリーミングの有効化ストリーミングはデフォルトでは有効化されていません。2 つの設定プロパティを使用して、サポートされているデータ形式でデータをストリーミングできます。 - ソースデータをストリームとして読み取るための `streaming` プロパティ - 出力ストリームをフロー内の次のメッセージプロセッサーに直接渡すための `deferred` ライタープロパティ DataWeave がソースデータをストリームとして読み取るには、データソースで `streaming` リーダープロパティを `true` に設定する必要があります。Mule アプリケーション内で、この設定を **MIME Type (MIME タイプ)** プロパティ `outputMimeType` または `mimeType` の値に追加します。HTTP Listener 操作、HTTP Request 操作、On New or Updated File 操作、Set Payload コンポーネントなど、データを生成する任意のコネクタ操作または Mule コンポーネントでプロパティを設定できます。DataWeave は、ストリーミングプロパティを設定したアプリケーション内のポイントから、DataWeave 式とスクリプトを含むすべてのダウンストリームコンポーネントとコネクタ操作を介してデータをストリーミングデータとして読み取ります。 ```XML ``` `streaming=true` は `outputMimeType` 値の一部ですので注意してください。File コンポーネントや FTP コンポーネントなどの他の多くの Mule コンポーネントも MIME タイプ設定をサポートします。ストリーミングされた出力を次のメッセージプロセッサーに渡すには、DataWeave スクリプトで `output` ディレクティブを次のように使用します。 ```XML output application/json deferred=true ``` `deferred` プロパティの使い方の詳細は、[出力のストリーミング](#stream_output) を参照してください。 ## [](#stream_csv)CSV のストリーミング CSV は、その構造により最もシンプルなストリーミング形式となります。CSV ヘッダーの下にある各行は、ストリーム可能なレコードです。次の CSV の例は、`name`、`lastName`、`age` の各値を含むレコードから構成されています。 ```CSV name,lastName,age mariano,achaval,37 leandro,shokida,30 pedro,achaval,4 christian,chibana,25 sara,achaval,2 matias,achaval,8 ``` この CSV の例をストリーミングするため、次のスクリプトは各レコードから値を選択しています。このスクリプトは、`map` 関数を使用して、ドキュメント内の各レコードを反復処理しています。 ```DataWeave payload map (record) -> { FullName: record.lastName ++ "," ++ record.name, Age: record.age } ``` ストリーミングでは、ドキュメント全体へのランダムアクセスはサポートされませんが、各レコードはメモリに読み込まれるため、DataWeave スクリプトは_各レコード内の_データにはランダムにアクセスできます。たとえば、`record.lastName "," record.name,` という式により、入力での値の順序が逆であっても、`name` 値にアクセスする前に `lastName` 値にアクセスできます。ただし、ストリーミングは次のスクリプトでは機能しません。入力とは異なる順序で要素を返すためには、スクリプトでドキュメント全体へのランダムアクセスが必要になるためです。 ```DataWeave [payload[-2], payload[-1], payload[3]] ``` ## [](#stream_json)JSON のストリーミング JSON ストリーミングの単位は配列の各要素です。 DataWeave 2.2.0 を使用して Mule 4.2 で JSON をストリーミングする場合には、配列が入力のルートに存在する必要があります。Mule 4.3 で JSON をストリーミングする場合には、配列が入力のルートに存在しなくても構いません。 ```JSON { "name" : "Mariano", "lastName": "Achaval", "family": [ {"name": "Sara", "age": 2}, {"name": "Pedro", "age": 4}, {"name": "Matias", "age": 8} ], "age": 37 } ``` この例では、DataWeave は `payload.family` をストリーミングして、その配列の各要素にランダムアクセスします。ただし、DataWeave はコンテナオブジェクトにはランダムアクセスすることはできません。たとえば、`age` は `family` の後にあり、DataWeave は後戻りすることはできないため、`{ a: payload.age , b: payload.family}` をストリーミングすることはできません。 ## [](#stream_xml)XML のストリーミング XML ではドキュメントに配列が含まれないため、JSON より複雑になります。 XML をストリーミングするため、DataWeave は次のリーダープロパティを使用して、ストリーミングするドキュメント内の場所を定義します。 - `collectionPath` たとえば、次の XML 入力があるとします。 ```XML
Wed Nov 15 13:45:28 EST 2006 Joe
111 2 8.90 222 7 5.20 111 2 8.90 222 7 5.20 222 7 5.20 ``` この XML ソースデータに対して、`outputMimeType` 値で `collectionPath=order.order-items` を設定することにより、ストリーミング単位を `` に設定できます。 ```XML ``` `streaming=true` と `collectionPath` 値の両方を設定する必要があります。いずれかがない場合、コンテンツはストリーミングされません。次の DataWeave スクリプトは、各 `` 要素をストリーム可能単位として使用することで、XML 入力をストリーミングします。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/xml --- { salesorder: { itemList: payload.order."order-items".*"order-item" map { ("i_" ++ $$) : { id: $.@id, productId: $.product, quantity: $.quantity, price: $.price } } } } ``` このスクリプトの XML 出力は次のようになります。 ```XML 31 2 111 8.90 31 7 222 5.20 31 2 111 8.90 31 7 222 5.20 31 7 222 5.20 ``` ## [](#ストリーミングされたデータのスクリプトの検証-実験的機能)ストリーミングされたデータのスクリプトの検証 (実験的機能) コードが入力ストリームを正常に処理できることを確認するため、DataWeave は次の_高度で実験的な_アノテーションと関連ディレクティブを提供しています。 - `@StreamCapable()` このアノテーションを使用して、スクリプトが変数 (特に `payload` 変数) に順次アクセスするかどうかを確認してください。 - `input` ディレクティブ: `@StreamCapable()` アノテーションでは、データソースの MIME タイプを識別するための入力ディレクティブを DataWeave スクリプトで使用する必要があります (例: `input payload application/xml`)。 DataWeave バリデーター (スクリプト内の `@StreamCapable` アノテーションでトリガーされます) は、スクリプトが以下の条件を満たしているかどうかを確認します。 - 変数が 1 回だけ参照される。 - インデックスセレクターが負の値にアクセスしていない (例: `[-1]`)。 - ネストされたラムダで変数への参照がない。すべての条件が満たされていれば、選択されたデータはストリーム可能です。次の例は、正常に検証されます。このスクリプトは、[JSON ストリーム](#stream_json)セクションの[JSON 入力](#example_json)を処理します。 ```DataWeave %dw 2.0 @StreamCapable() input payload application/json output application/json --- payload.family filter (member) -> member.age > 3 ``` スクリプトは検証を正しく実行し、次の出力を返します。 ```JSON [ { "name": "Pedro", "age": 4 }, { "name": "Matias", "age": 8 } ] ``` ### [](#検証の失敗)検証の失敗いずれかの条件が満足していないとバリデーターは検証に失敗します。ストリーミングが機能しても検証に失敗する場合がありますので注意してください。指定したデータソースの入力変数に順次アクセスするようにスクリプトを作成しても、スクリプトが機能しない場合があります。たとえば、JSON では、オブジェクト内のキーの順序に制約を設けていません。JSON ドキュメント内のキーがスクリプトの想定とは異なる順序で入力されていると、ストリーミングは失敗します。アノテーションプロセッサーは、書式設定のルールに従い、キーが常に同じ順序で入力されるとは想定できません。 #### [](#error-variable-is-referenced-more-than-once-エラー-変数が複数回参照されています)Error: Variable Is Referenced More Than Once (エラー: 変数が複数回参照されています) スクリプトが同じ変数を複数回参照しようとすると、検証は失敗します。次のスクリプトは、[JSON ストリーム](#stream_json)セクションの[JSON 入力](#example_json)を処理します。スクリプトが `payload` 変数を複数回参照しようとしているため、検証は失敗します: ```DataWeave %dw 2.0 @StreamCapable() input payload application/json output application/json --- { family: payload.family filter (member) -> member.age > 3, name: payload.name } ``` スクリプトは次のエラーを返して失敗します。 ```error 4| input payload application/json streaming=true ^^^^^^^ Parameter `payload` is not stream capable. Reasons: - Variable payload is referenced more than once. Locations: --------------------------- 8| family: payload.family filter (member) -> member.age > 3, ^^^^^^^ --------------------------- 9| name: payload.name ^^^^^^^ at 4| input payload application/json streaming=true ``` #### [](#error-wrong-scope-reference-エラー-スコープ参照が正しくありません)Error: Wrong Scope Reference (エラー: スコープ参照が正しくありません) スクリプトが、変数が定義されているスコープとは異なるスコープの変数を参照しようとすると、検証は失敗します。次のスクリプトは、`payload` 変数がラムダ式 `[1,2,3] map ((item, index) → payload)` 内から参照されているために失敗します。式は `[1] map ((item, index) → payload` ですが、`payload` が間違ったスコープにあるため、ストリーミングは失敗します。 ```DataWeave %dw 2.0 @StreamCapable() input payload application/json output application/json --- [1,2,3] map ((item, index) -> payload) ``` この例は次のエラーを返して失敗します。 ```error 4| input payload application/json ^^^^^^^ Parameter `payload` is not stream capable. Reasons: - Variable payload is referenced in a different scope from where it was defined. Locations: --------------------------- 9| [1,2,3] map ((item, index) -> payload) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ at 4| input payload application/json ``` ## [](#stream_output)出力のストリーミングストリーミングデータの処理後は、別のメッセージプロセッサーに出力を直接ストリーミングすることができます。この動作を簡単に実装するには、`deferred` ライタープロパティを DataWeave スクリプトの output ディレクティブで使用します (例: `output application/json deferred=true`)。 NOTE `deferred = true` を設定すると、例外は処理されません。たとえば、フローで例外が発生したときに、Studio でこの動作を確認できます。Studio デバッグモードでアプリケーションを実行中に、`deferred = true` に設定されていて Transform Message コンポーネントで例外が発生した場合、コンソールにエラーは記録されますが、フローは Tranform Message コンポーネントで停止しません。 [「JSON のストリーミング」](#stream_json)の例に基づいた次のフローは、DataWeave スクリプトを使用して、ストリーミングされた入力を絞り込み、出力を Write 操作に直接ストリーミングします。 ```XML member.age > 1 }]]> ``` フローは次の設定を使用します。 1. リスナー (``) は `streaming=true` を使用して、受信した JSON データをストリームします。 2. `` の DataWeave スクリプトは、ストリーミングデータのレコードを絞り込み、`deferred = true` プロパティを使用して、結果レコードをフロー内の次のプロセッサーに直接ストリーミングします。 3. フロー内の次のコンポーネントである `` は、絞り込まれたストリームを直接受け取り、レコードをファイルに書き込みます。 ## [](#関連情報)関連情報 - [CSV 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-formats-csv) - [JSON 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-formats-json) - [XML 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-formats-xml) - [サポートされる DataWeave 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-formats) # DataWeave でのストリーミング DataWeave は、Mule アプリケーション内のフローを通してエンドツーエンドのストリーミングをサポートします。ストリーミングにより、大きなドキュメントでもメモリをオーバーフローさせることなく処理をスピードアップできます。 DataWeave は、ドキュメント全体をスキャンしてインデックス化するのではなく、ストリーミングされたデータのバイトが到着するたびに処理します。遅延モードでは、DataWeave はストリーミングされた出力データをディスクに保存せずに、メッセージプロセッサーに直接渡すこともできます。この動作によって DataWeave と Mule は、デフォルトのプロセスでデータを読み書きするよりも速くデータを処理し、リソースコンシューム量を少なく抑えることができます。データを正常にストリーミングするためには、以下を理解することが重要です。 - ストリームの基本単位はデータ形式ごとに異なります。 CSV ドキュメントであればレコード、JSON ドキュメントであれば配列の要素、XML ドキュメントであればコレクションが基本単位となります。 - ストリーミングでは、各ストリーム単位に順次アクセスします。ストリーミングでは、ドキュメントへのランダムアクセスはサポートされません。 ## [](#ストリーミングの有効化)ストリーミングの有効化ストリーミングはデフォルトでは有効化されていません。2 つの設定プロパティを使用して、サポートされているデータ形式でデータをストリーミングできます。 - ソースデータをストリームとして読み取るための `streaming` プロパティ - 出力ストリームをフロー内の次のメッセージプロセッサーに直接渡すための `deferred` ライタープロパティ DataWeave がソースデータをストリームとして読み取るには、データソースで `streaming` リーダープロパティを `true` に設定する必要があります。Mule アプリケーション内で、この設定を **MIME Type (MIME タイプ)** プロパティ `outputMimeType` または `mimeType` の値に追加します。HTTP Listener 操作、HTTP Request 操作、On New or Updated File 操作、Set Payload コンポーネントなど、データを生成する任意のコネクタ操作または Mule コンポーネントでプロパティを設定できます。DataWeave は、ストリーミングプロパティを設定したアプリケーション内のポイントから、DataWeave 式とスクリプトを含むすべてのダウンストリームコンポーネントとコネクタ操作を介してデータをストリーミングデータとして読み取ります。 ```XML ``` `streaming=true` は `outputMimeType` 値の一部ですので注意してください。File コンポーネントや FTP コンポーネントなどの他の多くの Mule コンポーネントも MIME タイプ設定をサポートします。ストリーミングされた出力を次のメッセージプロセッサーに渡すには、DataWeave スクリプトで `output` ディレクティブを次のように使用します。 ```XML output application/json deferred=true ``` `deferred` プロパティの使い方の詳細は、[出力のストリーミング](#stream_output) を参照してください。 ## [](#stream_csv)CSV のストリーミング CSV は、その構造により最もシンプルなストリーミング形式となります。CSV ヘッダーの下にある各行は、ストリーム可能なレコードです。次の CSV の例は、`name`、`lastName`、`age` の各値を含むレコードから構成されています。 ```CSV name,lastName,age mariano,achaval,37 leandro,shokida,30 pedro,achaval,4 christian,chibana,25 sara,achaval,2 matias,achaval,8 ``` この CSV の例をストリーミングするため、次のスクリプトは各レコードから値を選択しています。このスクリプトは、`map` 関数を使用して、ドキュメント内の各レコードを反復処理しています。 ```DataWeave payload map (record) -> { FullName: record.lastName ++ "," ++ record.name, Age: record.age } ``` ストリーミングでは、ドキュメント全体へのランダムアクセスはサポートされませんが、各レコードはメモリに読み込まれるため、DataWeave スクリプトは_各レコード内の_データにはランダムにアクセスできます。たとえば、`record.lastName "," record.name,` という式により、入力での値の順序が逆であっても、`name` 値にアクセスする前に `lastName` 値にアクセスできます。ただし、ストリーミングは次のスクリプトでは機能しません。入力とは異なる順序で要素を返すためには、スクリプトでドキュメント全体へのランダムアクセスが必要になるためです。 ```DataWeave [payload[-2], payload[-1], payload[3]] ``` ## [](#stream_json)JSON のストリーミング JSON ストリーミングの単位は配列の各要素です。 DataWeave 2.2.0 を使用して Mule 4.2 で JSON をストリーミングする場合には、配列が入力のルートに存在する必要があります。Mule 4.3 で JSON をストリーミングする場合には、配列が入力のルートに存在しなくても構いません。 ```JSON { "name" : "Mariano", "lastName": "Achaval", "family": [ {"name": "Sara", "age": 2}, {"name": "Pedro", "age": 4}, {"name": "Matias", "age": 8} ], "age": 37 } ``` この例では、DataWeave は `payload.family` をストリーミングして、その配列の各要素にランダムアクセスします。ただし、DataWeave はコンテナオブジェクトにはランダムアクセスすることはできません。たとえば、`age` は `family` の後にあり、DataWeave は後戻りすることはできないため、`{ a: payload.age , b: payload.family}` をストリーミングすることはできません。 ## [](#stream_xml)XML のストリーミング XML ではドキュメントに配列が含まれないため、JSON より複雑になります。 XML をストリーミングするため、DataWeave は次のリーダープロパティを使用して、ストリーミングするドキュメント内の場所を定義します。 - `collectionPath` たとえば、次の XML 入力があるとします。 ```XML
Wed Nov 15 13:45:28 EST 2006 Joe
111 2 8.90 222 7 5.20 111 2 8.90 222 7 5.20 222 7 5.20 ``` この XML ソースデータに対して、`outputMimeType` 値で `collectionPath=order.order-items` を設定することにより、ストリーミング単位を `` に設定できます。 ```XML ``` `streaming=true` と `collectionPath` 値の両方を設定する必要があります。いずれかがない場合、コンテンツはストリーミングされません。次の DataWeave スクリプトは、各 `` 要素をストリーム可能単位として使用することで、XML 入力をストリーミングします。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/xml --- { salesorder: { itemList: payload.order."order-items".*"order-item" map { ("i_" ++ $$) : { id: $.@id, productId: $.product, quantity: $.quantity, price: $.price } } } } ``` このスクリプトの XML 出力は次のようになります。 ```XML 31 2 111 8.90 31 7 222 5.20 31 2 111 8.90 31 7 222 5.20 31 7 222 5.20 ``` ## [](#ストリーミングされたデータのスクリプトの検証-実験的機能)ストリーミングされたデータのスクリプトの検証 (実験的機能) コードが入力ストリームを正常に処理できることを確認するため、DataWeave は次の_高度で実験的な_アノテーションと関連ディレクティブを提供しています。 - `@StreamCapable()` このアノテーションを使用して、スクリプトが変数 (特に `payload` 変数) に順次アクセスするかどうかを確認してください。 - `input` ディレクティブ: `@StreamCapable()` アノテーションでは、データソースの MIME タイプを識別するための入力ディレクティブを DataWeave スクリプトで使用する必要があります (例: `input payload application/xml`)。 DataWeave バリデーター (スクリプト内の `@StreamCapable` アノテーションでトリガーされます) は、スクリプトが以下の条件を満たしているかどうかを確認します。 - 変数が 1 回だけ参照される。 - インデックスセレクターが負の値にアクセスしていない (例: `[-1]`)。 - ネストされたラムダで変数への参照がない。すべての条件が満たされていれば、選択されたデータはストリーム可能です。次の例は、正常に検証されます。このスクリプトは、[JSON ストリーム](#stream_json)セクションの[JSON 入力](#example_json)を処理します。 ```DataWeave %dw 2.0 @StreamCapable() input payload application/json output application/json --- payload.family filter (member) -> member.age > 3 ``` スクリプトは検証を正しく実行し、次の出力を返します。 ```JSON [ { "name": "Pedro", "age": 4 }, { "name": "Matias", "age": 8 } ] ``` ### [](#検証の失敗)検証の失敗いずれかの条件が満足していないとバリデーターは検証に失敗します。ストリーミングが機能しても検証に失敗する場合がありますので注意してください。指定したデータソースの入力変数に順次アクセスするようにスクリプトを作成しても、スクリプトが機能しない場合があります。たとえば、JSON では、オブジェクト内のキーの順序に制約を設けていません。JSON ドキュメント内のキーがスクリプトの想定とは異なる順序で入力されていると、ストリーミングは失敗します。アノテーションプロセッサーは、書式設定のルールに従い、キーが常に同じ順序で入力されるとは想定できません。 #### [](#error-variable-is-referenced-more-than-once-エラー-変数が複数回参照されています)Error: Variable Is Referenced More Than Once (エラー: 変数が複数回参照されています) スクリプトが同じ変数を複数回参照しようとすると、検証は失敗します。次のスクリプトは、[JSON ストリーム](#stream_json)セクションの[JSON 入力](#example_json)を処理します。スクリプトが `payload` 変数を複数回参照しようとしているため、検証は失敗します: ```DataWeave %dw 2.0 @StreamCapable() input payload application/json output application/json --- { family: payload.family filter (member) -> member.age > 3, name: payload.name } ``` スクリプトは次のエラーを返して失敗します。 ```error 4| input payload application/json streaming=true ^^^^^^^ Parameter `payload` is not stream capable. Reasons: - Variable payload is referenced more than once. Locations: --------------------------- 8| family: payload.family filter (member) -> member.age > 3, ^^^^^^^ --------------------------- 9| name: payload.name ^^^^^^^ at 4| input payload application/json streaming=true ``` #### [](#error-wrong-scope-reference-エラー-スコープ参照が正しくありません)Error: Wrong Scope Reference (エラー: スコープ参照が正しくありません) スクリプトが、変数が定義されているスコープとは異なるスコープの変数を参照しようとすると、検証は失敗します。次のスクリプトは、`payload` 変数がラムダ式 `[1,2,3] map ((item, index) → payload)` 内から参照されているために失敗します。式は `[1] map ((item, index) → payload` ですが、`payload` が間違ったスコープにあるため、ストリーミングは失敗します。 ```DataWeave %dw 2.0 @StreamCapable() input payload application/json output application/json --- [1,2,3] map ((item, index) -> payload) ``` この例は次のエラーを返して失敗します。 ```error 4| input payload application/json ^^^^^^^ Parameter `payload` is not stream capable. Reasons: - Variable payload is referenced in a different scope from where it was defined. Locations: --------------------------- 9| [1,2,3] map ((item, index) -> payload) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ at 4| input payload application/json ``` ## [](#stream_output)出力のストリーミングストリーミングデータの処理後は、別のメッセージプロセッサーに出力を直接ストリーミングすることができます。この動作を簡単に実装するには、`deferred` ライタープロパティを DataWeave スクリプトの output ディレクティブで使用します (例: `output application/json deferred=true`)。 NOTE `deferred = true` を設定すると、例外は処理されません。たとえば、フローで例外が発生したときに、Studio でこの動作を確認できます。Studio デバッグモードでアプリケーションを実行中に、`deferred = true` に設定されていて Transform Message コンポーネントで例外が発生した場合、コンソールにエラーは記録されますが、フローは Tranform Message コンポーネントで停止しません。 [「JSON のストリーミング」](#stream_json)の例に基づいた次のフローは、DataWeave スクリプトを使用して、ストリーミングされた入力を絞り込み、出力を Write 操作に直接ストリーミングします。 ```XML member.age > 1 }]]> ``` フローは次の設定を使用します。 1. リスナー (``) は `streaming=true` を使用して、受信した JSON データをストリームします。 2. `` の DataWeave スクリプトは、ストリーミングデータのレコードを絞り込み、`deferred = true` プロパティを使用して、結果レコードをフロー内の次のプロセッサーに直接ストリーミングします。 3. フロー内の次のコンポーネントである `` は、絞り込まれたストリームを直接受け取り、レコードをファイルに書き込みます。 ## [](#関連情報)関連情報 - [CSV 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-formats-csv) - [JSON 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-formats-json) - [XML 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-formats-xml) - [サポートされる DataWeave 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-formats) # DataWeave でのストリーミング DataWeave は、Mule アプリケーション内のフローを通してエンドツーエンドのストリーミングをサポートします。ストリーミングにより、大きなドキュメントでもメモリをオーバーフローさせることなく処理をスピードアップできます。 DataWeave は、ドキュメント全体をスキャンしてインデックス化するのではなく、ストリーミングされたデータのバイトが到着するたびに処理します。遅延モードでは、DataWeave はストリーミングされた出力データをディスクに保存せずに、メッセージプロセッサーに直接渡すこともできます。この動作によって DataWeave と Mule は、デフォルトのプロセスでデータを読み書きするよりも速くデータを処理し、リソースコンシューム量を少なく抑えることができます。データを正常にストリーミングするためには、以下を理解することが重要です。 - ストリームの基本単位はデータ形式ごとに異なります。 CSV ドキュメントであればレコード、JSON ドキュメントであれば配列の要素、XML ドキュメントであればコレクションが基本単位となります。 - ストリーミングでは、各ストリーム単位に順次アクセスします。ストリーミングでは、ドキュメントへのランダムアクセスはサポートされません。 ## [](#ストリーミングの有効化)ストリーミングの有効化ストリーミングはデフォルトでは有効化されていません。2 つの設定プロパティを使用して、サポートされているデータ形式でデータをストリーミングできます。 - ソースデータをストリームとして読み取るための `streaming` プロパティ - 出力ストリームをフロー内の次のメッセージプロセッサーに直接渡すための `deferred` ライタープロパティ DataWeave がソースデータをストリームとして読み取るには、データソースで `streaming` リーダープロパティを `true` に設定する必要があります。Mule アプリケーション内で、この設定を **MIME Type (MIME タイプ)** プロパティ `outputMimeType` または `mimeType` の値に追加します。HTTP Listener 操作、HTTP Request 操作、On New or Updated File 操作、Set Payload コンポーネントなど、データを生成する任意のコネクタ操作または Mule コンポーネントでプロパティを設定できます。DataWeave は、ストリーミングプロパティを設定したアプリケーション内のポイントから、DataWeave 式とスクリプトを含むすべてのダウンストリームコンポーネントとコネクタ操作を介してデータをストリーミングデータとして読み取ります。 ```XML ``` `streaming=true` は `outputMimeType` 値の一部ですので注意してください。File コンポーネントや FTP コンポーネントなどの他の多くの Mule コンポーネントも MIME タイプ設定をサポートします。ストリーミングされた出力を次のメッセージプロセッサーに渡すには、DataWeave スクリプトで `output` ディレクティブを次のように使用します。 ```XML output application/json deferred=true ``` `deferred` プロパティの使い方の詳細は、[出力のストリーミング](#stream_output) を参照してください。 ## [](#stream_csv)CSV のストリーミング CSV は、その構造により最もシンプルなストリーミング形式となります。CSV ヘッダーの下にある各行は、ストリーム可能なレコードです。次の CSV の例は、`name`、`lastName`、`age` の各値を含むレコードから構成されています。 ```CSV name,lastName,age mariano,achaval,37 leandro,shokida,30 pedro,achaval,4 christian,chibana,25 sara,achaval,2 matias,achaval,8 ``` この CSV の例をストリーミングするため、次のスクリプトは各レコードから値を選択しています。このスクリプトは、`map` 関数を使用して、ドキュメント内の各レコードを反復処理しています。 ```DataWeave payload map (record) -> { FullName: record.lastName ++ "," ++ record.name, Age: record.age } ``` ストリーミングでは、ドキュメント全体へのランダムアクセスはサポートされませんが、各レコードはメモリに読み込まれるため、DataWeave スクリプトは_各レコード内の_データにはランダムにアクセスできます。たとえば、`record.lastName "," record.name,` という式により、入力での値の順序が逆であっても、`name` 値にアクセスする前に `lastName` 値にアクセスできます。ただし、ストリーミングは次のスクリプトでは機能しません。入力とは異なる順序で要素を返すためには、スクリプトでドキュメント全体へのランダムアクセスが必要になるためです。 ```DataWeave [payload[-2], payload[-1], payload[3]] ``` ## [](#stream_json)JSON のストリーミング JSON ストリーミングの単位は配列の各要素です。 DataWeave 2.2.0 を使用して Mule 4.2 で JSON をストリーミングする場合には、配列が入力のルートに存在する必要があります。Mule 4.3 で JSON をストリーミングする場合には、配列が入力のルートに存在しなくても構いません。 ```JSON { "name" : "Mariano", "lastName": "Achaval", "family": [ {"name": "Sara", "age": 2}, {"name": "Pedro", "age": 4}, {"name": "Matias", "age": 8} ], "age": 37 } ``` この例では、DataWeave は `payload.family` をストリーミングして、その配列の各要素にランダムアクセスします。ただし、DataWeave はコンテナオブジェクトにはランダムアクセスすることはできません。たとえば、`age` は `family` の後にあり、DataWeave は後戻りすることはできないため、`{ a: payload.age , b: payload.family}` をストリーミングすることはできません。 ## [](#stream_xml)XML のストリーミング XML ではドキュメントに配列が含まれないため、JSON より複雑になります。 XML をストリーミングするため、DataWeave は次のリーダープロパティを使用して、ストリーミングするドキュメント内の場所を定義します。 - `collectionPath` たとえば、次の XML 入力があるとします。 ```XML
Wed Nov 15 13:45:28 EST 2006 Joe
111 2 8.90 222 7 5.20 111 2 8.90 222 7 5.20 222 7 5.20 ``` この XML ソースデータに対して、`outputMimeType` 値で `collectionPath=order.order-items` を設定することにより、ストリーミング単位を `` に設定できます。 ```XML ``` `streaming=true` と `collectionPath` 値の両方を設定する必要があります。いずれかがない場合、コンテンツはストリーミングされません。次の DataWeave スクリプトは、各 `` 要素をストリーム可能単位として使用することで、XML 入力をストリーミングします。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/xml --- { salesorder: { itemList: payload.order."order-items".*"order-item" map { ("i_" ++ $$) : { id: $.@id, productId: $.product, quantity: $.quantity, price: $.price } } } } ``` このスクリプトの XML 出力は次のようになります。 ```XML 31 2 111 8.90 31 7 222 5.20 31 2 111 8.90 31 7 222 5.20 31 7 222 5.20 ``` ## [](#ストリーミングされたデータのスクリプトの検証-実験的機能)ストリーミングされたデータのスクリプトの検証 (実験的機能) コードが入力ストリームを正常に処理できることを確認するため、DataWeave は次の_高度で実験的な_アノテーションと関連ディレクティブを提供しています。 - `@StreamCapable()` このアノテーションを使用して、スクリプトが変数 (特に `payload` 変数) に順次アクセスするかどうかを確認してください。 - `input` ディレクティブ: `@StreamCapable()` アノテーションでは、データソースの MIME タイプを識別するための入力ディレクティブを DataWeave スクリプトで使用する必要があります (例: `input payload application/xml`)。 DataWeave バリデーター (スクリプト内の `@StreamCapable` アノテーションでトリガーされます) は、スクリプトが以下の条件を満たしているかどうかを確認します。 - 変数が 1 回だけ参照される。 - インデックスセレクターが負の値にアクセスしていない (例: `[-1]`)。 - ネストされたラムダで変数への参照がない。すべての条件が満たされていれば、選択されたデータはストリーム可能です。次の例は、正常に検証されます。このスクリプトは、[JSON ストリーム](#stream_json)セクションの[JSON 入力](#example_json)を処理します。 ```DataWeave %dw 2.0 @StreamCapable() input payload application/json output application/json --- payload.family filter (member) -> member.age > 3 ``` スクリプトは検証を正しく実行し、次の出力を返します。 ```JSON [ { "name": "Pedro", "age": 4 }, { "name": "Matias", "age": 8 } ] ``` ### [](#検証の失敗)検証の失敗いずれかの条件が満足していないとバリデーターは検証に失敗します。ストリーミングが機能しても検証に失敗する場合がありますので注意してください。指定したデータソースの入力変数に順次アクセスするようにスクリプトを作成しても、スクリプトが機能しない場合があります。たとえば、JSON では、オブジェクト内のキーの順序に制約を設けていません。JSON ドキュメント内のキーがスクリプトの想定とは異なる順序で入力されていると、ストリーミングは失敗します。アノテーションプロセッサーは、書式設定のルールに従い、キーが常に同じ順序で入力されるとは想定できません。 #### [](#error-variable-is-referenced-more-than-once-エラー-変数が複数回参照されています)Error: Variable Is Referenced More Than Once (エラー: 変数が複数回参照されています) スクリプトが同じ変数を複数回参照しようとすると、検証は失敗します。次のスクリプトは、[JSON ストリーム](#stream_json)セクションの[JSON 入力](#example_json)を処理します。スクリプトが `payload` 変数を複数回参照しようとしているため、検証は失敗します: ```DataWeave %dw 2.0 @StreamCapable() input payload application/json output application/json --- { family: payload.family filter (member) -> member.age > 3, name: payload.name } ``` スクリプトは次のエラーを返して失敗します。 ```error 4| input payload application/json streaming=true ^^^^^^^ Parameter `payload` is not stream capable. Reasons: - Variable payload is referenced more than once. Locations: --------------------------- 8| family: payload.family filter (member) -> member.age > 3, ^^^^^^^ --------------------------- 9| name: payload.name ^^^^^^^ at 4| input payload application/json streaming=true ``` #### [](#error-wrong-scope-reference-エラー-スコープ参照が正しくありません)Error: Wrong Scope Reference (エラー: スコープ参照が正しくありません) スクリプトが、変数が定義されているスコープとは異なるスコープの変数を参照しようとすると、検証は失敗します。次のスクリプトは、`payload` 変数がラムダ式 `[1,2,3] map ((item, index) → payload)` 内から参照されているために失敗します。式は `[1] map ((item, index) → payload` ですが、`payload` が間違ったスコープにあるため、ストリーミングは失敗します。 ```DataWeave %dw 2.0 @StreamCapable() input payload application/json output application/json --- [1,2,3] map ((item, index) -> payload) ``` この例は次のエラーを返して失敗します。 ```error 4| input payload application/json ^^^^^^^ Parameter `payload` is not stream capable. Reasons: - Variable payload is referenced in a different scope from where it was defined. Locations: --------------------------- 9| [1,2,3] map ((item, index) -> payload) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ at 4| input payload application/json ``` ## [](#stream_output)出力のストリーミングストリーミングデータの処理後は、別のメッセージプロセッサーに出力を直接ストリーミングすることができます。この動作を簡単に実装するには、`deferred` ライタープロパティを DataWeave スクリプトの output ディレクティブで使用します (例: `output application/json deferred=true`)。 NOTE `deferred = true` を設定すると、例外は処理されません。たとえば、フローで例外が発生したときに、Studio でこの動作を確認できます。Studio デバッグモードでアプリケーションを実行中に、`deferred = true` に設定されていて Transform Message コンポーネントで例外が発生した場合、コンソールにエラーは記録されますが、フローは Tranform Message コンポーネントで停止しません。 [「JSON のストリーミング」](#stream_json)の例に基づいた次のフローは、DataWeave スクリプトを使用して、ストリーミングされた入力を絞り込み、出力を Write 操作に直接ストリーミングします。 ```XML member.age > 1 }]]> ``` フローは次の設定を使用します。 1. リスナー (``) は `streaming=true` を使用して、受信した JSON データをストリームします。 2. `` の DataWeave スクリプトは、ストリーミングデータのレコードを絞り込み、`deferred = true` プロパティを使用して、結果レコードをフロー内の次のプロセッサーに直接ストリーミングします。 3. フロー内の次のコンポーネントである `` は、絞り込まれたストリームを直接受け取り、レコードをファイルに書き込みます。 ## [](#関連情報)関連情報 - [CSV 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-formats-csv) - [JSON 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-formats-json) - [XML 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-formats-xml) - [サポートされる DataWeave 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-formats) # DataWeave でのストリーミング DataWeave は、Mule アプリケーション内のフローを通してエンドツーエンドのストリーミングをサポートします。ストリーミングにより、大きなドキュメントでもメモリをオーバーフローさせることなく処理をスピードアップできます。 DataWeave は、ドキュメント全体をスキャンしてインデックス化するのではなく、ストリーミングされたデータのバイトが到着するたびに処理します。遅延モードでは、DataWeave はストリーミングされた出力データをディスクに保存せずに、メッセージプロセッサーに直接渡すこともできます。この動作によって DataWeave と Mule は、デフォルトのプロセスでデータを読み書きするよりも速くデータを処理し、リソースコンシューム量を少なく抑えることができます。データを正常にストリーミングするためには、以下を理解することが重要です。 - ストリームの基本単位はデータ形式ごとに異なります。 CSV ドキュメントであればレコード、JSON ドキュメントであれば配列の要素、XML ドキュメントであればコレクションが基本単位となります。 - ストリーミングでは、各ストリーム単位に順次アクセスします。ストリーミングでは、ドキュメントへのランダムアクセスはサポートされません。 ## [](#ストリーミングの有効化)ストリーミングの有効化ストリーミングはデフォルトでは有効化されていません。2 つの設定プロパティを使用して、サポートされているデータ形式でデータをストリーミングできます。 - ソースデータをストリームとして読み取るための `streaming` プロパティ - 出力ストリームをフロー内の次のメッセージプロセッサーに直接渡すための `deferred` ライタープロパティ DataWeave がソースデータをストリームとして読み取るには、データソースで `streaming` リーダープロパティを `true` に設定する必要があります。Mule アプリケーション内で、この設定を **MIME Type (MIME タイプ)** プロパティ `outputMimeType` または `mimeType` の値に追加します。HTTP Listener 操作、HTTP Request 操作、On New or Updated File 操作、Set Payload コンポーネントなど、データを生成する任意のコネクタ操作または Mule コンポーネントでプロパティを設定できます。DataWeave は、ストリーミングプロパティを設定したアプリケーション内のポイントから、DataWeave 式とスクリプトを含むすべてのダウンストリームコンポーネントとコネクタ操作を介してデータをストリーミングデータとして読み取ります。 ```XML ``` `streaming=true` は `outputMimeType` 値の一部ですので注意してください。File コンポーネントや FTP コンポーネントなどの他の多くの Mule コンポーネントも MIME タイプ設定をサポートします。ストリーミングされた出力を次のメッセージプロセッサーに渡すには、DataWeave スクリプトで `output` ディレクティブを次のように使用します。 ```XML output application/json deferred=true ``` `deferred` プロパティの使い方の詳細は、[出力のストリーミング](#stream_output) を参照してください。 ## [](#stream_csv)CSV のストリーミング CSV は、その構造により最もシンプルなストリーミング形式となります。CSV ヘッダーの下にある各行は、ストリーム可能なレコードです。次の CSV の例は、`name`、`lastName`、`age` の各値を含むレコードから構成されています。 ```CSV name,lastName,age mariano,achaval,37 leandro,shokida,30 pedro,achaval,4 christian,chibana,25 sara,achaval,2 matias,achaval,8 ``` この CSV の例をストリーミングするため、次のスクリプトは各レコードから値を選択しています。このスクリプトは、`map` 関数を使用して、ドキュメント内の各レコードを反復処理しています。 ```DataWeave payload map (record) -> { FullName: record.lastName ++ "," ++ record.name, Age: record.age } ``` ストリーミングでは、ドキュメント全体へのランダムアクセスはサポートされませんが、各レコードはメモリに読み込まれるため、DataWeave スクリプトは_各レコード内の_データにはランダムにアクセスできます。たとえば、`record.lastName "," record.name,` という式により、入力での値の順序が逆であっても、`name` 値にアクセスする前に `lastName` 値にアクセスできます。ただし、ストリーミングは次のスクリプトでは機能しません。入力とは異なる順序で要素を返すためには、スクリプトでドキュメント全体へのランダムアクセスが必要になるためです。 ```DataWeave [payload[-2], payload[-1], payload[3]] ``` ## [](#stream_json)JSON のストリーミング JSON ストリーミングの単位は配列の各要素です。 DataWeave 2.2.0 を使用して Mule 4.2 で JSON をストリーミングする場合には、配列が入力のルートに存在する必要があります。Mule 4.3 で JSON をストリーミングする場合には、配列が入力のルートに存在しなくても構いません。 ```JSON { "name" : "Mariano", "lastName": "Achaval", "family": [ {"name": "Sara", "age": 2}, {"name": "Pedro", "age": 4}, {"name": "Matias", "age": 8} ], "age": 37 } ``` この例では、DataWeave は `payload.family` をストリーミングして、その配列の各要素にランダムアクセスします。ただし、DataWeave はコンテナオブジェクトにはランダムアクセスすることはできません。たとえば、`age` は `family` の後にあり、DataWeave は後戻りすることはできないため、`{ a: payload.age , b: payload.family}` をストリーミングすることはできません。 ## [](#stream_xml)XML のストリーミング XML ではドキュメントに配列が含まれないため、JSON より複雑になります。 XML をストリーミングするため、DataWeave は次のリーダープロパティを使用して、ストリーミングするドキュメント内の場所を定義します。 - `collectionPath` たとえば、次の XML 入力があるとします。 ```XML
Wed Nov 15 13:45:28 EST 2006 Joe
111 2 8.90 222 7 5.20 111 2 8.90 222 7 5.20 222 7 5.20 ``` この XML ソースデータに対して、`outputMimeType` 値で `collectionPath=order.order-items` を設定することにより、ストリーミング単位を `` に設定できます。 ```XML ``` `streaming=true` と `collectionPath` 値の両方を設定する必要があります。いずれかがない場合、コンテンツはストリーミングされません。次の DataWeave スクリプトは、各 `` 要素をストリーム可能単位として使用することで、XML 入力をストリーミングします。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/xml --- { salesorder: { itemList: payload.order."order-items".*"order-item" map { ("i_" ++ $$) : { id: $.@id, productId: $.product, quantity: $.quantity, price: $.price } } } } ``` このスクリプトの XML 出力は次のようになります。 ```XML 31 2 111 8.90 31 7 222 5.20 31 2 111 8.90 31 7 222 5.20 31 7 222 5.20 ``` ## [](#ストリーミングされたデータのスクリプトの検証-実験的機能)ストリーミングされたデータのスクリプトの検証 (実験的機能) コードが入力ストリームを正常に処理できることを確認するため、DataWeave は次の_高度で実験的な_アノテーションと関連ディレクティブを提供しています。 - `@StreamCapable()` このアノテーションを使用して、スクリプトが変数 (特に `payload` 変数) に順次アクセスするかどうかを確認してください。 - `input` ディレクティブ: `@StreamCapable()` アノテーションでは、データソースの MIME タイプを識別するための入力ディレクティブを DataWeave スクリプトで使用する必要があります (例: `input payload application/xml`)。 DataWeave バリデーター (スクリプト内の `@StreamCapable` アノテーションでトリガーされます) は、スクリプトが以下の条件を満たしているかどうかを確認します。 - 変数が 1 回だけ参照される。 - インデックスセレクターが負の値にアクセスしていない (例: `[-1]`)。 - ネストされたラムダで変数への参照がない。すべての条件が満たされていれば、選択されたデータはストリーム可能です。次の例は、正常に検証されます。このスクリプトは、[JSON ストリーム](#stream_json)セクションの[JSON 入力](#example_json)を処理します。 ```DataWeave %dw 2.0 @StreamCapable() input payload application/json output application/json --- payload.family filter (member) -> member.age > 3 ``` スクリプトは検証を正しく実行し、次の出力を返します。 ```JSON [ { "name": "Pedro", "age": 4 }, { "name": "Matias", "age": 8 } ] ``` ### [](#検証の失敗)検証の失敗いずれかの条件が満足していないとバリデーターは検証に失敗します。ストリーミングが機能しても検証に失敗する場合がありますので注意してください。指定したデータソースの入力変数に順次アクセスするようにスクリプトを作成しても、スクリプトが機能しない場合があります。たとえば、JSON では、オブジェクト内のキーの順序に制約を設けていません。JSON ドキュメント内のキーがスクリプトの想定とは異なる順序で入力されていると、ストリーミングは失敗します。アノテーションプロセッサーは、書式設定のルールに従い、キーが常に同じ順序で入力されるとは想定できません。 #### [](#error-variable-is-referenced-more-than-once-エラー-変数が複数回参照されています)Error: Variable Is Referenced More Than Once (エラー: 変数が複数回参照されています) スクリプトが同じ変数を複数回参照しようとすると、検証は失敗します。次のスクリプトは、[JSON ストリーム](#stream_json)セクションの[JSON 入力](#example_json)を処理します。スクリプトが `payload` 変数を複数回参照しようとしているため、検証は失敗します: ```DataWeave %dw 2.0 @StreamCapable() input payload application/json output application/json --- { family: payload.family filter (member) -> member.age > 3, name: payload.name } ``` スクリプトは次のエラーを返して失敗します。 ```error 4| input payload application/json streaming=true ^^^^^^^ Parameter `payload` is not stream capable. Reasons: - Variable payload is referenced more than once. Locations: --------------------------- 8| family: payload.family filter (member) -> member.age > 3, ^^^^^^^ --------------------------- 9| name: payload.name ^^^^^^^ at 4| input payload application/json streaming=true ``` #### [](#error-wrong-scope-reference-エラー-スコープ参照が正しくありません)Error: Wrong Scope Reference (エラー: スコープ参照が正しくありません) スクリプトが、変数が定義されているスコープとは異なるスコープの変数を参照しようとすると、検証は失敗します。次のスクリプトは、`payload` 変数がラムダ式 `[1,2,3] map ((item, index) → payload)` 内から参照されているために失敗します。式は `[1] map ((item, index) → payload` ですが、`payload` が間違ったスコープにあるため、ストリーミングは失敗します。 ```DataWeave %dw 2.0 @StreamCapable() input payload application/json output application/json --- [1,2,3] map ((item, index) -> payload) ``` この例は次のエラーを返して失敗します。 ```error 4| input payload application/json ^^^^^^^ Parameter `payload` is not stream capable. Reasons: - Variable payload is referenced in a different scope from where it was defined. Locations: --------------------------- 9| [1,2,3] map ((item, index) -> payload) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ at 4| input payload application/json ``` ## [](#stream_output)出力のストリーミングストリーミングデータの処理後は、別のメッセージプロセッサーに出力を直接ストリーミングすることができます。この動作を簡単に実装するには、`deferred` ライタープロパティを DataWeave スクリプトの output ディレクティブで使用します (例: `output application/json deferred=true`)。 NOTE `deferred = true` を設定すると、例外は処理されません。たとえば、フローで例外が発生したときに、Studio でこの動作を確認できます。Studio デバッグモードでアプリケーションを実行中に、`deferred = true` に設定されていて Transform Message コンポーネントで例外が発生した場合、コンソールにエラーは記録されますが、フローは Tranform Message コンポーネントで停止しません。 [「JSON のストリーミング」](#stream_json)の例に基づいた次のフローは、DataWeave スクリプトを使用して、ストリーミングされた入力を絞り込み、出力を Write 操作に直接ストリーミングします。 ```XML member.age > 1 }]]> ``` フローは次の設定を使用します。 1. リスナー (``) は `streaming=true` を使用して、受信した JSON データをストリームします。 2. `` の DataWeave スクリプトは、ストリーミングデータのレコードを絞り込み、`deferred = true` プロパティを使用して、結果レコードをフロー内の次のプロセッサーに直接ストリーミングします。 3. フロー内の次のコンポーネントである `` は、絞り込まれたストリームを直接受け取り、レコードをファイルに書き込みます。 ## [](#関連情報)関連情報 - [CSV 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-formats-csv) - [JSON 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-formats-json) - [XML 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-formats-xml) - [サポートされる DataWeave 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-formats) # DataWeave でのストリーミング DataWeave は、Mule アプリケーション内のフローを通してエンドツーエンドのストリーミングをサポートします。ストリーミングにより、大きなドキュメントでもメモリをオーバーフローさせることなく処理をスピードアップできます。 DataWeave は、ドキュメント全体をスキャンしてインデックス化するのではなく、ストリーミングされたデータのバイトが到着するたびに処理します。遅延モードでは、DataWeave はストリーミングされた出力データをディスクに保存せずに、メッセージプロセッサーに直接渡すこともできます。この動作によって DataWeave と Mule は、デフォルトのプロセスでデータを読み書きするよりも速くデータを処理し、リソースコンシューム量を少なく抑えることができます。データを正常にストリーミングするためには、以下を理解することが重要です。 - ストリームの基本単位はデータ形式ごとに異なります。 CSV ドキュメントであればレコード、JSON ドキュメントであれば配列の要素、XML ドキュメントであればコレクションが基本単位となります。 - ストリーミングでは、各ストリーム単位に順次アクセスします。ストリーミングでは、ドキュメントへのランダムアクセスはサポートされません。 ## [](#ストリーミングの有効化)ストリーミングの有効化ストリーミングはデフォルトでは有効化されていません。2 つの設定プロパティを使用して、サポートされているデータ形式でデータをストリーミングできます。 - ソースデータをストリームとして読み取るための `streaming` プロパティ - 出力ストリームをフロー内の次のメッセージプロセッサーに直接渡すための `deferred` ライタープロパティ DataWeave がソースデータをストリームとして読み取るには、データソースで `streaming` リーダープロパティを `true` に設定する必要があります。Mule アプリケーション内で、この設定を **MIME Type (MIME タイプ)** プロパティ `outputMimeType` または `mimeType` の値に追加します。HTTP Listener 操作、HTTP Request 操作、On New or Updated File 操作、Set Payload コンポーネントなど、データを生成する任意のコネクタ操作または Mule コンポーネントでプロパティを設定できます。DataWeave は、ストリーミングプロパティを設定したアプリケーション内のポイントから、DataWeave 式とスクリプトを含むすべてのダウンストリームコンポーネントとコネクタ操作を介してデータをストリーミングデータとして読み取ります。 ```XML ``` `streaming=true` は `outputMimeType` 値の一部ですので注意してください。File コンポーネントや FTP コンポーネントなどの他の多くの Mule コンポーネントも MIME タイプ設定をサポートします。ストリーミングされた出力を次のメッセージプロセッサーに渡すには、DataWeave スクリプトで `output` ディレクティブを次のように使用します。 ```XML output application/json deferred=true ``` `deferred` プロパティの使い方の詳細は、 [出力のストリーミング](#stream_output)を参照してください。 ## [](#stream_csv)CSV のストリーミング CSV は、その構造により最もシンプルなストリーミング形式となります。CSV ヘッダーの下にある各行は、ストリーム可能なレコードです。次の CSV の例は、`name`、`lastName`、`age` の各値を含むレコードから構成されています。 ```CSV name,lastName,age mariano,achaval,37 leandro,shokida,30 pedro,achaval,4 christian,chibana,25 sara,achaval,2 matias,achaval,8 ``` この CSV の例をストリーミングするため、次のスクリプトは各レコードから値を選択しています。このスクリプトは、`map` 関数を使用して、ドキュメント内の各レコードを反復処理しています。 ```DataWeave payload map (record) -> { FullName: record.lastName ++ "," ++ record.name, Age: record.age } ``` ストリーミングでは、ドキュメント全体へのランダムアクセスはサポートされませんが、各レコードはメモリに読み込まれるため、DataWeave スクリプトは_各レコード内の_データにはランダムにアクセスできます。たとえば、`record.lastName "," record.name,` という式により、入力での値の順序が逆であっても、`name` 値にアクセスする前に `lastName` 値にアクセスできます。ただし、ストリーミングは次のスクリプトでは機能しません。入力とは異なる順序で要素を返すためには、スクリプトでドキュメント全体へのランダムアクセスが必要になるためです。 ```DataWeave [payload[-2], payload[-1], payload[3]] ``` ## [](#stream_json)JSON のストリーミング JSON ストリーミングの単位は配列の各要素です。 DataWeave 2.2.0 を使用して Mule 4.2 で JSON をストリーミングする場合には、配列が入力のルートに存在する必要があります。Mule 4.3 で JSON をストリーミングする場合には、配列が入力のルートに存在しなくても構いません。 ```JSON { "name" : "Mariano", "lastName": "Achaval", "family": [ {"name": "Sara", "age": 2}, {"name": "Pedro", "age": 4}, {"name": "Matias", "age": 8} ], "age": 37 } ``` この例では、DataWeave は `payload.family` をストリーミングして、その配列の各要素にランダムアクセスします。ただし、DataWeave はコンテナオブジェクトにはランダムアクセスすることはできません。たとえば、`age` は `family` の後にあり、DataWeave は後戻りすることはできないため、`{ a: payload.age , b: payload.family}` をストリーミングすることはできません。 ## [](#stream_xml)XML のストリーミング XML ではドキュメントに配列が含まれないため、JSON より複雑になります。 XML をストリーミングするため、DataWeave は次のリーダープロパティを使用して、ストリーミングするドキュメント内の場所を定義します。 - `collectionPath` たとえば、次の XML 入力があるとします。 ```XML
Wed Nov 15 13:45:28 EST 2006 Joe
111 2 8.90 222 7 5.20 111 2 8.90 222 7 5.20 222 7 5.20 ``` この XML ソースデータに対して、`outputMimeType` 値で `collectionPath=order.order-items` を設定することにより、ストリーミング単位を `` に設定できます。 ```XML ``` `streaming=true` と `collectionPath` 値の両方を設定する必要があります。いずれかがない場合、コンテンツはストリーミングされません。次の DataWeave スクリプトは、各 `` 要素をストリーム可能単位として使用することで、XML 入力をストリーミングします。 ```DataWeave %dw 2.0 output application/xml --- { salesorder: { itemList: payload.order."order-items".*"order-item" map { ("i_" ++ $$) : { id: $.@id, productId: $.product, quantity: $.quantity, price: $.price } } } } ``` このスクリプトの XML 出力は次のようになります。 ```XML 31 2 111 8.90 31 7 222 5.20 31 2 111 8.90 31 7 222 5.20 31 7 222 5.20 ``` ## [](#ストリーミングされたデータのスクリプトの検証-実験的機能)ストリーミングされたデータのスクリプトの検証 (実験的機能) コードが入力ストリームを正常に処理できることを確認するため、DataWeave は次の_高度で実験的な_アノテーションと関連ディレクティブを提供しています。 - `@StreamCapable()` このアノテーションを使用して、スクリプトが変数 (特に `payload` 変数) に順次アクセスするかどうかを確認してください。 - `input` ディレクティブ: `@StreamCapable()` アノテーションでは、データソースの MIME タイプを識別するための入力ディレクティブを DataWeave スクリプトで使用する必要があります (例: `input payload application/xml`)。 DataWeave バリデーター (スクリプト内の `@StreamCapable` アノテーションでトリガーされます) は、スクリプトが以下の条件を満たしているかどうかを確認します。 - 変数が 1 回だけ参照される。 - インデックスセレクターが負の値にアクセスしていない (例: `[-1]`)。 - ネストされたラムダで変数への参照がない。すべての条件が満たされていれば、選択されたデータはストリーム可能です。次の例は、正常に検証されます。このスクリプトは、[JSON ストリーム](#stream_json)セクションの [JSON 入力](#example_json)を処理します。 ```DataWeave %dw 2.0 @StreamCapable() input payload application/json output application/json --- payload.family filter (member) -> member.age > 3 ``` スクリプトは検証を正しく実行し、次の出力を返します。 ```JSON [ { "name": "Pedro", "age": 4 }, { "name": "Matias", "age": 8 } ] ``` ### [](#検証の失敗)検証の失敗いずれかの条件が満足していないとバリデーターは検証に失敗します。ストリーミングが機能しても検証に失敗する場合がありますので注意してください。指定したデータソースの入力変数に順次アクセスするようにスクリプトを作成しても、スクリプトが機能しない場合があります。たとえば、JSON では、オブジェクト内のキーの順序に制約を設けていません。JSON ドキュメント内のキーがスクリプトの想定とは異なる順序で入力されていると、ストリーミングは失敗します。アノテーションプロセッサーは、書式設定のルールに従い、キーが常に同じ順序で入力されるとは想定できません。 #### [](#error-variable-is-referenced-more-than-once-エラー-変数が複数回参照されています)Error: Variable Is Referenced More Than Once (エラー: 変数が複数回参照されています) スクリプトが同じ変数を複数回参照しようとすると、検証は失敗します。次のスクリプトは、[JSON ストリーム](#stream_json)セクションの [JSON 入力](#example_json)を処理します。スクリプトが `payload` 変数を複数回参照しようとしているため、検証は失敗します: ```DataWeave %dw 2.0 @StreamCapable() input payload application/json output application/json --- { family: payload.family filter (member) -> member.age > 3, name: payload.name } ``` スクリプトは次のエラーを返して失敗します。 ```error 4| input payload application/json streaming=true ^^^^^^^ Parameter `payload` is not stream capable. Reasons: - Variable payload is referenced more than once. Locations: --------------------------- 8| family: payload.family filter (member) -> member.age > 3, ^^^^^^^ --------------------------- 9| name: payload.name ^^^^^^^ at 4| input payload application/json streaming=true ``` #### [](#error-wrong-scope-reference-エラー-スコープ参照が正しくありません)Error: Wrong Scope Reference (エラー: スコープ参照が正しくありません) スクリプトが、変数が定義されているスコープとは異なるスコープの変数を参照しようとすると、検証は失敗します。次のスクリプトは、`payload` 変数がラムダ式 `[1,2,3] map ((item, index) → payload)` 内から参照されているために失敗します。式は `[1] map ((item, index) → payload` ですが、`payload` が間違ったスコープにあるため、ストリーミングは失敗します。 ```DataWeave %dw 2.0 @StreamCapable() input payload application/json output application/json --- [1,2,3] map ((item, index) -> payload) ``` この例は次のエラーを返して失敗します。 ```error 4| input payload application/json ^^^^^^^ Parameter `payload` is not stream capable. Reasons: - Variable payload is referenced in a different scope from where it was defined. Locations: --------------------------- 9| [1,2,3] map ((item, index) -> payload) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ at 4| input payload application/json ``` ## [](#stream_output)出力のストリーミングストリーミングデータの処理後は、別のメッセージプロセッサーに出力を直接ストリーミングすることができます。この動作を簡単に実装するには、`deferred` ライタープロパティを DataWeave スクリプトの output ディレクティブで使用します (例: `output application/json deferred=true`)。 NOTE `deferred = true` を設定すると、例外は処理されません。たとえば、フローで例外が発生したときに、Studio でこの動作を確認できます。Studio デバッグモードでアプリケーションを実行中に、`deferred = true` に設定されていて Transform Message コンポーネントで例外が発生した場合、コンソールにエラーは記録されますが、フローは Tranform Message コンポーネントで停止しません。 [「JSON のストリーミング」](#stream_json)の例に基づいた次のフローは、DataWeave スクリプトを使用して、ストリーミングされた入力を絞り込み、出力を Write 操作に直接ストリーミングします。 ```XML member.age > 1 }]]> ``` フローは次の設定を使用します。 1. リスナー (``) は `streaming=true` を使用して、受信した JSON データをストリームします。 2. `` の DataWeave スクリプトは、ストリーミングデータのレコードを絞り込み、`deferred = true` プロパティを使用して、結果レコードをフロー内の次のプロセッサーに直接ストリーミングします。 3. フロー内の次のコンポーネントである `` は、絞り込まれたストリームを直接受け取り、レコードをファイルに書き込みます。 ## [](#関連情報)関連情報 - [CSV 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-formats-csv) - [JSON 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-formats-json) - [XML 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-formats-xml) - [サポートされる DataWeave 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-formats) # DataWeave でのデフォルト値の設定ペイロード値がない場合やその値が `null` である場合にデフォルト値を設定するには次のいずれかの方法を使用します。 - `default` キーワードを使用する。 - `if-else` または `else-if` ステートメントでデフォルトを設定する。 - パターンを照合するときに `else` を使用する。開始する前に、DataWeave バージョン 2 (`%dw 2.0`) は Mule 4 アプリケーションを対象とすることに注意してください。Mule 3 アプリケーションの場合、Mule 3.9 ドキュメントセットの DataWeave バージョン 1 ([`%dw 1.0`](#3.9@mule-runtime::dataweave-examples.adoc)) の例を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、目次の Mule Runtime バージョンセレクターを使用できます。 ## [](#キーワード-default-を使用したデフォルト値設定の例)キーワード default を使用したデフォルト値設定の例項目 `id` と `name` を含む JSON 入力を想定し、変換を行う Mule アプリケーションについて考えます。これらの項目が存在しないか、値が `null` である場合のデフォルト値を設定できます。たとえば、次のようにします。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- { "userId": payload.id default "0000", "userName": payload.name default "Undefined" } ``` この Mule アプリケーションが `id` 項目と `name` 項目に値が設定された JSON メッセージを受信すると、DataWeave 変換によって項目 `id` が `userId` に照合され、項目 `name` が `userName` に照合されます。入力 JSON ペイロード: ```json { "id": "123", "name": "Max the Mule" } ``` 出力 JSON: ```json { "userId": "123", "userName": "Max the Mule" } ``` ただし、Mule アプリケーションが受信した JSON メッセージに想定される項目がない場合や項目の値が `null` である場合は、変換では項目 `userId` と `userName` に設定されたデフォルト値が使用されます。入力 JSON ペイロード: ```json { "id": null } ``` 出力 JSON: ```json { "userId": "0000", "userName": "Undefined" } ``` ## [](#ex03)if-else と else-if ステートメントを使用したデフォルト値設定の例デフォルト値を設定する別の方法は、[if-else](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-flow-control#control_flow_if_else) と [else-if](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-flow-control#control_flow_else_if) を使用するものです。次の例では、JSON 入力メッセージの `userLocation` が存在しない場合やその値が `null` である場合にデフォルト値として `United States` を設定します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- if (payload.location != null) { "userLocation" : payload.location } else { "userLocation" : "United States" } ``` この Mule アプリケーションが `location` 項目に値が設定された JSON メッセージを受信すると、DataWeave 変換によって項目 `location` が `userLocation` に照合されます。入力 JSON ペイロード: ```json { "location": "Argentina" } ``` 出力 JSON: ```json { "userLocation": "Argentina" } ``` ただし、Mule アプリケーションが受信した JSON メッセージに想定される項目がない場合や項目の値が `null` である場合は、変換では項目 `userLocation` に設定されたデフォルト値が使用されます。入力 JSON ペイロード: ```json {} ``` 出力 JSON: ```json { "userLocation": "United States" } ``` ## [](#ex05)照合パターンを使用したデフォルト値設定の例 [パターンを照合するスクリプト](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-pattern-matching)の場合、DataWeave の `case` ステートメントは `else` 式で終了します。これは、先行するすべての `case` 式で `false` が返された場合に返されるデフォルトとして機能します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 var myVar = "someString" output application/json --- myVar match { case myVarOne if (myVar == "some") -> ("some" ++ "is myVar") case myVarOne if (myVar == "strings") -> ("strings" ++ "is myVar") else -> myVar ++ " is myVar" } ``` 出力 JSON: ```json "someString is myVar" ``` # DataWeave でのデフォルト値の設定ペイロード値がない場合やその値が `null` である場合にデフォルト値を設定するには次のいずれかの方法を使用します。 - `default` キーワードを使用する。 - `if-else` または `else-if` ステートメントでデフォルトを設定する。 - パターンを照合するときに `else` を使用する。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の例](#1.2@dataweave::dataweave-examples.adoc)を参照してください。他の DataWeave バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#キーワード-default-を使用したデフォルト値設定の例)キーワード default を使用したデフォルト値設定の例 `id` 項目と `name` 項目を含む JSON 入力を想定し、変換を行うアプリケーションについて考えます。これらの項目が存在しないか、値が `null` である場合のデフォルト値を設定できます。例: DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- { "userId": payload.id default "0000", "userName": payload.name default "Undefined" } ``` このアプリケーションが `id` 項目と `name` 項目に値が設定された JSON メッセージを受信すると、DataWeave 変換によって `id` 項目が `userId` に照合され、`name` 項目が `userName` に照合されます。入力 JSON ペイロード: ```json { "id": "123", "name": "Max the Mule" } ``` 出力 JSON: ```json { "userId": "123", "userName": "Max the Mule" } ``` ただし、アプリケーションが受信した JSON メッセージに想定される項目がない場合や項目の値が `null` である場合は、変換では `userId` 項目と `userName` 項目に設定されたデフォルト値が使用されます。入力 JSON ペイロード: ```json { "id": null } ``` 出力 JSON: ```json { "userId": "0000", "userName": "Undefined" } ``` ## [](#ex03)if-else と else-if ステートメントを使用したデフォルト値設定の例デフォルト値を設定する別の方法は、[if-else](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-flow-control#control_flow_if_else) と [else-if](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-flow-control#control_flow_else_if) を使用するものです。次の例では、JSON 入力メッセージの `userLocation` が存在しない場合やその値が `null` である場合にデフォルト値として `United States` を設定します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- if (payload.location != null) { "userLocation" : payload.location } else { "userLocation" : "United States" } ``` このアプリケーションが `location` 項目に値が設定された JSON メッセージを受信すると、DataWeave 変換によって `location` 項目が `userLocation` に照合されます。入力 JSON ペイロード: ```json { "location": "Argentina" } ``` 出力 JSON: ```json { "userLocation": "Argentina" } ``` ただし、アプリケーションが受信した JSON メッセージに想定される項目がない場合や項目の値が `null` である場合は、変換では `userLocation` 項目に設定されたデフォルト値が使用されます。入力 JSON ペイロード: ```json {} ``` 出力 JSON: ```json { "userLocation": "United States" } ``` ## [](#ex05)照合パターンを使用したデフォルト値設定の例 [パターンを照合するスクリプト](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-pattern-matching)の場合、DataWeave の `case` ステートメントは `else` 式で終了します。これは、先行するすべての `case` 式で `false` が返された場合に返されるデフォルトとして機能します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 var myVar = "someString" output application/json --- myVar match { case myVarOne if (myVar == "some") -> ("some" ++ "is myVar") case myVarOne if (myVar == "strings") -> ("strings" ++ "is myVar") else -> myVar ++ " is myVar" } ``` 出力 JSON: ```json "someString is myVar" ``` # DataWeave でのデフォルト値の設定ペイロード値がない場合やその値が `null` である場合にデフォルト値を設定するには次のいずれかの方法を使用します。 - `default` キーワードを使用する。 - `if-else` または `else-if` ステートメントでデフォルトを設定する。 - パターンを照合するときに `else` を使用する。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の例](#1.2@dataweave::dataweave-examples.adoc)を参照してください。他の DataWeave バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#キーワード-default-を使用したデフォルト値設定の例)キーワード default を使用したデフォルト値設定の例 `id` 項目と `name` 項目を含む JSON 入力を想定し、変換を行うアプリケーションについて考えます。これらの項目が存在しないか、値が `null` である場合のデフォルト値を設定できます。次に例を示します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- { "userId": payload.id default "0000", "userName": payload.name default "Undefined" } ``` このアプリケーションが `id` 項目と `name` 項目に値が設定された JSON メッセージを受信すると、DataWeave 変換によって `id` 項目が `userId` に照合され、`name` 項目が `userName` に照合されます。入力 JSON ペイロード: ```json { "id": "123", "name": "Max the Mule" } ``` 出力 JSON: ```json { "userId": "123", "userName": "Max the Mule" } ``` ただし、アプリケーションが受信した JSON メッセージに想定される項目がない場合や項目の値が `null` である場合は、変換では `userId` 項目と `userName` 項目に設定されたデフォルト値が使用されます。入力 JSON ペイロード: ```json { "id": null } ``` 出力 JSON: ```json { "userId": "0000", "userName": "Undefined" } ``` ## [](#ex03)if-else と else-if ステートメントを使用したデフォルト値設定の例デフォルト値を設定する別の方法は、[if-else](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-flow-control#control_flow_if_else) と [else-if](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-flow-control#control_flow_else_if) を使用するものです。次の例では、JSON 入力メッセージの `userLocation` が存在しない場合やその値が `null` である場合にデフォルト値として `United States` を設定します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- if (payload.location != null) { "userLocation" : payload.location } else { "userLocation" : "United States" } ``` このアプリケーションが `location` 項目に値が設定された JSON メッセージを受信すると、DataWeave 変換によって `location` 項目が `userLocation` に照合されます。入力 JSON ペイロード: ```json { "location": "Argentina" } ``` 出力 JSON: ```json { "userLocation": "Argentina" } ``` ただし、アプリケーションが受信した JSON メッセージに想定される項目がない場合や項目の値が `null` である場合は、変換では `userLocation` 項目に設定されたデフォルト値が使用されます。入力 JSON ペイロード: ```json {} ``` 出力 JSON: ```json { "userLocation": "United States" } ``` ## [](#ex05)照合パターンを使用したデフォルト値設定の例 [パターンを照合するスクリプト](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-pattern-matching)の場合、DataWeave の `case` ステートメントは `else` 式で終了します。これは、先行するすべての `case` 式で `false` が返された場合に返されるデフォルトとして機能します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 var myVar = "someString" output application/json --- myVar match { case myVarOne if (myVar == "some") -> ("some" ++ "is myVar") case myVarOne if (myVar == "strings") -> ("strings" ++ "is myVar") else -> myVar ++ " is myVar" } ``` 出力 JSON: ```json "someString is myVar" ``` # DataWeave でのデフォルト値の設定ペイロード値がない場合やその値が `null` である場合にデフォルト値を設定するには次のいずれかの方法を使用します。 - `default` キーワードを使用する。 - `if-else` または `else-if` ステートメントでデフォルトを設定する。 - パターンを照合するときに `else` を使用する。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の例](#1.2@dataweave::dataweave-examples.adoc)を参照してください。他の DataWeave バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#キーワード-default-を使用したデフォルト値設定の例)キーワード default を使用したデフォルト値設定の例 `id` 項目と `name` 項目を含む JSON 入力を想定し、変換を行うアプリケーションについて考えます。これらの項目が存在しないか、値が `null` である場合のデフォルト値を設定できます。次に例を示します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- { "userId": payload.id default "0000", "userName": payload.name default "Undefined" } ``` このアプリケーションが `id` 項目と `name` 項目に値が設定された JSON メッセージを受信すると、DataWeave 変換によって `id` 項目が `userId` に照合され、`name` 項目が `userName` に照合されます。入力 JSON ペイロード: ```json { "id": "123", "name": "Max the Mule" } ``` 出力 JSON: ```json { "userId": "123", "userName": "Max the Mule" } ``` ただし、アプリケーションが受信した JSON メッセージに想定される項目がない場合や項目の値が `null` である場合は、変換では `userId` 項目と `userName` 項目に設定されたデフォルト値が使用されます。入力 JSON ペイロード: ```json { "id": null } ``` 出力 JSON: ```json { "userId": "0000", "userName": "Undefined" } ``` ## [](#ex03)if-else と else-if ステートメントを使用したデフォルト値設定の例デフォルト値を設定する別の方法は、[if-else](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-flow-control#control_flow_if_else) と [else-if](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-flow-control#control_flow_else_if) を使用するものです。次の例では、JSON 入力メッセージの `userLocation` が存在しない場合やその値が `null` である場合にデフォルト値として `United States` を設定します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- if (payload.location != null) { "userLocation" : payload.location } else { "userLocation" : "United States" } ``` このアプリケーションが `location` 項目に値が設定された JSON メッセージを受信すると、DataWeave 変換によって `location` 項目が `userLocation` に照合されます。入力 JSON ペイロード: ```json { "location": "Argentina" } ``` 出力 JSON: ```json { "userLocation": "Argentina" } ``` ただし、アプリケーションが受信した JSON メッセージに想定される項目がない場合や項目の値が `null` である場合は、変換では `userLocation` 項目に設定されたデフォルト値が使用されます。入力 JSON ペイロード: ```json {} ``` 出力 JSON: ```json { "userLocation": "United States" } ``` ## [](#ex05)照合パターンを使用したデフォルト値設定の例 [パターンを照合するスクリプト](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-pattern-matching)の場合、DataWeave の `case` ステートメントは `else` 式で終了します。これは、先行するすべての `case` 式で `false` が返された場合に返されるデフォルトとして機能します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 var myVar = "someString" output application/json --- myVar match { case myVarOne if (myVar == "some") -> ("some" ++ "is myVar") case myVarOne if (myVar == "strings") -> ("strings" ++ "is myVar") else -> myVar ++ " is myVar" } ``` 出力 JSON: ```json "someString is myVar" ``` # DataWeave でのデフォルト値の設定ペイロード値がない場合やその値が `null` である場合にデフォルト値を設定するには次のいずれかの方法を使用します。 - `default` キーワードを使用する。 - `if-else` または `else-if` ステートメントでデフォルトを設定する。 - パターンを照合するときに `else` を使用する。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の例](#1.2@dataweave::dataweave-examples.adoc)を参照してください。他の DataWeave バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#キーワード-default-を使用したデフォルト値設定の例)キーワード default を使用したデフォルト値設定の例 `id` 項目と `name` 項目を含む JSON 入力を想定し、変換を行うアプリケーションについて考えます。これらの項目が存在しないか、値が `null` である場合のデフォルト値を設定できます。次に例を示します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- { "userId": payload.id default "0000", "userName": payload.name default "Undefined" } ``` このアプリケーションが `id` 項目と `name` 項目に値が設定された JSON メッセージを受信すると、DataWeave 変換によって `id` 項目が `userId` に照合され、`name` 項目が `userName` に照合されます。入力 JSON ペイロード: ```json { "id": "123", "name": "Max the Mule" } ``` 出力 JSON: ```json { "userId": "123", "userName": "Max the Mule" } ``` ただし、アプリケーションが受信した JSON メッセージに想定される項目がない場合や項目の値が `null` である場合は、変換では `userId` 項目と `userName` 項目に設定されたデフォルト値が使用されます。入力 JSON ペイロード: ```json { "id": null } ``` 出力 JSON: ```json { "userId": "0000", "userName": "Undefined" } ``` ## [](#ex03)if-else と else-if ステートメントを使用したデフォルト値設定の例デフォルト値を設定する別の方法は、[if-else](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-flow-control#control_flow_if_else) と [else-if](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-flow-control#control_flow_else_if) を使用するものです。次の例では、JSON 入力メッセージの `userLocation` が存在しない場合やその値が `null` である場合にデフォルト値として `United States` を設定します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- if (payload.location != null) { "userLocation" : payload.location } else { "userLocation" : "United States" } ``` このアプリケーションが `location` 項目に値が設定された JSON メッセージを受信すると、DataWeave 変換によって `location` 項目が `userLocation` に照合されます。入力 JSON ペイロード: ```json { "location": "Argentina" } ``` 出力 JSON: ```json { "userLocation": "Argentina" } ``` ただし、アプリケーションが受信した JSON メッセージに想定される項目がない場合や項目の値が `null` である場合は、変換では `userLocation` 項目に設定されたデフォルト値が使用されます。入力 JSON ペイロード: ```json {} ``` 出力 JSON: ```json { "userLocation": "United States" } ``` ## [](#ex05)照合パターンを使用したデフォルト値設定の例 [パターンを照合するスクリプト](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-pattern-matching)の場合、DataWeave の `case` ステートメントは `else` 式で終了します。これは、先行するすべての `case` 式で `false` が返された場合に返されるデフォルトとして機能します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 var myVar = "someString" output application/json --- myVar match { case myVarOne if (myVar == "some") -> ("some" ++ "is myVar") case myVarOne if (myVar == "strings") -> ("strings" ++ "is myVar") else -> myVar ++ " is myVar" } ``` 出力 JSON: ```json "someString is myVar" ``` # DataWeave でのデフォルト値の設定ペイロード値がない場合やその値が `null` である場合にデフォルト値を設定するには次のいずれかの方法を使用します。 - `default` キーワードを使用する。 - `if-else` または `else-if` ステートメントでデフォルトを設定する。 - パターンを照合するときに `else` を使用する。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の例](#1.2@dataweave::dataweave-examples.adoc)を参照してください。他の DataWeave バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#キーワード-default-を使用したデフォルト値設定の例)キーワード default を使用したデフォルト値設定の例 `id` 項目と `name` 項目を含む JSON 入力を想定し、変換を行うアプリケーションについて考えます。これらの項目が存在しないか、値が `null` である場合のデフォルト値を設定できます。次に例を示します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- { "userId": payload.id default "0000", "userName": payload.name default "Undefined" } ``` このアプリケーションが `id` 項目と `name` 項目に値が設定された JSON メッセージを受信すると、DataWeave 変換によって `id` 項目が `userId` に照合され、`name` 項目が `userName` に照合されます。入力 JSON ペイロード: ```json { "id": "123", "name": "Max the Mule" } ``` 出力 JSON: ```json { "userId": "123", "userName": "Max the Mule" } ``` ただし、アプリケーションが受信した JSON メッセージに想定される項目がない場合や項目の値が `null` である場合は、変換では `userId` 項目と `userName` 項目に設定されたデフォルト値が使用されます。入力 JSON ペイロード: ```json { "id": null } ``` 出力 JSON: ```json { "userId": "0000", "userName": "Undefined" } ``` ## [](#ex03)if-else と else-if ステートメントを使用したデフォルト値設定の例デフォルト値を設定する別の方法は、[if-else](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-flow-control#control_flow_if_else) と [else-if](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-flow-control#control_flow_else_if) を使用するものです。次の例では、JSON 入力メッセージの `userLocation` が存在しない場合やその値が `null` である場合にデフォルト値として `United States` を設定します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- if (payload.location != null) { "userLocation" : payload.location } else { "userLocation" : "United States" } ``` このアプリケーションが `location` 項目に値が設定された JSON メッセージを受信すると、DataWeave 変換によって `location` 項目が `userLocation` に照合されます。入力 JSON ペイロード: ```json { "location": "Argentina" } ``` 出力 JSON: ```json { "userLocation": "Argentina" } ``` ただし、アプリケーションが受信した JSON メッセージに想定される項目がない場合や項目の値が `null` である場合は、変換では `userLocation` 項目に設定されたデフォルト値が使用されます。入力 JSON ペイロード: ```json {} ``` 出力 JSON: ```json { "userLocation": "United States" } ``` ## [](#ex05)照合パターンを使用したデフォルト値設定の例 [パターンを照合するスクリプト](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-pattern-matching)の場合、DataWeave の `case` ステートメントは `else` 式で終了します。これは、先行するすべての `case` 式で `false` が返された場合に返されるデフォルトとして機能します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 var myVar = "someString" output application/json --- myVar match { case myVarOne if (myVar == "some") -> ("some" ++ "is myVar") case myVarOne if (myVar == "strings") -> ("strings" ++ "is myVar") else -> myVar ++ " is myVar" } ``` 出力 JSON: ```json "someString is myVar" ``` # DataWeave での優先順位 DataWeave 式は特定の順序でコンパイルされます。1 つのレベルのコンパイル結果をより高いレベルの式の入力として使用することはできますが、より低いレベルの式の入力として使用することはできません。開始する前に、DataWeave バージョン 2 は Mule 4 アプリケーションを対象とすることに注意してください。Mule 3 アプリケーションの場合、Mule 3.9 ドキュメントの [DataWeave バージョン 1 ドキュメントセット](#1.2@index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、Mule Runtime の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#コンパイルの順序)コンパイルの順序次の表では、演算子と関数を、最初にコンパイルされるもの (1) から最後にコンパイルされるもの (10) への順に並べています。

レベル演算子または関数

1

using: DataWeave スクリプトでローカル変数を初期化するために使用。

このレベルの DataWeave 単項演算子:

.^: スキーマセレクター。

.#: 名前空間セレクター。

..: 子孫セレクター。

not: 否定の論理演算子。

.@: 全属性セレクター。オブジェクトの配列 { "attr1": "foo", "attr2": "bar" } 内で入力ペイロード <root> <a attr1="foo" attr2="bar" /></root> の属性と値を返す式 payload.root.a.@ を使用する場合などで使用。

2

as: 型強制に使用。

3

*: 乗算。

/: 除算。

4

+: 加算。

-: 減算。

>>: データを先頭に追加。

<<: データを末尾に付加。

5

>: 以上。

=: 等しい。

<: 以下。

<: より小さい

>: より大きい。

is: 型を比較。指定した XML 属性の削除などで使用。

6

!=: 等しくない。

~=: 含む。

==: 値の型が異なる場合、等価演算子は、1 つの値をもう 1 つの値の型に強制変換しようとします。

7

and: and 論理演算子。

8

or: or 論理演算子。

9

default: デフォルト値の設定に使用。

case と else: パターン照合に使用。

このレベルの DataWeave 関数:

matches

match

map

mapObject

groupBy

filter

このレベルの DataWeave バイナリセレクター:

.@keyName と .*@: DataWeave バイナリ属性セレクター。

.*: 複数値セレクター。

.^: メタデータセレクター。

.&: キー/値ペアセレクター

[?()]: 絞り込みセレクター

.keyName: 値セレクター。

[<index> to <index>]: 範囲セレクター。

10

if else: DataWeave でのフロー制御に使用する条件式。

## [](#チェーニングされた関数コールの順序)チェーニングされた関数コールの順序複数の関数がチェーニングによって 1 つにまとめられると、それらの関数はチェーンで指定された順序で最初の関数から最後の関数まで処理されます。たとえば、次のスクリプトは、変数 `flights` によって定義された入力オブジェクトの配列に対して動作します。スクリプトは最初に 500 未満の `price` 値をすべて受け入れる配列を返す `filter` をコールします。次に、入力内のオブジェクトを `price` 値が低い順に並び替えた配列を返す `orderBy` をコールします。最後に、入力オブジェクト配列を `toAirport` 値のアルファベット順にグループ化する `groupBy` をコールします。 DataWeave スクリプト: ```DataWeave %dw 2.0 output application/json var flights = [ { "toAirport": "SFO", "price": 550, "airline": "American" }, { "toAirport": "MUA", "price": 200, "airline": "American" }, { "toAirport": "SFO", "price": 300, "airline": "American" }, { "toAirport": "CLE", "price": 600, "airline": "American" }, { "toAirport": "CLE", "price": 190, "airline": "American" }, { "toAirport": "SFO", "price": 400, "airline": "American" } ] --- flights filter $.price < 500 orderBy $.price groupBy $.toAirport ``` 結果は、キー-値ペアのコレクションを含むオブジェクトになります。出力: { "CLE": \[ { "toAirport": "CLE", "price": 190, "airline": "American" } \], "SFO": \[ { "toAirport": "SFO", "price": 300, "airline": "United" }, { "toAirport": "SFO", "price": 400, "airline": "American" } \], "MUA": \[ { "toAirport": "MUA", "price": 200, "airline": "American" } \] } DataWeave 式に括弧 `(` および `)` を挿入することで、評価の順序を指定できます。次の例は、前の例と同じ出力を返します。 DataWeave スクリプト: ```DataWeave %dw 2.0 output application/json var flights = [ { "toAirport": "SFO", "price": 550, "airline": "American" }, { "toAirport": "MUA", "price": 200, "airline": "American" }, { "toAirport": "SFO", "price": 300, "airline": "American" }, { "toAirport": "CLE", "price": 600, "airline": "American" }, { "toAirport": "CLE", "price": 190, "airline": "American" }, { "toAirport": "SFO", "price": 400, "airline": "American" } ] --- ( ( ( flights filter $.price < 500 ) orderBy $.price ) groupBy $.toAirport ) ``` 結果は、キー-値ペアのコレクションを含むオブジェクトになります。出力: { "CLE": \[ { "toAirport": "CLE", "price": 190, "airline": "American" } \], "SFO": \[ { "toAirport": "SFO", "price": 300, "airline": "United" }, { "toAirport": "SFO", "price": 400, "airline": "American" } \], "MUA": \[ { "toAirport": "MUA", "price": 200, "airline": "American" } \] } 関数コールの順序は重要です。たとえば、順序を変更した式 `flights groupBy $.toAirport filter $.price < 500 orderBy $.price` は、エラーを返します。これは、`groupBy` はオブジェクトを返し、`filter` は配列を想定しているためです。結果のエラーは `Expecting Type: Array>T<, but got: {String: Array<{|toA… airline: String|}>}` となります。 ## [](#関連情報)関連情報 - [コア (dw::Core) 関数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-core) - [DataWeave の演算子](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-operators) - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-selectors) - [DataWeave 変数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-variables) - [DataWeave のフローコントロール](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-flow-control) - [DataWeave のパターンマッチング](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-pattern-matching) - [DataWeave を使用した型の強制](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-types-coercion) # DataWeave での優先順位 DataWeave 式は特定の順序でコンパイルされます。1 つのレベルのコンパイル結果をより高いレベルの式の入力として使用することはできますが、より低いレベルの式の入力として使用することはできません。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#コンパイルの順序)コンパイルの順序次の表では、演算子と関数を、最初にコンパイルされるもの (1) から最後にコンパイルされるもの (10) への順に並べています。

レベル演算子または関数

1

using: DataWeave スクリプトでローカル変数を初期化するために使用。

このレベルの DataWeave 単項演算子:

.^: スキーマセレクター。

.#: 名前空間セレクター。

..: 子孫セレクター。

not: 否定の論理演算子。

.@: 全属性セレクター。オブジェクトの配列 { "attr1": "foo", "attr2": "bar" } 内で入力ペイロード <root> <a attr1="foo" attr2="bar" /></root> の属性と値を返す式 payload.root.a.@ を使用する場合などで使用。

2

as: 型強制に使用。

3

*: 乗算。

/: 除算。

4

+: 加算。

-: 減算。

>>: データを先頭に追加。

<<: データを末尾に付加。

5

>: 以上。

=: 等しい。

<: 以下。

<: より小さい

>: より大きい。

is: 型を比較。指定した XML 属性の削除などで使用。

6

!=: 等しくない。

~=: 含む。

==: 値の型が異なる場合、等価演算子は、1 つの値をもう 1 つの値の型に強制変換しようとします。

7

and: and 論理演算子。

8

or: or 論理演算子。

9

default: デフォルト値の設定に使用。

case と else: パターン照合に使用。

このレベルの DataWeave 関数:

matches

match

map

mapObject

groupBy

filter

このレベルの DataWeave バイナリセレクター:

.@keyName と .*@: DataWeave バイナリ属性セレクター。

.*: 複数値セレクター。

.^: メタデータセレクター。

.&: キー/値ペアセレクター

[?()]: 絞り込みセレクター

.keyName: 値セレクター。

[<index> to <index>]: 範囲セレクター。

10

if else: DataWeave でのフロー制御に使用する条件式。

## [](#チェーニングされた関数コールの順序)チェーニングされた関数コールの順序複数の関数がチェーニングによって 1 つにまとめられると、それらの関数はチェーンで指定された順序で最初の関数から最後の関数まで処理されます。たとえば、次のスクリプトは、変数 `flights` によって定義された入力オブジェクトの配列に対して動作します。スクリプトは最初に 500 未満の `price` 値をすべて受け入れる配列を返す `filter` をコールします。次に、入力内のオブジェクトを `price` 値が低い順に並び替えた配列を返す `orderBy` をコールします。最後に、入力オブジェクト配列を `toAirport` 値のアルファベット順にグループ化する `groupBy` をコールします。 DataWeave スクリプト: ```DataWeave %dw 2.0 output application/json var flights = [ { "toAirport": "SFO", "price": 550, "airline": "American" }, { "toAirport": "MUA", "price": 200, "airline": "American" }, { "toAirport": "SFO", "price": 300, "airline": "American" }, { "toAirport": "CLE", "price": 600, "airline": "American" }, { "toAirport": "CLE", "price": 190, "airline": "American" }, { "toAirport": "SFO", "price": 400, "airline": "American" } ] --- flights filter $.price < 500 orderBy $.price groupBy $.toAirport ``` 結果は、キー-値ペアのコレクションを含むオブジェクトになります。出力: { "CLE": \[ { "toAirport": "CLE", "price": 190, "airline": "American" } \], "SFO": \[ { "toAirport": "SFO", "price": 300, "airline": "United" }, { "toAirport": "SFO", "price": 400, "airline": "American" } \], "MUA": \[ { "toAirport": "MUA", "price": 200, "airline": "American" } \] } DataWeave 式に括弧 `(` および `)` を挿入することで、評価の順序を指定できます。次の例は、前の例と同じ出力を返します。 DataWeave スクリプト: ```DataWeave %dw 2.0 output application/json var flights = [ { "toAirport": "SFO", "price": 550, "airline": "American" }, { "toAirport": "MUA", "price": 200, "airline": "American" }, { "toAirport": "SFO", "price": 300, "airline": "American" }, { "toAirport": "CLE", "price": 600, "airline": "American" }, { "toAirport": "CLE", "price": 190, "airline": "American" }, { "toAirport": "SFO", "price": 400, "airline": "American" } ] --- ( ( ( flights filter $.price < 500 ) orderBy $.price ) groupBy $.toAirport ) ``` 結果は、キー-値ペアのコレクションを含むオブジェクトになります。出力: { "CLE": \[ { "toAirport": "CLE", "price": 190, "airline": "American" } \], "SFO": \[ { "toAirport": "SFO", "price": 300, "airline": "United" }, { "toAirport": "SFO", "price": 400, "airline": "American" } \], "MUA": \[ { "toAirport": "MUA", "price": 200, "airline": "American" } \] } 関数コールの順序は重要です。たとえば、順序を変更した式 `flights groupBy $.toAirport filter $.price < 500 orderBy $.price` は、エラーを返します。これは、`groupBy` はオブジェクトを返し、`filter` は配列を想定しているためです。結果のエラーは `Expecting Type: Array>T<, but got: {String: Array<{|toA… airline: String|}>}` となります。 ## [](#関連情報)関連情報 - [コア (dw::Core) 関数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-core) - [DataWeave の演算子](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-operators) - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-selectors) - [DataWeave 変数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-variables) - [DataWeave のフローコントロール](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-flow-control) - [DataWeave のパターンマッチング](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-pattern-matching) - [DataWeave を使用した型の強制](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-types-coercion) # DataWeave での優先順位 DataWeave 式は特定の順序でコンパイルされます。1 つのレベルのコンパイル結果をより高いレベルの式の入力として使用することはできますが、より低いレベルの式の入力として使用することはできません。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#コンパイルの順序)コンパイルの順序次の表では、演算子と関数を、最初にコンパイルされるもの (1) から最後にコンパイルされるもの (10) への順に並べています。

レベル演算子または関数

1

using: DataWeave スクリプトでローカル変数を初期化するために使用。

このレベルの DataWeave 単項演算子:

.^: スキーマセレクター。

.#: 名前空間セレクター。

..: 子孫セレクター。

not: 否定の論理演算子。

.@: 全属性セレクター。オブジェクトの配列 { "attr1": "foo", "attr2": "bar" } 内で入力ペイロード <root> <a attr1="foo" attr2="bar" /></root> の属性と値を返す式 payload.root.a.@ を使用する場合などで使用。

2

as: 型強制に使用。

3

*: 乗算。

/: 除算。

4

+: 加算。

-: 減算。

>>: データを先頭に追加。

<<: データを末尾に付加。

5

>: 以上。

=: 等しい。

<: 以下。

<: より小さい

>: より大きい。

is: 型を比較。指定した XML 属性の削除などで使用。

6

!=: 等しくない。

~=: 含む。

==: 値の型が異なる場合、等価演算子は、1 つの値をもう 1 つの値の型に強制変換しようとします。

7

and: and 論理演算子。

8

or: or 論理演算子。

9

default: デフォルト値の設定に使用。

case と else: パターン一致に使用。

このレベルの DataWeave 関数:

matches

match

map

mapObject

groupBy

filter

このレベルの DataWeave バイナリセレクター:

.@keyName と .*@: DataWeave バイナリ属性セレクター。

.*: 複数値セレクター。

.^: メタデータセレクター。

.&: キー/値ペアセレクター

[?()]: 絞り込みセレクター

.keyName: 値セレクター。

[<index> to <index>]: 範囲セレクター。

10

if else: DataWeave でのフロー制御に使用する条件式。

## [](#チェーニングされた関数コールの順序)チェーニングされた関数コールの順序複数の関数がチェーニングによって 1 つにまとめられると、それらの関数はチェーンで指定された順序で最初の関数から最後の関数まで処理されます。たとえば、次のスクリプトは、変数 `flights` によって定義された入力オブジェクトの配列に対して動作します。スクリプトは最初に 500 未満の `price` 値をすべて受け入れる配列を返す `filter` をコールします。次に、入力内のオブジェクトを `price` 値が低い順に並び替えた配列を返す `orderBy` をコールします。最後に、入力オブジェクト配列を `toAirport` 値のアルファベット順にグループ化する `groupBy` をコールします。 DataWeave スクリプト: ```DataWeave %dw 2.0 output application/json var flights = [ { "toAirport": "SFO", "price": 550, "airline": "American" }, { "toAirport": "MUA", "price": 200, "airline": "American" }, { "toAirport": "SFO", "price": 300, "airline": "American" }, { "toAirport": "CLE", "price": 600, "airline": "American" }, { "toAirport": "CLE", "price": 190, "airline": "American" }, { "toAirport": "SFO", "price": 400, "airline": "American" } ] --- flights filter $.price < 500 orderBy $.price groupBy $.toAirport ``` 結果は、キー-値ペアのコレクションを含むオブジェクトになります。出力: { "CLE": \[ { "toAirport": "CLE", "price": 190, "airline": "American" } \], "SFO": \[ { "toAirport": "SFO", "price": 300, "airline": "United" }, { "toAirport": "SFO", "price": 400, "airline": "American" } \], "MUA": \[ { "toAirport": "MUA", "price": 200, "airline": "American" } \] } DataWeave 式に括弧 `(` および `)` を挿入することで、評価の順序を指定できます。次の例は、前の例と同じ出力を返します。 DataWeave スクリプト: ```DataWeave %dw 2.0 output application/json var flights = [ { "toAirport": "SFO", "price": 550, "airline": "American" }, { "toAirport": "MUA", "price": 200, "airline": "American" }, { "toAirport": "SFO", "price": 300, "airline": "American" }, { "toAirport": "CLE", "price": 600, "airline": "American" }, { "toAirport": "CLE", "price": 190, "airline": "American" }, { "toAirport": "SFO", "price": 400, "airline": "American" } ] --- ( ( ( flights filter $.price < 500 ) orderBy $.price ) groupBy $.toAirport ) ``` 結果は、キー-値ペアのコレクションを含むオブジェクトになります。出力: { "CLE": \[ { "toAirport": "CLE", "price": 190, "airline": "American" } \], "SFO": \[ { "toAirport": "SFO", "price": 300, "airline": "United" }, { "toAirport": "SFO", "price": 400, "airline": "American" } \], "MUA": \[ { "toAirport": "MUA", "price": 200, "airline": "American" } \] } 関数コールの順序は重要です。たとえば、順序を変更した式 `flights groupBy $.toAirport filter $.price < 500 orderBy $.price` は、エラーを返します。これは、`groupBy` はオブジェクトを返し、`filter` は配列を想定しているためです。結果のエラーは `Expecting Type: Array>T<, but got: {String: Array<{|toA… airline: String|}>}` となります。 ## [](#関連情報)関連情報 - [コア (dw::Core) 関数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-core) - [DataWeave の演算子](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-operators) - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-selectors) - [DataWeave 変数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-variables) - [DataWeave のフローコントロール](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-flow-control) - [DataWeave のパターン一致](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-pattern-matching) - [DataWeave を使用した型の強制](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-types-coercion) # DataWeave での優先順位 DataWeave 式は特定の順序でコンパイルされます。1 つのレベルのコンパイル結果をより高いレベルの式の入力として使用することはできますが、より低いレベルの式の入力として使用することはできません。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#コンパイルの順序)コンパイルの順序次の表では、演算子と関数を、最初にコンパイルされるもの (1) から最後にコンパイルされるもの (10) への順に並べています。

レベル演算子または関数

1

using: DataWeave スクリプトでローカル変数を初期化するために使用。

このレベルの DataWeave 単項演算子:

.^: スキーマセレクター。

.#: 名前空間セレクター。

..: 子孫セレクター。

not: 否定の論理演算子。

.@: 全属性セレクター。オブジェクトの配列 { "attr1": "foo", "attr2": "bar" } 内で入力ペイロード <root> <a attr1="foo" attr2="bar" /></root> の属性と値を返す式 payload.root.a.@ を使用する場合などで使用。

2

as: 型強制に使用。

3

*: 乗算。

/: 除算。

4

+: 加算。

-: 減算。

>>: データを先頭に追加。

<<: データを末尾に付加。

5

>: 以上。

=: 等しい。

<: 以下。

<: より小さい

>: より大きい。

is: 型を比較。指定した XML 属性の削除などで使用。

6

!=: 等しくない。

~=: 含む。

==: 値の型が異なる場合、等価演算子は、1 つの値をもう 1 つの値の型に強制変換しようとします。

7

and: and 論理演算子。

8

or: or 論理演算子。

9

default: デフォルト値の設定に使用。

case と else: パターン一致に使用。

このレベルの DataWeave 関数:

matches

match

map

mapObject

groupBy

filter

このレベルの DataWeave バイナリセレクター:

.@keyName と .*@: DataWeave バイナリ属性セレクター。

.*: 複数値セレクター。

.^: メタデータセレクター。

.&: キー/値ペアセレクター

[?()]: 絞り込みセレクター

.keyName: 値セレクター。

[<index> to <index>]: 範囲セレクター。

10

if else: DataWeave でのフロー制御に使用する条件式。

## [](#チェーニングされた関数コールの順序)チェーニングされた関数コールの順序複数の関数がチェーニングによって 1 つにまとめられると、それらの関数はチェーンで指定された順序で最初の関数から最後の関数まで処理されます。たとえば、次のスクリプトは、変数 `flights` によって定義された入力オブジェクトの配列に対して動作します。スクリプトは最初に 500 未満の `price` 値をすべて受け入れる配列を返す `filter` をコールします。次に、入力内のオブジェクトを `price` 値が低い順に並び替えた配列を返す `orderBy` をコールします。最後に、入力オブジェクト配列を `toAirport` 値のアルファベット順にグループ化する `groupBy` をコールします。 DataWeave スクリプト: ```DataWeave %dw 2.0 output application/json var flights = [ { "toAirport": "SFO", "price": 550, "airline": "American" }, { "toAirport": "MUA", "price": 200, "airline": "American" }, { "toAirport": "SFO", "price": 300, "airline": "American" }, { "toAirport": "CLE", "price": 600, "airline": "American" }, { "toAirport": "CLE", "price": 190, "airline": "American" }, { "toAirport": "SFO", "price": 400, "airline": "American" } ] --- flights filter $.price < 500 orderBy $.price groupBy $.toAirport ``` 結果は、キー-値ペアのコレクションを含むオブジェクトになります。出力: { "CLE": \[ { "toAirport": "CLE", "price": 190, "airline": "American" } \], "SFO": \[ { "toAirport": "SFO", "price": 300, "airline": "United" }, { "toAirport": "SFO", "price": 400, "airline": "American" } \], "MUA": \[ { "toAirport": "MUA", "price": 200, "airline": "American" } \] } DataWeave 式に括弧 `(` および `)` を挿入することで、評価の順序を指定できます。次の例は、前の例と同じ出力を返します。 DataWeave スクリプト: ```DataWeave %dw 2.0 output application/json var flights = [ { "toAirport": "SFO", "price": 550, "airline": "American" }, { "toAirport": "MUA", "price": 200, "airline": "American" }, { "toAirport": "SFO", "price": 300, "airline": "American" }, { "toAirport": "CLE", "price": 600, "airline": "American" }, { "toAirport": "CLE", "price": 190, "airline": "American" }, { "toAirport": "SFO", "price": 400, "airline": "American" } ] --- ( ( ( flights filter $.price < 500 ) orderBy $.price ) groupBy $.toAirport ) ``` 結果は、キー-値ペアのコレクションを含むオブジェクトになります。出力: { "CLE": \[ { "toAirport": "CLE", "price": 190, "airline": "American" } \], "SFO": \[ { "toAirport": "SFO", "price": 300, "airline": "United" }, { "toAirport": "SFO", "price": 400, "airline": "American" } \], "MUA": \[ { "toAirport": "MUA", "price": 200, "airline": "American" } \] } 関数コールの順序は重要です。たとえば、順序を変更した式 `flights groupBy $.toAirport filter $.price < 500 orderBy $.price` は、エラーを返します。これは、`groupBy` はオブジェクトを返し、`filter` は配列を想定しているためです。結果のエラーは `Expecting Type: Array>T<, but got: {String: Array<{|toA… airline: String|}>}` となります。 ## [](#関連情報)関連情報 - [コア (dw::Core) 関数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-core) - [DataWeave の演算子](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-operators) - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-selectors) - [DataWeave 変数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-variables) - [DataWeave のフローコントロール](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-flow-control) - [DataWeave のパターン一致](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-pattern-matching) - [DataWeave を使用した型の強制](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-types-coercion) # DataWeave での優先順位 DataWeave 式は特定の順序でコンパイルされます。1 つのレベルのコンパイル結果をより高いレベルの式の入力として使用することはできますが、より低いレベルの式の入力として使用することはできません。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#コンパイルの順序)コンパイルの順序次の表では、演算子と関数を、最初にコンパイルされるもの (1) から最後にコンパイルされるもの (10) への順に並べています。

レベル演算子または関数

1

using: DataWeave スクリプトでローカル変数を初期化するために使用。

このレベルの DataWeave 単項演算子:

.^: スキーマセレクター。

.#: 名前空間セレクター。

..: 子孫セレクター。

not: 否定の論理演算子。

.@: 全属性セレクター。オブジェクトの配列 { "attr1": "foo", "attr2": "bar" } 内で入力ペイロード <root> <a attr1="foo" attr2="bar" /></root> の属性と値を返す式 payload.root.a.@ を使用する場合などで使用。

2

as: 型強制に使用。

3

*: 乗算。

/: 除算。

4

+: 加算。

-: 減算。

>>: データを先頭に追加。

<<: データを末尾に付加。

5

>: 以上。

=: 等しい。

<: 以下。

<: より小さい

>: より大きい。

is: 型を比較。指定した XML 属性の削除などで使用。

6

!=: 等しくない。

~=: 含む。

==: 値の型が異なる場合、等価演算子は、1 つの値をもう 1 つの値の型に強制変換しようとします。

7

and: and 論理演算子。

8

or: or 論理演算子。

9

default: デフォルト値の設定に使用。

case と else: パターン一致に使用。

このレベルの DataWeave 関数:

matches

match

map

mapObject

groupBy

filter

このレベルの DataWeave バイナリセレクター:

.@keyName と .*@: DataWeave バイナリ属性セレクター。

.*: 複数値セレクター。

.^: メタデータセレクター。

.&: キー/値ペアセレクター

[?()]: 絞り込みセレクター

.keyName: 値セレクター。

[<index> to <index>]: 範囲セレクター。

10

if else: DataWeave でのフロー制御に使用する条件式。

## [](#チェーニングされた関数コールの順序)チェーニングされた関数コールの順序複数の関数がチェーニングによって 1 つにまとめられると、それらの関数はチェーンで指定された順序で最初の関数から最後の関数まで処理されます。たとえば、次のスクリプトは、変数 `flights` によって定義された入力オブジェクトの配列に対して動作します。スクリプトは最初に 500 未満の `price` 値をすべて受け入れる配列を返す `filter` をコールします。次に、入力内のオブジェクトを `price` 値が低い順に並び替えた配列を返す `orderBy` をコールします。最後に、入力オブジェクト配列を `toAirport` 値のアルファベット順にグループ化する `groupBy` をコールします。 DataWeave スクリプト: ```DataWeave %dw 2.0 output application/json var flights = [ { "toAirport": "SFO", "price": 550, "airline": "American" }, { "toAirport": "MUA", "price": 200, "airline": "American" }, { "toAirport": "SFO", "price": 300, "airline": "American" }, { "toAirport": "CLE", "price": 600, "airline": "American" }, { "toAirport": "CLE", "price": 190, "airline": "American" }, { "toAirport": "SFO", "price": 400, "airline": "American" } ] --- flights filter $.price < 500 orderBy $.price groupBy $.toAirport ``` 結果は、キー-値ペアのコレクションを含むオブジェクトになります。出力: { "CLE": \[ { "toAirport": "CLE", "price": 190, "airline": "American" } \], "SFO": \[ { "toAirport": "SFO", "price": 300, "airline": "United" }, { "toAirport": "SFO", "price": 400, "airline": "American" } \], "MUA": \[ { "toAirport": "MUA", "price": 200, "airline": "American" } \] } DataWeave 式に括弧 `(` および `)` を挿入することで、評価の順序を指定できます。次の例は、前の例と同じ出力を返します。 DataWeave スクリプト: ```DataWeave %dw 2.0 output application/json var flights = [ { "toAirport": "SFO", "price": 550, "airline": "American" }, { "toAirport": "MUA", "price": 200, "airline": "American" }, { "toAirport": "SFO", "price": 300, "airline": "American" }, { "toAirport": "CLE", "price": 600, "airline": "American" }, { "toAirport": "CLE", "price": 190, "airline": "American" }, { "toAirport": "SFO", "price": 400, "airline": "American" } ] --- ( ( ( flights filter $.price < 500 ) orderBy $.price ) groupBy $.toAirport ) ``` 結果は、キー-値ペアのコレクションを含むオブジェクトになります。出力: { "CLE": \[ { "toAirport": "CLE", "price": 190, "airline": "American" } \], "SFO": \[ { "toAirport": "SFO", "price": 300, "airline": "United" }, { "toAirport": "SFO", "price": 400, "airline": "American" } \], "MUA": \[ { "toAirport": "MUA", "price": 200, "airline": "American" } \] } 関数コールの順序は重要です。たとえば、順序を変更した式 `flights groupBy $.toAirport filter $.price < 500 orderBy $.price` は、エラーを返します。これは、`groupBy` はオブジェクトを返し、`filter` は配列を想定しているためです。結果のエラーは `Expecting Type: Array>T<, but got: {String: Array<{|toA… airline: String|}>}` となります。 ## [](#関連情報)関連情報 - [コア (dw::Core) 関数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-core) - [DataWeave の演算子](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-operators) - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-selectors) - [DataWeave 変数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-variables) - [DataWeave のフローコントロール](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-flow-control) - [DataWeave のパターン一致](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-pattern-matching) - [DataWeave を使用した型の強制](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-types-coercion) # DataWeave での優先順位 DataWeave 式は特定の順序でコンパイルされます。1 つのレベルのコンパイル結果をより高いレベルの式の入力として使用することはできますが、より低いレベルの式の入力として使用することはできません。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#コンパイルの順序)コンパイルの順序次の表では、演算子と関数を、最初にコンパイルされるもの (1) から最後にコンパイルされるもの (10) への順に並べています。

レベル演算子または関数

1

using: DataWeave スクリプトでローカル変数を初期化するために使用。

このレベルの DataWeave 単項演算子:

.^: スキーマセレクター。

.#: 名前空間セレクター。

..: 子孫セレクター。

not: 否定の論理演算子。

.@: 全属性セレクター。オブジェクトの配列 { "attr1": "foo", "attr2": "bar" } 内で入力ペイロード <root> <a attr1="foo" attr2="bar" /></root> の属性と値を返す式 payload.root.a.@ を使用する場合などで使用。

2

as: 型強制に使用。

3

*: 乗算。

/: 除算。

4

+: 加算。

-: 減算。

>>: データを先頭に追加。

<<: データを末尾に付加。

5

>: 以上。

=: 等しい。

<: 以下。

<: より小さい。

>: より大きい。

is: 型を比較。指定した XML 属性の削除などで使用。

6

!=: 等しくない。

~=: 含む。

==: 値の型が異なる場合、等価演算子は、1 つの値をもう 1 つの値の型に強制変換しようとします。

7

and: and 論理演算子。

8

or: or 論理演算子。

9

default: デフォルト値の設定に使用。

case と else: パターン一致に使用。

このレベルの DataWeave 関数:

matches

match

map

mapObject

groupBy

filter

このレベルの DataWeave バイナリセレクター:

.@keyName と .*@: DataWeave バイナリ属性セレクター。

.*: 複数値セレクター。

.^: メタデータセレクター。

.&: キー/値ペアセレクター。

[?()]: 絞り込みセレクター。

.keyName: 値セレクター。

[<index> to <index>]: 範囲セレクター。

10

if else: DataWeave でのフロー制御に使用する条件式。

## [](#チェーニングされた関数コールの順序)チェーニングされた関数コールの順序複数の関数がチェーニングによって 1 つにまとめられると、それらの関数はチェーンで指定された順序で最初の関数から最後の関数まで処理されます。たとえば、次のスクリプトは、変数 `flights` によって定義された入力オブジェクトの配列に対して動作します。スクリプトは最初に 500 未満の `price` 値をすべて受け入れる配列を返す `filter` をコールします。次に、入力内のオブジェクトを `price` 値が低い順に並び替えた配列を返す `orderBy` をコールします。最後に、入力オブジェクト配列を `toAirport` 値のアルファベット順にグループ化する `groupBy` をコールします。 DataWeave スクリプト: ```DataWeave %dw 2.0 output application/json var flights = [ { "toAirport": "SFO", "price": 550, "airline": "American" }, { "toAirport": "MUA", "price": 200, "airline": "American" }, { "toAirport": "SFO", "price": 300, "airline": "American" }, { "toAirport": "CLE", "price": 600, "airline": "American" }, { "toAirport": "CLE", "price": 190, "airline": "American" }, { "toAirport": "SFO", "price": 400, "airline": "American" } ] --- flights filter $.price < 500 orderBy $.price groupBy $.toAirport ``` 結果は、キー-値ペアのコレクションを含むオブジェクトになります。出力: { "CLE": \[ { "toAirport": "CLE", "price": 190, "airline": "American" } \], "SFO": \[ { "toAirport": "SFO", "price": 300, "airline": "United" }, { "toAirport": "SFO", "price": 400, "airline": "American" } \], "MUA": \[ { "toAirport": "MUA", "price": 200, "airline": "American" } \] } DataWeave 式に括弧 `(` および `)` を挿入することで、評価の順序を指定できます。次の例は、前の例と同じ出力を返します。 DataWeave スクリプト: ```DataWeave %dw 2.0 output application/json var flights = [ { "toAirport": "SFO", "price": 550, "airline": "American" }, { "toAirport": "MUA", "price": 200, "airline": "American" }, { "toAirport": "SFO", "price": 300, "airline": "American" }, { "toAirport": "CLE", "price": 600, "airline": "American" }, { "toAirport": "CLE", "price": 190, "airline": "American" }, { "toAirport": "SFO", "price": 400, "airline": "American" } ] --- ( ( ( flights filter $.price < 500 ) orderBy $.price ) groupBy $.toAirport ) ``` 結果は、キー-値ペアのコレクションを含むオブジェクトになります。出力: { "CLE": \[ { "toAirport": "CLE", "price": 190, "airline": "American" } \], "SFO": \[ { "toAirport": "SFO", "price": 300, "airline": "United" }, { "toAirport": "SFO", "price": 400, "airline": "American" } \], "MUA": \[ { "toAirport": "MUA", "price": 200, "airline": "American" } \] } 関数コールの順序は重要です。たとえば、順序を変更した式 `flights groupBy $.toAirport filter $.price < 500 orderBy $.price` は、エラーを返します。これは、`groupBy` はオブジェクトを返し、`filter` は配列を想定しているためです。結果のエラーは `Expecting Type: Array>T<, but got: {String: Array<{|toA… airline: String|}>}` となります。 ## [](#関連情報)関連情報 - [コア (dw::Core) 関数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-core) - [DataWeave の演算子](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-operators) - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-selectors) - [DataWeave 変数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-variables) - [DataWeave のフローコントロール](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-flow-control) - [DataWeave のパターン一致](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-pattern-matching) - [DataWeave を使用した型の強制](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-types-coercion) # DataWeave での正規表現の使用いくつかの DataWeave 関数は、引数として正規表現を受け入れます。これを使用して、一致を返したりチェックしたりできます。関数と変数を含む DataWeave 式を組み込んだ正規表現を作成することもできます。開始する前に、DataWeave バージョン 2 (`%dw 2.0`) は Mule 4 アプリケーションを対象とすることに注意してください。Mule 3 アプリケーションの場合、Mule 3.9 ドキュメントセットの DataWeave バージョン 1 ([`%dw 1.0`](#3.9@mule-runtime::dataweave-examples.adoc)) の例を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、目次の Mule Runtime バージョンセレクターを使用できます。 ## [](#ex01)文字列から一致を返すこの例では、いくつかの DataWeave 関数で正規表現を使用して、入力変数「mycompany.com」との一致を返します。 - `contains` は、入力文字列の一部に一致する正規表現に基づいて `true` を返します。 - `find` は、入力文字列内の一致する場所を指定するインデックスの配列を返します。この関数は、入力文字列を文字列配列として扱います。 - `match` は、正規表現に一致するサブ文字列の配列を返します。 - `matches` は、正規表現が入力文字列と完全に一致するため `true` を返します。 - `replace` は、正規表現 `\..*m` に基づいて、入力文字列の `.com` を `.net` に変更する URL を返します。 - `scan` は、正規表現が一致するカンマ区切りのサブ文字列のサブ配列を返します。 - `splitBy` は、入力の `.` に基づいて入力文字列をサブ文字列の配列に分割します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 var myString = "mycompany.com" output application/json --- { "contains" : myString contains(/c.m/), "find" : myString find(/[m|n].|m$/), "match" : myString match(/([a-z]*).[a-z]*/), "matches" : myString matches(/([a-z]*).[a-z]*/), "replaceWith" : myString replace /\..*m/ with ".net", "scan" : myString scan(/([a-z]*).(com)/), "splitBy" : myString splitBy(/[.\/]/) } ``` 出力 JSON: ```json { "contains": true, "find": [ [ 0 ], [ 4 ], [ 7 ], [ 12 ] ], "match": [ "mycompany.com", "mycompany" ], "matches": true, "replaceWith": "mycompany.net", "scan": [ [ "mycompany.com", "mycompany", "com" ] ], "splitBy": [ "mycompany", "com" ] } ``` 関数のドキュメントについては、以下を参照してください。 - [contains](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-core-functions-contains) - [find](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-core-functions-find) - [match](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-core-functions-match) - [matches](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-core-functions-matches) - [replace](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-core-functions-replace) - [scan](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-core-functions-scan) - [splitby](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-core-functions-splitby) ## [](#ex02)正規表現での DataWeave 変数と関数の使用この例は、DataWeave の連結関数 (`++`) を使用して正規表現を作成し、DataWeave 変数を正規表現に組み込みます。この正規表現は「somebiz」を照合します。この例では、`replace` と `with` を使用して「somebiz」を「abcd」に置き換えます。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 var myCompany = { "name" : "biz" } var myInputA = "somebiz-98765" output application/json --- { example: myInputA replace (("(^s.*e)" ++ myCompany.name) as Regex) with ("abcd") } ``` 出力 JSON: ```json { "example": "abcd-98765" } ``` ## [](#関連情報)関連情報 - [Regex (正規表現) (dw::Core 型)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-types#dw_type_regex) - [Core 型 (dw::Core)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-core-types) - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-selectors) - [DataWeave の解説書](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-cookbook) # DataWeave での正規表現の使用いくつかの DataWeave 関数は、引数として正規表現を受け入れます。これを使用して、一致を返したりチェックしたりできます。関数と変数を含む DataWeave 式を組み込んだ正規表現を作成することもできます。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の例](#1.2@dataweave::dataweave-examples.adoc)を参照してください。他の DataWeave バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#ex01)文字列から一致を返すこの例では、いくつかの DataWeave 関数で正規表現を使用して、入力変数「mycompany.com」との一致を返します。 - `contains` は、入力文字列の一部に一致する正規表現に基づいて `true` を返します。 - `find` は、入力文字列内の一致する場所を指定するインデックスの配列を返します。この関数は、入力文字列を文字列配列として扱います。 - `match` は、正規表現に一致するサブ文字列の配列を返します。 - `matches` は、正規表現が入力文字列と完全に一致するため `true` を返します。 - `replace` は、正規表現 `\..*m` に基づいて、入力文字列の `.com` を `.net` に変更する URL を返します。 - `scan` は、正規表現が一致するカンマ区切りのサブ文字列のサブ配列を返します。 - `splitBy` は、入力の `.` に基づいて入力文字列をサブ文字列の配列に分割します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 var myString = "mycompany.com" output application/json --- { "contains" : myString contains(/c.m/), "find" : myString find(/[m|n].|m$/), "match" : myString match(/([a-z]*).[a-z]*/), "matches" : myString matches(/([a-z]*).[a-z]*/), "replaceWith" : myString replace /\..*m/ with ".net", "scan" : myString scan(/([a-z]*).(com)/), "splitBy" : myString splitBy(/[.\/]/) } ``` 出力 JSON: ```json { "contains": true, "find": [ [ 0 ], [ 4 ], [ 7 ], [ 12 ] ], "match": [ "mycompany.com", "mycompany" ], "matches": true, "replaceWith": "mycompany.net", "scan": [ [ "mycompany.com", "mycompany", "com" ] ], "splitBy": [ "mycompany", "com" ] } ``` 関数のドキュメントについては、以下を参照してください。 - [contains](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-core-functions-contains) - [find](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-core-functions-find) - [match](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-core-functions-match) - [matches](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-core-functions-matches) - [replace](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-core-functions-replace) - [scan](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-core-functions-scan) - [splitby](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-core-functions-splitby) ## [](#ex02)正規表現での DataWeave 変数と関数の使用この例は、DataWeave の連結関数 (`++`) を使用して正規表現を作成し、DataWeave 変数を正規表現に組み込みます。この正規表現は「somebiz」を照合します。この例では、`replace` と `with` を使用して「somebiz」を「abcd」に置き換えます。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 var myCompany = { "name" : "biz" } var myInputA = "somebiz-98765" output application/json --- { example: myInputA replace (("(^s.*e)" ++ myCompany.name) as Regex) with ("abcd") } ``` 出力 JSON: ```json { "example": "abcd-98765" } ``` ## [](#関連情報)関連情報 - [Regex (正規表現) (dw::Core 型)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-types#dw_type_regex) - [Core 型 (dw::Core)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-core-types) - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-selectors) - [DataWeave の解説書](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-cookbook) # DataWeave での正規表現の使用いくつかの DataWeave 関数は、引数として正規表現を受け入れます。これを使用して、一致を返したりチェックしたりできます。関数と変数を含む DataWeave 式を組み込んだ正規表現を作成することもできます。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の例](#1.2@dataweave::dataweave-examples.adoc)を参照してください。他の DataWeave バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#ex01)文字列から一致を返すこの例では、いくつかの DataWeave 関数で正規表現を使用して、入力変数「mycompany.com」との一致を返します。 - `contains` は、入力文字列の一部に一致する正規表現に基づいて `true` を返します。 - `find` は、入力文字列内の一致する場所を指定するインデックスの配列を返します。この関数は、入力文字列を文字列配列として扱います。 - `match` は、正規表現に一致するサブ文字列の配列を返します。 - `matches` は、正規表現が入力文字列と完全に一致するため `true` を返します。 - `replace` は、正規表現 `\..*m` に基づいて、入力文字列の `.com` を `.net` に変更する URL を返します。 - `scan` は、正規表現が一致するカンマ区切りのサブ文字列のサブ配列を返します。 - `splitBy` は、入力の `.` に基づいて入力文字列をサブ文字列の配列に分割します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 var myString = "mycompany.com" output application/json --- { "contains" : myString contains(/c.m/), "find" : myString find(/[m|n].|m$/), "match" : myString match(/([a-z]*).[a-z]*/), "matches" : myString matches(/([a-z]*).[a-z]*/), "replaceWith" : myString replace /\..*m/ with ".net", "scan" : myString scan(/([a-z]*).(com)/), "splitBy" : myString splitBy(/[.\/]/) } ``` 出力 JSON: ```json { "contains": true, "find": [ [ 0 ], [ 4 ], [ 7 ], [ 12 ] ], "match": [ "mycompany.com", "mycompany" ], "matches": true, "replaceWith": "mycompany.net", "scan": [ [ "mycompany.com", "mycompany", "com" ] ], "splitBy": [ "mycompany", "com" ] } ``` 関数のドキュメントについては、以下を参照してください。 - [contains](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-core-functions-contains) - [find](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-core-functions-find) - [match](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-core-functions-match) - [matches](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-core-functions-matches) - [replace](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-core-functions-replace) - [scan](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-core-functions-scan) - [splitby](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-core-functions-splitby) ## [](#ex02)正規表現での DataWeave 変数と関数の使用この例は、DataWeave の連結関数 (`++`) を使用して正規表現を作成し、DataWeave 変数を正規表現に組み込みます。この正規表現は「somebiz」を照合します。この例では、`replace` と `with` を使用して「somebiz」を「abcd」に置き換えます。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 var myCompany = { "name" : "biz" } var myInputA = "somebiz-98765" output application/json --- { example: myInputA replace (("(^s.*e)" ++ myCompany.name) as Regex) with ("abcd") } ``` 出力 JSON: ```json { "example": "abcd-98765" } ``` ## [](#関連情報)関連情報 - [Regex (正規表現) (dw::Core 型)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-types#dw_type_regex) - [Core 型 (dw::Core)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-core-types) - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-selectors) - [DataWeave の解説書](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-cookbook) # DataWeave での正規表現の使用いくつかの DataWeave 関数は、引数として正規表現を受け入れます。これを使用して、一致を返したりチェックしたりできます。関数と変数を含む DataWeave 式を組み込んだ正規表現を作成することもできます。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の例](#1.2@dataweave::dataweave-examples.adoc)を参照してください。他の DataWeave バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#ex01)文字列から一致を返すこの例では、いくつかの DataWeave 関数で正規表現を使用して、入力変数「mycompany.com」との一致を返します。 - `contains` は、入力文字列の一部に一致する正規表現に基づいて `true` を返します。 - `find` は、入力文字列内の一致する場所を指定するインデックスの配列を返します。この関数は、入力文字列を文字列配列として扱います。 - `match` は、正規表現に一致するサブ文字列の配列を返します。 - `matches` は、正規表現が入力文字列と完全に一致するため `true` を返します。 - `replace` は、正規表現 `\..*m` に基づいて、入力文字列の `.com` を `.net` に変更する URL を返します。 - `scan` は、正規表現が一致するカンマ区切りのサブ文字列のサブ配列を返します。 - `splitBy` は、入力の `.` に基づいて入力文字列をサブ文字列の配列に分割します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 var myString = "mycompany.com" output application/json --- { "contains" : myString contains(/c.m/), "find" : myString find(/[m|n].|m$/), "match" : myString match(/([a-z]*).[a-z]*/), "matches" : myString matches(/([a-z]*).[a-z]*/), "replaceWith" : myString replace /\..*m/ with ".net", "scan" : myString scan(/([a-z]*).(com)/), "splitBy" : myString splitBy(/[.\/]/) } ``` 出力 JSON: ```json { "contains": true, "find": [ [ 0 ], [ 4 ], [ 7 ], [ 12 ] ], "match": [ "mycompany.com", "mycompany" ], "matches": true, "replaceWith": "mycompany.net", "scan": [ [ "mycompany.com", "mycompany", "com" ] ], "splitBy": [ "mycompany", "com" ] } ``` 関数のドキュメントについては、以下を参照してください。 - [contains](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-core-functions-contains) - [find](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-core-functions-find) - [match](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-core-functions-match) - [matches](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-core-functions-matches) - [replace](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-core-functions-replace) - [scan](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-core-functions-scan) - [splitby](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-core-functions-splitby) ## [](#ex02)正規表現での DataWeave 変数と関数の使用この例は、DataWeave の連結関数 (`++`) を使用して正規表現を作成し、DataWeave 変数を正規表現に組み込みます。この正規表現は「somebiz」を照合します。この例では、`replace` と `with` を使用して「somebiz」を「abcd」に置き換えます。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 var myCompany = { "name" : "biz" } var myInputA = "somebiz-98765" output application/json --- { example: myInputA replace (("(^s.*e)" ++ myCompany.name) as Regex) with ("abcd") } ``` 出力 JSON: ```json { "example": "abcd-98765" } ``` ## [](#関連情報)関連情報 - [Regex (正規表現) (dw::Core 型)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-types#dw_type_regex) - [Core 型 (dw::Core)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-core-types) - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-selectors) - [DataWeave の解説書](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-cookbook) # DataWeave での正規表現の使用いくつかの DataWeave 関数は、引数として正規表現を受け入れます。これを使用して、一致を返したりチェックしたりできます。関数と変数を含む DataWeave 式を組み込んだ正規表現を作成することもできます。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の例](#1.2@dataweave::dataweave-examples.adoc)を参照してください。他の DataWeave バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#ex01)文字列から一致を返すこの例では、いくつかの DataWeave 関数で正規表現を使用して、入力変数「mycompany.com」との一致を返します。 - `contains` は、入力文字列の一部に一致する正規表現に基づいて `true` を返します。 - `find` は、入力文字列内の一致する場所を指定するインデックスの配列を返します。この関数は、入力文字列を文字列配列として扱います。 - `match` は、正規表現に一致するサブ文字列の配列を返します。 - `matches` は、正規表現が入力文字列と完全に一致するため `true` を返します。 - `replace` は、正規表現 `\..*m` に基づいて、入力文字列の `.com` を `.net` に変更する URL を返します。 - `scan` は、正規表現が一致するカンマ区切りのサブ文字列のサブ配列を返します。 - `splitBy` は、入力の `.` に基づいて入力文字列をサブ文字列の配列に分割します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 var myString = "mycompany.com" output application/json --- { "contains" : myString contains(/c.m/), "find" : myString find(/[m|n].|m$/), "match" : myString match(/([a-z]*).[a-z]*/), "matches" : myString matches(/([a-z]*).[a-z]*/), "replaceWith" : myString replace /\..*m/ with ".net", "scan" : myString scan(/([a-z]*).(com)/), "splitBy" : myString splitBy(/[.\/]/) } ``` 出力 JSON: ```json { "contains": true, "find": [ [ 0 ], [ 4 ], [ 7 ], [ 12 ] ], "match": [ "mycompany.com", "mycompany" ], "matches": true, "replaceWith": "mycompany.net", "scan": [ [ "mycompany.com", "mycompany", "com" ] ], "splitBy": [ "mycompany", "com" ] } ``` 関数のドキュメントについては、以下を参照してください。 - [contains](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-core-functions-contains) - [find](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-core-functions-find) - [match](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-core-functions-match) - [matches](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-core-functions-matches) - [replace](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-core-functions-replace) - [scan](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-core-functions-scan) - [splitby](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-core-functions-splitby) ## [](#ex02)正規表現での DataWeave 変数と関数の使用この例は、DataWeave の連結関数 (`++`) を使用して正規表現を作成し、DataWeave 変数を正規表現に組み込みます。この正規表現は「somebiz」を照合します。この例では、`replace` と `with` を使用して「somebiz」を「abcd」に置き換えます。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 var myCompany = { "name" : "biz" } var myInputA = "somebiz-98765" output application/json --- { example: myInputA replace (("(^s.*e)" ++ myCompany.name) as Regex) with ("abcd") } ``` 出力 JSON: ```json { "example": "abcd-98765" } ``` ## [](#関連情報)関連情報 - [Regex (正規表現) (dw::Core 型)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-types#dw_type_regex) - [Core 型 (dw::Core)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-core-types) - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-selectors) - [DataWeave の解説書](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-cookbook) # DataWeave での正規表現の使用いくつかの DataWeave 関数は、引数として正規表現を受け入れます。これを使用して、一致を返したりチェックしたりできます。関数と変数を含む DataWeave 式を組み込んだ正規表現を作成することもできます。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の例](#1.2@dataweave::dataweave-examples.adoc)を参照してください。他の DataWeave バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#ex01)文字列から一致を返すこの例では、いくつかの DataWeave 関数で正規表現を使用して、入力変数「mycompany.com」との一致を返します。 - `contains` は、入力文字列の一部に一致する正規表現に基づいて `true` を返します。 - `find` は、入力文字列内の一致する場所を指定するインデックスの配列を返します。この関数は、入力文字列を文字列配列として扱います。 - `match` は、正規表現に一致するサブ文字列の配列を返します。 - `matches` は、正規表現が入力文字列と完全に一致するため `true` を返します。 - `replace` は、正規表現 `\..*m` に基づいて、入力文字列の `.com` を `.net` に変更する URL を返します。 - `scan` は、正規表現が一致するカンマ区切りのサブ文字列のサブ配列を返します。 - `splitBy` は、入力の `.` に基づいて入力文字列をサブ文字列の配列に分割します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 var myString = "mycompany.com" output application/json --- { "contains" : myString contains(/c.m/), "find" : myString find(/[m|n].|m$/), "match" : myString match(/([a-z]*).[a-z]*/), "matches" : myString matches(/([a-z]*).[a-z]*/), "replaceWith" : myString replace /\..*m/ with ".net", "scan" : myString scan(/([a-z]*).(com)/), "splitBy" : myString splitBy(/[.\/]/) } ``` 出力 JSON: ```json { "contains": true, "find": [ [ 0 ], [ 4 ], [ 7 ], [ 12 ] ], "match": [ "mycompany.com", "mycompany" ], "matches": true, "replaceWith": "mycompany.net", "scan": [ [ "mycompany.com", "mycompany", "com" ] ], "splitBy": [ "mycompany", "com" ] } ``` 関数のドキュメントについては、以下を参照してください。 - [contains](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-core-functions-contains) - [find](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-core-functions-find) - [match](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-core-functions-match) - [matches](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-core-functions-matches) - [replace](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-core-functions-replace) - [scan](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-core-functions-scan) - [splitby](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-core-functions-splitby) ## [](#ex02)正規表現での DataWeave 変数と関数の使用この例は、DataWeave の連結関数 (`++`) を使用して正規表現を作成し、DataWeave 変数を正規表現に組み込みます。この正規表現は「somebiz」を照合します。この例では、`replace` と `with` を使用して「somebiz」を「abcd」に置き換えます。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 var myCompany = { "name" : "biz" } var myInputA = "somebiz-98765" output application/json --- { example: myInputA replace (("(^s.*e)" ++ myCompany.name) as Regex) with ("abcd") } ``` 出力 JSON: ```json { "example": "abcd-98765" } ``` ## [](#関連情報)関連情報 - [Regex (正規表現) (dw::Core 型)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-types#dw_type_regex) - [Core 型 (dw::Core)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-core-types) - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-selectors) - [DataWeave の解説書](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-cookbook) # DataWeave での関数とラムダの操作 DataWeave では、関数とラムダ (匿名関数) を値として渡すか、変数に割り当てることができます。開始する前に、DataWeave バージョン 2 は Mule 4 アプリケーションを対象とすることに注意してください。Mule 3 アプリケーションの場合、Mule 3.9 ドキュメントの [DataWeave バージョン 1 ドキュメントセット](#1.2@index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、Mule Runtime の目次のバージョンセレクターを使用できます。 `map` などの関数と共に DataWeave ファイルの本文内でラムダを使用する場合、その属性を明示的に名前付けするか、匿名のままにできます。どちらの場合も、ラムダは `$`、`$$`、などとして参照できます。 ## [](#関数の宣言および呼び出し)関数の宣言および呼び出し `fun` キーワードを使用して、DataWeave スクリプトのヘッダーまたは本文内で関数を宣言できます。これで、スクリプトの本文の任意の場所で関数を呼び出すことができます。関数を参照するには、`functionName()` または `functionName(arg1, arg2, argN)` の形式を使用します。各引数の括弧内で式を渡すことができます。括弧内の各引数を評価し、結果を、関数本文の実行内で使用する引数として渡します。入力 ```json { "field1": "Annie", "field2": "Point", "field3": "Stuff" } ``` 変換 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun toUser(obj) = { firstName: obj.field1, lastName: obj.field2 } --- { "user" : toUser(payload) } ``` 出力 ```json { "user": { "firstName": "Annie", "lastName": "Point" } } ``` ## [](#var-へのラムダの割り当て)Var へのラムダの割り当て `var` を介して定数ディレクティブを使用して、関数を変数として定義できます。入力 ```json { "field1": "Annie", "field2": "Point", "field3": "Stuff" } ``` 変換 ```dataweave %dw 2.0 output application/json var toUser = (user) -> { firstName: user.field1, lastName: user.field2 } --- { "user" : toUser(payload) } ``` 出力 ```json { "user": { "firstName": "Annie", "lastName": "Point" } } ``` ## [](#ラムダでの名前付きパラメーターの使用)ラムダでの名前付きパラメーターの使用次の例では、`name` として明示的に名前付けされた属性と共にラムダを使用します。入力 ```dataweave %dw 2.0 output application/json var names = ["john", "peter", "matt"] --- users: names map((name) -> upper(name)) ``` 変換 ```json { "users": ["JOHN","PETER","MATT"] } ``` ## [](#ラムダでの匿名パラメーターの使用)ラムダでの匿名パラメーターの使用次の例では、明示的に名前付けされていないためにデフォルトで `$` として参照される属性と共にラムダを使用します。変換 ```dataweave %dw 2.0 output application/json var names = ["john", "peter", "matt"] --- users: names map upper($) ``` 出力 ```json { "users": ["JOHN","PETER","MATT"] } ``` ## [](#関連情報)関連情報 [サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-formats) [DataWeave スクリプト](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-language-introduction) # DataWeave での関数とラムダの操作 DataWeave では、関数とラムダ (匿名関数) を値として渡すか、変数に割り当てることができます。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 `map` などの関数と共に DataWeave ファイルの本文内でラムダを使用する場合、その属性を明示的に名前付けするか、匿名のままにできます。どちらの場合も、ラムダは `$`、`$$`、などとして参照できます。 ## [](#関数の宣言および呼び出し)関数の宣言および呼び出し `fun` キーワードを使用して、DataWeave スクリプトのヘッダーまたは本文内で関数を宣言できます。これで、スクリプトの本文の任意の場所で関数を呼び出すことができます。関数を参照するには、`functionName()` または `functionName(arg1, arg2, argN)` の形式を使用します。各引数の括弧内で式を渡すことができます。括弧内の各引数を評価し、結果を、関数本文の実行内で使用する引数として渡します。入力 ```json { "field1": "Annie", "field2": "Point", "field3": "Stuff" } ``` 変換 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun toUser(obj) = { firstName: obj.field1, lastName: obj.field2 } --- { "user" : toUser(payload) } ``` 出力 ```json { "user": { "firstName": "Annie", "lastName": "Point" } } ``` ## [](#var-へのラムダの割り当て)Var へのラムダの割り当て `var` を介して定数ディレクティブを使用して、関数を変数として定義できます。入力 ```json { "field1": "Annie", "field2": "Point", "field3": "Stuff" } ``` 変換 ```dataweave %dw 2.0 output application/json var toUser = (user) -> { firstName: user.field1, lastName: user.field2 } --- { "user" : toUser(payload) } ``` 出力 ```json { "user": { "firstName": "Annie", "lastName": "Point" } } ``` ## [](#ラムダでの名前付きパラメーターの使用)ラムダでの名前付きパラメーターの使用次の例では、`name` として明示的に名前付けされた属性と共にラムダを使用します。入力 ```dataweave %dw 2.0 output application/json var names = ["john", "peter", "matt"] --- users: names map((name) -> upper(name)) ``` 変換 ```json { "users": ["JOHN","PETER","MATT"] } ``` ## [](#ラムダでの匿名パラメーターの使用)ラムダでの匿名パラメーターの使用次の例では、明示的に名前付けされていないためにデフォルトで `$` として参照される属性と共にラムダを使用します。変換 ```dataweave %dw 2.0 output application/json var names = ["john", "peter", "matt"] --- users: names map upper($) ``` 出力 ```json { "users": ["JOHN","PETER","MATT"] } ``` ## [](#関連情報)関連情報 [サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-formats) [DataWeave スクリプト](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-language-introduction) # DataWeave での関数とラムダの操作 DataWeave では、関数とラムダ (匿名関数) を値として渡すか、変数に割り当てることができます。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 `map` などの関数と共に DataWeave ファイルの本文内でラムダを使用する場合、その属性を明示的に名前付けするか、匿名のままにできます。どちらの場合も、ラムダは `$`、`$$`、などとして参照できます。 ## [](#関数の宣言および呼び出し)関数の宣言および呼び出し `fun` キーワードを使用して、DataWeave スクリプトのヘッダーまたは本文内で関数を宣言できます。これで、スクリプトの本文の任意の場所で関数を呼び出すことができます。関数を参照するには、`functionName()` または `functionName(arg1, arg2, argN)` の形式を使用します。各引数の括弧内で式を渡すことができます。括弧内の各引数を評価し、結果を、関数本文の実行内で使用する引数として渡します。入力 ```json { "field1": "Annie", "field2": "Point", "field3": "Stuff" } ``` 変換 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun toUser(obj) = { firstName: obj.field1, lastName: obj.field2 } --- { "user" : toUser(payload) } ``` 出力 ```json { "user": { "firstName": "Annie", "lastName": "Point" } } ``` ## [](#型パラメーターの指定)型パラメーターの指定 DataWeave 構文バージョン 2.5 以降、コールサイトで関数の型パラメーターを指定できます。入力 ```json { "measures": [1,2,4,1,5,2,3,3] } ``` 変換 ```dataweave %dw 2.5 output application/json fun max(elems: Array): T = elems reduce ((candidate: T, currentMax = elems[0]) -> if (candidate > currentMax) candidate else currentMax) --- { max: max(measures) } ``` 出力 ```linenums { "max": 5 } ``` ## [](#var-へのラムダの割り当て)Var へのラムダの割り当て `var` を介して定数ディレクティブを使用して、関数を変数として定義できます。入力 ```json { "field1": "Annie", "field2": "Point", "field3": "Stuff" } ``` 変換 ```dataweave %dw 2.0 output application/json var toUser = (user) -> { firstName: user.field1, lastName: user.field2 } --- { "user" : toUser(payload) } ``` 出力 ```json { "user": { "firstName": "Annie", "lastName": "Point" } } ``` ## [](#ラムダでの名前付きパラメーターの使用)ラムダでの名前付きパラメーターの使用次の例では、`name` として明示的に名前付けされた属性と共にラムダを使用します。入力 ```dataweave %dw 2.0 output application/json var names = ["john", "peter", "matt"] --- users: names map((name) -> upper(name)) ``` 変換 ```json { "users": ["JOHN","PETER","MATT"] } ``` ## [](#ラムダでの匿名パラメーターの使用)ラムダでの匿名パラメーターの使用次の例では、明示的に名前付けされていないためにデフォルトで `$` として参照される属性と共にラムダを使用します。変換 ```dataweave %dw 2.0 output application/json var names = ["john", "peter", "matt"] --- users: names map upper($) ``` 出力 ```json { "users": ["JOHN","PETER","MATT"] } ``` ## [](#関連情報)関連情報 [サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-formats) [DataWeave スクリプト](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-language-introduction) # DataWeave での関数とラムダの操作 DataWeave では、関数とラムダ (匿名関数) を値として渡すか、変数に割り当てることができます。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 `map` などの関数と共に DataWeave ファイルの本文内でラムダを使用する場合、その属性を明示的に名前付けするか、匿名のままにできます。どちらの場合も、ラムダは `$`、`$$`、などとして参照できます。 ## [](#関数の宣言および呼び出し)関数の宣言および呼び出し `fun` キーワードを使用して、DataWeave スクリプトのヘッダーまたは本文内で関数を宣言できます。これで、スクリプトの本文の任意の場所で関数を呼び出すことができます。関数を参照するには、`functionName()` または `functionName(arg1, arg2, argN)` の形式を使用します。各引数の括弧内で式を渡すことができます。括弧内の各引数を評価し、結果を、関数本文の実行内で使用する引数として渡します。入力 ```json { "field1": "Annie", "field2": "Point", "field3": "Stuff" } ``` 変換 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun toUser(obj) = { firstName: obj.field1, lastName: obj.field2 } --- { "user" : toUser(payload) } ``` 出力 ```json { "user": { "firstName": "Annie", "lastName": "Point" } } ``` ## [](#型パラメーターの指定)型パラメーターの指定 DataWeave 構文バージョン 2.5 以降、コールサイトで関数の型パラメーターを指定できます。入力 ```json { "measures": [1,2,4,1,5,2,3,3] } ``` 変換 ```dataweave %dw 2.5 output application/json fun max(elems: Array): T = elems reduce ((candidate: T, currentMax = elems[0]) -> if (candidate > currentMax) candidate else currentMax) --- { max: max(measures) } ``` 出力 ```linenums { "max": 5 } ``` ## [](#var-へのラムダの割り当て)Var へのラムダの割り当て `var` を介して定数ディレクティブを使用して、関数を変数として定義できます。入力 ```json { "field1": "Annie", "field2": "Point", "field3": "Stuff" } ``` 変換 ```dataweave %dw 2.0 output application/json var toUser = (user) -> { firstName: user.field1, lastName: user.field2 } --- { "user" : toUser(payload) } ``` 出力 ```json { "user": { "firstName": "Annie", "lastName": "Point" } } ``` ## [](#ラムダでの名前付きパラメーターの使用)ラムダでの名前付きパラメーターの使用次の例では、`name` として明示的に名前付けされた属性と共にラムダを使用します。入力 ```dataweave %dw 2.0 output application/json var names = ["john", "peter", "matt"] --- users: names map((name) -> upper(name)) ``` 変換 ```json { "users": ["JOHN","PETER","MATT"] } ``` ## [](#ラムダでの匿名パラメーターの使用)ラムダでの匿名パラメーターの使用次の例では、明示的に名前付けされていないためにデフォルトで `$` として参照される属性と共にラムダを使用します。変換 ```dataweave %dw 2.0 output application/json var names = ["john", "peter", "matt"] --- users: names map upper($) ``` 出力 ```json { "users": ["JOHN","PETER","MATT"] } ``` ## [](#関連情報)関連情報 [サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-formats) [DataWeave スクリプト](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-language-introduction) # DataWeave での関数とラムダの操作 DataWeave では、関数とラムダ (匿名関数) を値として渡すか、変数に割り当てることができます。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 `map` などの関数と共に DataWeave ファイルの本文内でラムダを使用する場合、その属性を明示的に名前付けするか、匿名のままにできます。どちらの場合も、ラムダは `$`、`$$`、などとして参照できます。 ## [](#関数の宣言および呼び出し)関数の宣言および呼び出し `fun` キーワードを使用して、DataWeave スクリプトのヘッダーまたは本文内で関数を宣言できます。これで、スクリプトの本文の任意の場所で関数を呼び出すことができます。関数を参照するには、`functionName()` または `functionName(arg1, arg2, argN)` の形式を使用します。各引数の括弧内で式を渡すことができます。括弧内の各引数を評価し、結果を、関数本文の実行内で使用する引数として渡します。入力 ```json { "field1": "Annie", "field2": "Point", "field3": "Stuff" } ``` 変換 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun toUser(obj) = { firstName: obj.field1, lastName: obj.field2 } --- { "user" : toUser(payload) } ``` 出力 ```json { "user": { "firstName": "Annie", "lastName": "Point" } } ``` ## [](#型パラメーターの指定)型パラメーターの指定 DataWeave 構文バージョン 2.5 以降、コールサイトで関数の型パラメーターを指定できます。入力 ```json { "measures": [1,2,4,1,5,2,3,3] } ``` 変換 ```dataweave %dw 2.5 output application/json fun max(elems: Array): T = elems reduce ((candidate: T, currentMax = elems[0]) -> if (candidate > currentMax) candidate else currentMax) --- { max: max(measures) } ``` 出力 ```linenums { "max": 5 } ``` ## [](#var-へのラムダの割り当て)Var へのラムダの割り当て `var` を介して定数ディレクティブを使用して、関数を変数として定義できます。入力 ```json { "field1": "Annie", "field2": "Point", "field3": "Stuff" } ``` 変換 ```dataweave %dw 2.0 output application/json var toUser = (user) -> { firstName: user.field1, lastName: user.field2 } --- { "user" : toUser(payload) } ``` 出力 ```json { "user": { "firstName": "Annie", "lastName": "Point" } } ``` ## [](#ラムダでの名前付きパラメーターの使用)ラムダでの名前付きパラメーターの使用次の例では、`name` として明示的に名前付けされた属性と共にラムダを使用します。入力 ```dataweave %dw 2.0 output application/json var names = ["john", "peter", "matt"] --- users: names map((name) -> upper(name)) ``` 変換 ```json { "users": ["JOHN","PETER","MATT"] } ``` ## [](#ラムダでの匿名パラメーターの使用)ラムダでの匿名パラメーターの使用次の例では、明示的に名前付けされていないためにデフォルトで `$` として参照される属性と共にラムダを使用します。変換 ```dataweave %dw 2.0 output application/json var names = ["john", "peter", "matt"] --- users: names map upper($) ``` 出力 ```json { "users": ["JOHN","PETER","MATT"] } ``` ## [](#関連情報)関連情報 [サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-formats) [DataWeave スクリプト](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-language-introduction) # DataWeave での関数とラムダの操作 DataWeave では、関数とラムダ (匿名関数) を値として渡すか、変数に割り当てることができます。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 `map` などの関数と共に DataWeave ファイルの本文内でラムダを使用する場合、その属性を明示的に名前付けするか、匿名のままにできます。どちらの場合も、ラムダは `$`、`$$`、などとして参照できます。 ## [](#関数の宣言および呼び出し)関数の宣言および呼び出し `fun` キーワードを使用して、DataWeave スクリプトのヘッダーまたは本文内で関数を宣言できます。これで、スクリプトの本文の任意の場所で関数を呼び出すことができます。関数を参照するには、`functionName()` または `functionName(arg1, arg2, argN)` の形式を使用します。各引数の括弧内で式を渡すことができます。括弧内の各引数を評価し、結果を、関数本文の実行内で使用する引数として渡します。入力 ```json { "field1": "Annie", "field2": "Point", "field3": "Stuff" } ``` 変換 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun toUser(obj) = { firstName: obj.field1, lastName: obj.field2 } --- { "user" : toUser(payload) } ``` 出力 ```json { "user": { "firstName": "Annie", "lastName": "Point" } } ``` ## [](#型パラメーターの指定)型パラメーターの指定 DataWeave 構文バージョン 2.5 以降、コールサイトで関数の型パラメーターを指定できます。入力 ```json { "measures": [1,2,4,1,5,2,3,3] } ``` 変換 ```dataweave %dw 2.5 output application/json fun max(elems: Array): T = elems reduce ((candidate: T, currentMax = elems[0]) -> if (candidate > currentMax) candidate else currentMax) --- { max: max(measures) } ``` 出力 ```linenums { "max": 5 } ``` ## [](#var-へのラムダの割り当て)Var へのラムダの割り当て `var` を介して定数ディレクティブを使用して、関数を変数として定義できます。入力 ```json { "field1": "Annie", "field2": "Point", "field3": "Stuff" } ``` 変換 ```dataweave %dw 2.0 output application/json var toUser = (user) -> { firstName: user.field1, lastName: user.field2 } --- { "user" : toUser(payload) } ``` 出力 ```json { "user": { "firstName": "Annie", "lastName": "Point" } } ``` ## [](#ラムダでの名前付きパラメーターの使用)ラムダでの名前付きパラメーターの使用次の例では、`name` として明示的に名前付けされた属性と共にラムダを使用します。入力 ```dataweave %dw 2.0 output application/json var names = ["john", "peter", "matt"] --- users: names map((name) -> upper(name)) ``` 変換 ```json { "users": ["JOHN","PETER","MATT"] } ``` ## [](#ラムダでの匿名パラメーターの使用)ラムダでの匿名パラメーターの使用次の例では、明示的に名前付けされていないためにデフォルトで `$` として参照される属性と共にラムダを使用します。変換 ```dataweave %dw 2.0 output application/json var names = ["john", "peter", "matt"] --- users: names map upper($) ``` 出力 ```json { "users": ["JOHN","PETER","MATT"] } ``` ## [](#関連情報)関連情報 [サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-formats) [DataWeave スクリプト](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-language-introduction) # DataWeave で使用可能な外部関数組み込み DataWeave 関数に加えて Mule Runtime と一部のモジュール、コネクタ、およびコアコンポーネントには、DataWeave スクリプトで使用できる関数が用意されています。この関数は、その関数を提供するモジュール、コネクタ、およびコンポーネントに固有のものです。開始する前に、DataWeave バージョン 2 は Mule 4 アプリケーションを対象とすることに注意してください。Mule 3 アプリケーションの場合、Mule 3.9 ドキュメントの [DataWeave バージョン 1 ドキュメントセット](#1.2@index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、Mule Runtime の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#functions_runtime)Mule Runtime 関数以下の関数は Mule Runtime により挿入されています。 - `p` - `lookup` - `causedBy`

Mule 4.1.4 以降、DataWeave は Mule Runtime 関数を Mule 関数モジュールに組み込みました。

Mule Runtime 4.1.4 以降で実行する Mule アプリケーションでこれらの関数を使用する場合、まず Mule 名前空間を使用することをお勧めします。これを使用するには、関数名の先頭に名前空間を追加するだけです。たとえば、p('http:port') ではなく Mule::p('http:port') のようにします。

DataWeave スクリプトとマッピングでの Mule Runtime 関数の使用が継続的にサポートされることに加えて、Mule モジュールを使用すると、カスタム DataWeave モジュールで Mule Runtime 関数を使用することもできます。

バージョン 4.1.4 よりも前の Mule Runtime バージョンで実行する Mule アプリケーションでは、DataWeave スクリプトおよびマッピング内に限って、Mule 名前空間を使用したり、カスタムモジュールで Mule Runtime 関数を使用したりできません。

### [](#function_p)プロパティの割り当て (p 関数) `p` 関数は、以下のプロパティへのアクセスを提供します。 - Mule プロパティのプレースホルダー - システムプロパティ - 環境プロパティプロパティの設定および処理方法についての詳細は、[「プロパティの設定」](https://docs.mulesoft.com/jp/mule-runtime/4.3/configuring-properties)を参照してください。次の例では、プロパティ `http.port` の値を記録します。例: Mule 4.1.4 以降のプロパティ関数の使用方法 ```xml ``` DataWeave 変数または関数を定義する場合も関数を使用できます。この例では、`p` 関数を `myVar` 定義内で使用します。 4.1.4 よりも前のランタイムでは、`Mule::` 名前空間を省略するだけでこれと同様の処理を実行できます。 ```xml ``` 例: Mule 4.1.3 以前のプロパティ関数の使用方法 ```xml ``` Mule 4.2 の Mule 関数モジュールで導入された [p](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-mule-functions-p) 関数も参照してください。 ### [](#function_lookup)フローの実行 (lookup 関数) Flow Reference コンポーネントと同様に、`lookup` 関数を使用すると、アプリケーション内で別のフローを実行し、結果のペイロードを取得できます。これは、フローの名前と入力ペイロードをパラメーターとして使用します。たとえば、`lookup("anotherFlow", payload)` は、`anotherFlow` という名前のフローを実行します。この関数は、現在の属性、変数、エラーを使用して、指定されたフローを実行しますが、属性または変数を含まないペイロードを渡すのみです。同様に、コールされたフローはそのペイロードを返すのみです。 `lookup` 関数では、サブフローのコールはサポートされません。 #### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

flowName

対象フローを識別する文字列。

payload

対象フローに送信するペイロード。任意 (Any) 型を使用できます。

timeoutMillis

省略可能。対象フローの実行のタイムアウト (ミリ秒)。実行しているスレッドが CPU_LIGHT または CPU_INTENSIVE の場合、デフォルトの 2000 ミリ秒 (2 秒) に設定され、他のスレッドから実行している場合は 1 分に設定されます。lookup の実行に、指定された timeoutMillis 値よりも長い時間がかかっている場合、エラーが発生します。

次の例は、2 つのフローの XML を示しています。`flow1` の `lookup` 関数は `flow2` を実行し、オブジェクト `{test:'hello '}` をそのペイロードとして `flow2` に渡します。次に、`flow2` の Set Payload コンポーネント (``) は `{test:'hello '}` の値を文字列 `world` と連結し、`hello world` を出力して記録します。例: Mule 4.1.4 以降の `lookup` 関数の使用方法 ```XML ``` 例: Mule 4.1.3 以前の `lookup` 関数の使用方法 ```XML ``` 出力 ```json hello world ```

DataWeave のような関数型言語では、lookup 関数の呼び出しに副作用がないことが期待されることを常に覚えておくことが重要です。このため、DataWeave エンジン内部の動作により、lookup 関数が他の lookup と並行して呼び出されたり、何も呼び出されなかったりすることがあります。

Flow Ref (flow-ref) コンポーネントを使用してフローを呼び出して、target 属性を使用してフローの結果を var に配置し、その var を DataWeave スクリプト内から参照することをお勧めします。

### [](#function_causedBy)種別によるエラーの一致 (causedBy 関数) `causedBy` 関数は、エラーハンドラーのように、エラーをその種別によって一致させます。これは、上位の種別による一致だけでなく特定のサブ種別のロジックも必要な場合や、異なる種別の子エラーを含む `COMPOSITE_ROUTING` エラーを処理する場合に役立ちます。一致させるエラーは暗黙的に示すことはできますが、種別は常に必須パラメーターです。次の例では、`SECURITY` エラーを一般的な方法で処理するようにグローバルエラーハンドラーがセットアップされていますが、`HTTP:UNAUTHORIZED` と `HTTP:FORBIDDEN` のエラーについては特定のアクションがセットアップされています。例: Mule Runtime バージョン 4.1.4 以降のエラーマッチャー関数の使用方法 ```xml ``` 例: Mule Runtime バージョン 4.1.3 以前のエラーマッチャー関数の使用方法 ```xml ``` エラーパラメーターは明示的にも暗黙的にも使用されます。 ## [](#コネクタおよびコンポーネント関数)コネクタおよびコンポーネント関数 Mule アプリケーションでコネクタとコンポーネントを使用する場合、関数を挿入できます。 Runtime 関数とは異なり、この関数には名前空間が必要であり、通常、この名前空間はコンポーネント名に一致します。たとえば、Batch を使用するアプリケーションでは、`#[Batch::isSuccessfulRecord()]` 式を使用できます。 ## [](#関連情報)関連情報 [DataWeave Core 関数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-functions) [DataWeave 型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-types) [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-selectors) # DataWeave で使用可能な外部関数組み込み DataWeave 関数に加えて Mule Runtime と一部のモジュール、コネクタ、およびコアコンポーネントには、DataWeave スクリプトで使用できる関数が用意されています。この関数は、その関数を提供するモジュール、コネクタ、およびコンポーネントに固有のものです。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#functions_runtime)Mule Runtime 関数以下の関数は Mule Runtime により挿入されています。 - `p` - `lookup` - `causedBy`

Mule 4.1.4 以降、DataWeave は Mule Runtime 関数を Mule 関数モジュールに組み込みました。

Mule Runtime 4.1.4 以降で実行する Mule アプリケーションでこれらの関数を使用する場合、まず Mule 名前空間を使用することをお勧めします。これを使用するには、関数名の先頭に名前空間を追加するだけです。たとえば、p('http:port') ではなく Mule::p('http:port') のようにします。

DataWeave スクリプトとマッピングでの Mule Runtime 関数の使用が継続的にサポートされることに加えて、Mule Module を使用すると、カスタム DataWeave Module で Mule Runtime 関数を使用することもできます。

バージョン 4.1.4 よりも前の Mule Runtime バージョンで実行する Mule アプリケーションでは、DataWeave スクリプトおよびマッピング内に限って、Mule 名前空間を使用したり、カスタムモジュールで Mule Runtime 関数を使用したりできません。

DataWeave ランタイムプロパティについては、DataWeave 関数 [props](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-runtime-functions-props) and [prop](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-runtime-functions-prop) を参照してください。 ### [](#function_p)プロパティの割り当て (p 関数) `p` 関数は、以下のプロパティへのアクセスを提供します。 - Mule プロパティのプレースホルダー - システムプロパティ - 環境プロパティプロパティの設定および処理方法についての詳細は、[「プロパティの設定」](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/configuring-properties)を参照してください。次の例では、プロパティ `http.port` の値を記録します。例: Mule 4.1.4 以降のプロパティ関数の使用方法 ```xml ``` DataWeave 変数または関数を定義する場合も関数を使用できます。この例では、`p` 関数を `myVar` 定義内で使用します。 4.1.4 よりも前のランタイムでは、`Mule::` 名前空間を省略するだけでこれと同様の処理を実行できます。 ```xml ``` 例: Mule 4.1.3 以前のプロパティ関数の使用方法 ```xml ``` Mule 4.2 の Mule 関数モジュールで導入された [p](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-mule-functions-p) 関数も参照してください。 ### [](#function_lookup)フローの実行 (lookup 関数) Flow Reference コンポーネントと同様に、`lookup` 関数を使用すると、アプリケーション内で別のフローを実行し、結果のペイロードを取得できます。これは、フローの名前と入力ペイロードをパラメーターとして使用します。たとえば、`lookup("anotherFlow", payload)` は、`anotherFlow` という名前のフローを実行します。この関数は、現在の属性、変数、エラーを使用して、指定されたフローを実行しますが、属性または変数を含まないペイロードを渡すのみです。同様に、コールされたフローはそのペイロードを返すのみです。 `lookup` 関数では、サブフローのコールはサポートされません。 #### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

flowName

対象フローを識別する文字列。

payload

対象フローに送信するペイロード。任意 (Any) 型を使用できます。

timeoutMillis

省略可能。対象フローの実行のタイムアウト (ミリ秒)。実行しているスレッドが CPU_LIGHT または CPU_INTENSIVE の場合、デフォルトの 2000 ミリ秒 (2 秒) に設定され、他のスレッドから実行している場合は 1 分に設定されます。lookup の実行に、指定された timeoutMillis 値よりも長い時間がかかっている場合、エラーが発生します。

次の例は、2 つのフローの XML を示しています。`flow1` の `lookup` 関数は `flow2` を実行し、オブジェクト `{test:'hello '}` をそのペイロードとして `flow2` に渡します。次に、`flow2` の Set Payload コンポーネント (``) は `{test:'hello '}` の値を文字列 `world` と連結し、`hello world` を出力して記録します。例: Mule 4.1.4 以降の `lookup` 関数の使用方法 ```XML ``` 例: Mule 4.1.3 以前の `lookup` 関数の使用方法 ```XML ``` 出力 ```json hello world ```

DataWeave のような関数型言語では、lookup 関数の呼び出しに副作用がないことが期待されることを常に覚えておくことが重要です。このため、DataWeave エンジン内部の動作により、lookup 関数が他の lookup と並行して呼び出されたり、何も呼び出されなかったりすることがあります。

Flow Ref (flow-ref) コンポーネントを使用してフローを呼び出して、target 属性を使用してフローの結果を var に配置し、その var を DataWeave スクリプト内から参照することをお勧めします。

### [](#function_causedBy)種別によるエラーの一致 (causedBy 関数) `causedBy` 関数は、エラーハンドラーのように、エラーをその種別によって一致させます。これは、上位の種別による一致だけでなく特定のサブ種別のロジックも必要な場合や、異なる種別の子エラーを含む `COMPOSITE_ROUTING` エラーを処理する場合に役立ちます。一致させるエラーは暗黙的に示すことはできますが、種別は常に必須パラメーターです。次の例では、`SECURITY` エラーを一般的な方法で処理するようにグローバルエラーハンドラーがセットアップされていますが、`HTTP:UNAUTHORIZED` と `HTTP:FORBIDDEN` のエラーについては特定のアクションがセットアップされています。例: Mule Runtime バージョン 4.1.4 以降のエラーマッチャー関数の使用方法 ```xml ``` 例: Mule Runtime バージョン 4.1.3 以前のエラーマッチャー関数の使用方法 ```xml ``` エラーパラメーターは明示的にも暗黙的にも使用されます。 ## [](#コネクタおよびコンポーネント関数)コネクタおよびコンポーネント関数 Mule アプリケーションでコネクタとコンポーネントを使用する場合、関数を挿入できます。 Runtime 関数とは異なり、この関数には名前空間が必要であり、通常、この名前空間はコンポーネント名に一致します。たとえば、Batch を使用するアプリケーションでは、`#[Batch::isSuccessfulRecord()]` 式を使用できます。 ## [](#関連情報)関連情報 [DataWeave Core 関数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-functions) [DataWeave 型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-types) [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-selectors) # DataWeave で使用可能な外部関数組み込み DataWeave 関数に加えて Mule Runtime と一部のモジュール、コネクタ、およびコアコンポーネントには、DataWeave スクリプトで使用できる関数が用意されています。この関数は、その関数を提供するモジュール、コネクタ、およびコンポーネントに固有のものです。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#functions_runtime)Mule Runtime 関数以下の関数は Mule Runtime により挿入されています。 - `p` - `lookup` - `causedBy`

Mule 4.1.4 以降、DataWeave は Mule Runtime 関数を Mule 関数モジュールに組み込みました。

Mule Runtime 4.1.4 以降で実行する Mule アプリケーションでこれらの関数を使用する場合、まず Mule 名前空間を使用することをお勧めします。これを使用するには、関数名の先頭に名前空間を追加するだけです。たとえば、p('http:port') ではなく Mule::p('http:port') のようにします。

DataWeave スクリプトとマッピングでの Mule Runtime 関数の使用が継続的にサポートされることに加えて、Mule モジュールを使用すると、カスタム DataWeave モジュールで Mule Runtime 関数を使用することもできます。

バージョン 4.1.4 よりも前の Mule Runtime バージョンで実行する Mule アプリケーションでは、DataWeave スクリプトおよびマッピング内に限って、Mule 名前空間を使用したり、カスタムモジュールで Mule Runtime 関数を使用したりできません。

DataWeave ランタイムプロパティについては、DataWeave 関数 [props](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-runtime-functions-props) and [prop](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-runtime-functions-prop) を参照してください。 ### [](#function_p)プロパティの割り当て (p 関数) `p` 関数は、以下のプロパティへのアクセスを提供します。 - Mule プロパティのプレースホルダー - システムプロパティ - 環境プロパティプロパティの設定および処理方法についての詳細は、[「プロパティの設定」](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/configuring-properties)を参照してください。次の例では、プロパティ `http.port` の値を記録します。例: Mule 4.1.4 以降のプロパティ関数の使用方法 ```xml ``` DataWeave 変数または関数を定義する場合も関数を使用できます。この例では、`p` 関数を `myVar` 定義内で使用します。 4.1.4 よりも前のランタイムでは、`Mule::` 名前空間を省略するだけでこれと同様の処理を実行できます。 ```xml ``` 例: Mule 4.1.3 以前のプロパティ関数の使用方法 ```xml ``` Mule 4.2 の Mule 関数モジュールで導入された [p](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-mule-functions-p) 関数も参照してください。 ### [](#function_lookup)フローの実行 (lookup 関数) Flow Reference コンポーネントと同様に、`lookup` 関数を使用すると、アプリケーション内で別のフローを実行し、結果のペイロードを取得できます。これは、フローの名前と入力ペイロードをパラメーターとして使用します。たとえば、`lookup("anotherFlow", payload)` は、`anotherFlow` という名前のフローを実行します。この関数は、現在の属性、変数、エラーを使用して、指定されたフローを実行しますが、属性または変数を含まないペイロードを渡すのみです。同様に、コールされたフローはそのペイロードを返すのみです。 `lookup` 関数では、サブフローのコールはサポートされません。 #### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

flowName

対象フローを識別する文字列。

payload

対象フローに送信するペイロード。任意 (Any) 型を使用できます。

timeoutMillis

省略可能。対象フローの実行のタイムアウト (ミリ秒)。実行しているスレッドが CPU_LIGHT または CPU_INTENSIVE の場合、デフォルトの 2000 ミリ秒 (2 秒) に設定され、他のスレッドから実行している場合は 1 分に設定されます。lookup の実行に、指定された timeoutMillis 値よりも長い時間がかかっている場合、エラーが発生します。

次の例は、2 つのフローの XML を示しています。`flow1` の `lookup` 関数は `flow2` を実行し、オブジェクト `{test:'hello '}` をそのペイロードとして `flow2` に渡します。次に、`flow2` の Set Payload コンポーネント (``) は `{test:'hello '}` の値を文字列 `world` と連結し、`hello world` を出力して記録します。例: Mule 4.1.4 以降の `lookup` 関数の使用方法 ```XML ``` 例: Mule 4.1.3 以前の `lookup` 関数の使用方法 ```XML ``` 出力 ```json hello world ```

DataWeave のような関数型言語では、lookup 関数の呼び出しに副作用がないことが期待されることを常に覚えておくことが重要です。このため、DataWeave エンジン内部の動作により、lookup 関数が他の lookup と並行して呼び出されたり、何も呼び出されなかったりすることがあります。

Flow Ref (flow-ref) コンポーネントを使用してフローを呼び出して、target 属性を使用してフローの結果を var に配置し、その var を DataWeave スクリプト内から参照することをお勧めします。

### [](#function_causedBy)種別によるエラーの一致 (causedBy 関数) `causedBy` 関数は、エラーハンドラーのように、エラーをその種別によって一致させます。これは、上位の種別による一致だけでなく特定のサブ種別のロジックも必要な場合や、異なる種別の子エラーを含む `COMPOSITE_ROUTING` エラーを処理する場合に役立ちます。一致させるエラーは暗黙的に示すことはできますが、種別は常に必須パラメーターです。次の例では、`SECURITY` エラーを一般的な方法で処理するようにグローバルエラーハンドラーがセットアップされていますが、`HTTP:UNAUTHORIZED` と `HTTP:FORBIDDEN` のエラーについては特定のアクションがセットアップされています。例: Mule Runtime バージョン 4.1.4 以降のエラーマッチャー関数の使用方法 ```xml ``` 例: Mule Runtime バージョン 4.1.3 以前のエラーマッチャー関数の使用方法 ```xml ``` エラーパラメーターは明示的にも暗黙的にも使用されます。 ## [](#コネクタおよびコンポーネント関数)コネクタおよびコンポーネント関数 Mule アプリケーションでコネクタとコンポーネントを使用する場合、関数を挿入できます。 Runtime 関数とは異なり、この関数には名前空間が必要であり、通常、この名前空間はコンポーネント名に一致します。たとえば、Batch を使用するアプリケーションでは、`#[Batch::isSuccessfulRecord()]` 式を使用できます。 ## [](#関連情報)関連情報 [DataWeave Core 関数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-functions) [DataWeave 型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-types) [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-selectors) # DataWeave で使用可能な外部関数組み込み DataWeave 関数に加えて Mule Runtime と一部のモジュール、コネクタ、およびコアコンポーネントには、DataWeave スクリプトで使用できる関数が用意されています。この関数は、その関数を提供するモジュール、コネクタ、およびコンポーネントに固有のものです。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#functions_runtime)Mule Runtime 関数以下の関数は Mule Runtime により挿入されています。 - `p` - `lookup` - `causedBy`

Mule 4.1.4 以降、DataWeave は Mule Runtime 関数を Mule 関数モジュールに組み込みました。

Mule Runtime 4.1.4 以降で実行する Mule アプリケーションでこれらの関数を使用する場合、まず Mule 名前空間を使用することをお勧めします。これを使用するには、関数名の先頭に名前空間を追加するだけです。たとえば、p('http:port') ではなく Mule::p('http:port') のようにします。

DataWeave スクリプトとマッピングでの Mule Runtime 関数の使用が継続的にサポートされることに加えて、Mule モジュールを使用すると、カスタム DataWeave モジュールで Mule Runtime 関数を使用することもできます。

バージョン 4.1.4 よりも前の Mule Runtime バージョンで実行する Mule アプリケーションでは、DataWeave スクリプトおよびマッピング内に限って、Mule 名前空間を使用したり、カスタムモジュールで Mule Runtime 関数を使用したりできません。

DataWeave ランタイムプロパティについては、DataWeave 関数 [props](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-runtime-functions-props) and [prop](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-runtime-functions-prop) を参照してください。 ### [](#function_p)プロパティの割り当て (p 関数) `p` 関数は、以下のプロパティへのアクセスを提供します。 - Mule プロパティのプレースホルダー - システムプロパティ - 環境プロパティプロパティの設定および処理方法についての詳細は、[「プロパティの設定」](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/configuring-properties)を参照してください。次の例では、プロパティ `http.port` の値を記録します。例: Mule 4.1.4 以降のプロパティ関数の使用方法 ```xml ``` DataWeave 変数または関数を定義する場合も関数を使用できます。この例では、`p` 関数を `myVar` 定義内で使用します。 4.1.4 よりも前のランタイムでは、`Mule::` 名前空間を省略するだけでこれと同様の処理を実行できます。 ```xml ``` 例: Mule 4.1.3 以前のプロパティ関数の使用方法 ```xml ``` Mule 4.2 の Mule 関数モジュールで導入された [p](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-mule-functions-p) 関数も参照してください。 ### [](#function_lookup)フローの実行 (lookup 関数) Flow Reference コンポーネントと同様に、`lookup` 関数を使用すると、アプリケーション内で別のフローを実行し、結果のペイロードを取得できます。これは、フローの名前と入力ペイロードをパラメーターとして使用します。たとえば、`lookup("anotherFlow", payload)` は、`anotherFlow` という名前のフローを実行します。この関数は、現在の属性、変数、エラーを使用して、指定されたフローを実行しますが、属性または変数を含まないペイロードを渡すのみです。同様に、コールされたフローはそのペイロードを返すのみです。 `lookup` 関数では、サブフローのコールはサポートされません。 #### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

flowName

対象フローを識別する文字列。

payload

対象フローに送信するペイロード。任意 (Any) 型を使用できます。

timeoutMillis

省略可能。対象フローの実行のタイムアウト (ミリ秒)。実行しているスレッドが CPU_LIGHT または CPU_INTENSIVE の場合、デフォルトの 2000 ミリ秒 (2 秒) に設定され、他のスレッドから実行している場合は 1 分に設定されます。lookup の実行に、指定された timeoutMillis 値よりも長い時間がかかっている場合、エラーが発生します。

次の例は、2 つのフローの XML を示しています。`flow1` の `lookup` 関数は `flow2` を実行し、オブジェクト `{test:'hello '}` をそのペイロードとして `flow2` に渡します。次に、`flow2` の Set Payload コンポーネント (``) は `{test:'hello '}` の値を文字列 `world` と連結し、`hello world` を出力して記録します。例: Mule 4.1.4 以降の `lookup` 関数の使用方法 ```XML ``` 例: Mule 4.1.3 以前の `lookup` 関数の使用方法 ```XML ``` 出力 ```json hello world ```

DataWeave のような関数型言語では、lookup 関数の呼び出しに副作用がないことが期待されることを常に覚えておくことが重要です。このため、DataWeave エンジン内部の動作により、lookup 関数が他の lookup と並行して呼び出されたり、何も呼び出されなかったりすることがあります。

Flow Ref (flow-ref) コンポーネントを使用してフローを呼び出して、target 属性を使用してフローの結果を var に配置し、その var を DataWeave スクリプト内から参照することをお勧めします。

### [](#function_causedBy)種別によるエラーの一致 (causedBy 関数) `causedBy` 関数は、エラーハンドラーのように、エラーをその種別によって一致させます。これは、上位の種別による一致だけでなく特定のサブ種別のロジックも必要な場合や、異なる種別の子エラーを含む `COMPOSITE_ROUTING` エラーを処理する場合に役立ちます。一致させるエラーは暗黙的に示すことはできますが、種別は常に必須パラメーターです。次の例では、`SECURITY` エラーを一般的な方法で処理するようにグローバルエラーハンドラーがセットアップされていますが、`HTTP:UNAUTHORIZED` と `HTTP:FORBIDDEN` のエラーについては特定のアクションがセットアップされています。例: Mule Runtime バージョン 4.1.4 以降のエラーマッチャー関数の使用方法 ```xml ``` 例: Mule Runtime バージョン 4.1.3 以前のエラーマッチャー関数の使用方法 ```xml ``` エラーパラメーターは明示的にも暗黙的にも使用されます。 ## [](#コネクタおよびコンポーネント関数)コネクタおよびコンポーネント関数 Mule アプリケーションでコネクタとコンポーネントを使用する場合、関数を挿入できます。 Runtime 関数とは異なり、この関数には名前空間が必要であり、通常、この名前空間はコンポーネント名に一致します。たとえば、Batch を使用するアプリケーションでは、`#[Batch::isSuccessfulRecord()]` 式を使用できます。 ## [](#関連情報)関連情報 [DataWeave Core 関数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-functions) [DataWeave 型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-types) [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-selectors) # DataWeave で使用可能な外部関数組み込み DataWeave 関数に加えて Mule Runtime と一部のモジュール、コネクタ、およびコアコンポーネントには、DataWeave スクリプトで使用できる関数が用意されています。この関数は、その関数を提供するモジュール、コネクタ、およびコンポーネントに固有のものです。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#functions_runtime)Mule Runtime 関数以下の関数は Mule Runtime により挿入されています。 - `p` - `lookup` - `causedBy`

Mule 4.1.4 以降、DataWeave は Mule Runtime 関数を Mule 関数モジュールに組み込みました。

Mule Runtime 4.1.4 以降で実行する Mule アプリケーションでこれらの関数を使用する場合、まず Mule 名前空間を使用することをお勧めします。これを使用するには、関数名の先頭に名前空間を追加するだけです。たとえば、p('http:port') ではなく Mule::p('http:port') のようにします。

DataWeave スクリプトとマッピングでの Mule Runtime 関数の使用が継続的にサポートされることに加えて、Mule モジュールを使用すると、カスタム DataWeave モジュールで Mule Runtime 関数を使用することもできます。

バージョン 4.1.4 よりも前の Mule Runtime バージョンで実行する Mule アプリケーションでは、DataWeave スクリプトおよびマッピング内に限って、Mule 名前空間を使用したり、カスタムモジュールで Mule Runtime 関数を使用したりできません。

DataWeave ランタイムプロパティについては、DataWeave 関数 [props](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-runtime-functions-props) and [prop](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-runtime-functions-prop) を参照してください。 ### [](#function_p)プロパティの割り当て (p 関数) `p` 関数は、以下のプロパティへのアクセスを提供します。 - Mule プロパティのプレースホルダー - システムプロパティ - 環境プロパティプロパティの設定および処理方法についての詳細は、[「プロパティの設定」](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/configuring-properties)を参照してください。次の例では、プロパティ `http.port` の値を記録します。例: Mule 4.1.4 以降のプロパティ関数の使用方法 ```xml ``` DataWeave 変数または関数を定義する場合も関数を使用できます。この例では、`p` 関数を `myVar` 定義内で使用します。 4.1.4 よりも前のランタイムでは、`Mule::` 名前空間を省略するだけでこれと同様の処理を実行できます。 ```xml ``` 例: Mule 4.1.3 以前のプロパティ関数の使用方法 ```xml ``` Mule 4.2 の Mule 関数モジュールで導入された [p](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-mule-functions-p) 関数も参照してください。 ### [](#function_lookup)フローの実行 (lookup 関数) Flow Reference コンポーネントと同様に、`lookup` 関数を使用すると、アプリケーション内で別のフローを実行し、結果のペイロードを取得できます。これは、フローの名前と入力ペイロードをパラメーターとして使用します。たとえば、`lookup("anotherFlow", payload)` は、`anotherFlow` という名前のフローを実行します。この関数は、現在の属性、変数、エラーを使用して、指定されたフローを実行しますが、属性または変数を含まないペイロードを渡すのみです。同様に、コールされたフローはそのペイロードを返すのみです。 `lookup` 関数では、サブフローのコールはサポートされません。 #### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

flowName

対象フローを識別する文字列。

payload

対象フローに送信するペイロード。任意 (Any) 型を使用できます。

timeoutMillis

省略可能。対象フローの実行のタイムアウト (ミリ秒)。実行しているスレッドが CPU_LIGHT または CPU_INTENSIVE の場合、デフォルトの 2000 ミリ秒 (2 秒) に設定され、他のスレッドから実行している場合は 1 分に設定されます。lookup の実行に、指定された timeoutMillis 値よりも長い時間がかかっている場合、エラーが発生します。

次の例は、2 つのフローの XML を示しています。`flow1` の `lookup` 関数は `flow2` を実行し、オブジェクト `{test:'hello '}` をそのペイロードとして `flow2` に渡します。次に、`flow2` の Set Payload コンポーネント (``) は `{test:'hello '}` の値を文字列 `world` と連結し、`hello world` を出力して記録します。例: Mule 4.1.4 以降の `lookup` 関数の使用方法 ```XML ``` 例: Mule 4.1.3 以前の `lookup` 関数の使用方法 ```XML ``` 出力 ```json hello world ```

DataWeave のような関数型言語では、lookup 関数の呼び出しに副作用がないことが期待されることを常に覚えておくことが重要です。このため、DataWeave エンジン内部の動作により、lookup 関数が他の lookup と並行して呼び出されたり、何も呼び出されなかったりすることがあります。

Flow Ref (flow-ref) コンポーネントを使用してフローを呼び出して、target 属性を使用してフローの結果を var に配置し、その var を DataWeave スクリプト内から参照することをお勧めします。

### [](#function_causedBy)種別によるエラーの一致 (causedBy 関数) `causedBy` 関数は、エラーハンドラーのように、エラーをその種別によって一致させます。これは、上位の種別による一致だけでなく特定のサブ種別のロジックも必要な場合や、異なる種別の子エラーを含む `COMPOSITE_ROUTING` エラーを処理する場合に役立ちます。一致させるエラーは暗黙的に示すことはできますが、種別は常に必須パラメーターです。次の例では、`SECURITY` エラーを一般的な方法で処理するようにグローバルエラーハンドラーがセットアップされていますが、`HTTP:UNAUTHORIZED` と `HTTP:FORBIDDEN` のエラーについては特定のアクションがセットアップされています。例: Mule Runtime バージョン 4.1.4 以降のエラーマッチャー関数の使用方法 ```xml ``` 例: Mule Runtime バージョン 4.1.3 以前のエラーマッチャー関数の使用方法 ```xml ``` エラーパラメーターは明示的にも暗黙的にも使用されます。 ## [](#コネクタおよびコンポーネント関数)コネクタおよびコンポーネント関数 Mule アプリケーションでコネクタとコンポーネントを使用する場合、関数を挿入できます。 Runtime 関数とは異なり、この関数には名前空間が必要であり、通常、この名前空間はコンポーネント名に一致します。たとえば、Batch を使用するアプリケーションでは、`#[Batch::isSuccessfulRecord()]` 式を使用できます。 ## [](#関連情報)関連情報 [DataWeave Core 関数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-functions) [DataWeave 型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-types) [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-selectors) # DataWeave で使用可能な外部関数組み込み DataWeave 関数に加えて Mule Runtime と一部のモジュール、コネクタ、およびコアコンポーネントには、DataWeave スクリプトで使用できる関数が用意されています。この関数は、その関数を提供するモジュール、コネクタ、およびコンポーネントに固有のものです。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#functions_runtime)Mule Runtime 関数以下の関数は Mule Runtime により挿入されています。 - `p` - `lookup` - `causedBy`

Mule 4.1.4 以降、DataWeave は Mule Runtime 関数を Mule 関数モジュールに組み込みました。

Mule Runtime 4.1.4 以降で実行する Mule アプリケーションでこれらの関数を使用する場合、まず Mule 名前空間を使用することをお勧めします。これを使用するには、関数名の先頭に名前空間を追加するだけです。たとえば、p('http:port') ではなく Mule::p('http:port') のようにします。

DataWeave スクリプトとマッピングでの Mule Runtime 関数の使用が継続的にサポートされることに加えて、Mule モジュールを使用すると、カスタム DataWeave モジュールで Mule Runtime 関数を使用することもできます。

バージョン 4.1.4 よりも前の Mule Runtime バージョンで実行する Mule アプリケーションでは、DataWeave スクリプトおよびマッピング内に限って、Mule 名前空間を使用したり、カスタムモジュールで Mule Runtime 関数を使用したりできません。

DataWeave ランタイムプロパティについては、DataWeave 関数 [props](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-runtime-functions-props) and [prop](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-runtime-functions-prop) を参照してください。 ### [](#function_p)プロパティの割り当て (p 関数) `p` 関数は、以下のプロパティへのアクセスを提供します。 - Mule プロパティのプレースホルダー - システムプロパティ - 環境プロパティプロパティの設定および処理方法についての詳細は、[「プロパティの設定」](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/configuring-properties)を参照してください。次の例では、プロパティ `http.port` の値を記録します。例: Mule 4.1.4 以降のプロパティ関数の使用方法 ```xml ``` DataWeave 変数または関数を定義する場合も関数を使用できます。この例では、`p` 関数を `myVar` 定義内で使用します。 4.1.4 よりも前のランタイムでは、`Mule::` 名前空間を省略するだけでこれと同様の処理を実行できます。 ```xml ``` 例: Mule 4.1.3 以前のプロパティ関数の使用方法 ```xml ``` Mule 4.2 の Mule 関数モジュールで導入された [p](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-mule-functions-p) 関数も参照してください。 ### [](#function_lookup)フローの実行 (lookup 関数) Flow Reference コンポーネントと同様に、`lookup` 関数を使用すると、アプリケーション内で別のフローを実行し、結果のペイロードを取得できます。これは、フローの名前と入力ペイロードをパラメーターとして使用します。たとえば、`lookup("anotherFlow", payload)` は、`anotherFlow` という名前のフローを実行します。この関数は、現在の属性、変数、エラーを使用して、指定されたフローを実行しますが、属性または変数を含まないペイロードを渡すのみです。同様に、コールされたフローはそのペイロードを返すのみです。 `lookup` 関数では、サブフローのコールはサポートされません。 #### [](#パラメーター)パラメーター

名前説明

flowName

対象フローを識別する文字列。

payload

対象フローに送信するペイロード。任意 (Any) 型を使用できます。

timeoutMillis

省略可能。対象フローの実行のタイムアウト (ミリ秒)。実行しているスレッドが CPU_LIGHT または CPU_INTENSIVE の場合、デフォルトの 2000 ミリ秒 (2 秒) に設定され、他のスレッドから実行している場合は 1 分に設定されます。lookup の実行に、指定された timeoutMillis 値よりも長い時間がかかっている場合、エラーが発生します。

次の例は、2 つのフローの XML を示しています。`flow1` の `lookup` 関数は `flow2` を実行し、オブジェクト `{test:'hello '}` をそのペイロードとして `flow2` に渡します。次に、`flow2` の Set Payload コンポーネント (``) は `{test:'hello '}` の値を文字列 `world` と連結し、`hello world` を出力して記録します。例: Mule 4.1.4 以降の `lookup` 関数の使用方法 ```XML ``` 例: Mule 4.1.3 以前の `lookup` 関数の使用方法 ```XML ``` 出力 ```json hello world ```

DataWeave のような関数型言語では、lookup 関数の呼び出しに副作用がないことが期待されることを常に覚えておくことが重要です。このため、DataWeave エンジン内部の動作により、lookup 関数が他の lookup と並行して呼び出されたり、何も呼び出されなかったりすることがあります。

Flow Ref (flow-ref) コンポーネントを使用してフローを呼び出して、target 属性を使用してフローの結果を var に配置し、その var を DataWeave スクリプト内から参照することをお勧めします。

### [](#function_causedBy)種別によるエラーの一致 (causedBy 関数) `causedBy` 関数は、エラーハンドラーのように、エラーをその種別によって一致させます。これは、上位の種別による一致だけでなく特定のサブ種別のロジックも必要な場合や、異なる種別の子エラーを含む `COMPOSITE_ROUTING` エラーを処理する場合に役立ちます。一致させるエラーは暗黙的に示すことはできますが、種別は常に必須パラメーターです。次の例では、`SECURITY` エラーを一般的な方法で処理するようにグローバルエラーハンドラーがセットアップされていますが、`HTTP:UNAUTHORIZED` と `HTTP:FORBIDDEN` のエラーについては特定のアクションがセットアップされています。例: Mule Runtime バージョン 4.1.4 以降のエラーマッチャー関数の使用方法 ```xml ``` 例: Mule Runtime バージョン 4.1.3 以前のエラーマッチャー関数の使用方法 ```xml ``` エラーパラメーターは明示的にも暗黙的にも使用されます。 ## [](#コネクタおよびコンポーネント関数)コネクタおよびコンポーネント関数 Mule アプリケーションでコネクタとコンポーネントを使用する場合、関数を挿入できます。 Runtime 関数とは異なり、この関数には名前空間が必要であり、通常、この名前空間はコンポーネント名に一致します。たとえば、Batch を使用するアプリケーションでは、`#[Batch::isSuccessfulRecord()]` 式を使用できます。 ## [](#関連情報)関連情報 [DataWeave Core 関数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-functions) [DataWeave 型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-types) [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-selectors) # DataWeave のインデックス付きリーダー DataWeave では、メモリ内戦略の場合と同じようにランダムアクセスを可能にしつつメモリ内のドキュメント全体が読み込まれるのを避けるために、一部の入力データ (XML、JSON、CSV) のリーダーでインデックス付き戦略がサポートされています。DataWeave では、入力が特定の設定可能なしきい値より長いか `indexedReader` 設定が `true` に設定されている場合に、インデックス付きリーダーを使用します。メモリ内に収まらないファイルを管理する代償として、ファイルをディスク内の一時ファイルに書き込み、ドキュメントコンテンツを事前にインデックス付けすることになり、これには時間もディスクスペースも必要になります。インデックス付きリーダーでは最大 20 GB の入力ファイルを処理できます。それより大きいファイルでは、より高速なストリーミング戦略を使用します。このモードは機能面ではより厳しく制限されていますが、ストリーミングリーダーに対する最大入力サイズの制限はありません。サポートされる実際の最大入力ファイルサイズは、入力のコンテンツに依存しているため、推定するのが困難です。次のリストでは、入力ファイルのさまざまなパートでの制限を示しています。 - 最大ネスト深度: `4096` - 個々の値の最大サイズ: `4 GB` - トークン: `2^32-1` (約 40 億) トークンはキー/値のペア、object-start、または array-start のいずれかであり、これによって最大入力ファイルサイズが制限されます。最大入力ファイルサイズはファイル内の各トークンのサイズとは無関係です。平均の値の長さが長くなるにつれ、入力ファイルサイズが大きくなる傾向があります。これは、重要なのがサイズではなくトークン数であるためです。次の例では、入力ファイルサイズのサンプルを示しています。この例では、最大入力ファイルサイズは 40 GB ～ 50 GB です。 ```json [ { "name": "Mariano", "lastName": "Achaval" }, ... ] ``` 次の例は前の例に似ていますが、最大ファイルサイズは約 30 GB と縮小されています。 ```json [{"name":"Mariano","lastName":"Achaval"},...] ``` 次の例では、数値 `1` の縮小された配列を示しています。DataWeave では、約 8 GB のこうしたファイルのみをサポートしています。 ```json [1,1,1,1,1,1,...] ``` ## [](#large-strings-management)大きな文字列の管理サイズが 1.5 MB を超える `String` を処理する場合、DataWeave は自動的に値を複数のチャンクに分割してメモリ不足の問題を回避します。この機能は `JSON` および `XML` 入力データでのみ機能します。 DataWeave が次のシステムプロパティを変更することでこの分割戦略を使用して文字列を処理するタイミングを判断するために使用するしきい値を設定できます。 ```none com.mulesoft.dw.max_memory_allocation ``` この機能を使用すると、文字列を分割してローカルストレージを通じてアクセスすることによりパフォーマンスが低下する点に注意してください。環境にメモリ内のすべてのコンテンツを読み込むのみ十分なリソースがある場合、次のシステムプロパティの値を `false` に設定してこの文字列管理機能を完全に無効にすることもできます。 ```none com.mulesoft.dw.buffered_char_sequence.enabled ``` ## [](#関連情報)関連情報 - [CSV 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-formats-csv) - [JSON 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-formats-json) - [XML 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-formats-xml) - [サポートされる DataWeave 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-formats) # DataWeave のインデックス付きリーダー DataWeave では、メモリ内戦略の場合と同じようにランダムアクセスを可能にしつつメモリ内のドキュメント全体が読み込まれるのを避けるために、一部の入力データ (XML、JSON、CSV) のリーダーでインデックス付き戦略がサポートされています。DataWeave では、入力が特定の設定可能なしきい値より長いか `indexedReader` 設定が `true` に設定されている場合に、インデックス付きリーダーを使用します。メモリ内に収まらないファイルを管理する代償として、ファイルをディスク内の一時ファイルに書き込み、ドキュメントコンテンツを事前にインデックス付けすることになり、これには時間もディスクスペースも必要になります。インデックス付きリーダーでは最大 20 GB の入力ファイルを処理できます。それより大きいファイルでは、より高速なストリーミング戦略を使用します。このモードは機能面ではより厳しく制限されていますが、ストリーミングリーダーに対する最大入力サイズの制限はありません。サポートされる実際の最大入力ファイルサイズは、入力のコンテンツに依存しているため、推定するのが困難です。次のリストでは、入力ファイルのさまざまなパートでの制限を示しています。 - 最大ネスト深度: `4096` - 個々の値の最大サイズ: `4 GB` - トークン: `2^32-1` (約 40 億) トークンはキー/値のペア、object-start、または array-start のいずれかであり、これによって最大入力ファイルサイズが制限されます。最大入力ファイルサイズはファイル内の各トークンのサイズとは無関係です。平均の値の長さが長くなるにつれ、入力ファイルサイズが大きくなる傾向があります。これは、重要なのがサイズではなくトークン数であるためです。次の例では、入力ファイルサイズのサンプルを示しています。この例では、最大入力ファイルサイズは 40 GB ～ 50 GB です。 ```json [ { "name": "Mariano", "lastName": "Achaval" }, ... ] ``` 次の例は前の例に似ていますが、最大ファイルサイズは約 30 GB と縮小されています。 ```json [{"name":"Mariano","lastName":"Achaval"},...] ``` 次の例では、数値 `1` の縮小された配列を示しています。DataWeave では、約 8 GB のこうしたファイルのみをサポートしています。 ```json [1,1,1,1,1,1,...] ``` ## [](#large-strings-management)大きな文字列の管理サイズが 1.5 MB を超える `String` を処理する場合、DataWeave は自動的に値を複数のチャンクに分割してメモリ不足の問題を回避します。この機能は `JSON` および `XML` 入力データでのみ機能します。 DataWeave が次のシステムプロパティを変更することでこの分割戦略を使用して文字列を処理するタイミングを判断するために使用するしきい値を設定できます。 ```none com.mulesoft.dw.max_memory_allocation ``` この機能を使用すると、文字列を分割してローカルストレージを通じてアクセスすることによりパフォーマンスが低下する点に注意してください。環境にメモリ内のすべてのコンテンツを読み込むのみ十分なリソースがある場合、次のシステムプロパティの値を `false` に設定してこの文字列管理機能を完全に無効にすることもできます。 ```none com.mulesoft.dw.buffered_char_sequence.enabled ``` ## [](#関連情報)関連情報 - [CSV 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-formats-csv) - [JSON 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-formats-json) - [XML 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-formats-xml) - [サポートされる DataWeave 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-formats) # DataWeave のインデックス付きリーダー DataWeave では、メモリ内戦略の場合と同じようにランダムアクセスを可能にしつつメモリ内のドキュメント全体が読み込まれるのを避けるために、一部の入力データ (XML、JSON、CSV) のリーダーでインデックス付き戦略がサポートされています。DataWeave では、入力が特定の設定可能なしきい値より長いか `indexedReader` 設定が `true` に設定されている場合に、インデックス付きリーダーを使用します。メモリ内に収まらないファイルを管理する代償として、ファイルをディスク内の一時ファイルに書き込み、ドキュメントコンテンツを事前にインデックス付けすることになり、これには時間もディスクスペースも必要になります。インデックス付きリーダーでは最大 20 GB の入力ファイルを処理できます。それより大きいファイルでは、より高速なストリーミング戦略を使用します。このモードは機能面ではより厳しく制限されていますが、ストリーミングリーダーに対する最大入力サイズの制限はありません。サポートされる実際の最大入力ファイルサイズは、入力のコンテンツに依存しているため、推定するのが困難です。次のリストでは、入力ファイルのさまざまなパートでの制限を示しています。 - 最大ネスト深度: `4096` - 個々の値の最大サイズ: `4 GB` - トークン: `2^32-1` (約 40 億) トークンはキー/値のペア、object-start、または array-start のいずれかであり、これによって最大入力ファイルサイズが制限されます。最大入力ファイルサイズはファイル内の各トークンのサイズとは無関係です。平均の値の長さが長くなるにつれ、入力ファイルサイズが大きくなる傾向があります。これは、重要なのがサイズではなくトークン数であるためです。次の例では、入力ファイルサイズのサンプルを示しています。この例では、最大入力ファイルサイズは 40 GB ～ 50 GB です。 ```json [ { "name": "Mariano", "lastName": "Achaval" }, ... ] ``` 次の例は前の例に似ていますが、最大ファイルサイズは約 30 GB と縮小されています。 ```json [{"name":"Mariano","lastName":"Achaval"},...] ``` 次の例では、数値 `1` の縮小された配列を示しています。DataWeave では、約 8 GB のこうしたファイルのみをサポートしています。 ```json [1,1,1,1,1,1,...] ``` ## [](#large-strings-management)大きな文字列の管理サイズが 1.5 MB を超える `String` を処理する場合、DataWeave は自動的に値を複数のチャンクに分割してメモリ不足の問題を回避します。この機能は `JSON` および `XML` 入力データでのみ機能します。 DataWeave が次のシステムプロパティを変更することでこの分割戦略を使用して文字列を処理するタイミングを判断するために使用するしきい値を設定できます。 ```none com.mulesoft.dw.max_memory_allocation ``` この機能を使用すると、文字列を分割してローカルストレージを通じてアクセスすることによりパフォーマンスが低下する点に注意してください。環境にメモリ内のすべてのコンテンツを読み込むのみ十分なリソースがある場合、次のシステムプロパティの値を `false` に設定してこの文字列管理機能を完全に無効にすることもできます。 ```none com.mulesoft.dw.buffered_char_sequence.enabled ``` ## [](#関連情報)関連情報 - [CSV 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-formats-csv) - [JSON 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-formats-json) - [XML 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-formats-xml) - [サポートされる DataWeave 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-formats) # DataWeave のインデックス付きリーダー DataWeave では、メモリ内戦略の場合と同じようにランダムアクセスを可能にしつつメモリ内のドキュメント全体が読み込まれるのを避けるために、一部の入力データ (XML、JSON、CSV) のリーダーでインデックス付き戦略がサポートされています。DataWeave では、入力が特定の設定可能なしきい値より長いか `indexedReader` 設定が `true` に設定されている場合に、インデックス付きリーダーを使用します。メモリ内に収まらないファイルを管理する代償として、ファイルをディスク内の一時ファイルに書き込み、ドキュメントコンテンツを事前にインデックス付けすることになり、これには時間もディスクスペースも必要になります。インデックス付きリーダーでは最大 20 GB の入力ファイルを処理できます。それより大きいファイルでは、より高速なストリーミング戦略を使用します。このモードは機能面ではより厳しく制限されていますが、ストリーミングリーダーに対する最大入力サイズの制限はありません。サポートされる実際の最大入力ファイルサイズは、入力のコンテンツに依存しているため、推定するのが困難です。次のリストでは、入力ファイルのさまざまなパートでの制限を示しています。 - 最大ネスト深度: `4096` - 個々の値の最大サイズ: `4 GB` - トークン: `2^32-1` (約 40 億) トークンはキー/値のペア、object-start、または array-start のいずれかであり、これによって最大入力ファイルサイズが制限されます。最大入力ファイルサイズはファイル内の各トークンのサイズとは無関係です。平均の値の長さが長くなるにつれ、入力ファイルサイズが大きくなる傾向があります。これは、重要なのがサイズではなくトークン数であるためです。次の例では、入力ファイルサイズのサンプルを示しています。この例では、最大入力ファイルサイズは 40 GB ～ 50 GB です。 ```json [ { "name": "Mariano", "lastName": "Achaval" }, ... ] ``` 次の例は前の例に似ていますが、最大ファイルサイズは約 30 GB と縮小されています。 ```json [{"name":"Mariano","lastName":"Achaval"},...] ``` 次の例では、数値 `1` の縮小された配列を示しています。DataWeave では、約 8 GB のこうしたファイルのみをサポートしています。 ```json [1,1,1,1,1,1,...] ``` ## [](#large-strings-management)大きな文字列の管理サイズが 1.5 MB を超える `String` を処理する場合、DataWeave は自動的に値を複数のチャンクに分割してメモリ不足の問題を回避します。この機能は `JSON` および `XML` 入力データでのみ機能します。 DataWeave が次のシステムプロパティを変更することでこの分割戦略を使用して文字列を処理するタイミングを判断するために使用するしきい値を設定できます。 ```none com.mulesoft.dw.max_memory_allocation ``` この機能を使用すると、文字列を分割してローカルストレージを通じてアクセスすることによりパフォーマンスが低下する点に注意してください。環境にメモリ内のすべてのコンテンツを読み込むのみ十分なリソースがある場合、次のシステムプロパティの値を `false` に設定してこの文字列管理機能を完全に無効にすることもできます。 ```none com.mulesoft.dw.buffered_char_sequence.enabled ``` ## [](#関連情報)関連情報 - [CSV 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-formats-csv) - [JSON 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-formats-json) - [XML 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-formats-xml) - [サポートされる DataWeave 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-formats) # DataWeave のインデックス付きリーダー DataWeave では、メモリ内戦略の場合と同じようにランダムアクセスを可能にしつつメモリ内のドキュメント全体が読み込まれるのを避けるために、一部の入力データ (XML、JSON、CSV) のリーダーでインデックス付き戦略がサポートされています。DataWeave では、入力が特定の設定可能なしきい値より長いか `indexedReader` 設定が `true` に設定されている場合に、インデックス付きリーダーを使用します。メモリ内に収まらないファイルを管理する代償として、ファイルをディスク内の一時ファイルに書き込み、ドキュメントコンテンツを事前にインデックス付けすることになり、これには時間もディスクスペースも必要になります。インデックス付きリーダーでは最大 20 GB の入力ファイルを処理できます。それより大きいファイルでは、より高速なストリーミング戦略を使用します。このモードは機能面ではより厳しく制限されていますが、ストリーミングリーダーに対する最大入力サイズの制限はありません。サポートされる実際の最大入力ファイルサイズは、入力のコンテンツに依存しているため、推定するのが困難です。次のリストでは、入力ファイルのさまざまなパートでの制限を示しています。 - 最大ネスト深度: `4096` - 個々の値の最大サイズ: `4 GB` - トークン: `2^32-1` (約 40 億) トークンはキー/値のペア、object-start、または array-start のいずれかであり、これによって最大入力ファイルサイズが制限されます。最大入力ファイルサイズはファイル内の各トークンのサイズとは無関係です。平均の値の長さが長くなるにつれ、入力ファイルサイズが大きくなる傾向があります。これは、重要なのがサイズではなくトークン数であるためです。次の例では、入力ファイルサイズのサンプルを示しています。この例では、最大入力ファイルサイズは 40 GB ～ 50 GB です。 ```json [ { "name": "Mariano", "lastName": "Achaval" }, ... ] ``` 次の例は前の例に似ていますが、最大ファイルサイズは約 30 GB と縮小されています。 ```json [{"name":"Mariano","lastName":"Achaval"},...] ``` 次の例では、数値 `1` の縮小された配列を示しています。DataWeave では、約 8 GB のこうしたファイルのみをサポートしています。 ```json [1,1,1,1,1,1,...] ``` ## [](#large-strings-management)大きな文字列の管理サイズが 1.5 MB を超える `String` を処理する場合、DataWeave は自動的に値を複数のチャンクに分割してメモリ不足の問題を回避します。この機能は `JSON` および `XML` 入力データでのみ機能します。 DataWeave が次のシステムプロパティを変更することでこの分割戦略を使用して文字列を処理するタイミングを判断するために使用するしきい値を設定できます。 ```none com.mulesoft.dw.max_memory_allocation ``` この機能を使用すると、文字列を分割してローカルストレージを通じてアクセスすることによりパフォーマンスが低下する点に注意してください。環境にメモリ内のすべてのコンテンツを読み込むのみ十分なリソースがある場合、次のシステムプロパティの値を `false` に設定してこの文字列管理機能を完全に無効にすることもできます。 ```none com.mulesoft.dw.buffered_char_sequence.enabled ``` ## [](#関連情報)関連情報 - [CSV 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-formats-csv) - [JSON 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-formats-json) - [XML 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-formats-xml) - [サポートされる DataWeave 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-formats) # DataWeave のバージョン設定動作 DataWeave の新しいマイナーバージョンでは、言語の動作を変更できます。_互換性フラグ_として機能する DataWeave システムプロパティを使用することで、以前の動作に連動する既存のスクリプトを引き続き使用できます。ただし、各フラグでは、フラグが使用できなくなったバージョンを識別する削除バージョンが定義されます。そのバージョンではデフォルトで変更後の動作が制御されます。 DataWeave 言語レベルを指定して、どのような互換性フラグを使用できるのかを DataWeave ランタイムに示します。アップグレードして後方互換性を維持するには、以前のバージョンの言語レベルを設定して、そのバージョンで使用可能なフラグがアップグレード先の DataWeave バージョンで期限切れになっても引き続き表示されるようにします。言語レベルのデフォルトは実行中の DataWeave バージョンになります。最大でもランタイムと同じバージョンにする必要があります。 Mule アプリケーションでは、言語レベルはアプリケーションの `minMuleVersion` 設定によって決まります (Mule ドキュメントの[「機能フラグリファレンス」](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/feature-flagging#feature-flags-reference)を参照)。`minMuleVersion` の場合、言語レベルは次の表に示すように 2 つのメジャーバージョンを減算して計算されます。

minMuleVersion 言語レベル

4.5

2.5

4.4

2.4

4.3

2.3

Mule バージョンを設定すると、対応する DataWeave 言語レベルを使用するようにアプリケーションが設定されます。この設定は、DataWeave スクリプトの `%dw` ディレクティブで設定される DataWeave 構文バージョンに連動します。詳細は、[「DataWeave ヘッダー」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-language-introduction#dw_header)を参照してください。たとえば、`com.mulesoft.dw.xml_reader.honourMixedContentStructure` システムプロパティは、言語レベル 2.4 (導入時の言語レベルで、DataWeave 2.5 で削除される) の互換性フラグになります。DataWeave 2.5 では、このプロパティは言語レベルを 2.4 に設定した_場合にのみ_表示されます。そのように設定しないと、プロパティはデフォルトで 2.5 の新しい動作になります。 # DataWeave のバージョン設定動作 DataWeave の新しいマイナーバージョンでは、言語の動作を変更できます。_互換性フラグ_として機能する DataWeave システムプロパティを使用することで、以前の動作に連動する既存のスクリプトを引き続き使用できます。ただし、各フラグでは、フラグが使用できなくなったバージョンを識別する削除バージョンが定義されます。そのバージョンではデフォルトで変更後の動作が制御されます。 DataWeave 言語レベルを指定して、どのような互換性フラグを使用できるのかを DataWeave ランタイムに示します。アップグレードして後方互換性を維持するには、以前のバージョンの言語レベルを設定して、そのバージョンで使用可能なフラグがアップグレード先の DataWeave バージョンで期限切れになっても引き続き表示されるようにします。言語レベルのデフォルトは実行中の DataWeave バージョンになります。最大でもランタイムと同じバージョンにする必要があります。 Mule アプリケーションでは、言語レベルはアプリケーションの `minMuleVersion` 設定によって決まります (Mule ドキュメントの[「機能フラグリファレンス」](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/feature-flagging#feature-flags-reference)を参照)。`minMuleVersion` の場合、言語レベルは次の表に示すように 2 つのメジャーバージョンを減算して計算されます。

minMuleVersion 言語レベル

4.5

2.5

4.4

2.4

4.3

2.3

Mule バージョンを設定すると、対応する DataWeave 言語レベルを使用するようにアプリケーションが設定されます。この設定は、DataWeave スクリプトの `%dw` ディレクティブで設定される DataWeave 構文バージョンに連動します。詳細は、[「DataWeave ヘッダー」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-language-introduction#dw_header)を参照してください。たとえば、`com.mulesoft.dw.xml_reader.honourMixedContentStructure` システムプロパティは、言語レベル 2.4 (導入時の言語レベルで、DataWeave 2.5 で削除される) の互換性フラグになります。DataWeave 2.5 では、このプロパティは言語レベルを 2.4 に設定した_場合にのみ_表示されます。そのように設定しないと、プロパティはデフォルトで 2.5 の新しい動作になります。 # DataWeave のバージョン設定動作 DataWeave の新しいマイナーバージョンでは、言語の動作を変更できます。_互換性フラグ_として機能する DataWeave システムプロパティを使用することで、以前の動作に連動する既存のスクリプトを引き続き使用できます。ただし、各フラグでは、フラグが使用できなくなったバージョンを識別する削除バージョンが定義されます。そのバージョンではデフォルトで変更後の動作が制御されます。 DataWeave 言語レベルを指定して、どのような互換性フラグを使用できるのかを DataWeave ランタイムに示します。アップグレードして後方互換性を維持するには、以前のバージョンの言語レベルを設定して、そのバージョンで使用可能なフラグがアップグレード先の DataWeave バージョンで期限切れになっても引き続き表示されるようにします。言語レベルのデフォルトは実行中の DataWeave バージョンになります。最大でもランタイムと同じバージョンにする必要があります。 Mule アプリケーションでは、言語レベルはアプリケーションの `minMuleVersion` 設定によって決まります (Mule ドキュメントの[「機能フラグリファレンス」](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/feature-flagging#feature-flags-reference)を参照)。`minMuleVersion` の場合、言語レベルは次の表に示すように 2 つのメジャーバージョンを減算して計算されます。

minMuleVersion 言語レベル

4.5

2.5

4.4

2.4

4.3

2.3

Mule バージョンを設定すると、対応する DataWeave 言語レベルを使用するようにアプリケーションが設定されます。この設定は、DataWeave スクリプトの `%dw` ディレクティブで設定される DataWeave 構文バージョンに連動します。詳細は、[「DataWeave ヘッダー」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-language-introduction#dw_header)を参照してください。たとえば、`com.mulesoft.dw.xml_reader.honourMixedContentStructure` システムプロパティは、言語レベル 2.4 (導入時の言語レベルで、DataWeave 2.5 で削除される) の互換性フラグになります。DataWeave 2.5 では、このプロパティは言語レベルを 2.4 に設定した_場合にのみ_表示されます。そのように設定しないと、プロパティはデフォルトで 2.5 の新しい動作になります。 # DataWeave のバージョン設定動作 DataWeave の新しいマイナーバージョンでは、言語の動作を変更できます。_互換性フラグ_として機能する DataWeave システムプロパティを使用することで、以前の動作に連動する既存のスクリプトを引き続き使用できます。ただし、各フラグでは、フラグが使用できなくなったバージョンを識別する削除バージョンが定義されます。そのバージョンではデフォルトで変更後の動作が制御されます。 DataWeave 言語レベルを指定して、どのような互換性フラグを使用できるのかを DataWeave ランタイムに示します。アップグレードして後方互換性を維持するには、以前のバージョンの言語レベルを設定して、そのバージョンで使用可能なフラグがアップグレード先の DataWeave バージョンで期限切れになっても引き続き表示されるようにします。言語レベルのデフォルトは実行中の DataWeave バージョンになります。最大でもランタイムと同じバージョンにする必要があります。 Mule アプリケーションでは、言語レベルはアプリケーションの `minMuleVersion` 設定によって決まります (Mule ドキュメントの[「機能フラグリファレンス」](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/feature-flagging#feature-flags-reference)を参照)。`minMuleVersion` の場合、言語レベルは次の表に示すように 2 つのメジャーバージョンを減算して計算されます。

minMuleVersion 言語レベル

4.8

2.8

4.7

2.7

4.6

2.6

4.5

2.5

4.4

2.4

4.3

2.3

Mule バージョンを設定すると、対応する DataWeave 言語レベルを使用するようにアプリケーションが設定されます。この設定は、DataWeave スクリプトの `%dw` ディレクティブで設定される DataWeave 構文バージョンに連動します。詳細は、[「DataWeave ヘッダー」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-language-introduction#dw_header)を参照してください。たとえば、`com.mulesoft.dw.xml_reader.honourMixedContentStructure` システムプロパティは、言語レベル 2.4 (導入時の言語レベルで、DataWeave 2.6 で削除される) の互換性フラグになります。DataWeave 2.6 では、このプロパティは言語レベルを 2.4 または 2.5 に設定した_場合にのみ_表示されます。言語レベル 2.4 を選択した場合、デフォルトは古い動作になり、言語レベル 2.5 を選択した場合、デフォルトは新しい動作になります。 # DataWeave のフローコントロールとスコープ操作次の演算子を任意の DataWeave 式内で使用できます。 - [`do`](#control_flow_do) - [`if else`](#control_flow_if_else) - [`else if`](#control_flow_else_if) 開始する前に、DataWeave バージョン 2 は Mule 4 アプリケーションを対象とすることに注意してください。Mule 3 アプリケーションの場合、Mule 3.9 ドキュメントの [DataWeave バージョン 1 ドキュメントセット](#1.2@index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、Mule Runtime の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#control_flow_do)`do` `do` ステートメントはスコープを作成します。このスコープ内で、新しい変数、関数、アノテーション、または名前空間を宣言し、使用できます。構文は、`---` で区切られたヘッダーと本文で構成されるという点でマッピングに似ています。このヘッダーはすべての宣言を定義する場所であり、本文は式の結果です。この例では、スクリプトの本文から `myfun()` がコールされたときに、`do` を使用して文字列 `"DataWeave"` を返します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun myfun() = do { var name = "DataWeave" --- name } --- { result: myfun() } ``` この例では、スクリプトの本文から変数 `myVar` が参照されたときに、`do` を使用して文字列 `"DataWeave"` を返します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json var myVar = do { var name = "DataWeave" --- name } --- { result: myVar } ``` どちらのスクリプトも次の出力を生成します。出力: ```json { "result": "DataWeave" } ``` 次の例では、`do` を使用して、`test(p: String)` 関数に渡す文字列 (`" Bar"`) の先頭に文字列 `"Foo"` を追加します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun test(p: String) = do { var a = "Foo" ++ p --- a } --- { result: test(" Bar") } ``` 出力: ```json { "result": "Foo Bar" } ``` [「例: ローカル DataWeave 変数」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-variables#example_local_variable)も参照してください。 ## [](#control_flow_if_else)`if else` `if` ステートメントは条件式を評価し、条件式が `true` を返した場合のみ、`if` の下の値を返します。それ以外の場合、`else` の下の式を返します。各 `if` 式に、対応する `else` 式が必要です。次の例では、ヘッダーで `myVar` 変数によって定義された入力 `{ country : "FRANCE" }` を使用します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 var myVar = { country : "FRANCE" } output application/json --- if (myVar.country == "USA") { currency: "USD" } else { currency: "EUR" } ``` 出力: { "currency": "EUR" } if-else 構文は、数学ステートメント、論理ステートメント、等価ステートメント、比較ステートメントなど、`true` または `false` に評価されるすべての条件に対して指定できます。条件は、有効な入力に対してのみ適用されます。次の DataWeave スクリプトは、次の条件ステートメントの結果に `if else` ステートメントを適用します。 - `ex1` の算術演算 `if else` ステートメントは、演算 `1 + 1 == 55` が true であれば `true` を返し、そうでなければ `false` を返します。 - `ex2` の等価演算 `if else` ステートメントは、指定されたインデックスが `1` であれば `1` を返し、`1` でなければ文字列を返します。 - `ex3` の `isEmpty` 関数 `if else` ステートメントは、`aRecord.bookId` に値が含まれているかどうかによって `"ID is empty"` または `"ID is not empty"` を返します。 - `firstInput` を反復処理する `ex4` のマッピング `if else` は、値が `101` と等しければ `bookId` の値を数値として返します。値が `101` と等しくなければ、指定された文字列を返します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 var aRecord = [ "bookId":"101", "title":"world history", "price":"19.99" ] output application/xml --- { examples: { ex1 : if (1 + 1 == 55) true else false, ex2 : if ([1,2,3,4][1] == 1) 1 else "value of index 1 is not 1", ex3 : if (isEmpty(aRecord.bookId)) "ID is empty" else "ID is not empty", ex4 : aRecord.bookId map (idValue) -> if (idValue as Number == 101) idValue as Number else "not 101" } } ``` 出力: false value of index 1 is not 1 ID is not empty 101 [「DataWeave の演算子」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-operators)にも例が掲載されています。 ## [](#control_flow_else_if)`else if` `else if` を組み込むことで、if-else 構造内で複数の `else` 式をまとめてチェーニングできます。次の例では、ヘッダーで `myVar` 変数によって定義された入力 `var myVar = { country : "UK" }` を使用します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 var myVar = { country : "UK" } output application/json --- if (myVar.country =="USA") { currency: "USD" } else if (myVar.country =="UK") { currency: "GBP" } else { currency: "EUR" } ``` 出力 { "currency": "GBP" } 次の例も同様ですが、オブジェクトではなく配列を入力として取ります。スクリプトの本文では、`do` 操作で `if else` ステートメントと `else if` ステートメントを使用して、`hello` 変数に値を入力します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- ["Argentina", "USA", "Brazil"] map (country) -> do { var hello = if(country == "Argentina") "Hola" else if(country == "USA") "Hello" else if(country == "Brazil") "Ola" else "Sorry! We don't know $(country)'s language." --- "$(hello) DataWeave" } ``` 出力: \[ "Hola DataWeave", "Hello DataWeave", "Ola DataWeave" \] ## [](#関連情報)関連情報 - [DataWeave の型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-types) - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-selectors) # DataWeave のフローコントロールとスコープ操作次の演算子を任意の DataWeave 式内で使用できます。 - [`do`](#control_flow_do) - [`if else`](#control_flow_if_else) - [`else if`](#control_flow_else_if) 開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#control_flow_do)`do` `do` ステートメントはスコープを作成します。このスコープ内で、新しい変数、関数、アノテーション、または名前空間を宣言し、使用できます。構文は、`---` で区切られたヘッダーと本文で構成されるという点でマッピングに似ています。このヘッダーはすべての宣言を定義する場所であり、本文は式の結果です。この例では、スクリプトの本文から `myfun()` がコールされたときに、`do` を使用して文字列 `"DataWeave"` を返します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun myfun() = do { var name = "DataWeave" --- name } --- { result: myfun() } ``` この例では、スクリプトの本文から変数 `myVar` が参照されたときに、`do` を使用して文字列 `"DataWeave"` を返します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json var myVar = do { var name = "DataWeave" --- name } --- { result: myVar } ``` どちらのスクリプトも次の出力を生成します。出力: ```json { "result": "DataWeave" } ``` 次の例では、`do` を使用して、`test(p: String)` 関数に渡す文字列 (`" Bar"`) の先頭に文字列 `"Foo"` を追加します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun test(p: String) = do { var a = "Foo" ++ p --- a } --- { result: test(" Bar") } ``` 出力: ```json { "result": "Foo Bar" } ``` [「例: ローカル DataWeave 変数」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-variables#example_local_variable)も参照してください。 ## [](#control_flow_if_else)`if else` `if` ステートメントは条件式を評価し、条件式が `true` を返した場合のみ、`if` の下の値を返します。それ以外の場合、`else` の下の式を返します。各 `if` 式に、対応する `else` 式が必要です。次の例では、ヘッダーで `myVar` 変数によって定義された入力 `{ country : "FRANCE" }` を使用します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 var myVar = { country : "FRANCE" } output application/json --- if (myVar.country == "USA") { currency: "USD" } else { currency: "EUR" } ``` 出力: { "currency": "EUR" } if-else 構文は、数学ステートメント、論理ステートメント、等価ステートメント、比較ステートメントなど、`true` または `false` に評価されるすべての条件に対して指定できます。条件は、有効な入力に対してのみ適用されます。次の DataWeave スクリプトは、次の条件ステートメントの結果に `if else` ステートメントを適用します。 - `ex1` の算術演算 `if else` ステートメントは、演算 `1 + 1 == 55` が true であれば `true` を返し、そうでなければ `false` を返します。 - `ex2` の等価演算 `if else` ステートメントは、指定されたインデックスが `1` であれば `1` を返し、`1` でなければ文字列を返します。 - `ex3` の `isEmpty` 関数 `if else` ステートメントは、`aRecord.bookId` に値が含まれているかどうかによって `"ID is empty"` または `"ID is not empty"` を返します。 - `firstInput` を反復処理する `ex4` のマッピング `if else` は、値が `101` と等しければ `bookId` の値を数値として返します。値が `101` と等しくなければ、指定された文字列を返します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 var aRecord = [ "bookId":"101", "title":"world history", "price":"19.99" ] output application/xml --- { examples: { ex1 : if (1 + 1 == 55) true else false, ex2 : if ([1,2,3,4][1] == 1) 1 else "value of index 1 is not 1", ex3 : if (isEmpty(aRecord.bookId)) "ID is empty" else "ID is not empty", ex4 : aRecord.bookId map (idValue) -> if (idValue as Number == 101) idValue as Number else "not 101" } } ``` 出力: false value of index 1 is not 1 ID is not empty 101 [「DataWeave の演算子」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-operators)にも例が掲載されています。 ## [](#control_flow_else_if)`else if` `else if` を組み込むことで、if-else 構造内で複数の `else` 式をまとめてチェーニングできます。次の例では、ヘッダーで `myVar` 変数によって定義された入力 `var myVar = { country : "UK" }` を使用します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 var myVar = { country : "UK" } output application/json --- if (myVar.country =="USA") { currency: "USD" } else if (myVar.country =="UK") { currency: "GBP" } else { currency: "EUR" } ``` 出力 { "currency": "GBP" } 次の例も同様ですが、オブジェクトではなく配列を入力として取ります。スクリプトの本文では、`do` 操作で `if else` ステートメントと `else if` ステートメントを使用して、`hello` 変数に値を入力します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- ["Argentina", "USA", "Brazil"] map (country) -> do { var hello = if(country == "Argentina") "Hola" else if(country == "USA") "Hello" else if(country == "Brazil") "Ola" else "Sorry! We don't know $(country)'s language." --- "$(hello) DataWeave" } ``` 出力: \[ "Hola DataWeave", "Hello DataWeave", "Ola DataWeave" \] ## [](#関連情報)関連情報 - [DataWeave の型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-types) - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-selectors) # DataWeave のフローコントロールとスコープ操作次の演算子を任意の DataWeave 式内で使用できます。 - [`do`](#control_flow_do) - [`if else`](#control_flow_if_else) - [`else if`](#control_flow_else_if) 開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#control_flow_do)`do` `do` ステートメントはスコープを作成します。このスコープ内で、新しい変数、関数、アノテーション、または名前空間を宣言し、使用できます。構文は、`---` で区切られたヘッダーと本文で構成されるという点でマッピングに似ています。このヘッダーはすべての宣言を定義する場所であり、本文は式の結果です。この例では、スクリプトの本文から `myfun()` がコールされたときに、`do` を使用して文字列 `"DataWeave"` を返します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun myfun() = do { var name = "DataWeave" --- name } --- { result: myfun() } ``` この例では、スクリプトの本文から変数 `myVar` が参照されたときに、`do` を使用して文字列 `"DataWeave"` を返します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json var myVar = do { var name = "DataWeave" --- name } --- { result: myVar } ``` どちらのスクリプトも次の出力を生成します。出力: ```json { "result": "DataWeave" } ``` 次の例では、`do` を使用して、`test(p: String)` 関数に渡す文字列 (`" Bar"`) の先頭に文字列 `"Foo"` を追加します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun test(p: String) = do { var a = "Foo" ++ p --- a } --- { result: test(" Bar") } ``` 出力: ```json { "result": "Foo Bar" } ``` [「例: ローカル DataWeave 変数」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-variables#example_local_variable)も参照してください。 ## [](#control_flow_if_else)`if else` `if` ステートメントは条件式を評価し、条件式が `true` を返した場合のみ、`if` の下の値を返します。それ以外の場合、`else` の下の式を返します。各 `if` 式に、対応する `else` 式が必要です。次の例では、ヘッダーで `myVar` 変数によって定義された入力 `{ country : "FRANCE" }` を使用します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 var myVar = { country : "FRANCE" } output application/json --- if (myVar.country == "USA") { currency: "USD" } else { currency: "EUR" } ``` 出力: { "currency": "EUR" } if-else 構文は、数学ステートメント、論理ステートメント、等価ステートメント、比較ステートメントなど、`true` または `false` に評価されるすべての条件に対して指定できます。条件は、有効な入力に対してのみ適用されます。次の DataWeave スクリプトは、次の条件ステートメントの結果に `if else` ステートメントを適用します。 - `ex1` の算術演算 `if else` ステートメントは、演算 `1 + 1 == 55` が true であれば `true` を返し、そうでなければ `false` を返します。 - `ex2` の等価演算 `if else` ステートメントは、指定されたインデックスが `1` であれば `1` を返し、`1` でなければ文字列を返します。 - `ex3` の `isEmpty` 関数 `if else` ステートメントは、`aRecord.bookId` に値が含まれているかどうかによって `"ID is empty"` または `"ID is not empty"` を返します。 - `firstInput` を反復処理する `ex4` のマッピング `if else` は、値が `101` と等しければ `bookId` の値を数値として返します。値が `101` と等しくなければ、指定された文字列を返します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 var aRecord = [ "bookId":"101", "title":"world history", "price":"19.99" ] output application/xml --- { examples: { ex1 : if (1 + 1 == 55) true else false, ex2 : if ([1,2,3,4][1] == 1) 1 else "value of index 1 is not 1", ex3 : if (isEmpty(aRecord.bookId)) "ID is empty" else "ID is not empty", ex4 : aRecord.bookId map (idValue) -> if (idValue as Number == 101) idValue as Number else "not 101" } } ``` 出力: false value of index 1 is not 1 ID is not empty 101 [「DataWeave の演算子」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-operators)にも例が掲載されています。 ## [](#control_flow_else_if)`else if` `else if` を組み込むことで、if-else 構造内で複数の `else` 式をまとめてチェーニングできます。次の例では、ヘッダーで `myVar` 変数によって定義された入力 `var myVar = { country : "UK" }` を使用します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 var myVar = { country : "UK" } output application/json --- if (myVar.country =="USA") { currency: "USD" } else if (myVar.country =="UK") { currency: "GBP" } else { currency: "EUR" } ``` 出力 { "currency": "GBP" } 次の例も同様ですが、オブジェクトではなく配列を入力として取ります。スクリプトの本文では、`do` 操作で `if else` ステートメントと `else if` ステートメントを使用して、`hello` 変数に値を入力します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- ["Argentina", "USA", "Brazil"] map (country) -> do { var hello = if(country == "Argentina") "Hola" else if(country == "USA") "Hello" else if(country == "Brazil") "Ola" else "Sorry! We don't know $(country)'s language." --- "$(hello) DataWeave" } ``` 出力: \[ "Hola DataWeave", "Hello DataWeave", "Ola DataWeave" \] ## [](#関連情報)関連情報 - [DataWeave の型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-types) - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-selectors) # DataWeave のフローコントロールとスコープ操作次の演算子を任意の DataWeave 式内で使用できます。 - [`do`](#control_flow_do) - [`if else`](#control_flow_if_else) - [`else if`](#control_flow_else_if) 開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#control_flow_do)`do` `do` ステートメントはスコープを作成します。このスコープ内で、新しい変数、関数、アノテーション、または名前空間を宣言し、使用できます。構文は、`---` で区切られたヘッダーと本文で構成されるという点でマッピングに似ています。このヘッダーはすべての宣言を定義する場所であり、本文は式の結果です。この例では、スクリプトの本文から `myfun()` がコールされたときに、`do` を使用して文字列 `"DataWeave"` を返します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun myfun() = do { var name = "DataWeave" --- name } --- { result: myfun() } ``` この例では、スクリプトの本文から変数 `myVar` が参照されたときに、`do` を使用して文字列 `"DataWeave"` を返します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json var myVar = do { var name = "DataWeave" --- name } --- { result: myVar } ``` どちらのスクリプトも次の出力を生成します。出力: ```json { "result": "DataWeave" } ``` 次の例では、`do` を使用して、`test(p: String)` 関数に渡す文字列 (`" Bar"`) の先頭に文字列 `"Foo"` を追加します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun test(p: String) = do { var a = "Foo" ++ p --- a } --- { result: test(" Bar") } ``` 出力: ```json { "result": "Foo Bar" } ``` [「例: ローカル DataWeave 変数」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-variables#example_local_variable)も参照してください。 ## [](#control_flow_if_else)`if else` `if` ステートメントは条件式を評価し、条件式が `true` を返した場合のみ、`if` の下の値を返します。それ以外の場合、`else` の下の式を返します。各 `if` 式に、対応する `else` 式が必要です。次の例では、ヘッダーで `myVar` 変数によって定義された入力 `{ country : "FRANCE" }` を使用します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 var myVar = { country : "FRANCE" } output application/json --- if (myVar.country == "USA") { currency: "USD" } else { currency: "EUR" } ``` 出力: { "currency": "EUR" } if-else 構文は、数学ステートメント、論理ステートメント、等価ステートメント、比較ステートメントなど、`true` または `false` に評価されるすべての条件に対して指定できます。条件は、有効な入力に対してのみ適用されます。次の DataWeave スクリプトは、次の条件ステートメントの結果に `if else` ステートメントを適用します。 - `ex1` の算術演算 `if else` ステートメントは、演算 `1 + 1 == 55` が true であれば `true` を返し、そうでなければ `false` を返します。 - `ex2` の等価演算 `if else` ステートメントは、指定されたインデックスが `1` であれば `1` を返し、`1` でなければ文字列を返します。 - `ex3` の `isEmpty` 関数 `if else` ステートメントは、`aRecord.bookId` に値が含まれているかどうかによって `"ID is empty"` または `"ID is not empty"` を返します。 - `firstInput` を反復処理する `ex4` のマッピング `if else` は、値が `101` と等しければ `bookId` の値を数値として返します。値が `101` と等しくなければ、指定された文字列を返します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 var aRecord = [ "bookId":"101", "title":"world history", "price":"19.99" ] output application/xml --- { examples: { ex1 : if (1 + 1 == 55) true else false, ex2 : if ([1,2,3,4][1] == 1) 1 else "value of index 1 is not 1", ex3 : if (isEmpty(aRecord.bookId)) "ID is empty" else "ID is not empty", ex4 : aRecord.bookId map (idValue) -> if (idValue as Number == 101) idValue as Number else "not 101" } } ``` 出力: false value of index 1 is not 1 ID is not empty 101 [「DataWeave の演算子」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-operators)にも例が掲載されています。 ## [](#control_flow_else_if)`else if` `else if` を組み込むことで、if-else 構造内で複数の `else` 式をまとめてチェーニングできます。次の例では、ヘッダーで `myVar` 変数によって定義された入力 `var myVar = { country : "UK" }` を使用します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 var myVar = { country : "UK" } output application/json --- if (myVar.country =="USA") { currency: "USD" } else if (myVar.country =="UK") { currency: "GBP" } else { currency: "EUR" } ``` 出力 { "currency": "GBP" } 次の例も同様ですが、オブジェクトではなく配列を入力として取ります。スクリプトの本文では、`do` 操作で `if else` ステートメントと `else if` ステートメントを使用して、`hello` 変数に値を入力します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- ["Argentina", "USA", "Brazil"] map (country) -> do { var hello = if(country == "Argentina") "Hola" else if(country == "USA") "Hello" else if(country == "Brazil") "Ola" else "Sorry! We don't know $(country)'s language." --- "$(hello) DataWeave" } ``` 出力: \[ "Hola DataWeave", "Hello DataWeave", "Ola DataWeave" \] ## [](#関連情報)関連情報 - [DataWeave の型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-types) - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-selectors) # DataWeave のフローコントロールとスコープ操作次の演算子を任意の DataWeave 式内で使用できます。 - [`do`](#control_flow_do) - [`if else`](#control_flow_if_else) - [`else if`](#control_flow_else_if) 開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#control_flow_do)`do` `do` ステートメントはスコープを作成します。このスコープ内で、新しい変数、関数、アノテーション、または名前空間を宣言し、使用できます。構文は、`---` で区切られたヘッダーと本文で構成されるという点でマッピングに似ています。このヘッダーはすべての宣言を定義する場所であり、本文は式の結果です。この例では、スクリプトの本文から `myfun()` がコールされたときに、`do` を使用して文字列 `"DataWeave"` を返します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun myfun() = do { var name = "DataWeave" --- name } --- { result: myfun() } ``` この例では、スクリプトの本文から変数 `myVar` が参照されたときに、`do` を使用して文字列 `"DataWeave"` を返します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json var myVar = do { var name = "DataWeave" --- name } --- { result: myVar } ``` どちらのスクリプトも次の出力を生成します。出力: ```json { "result": "DataWeave" } ``` 次の例では、`do` を使用して、`test(p: String)` 関数に渡す文字列 (`" Bar"`) の先頭に文字列 `"Foo"` を追加します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun test(p: String) = do { var a = "Foo" ++ p --- a } --- { result: test(" Bar") } ``` 出力: ```json { "result": "Foo Bar" } ``` [「例: ローカル DataWeave 変数」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-variables#example_local_variable)も参照してください。 ## [](#control_flow_if_else)`if else` `if` ステートメントは条件式を評価し、条件式が `true` を返した場合のみ、`if` の下の値を返します。それ以外の場合、`else` の下の式を返します。各 `if` 式に、対応する `else` 式が必要です。次の例では、ヘッダーで `myVar` 変数によって定義された入力 `{ country : "FRANCE" }` を使用します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 var myVar = { country : "FRANCE" } output application/json --- if (myVar.country == "USA") { currency: "USD" } else { currency: "EUR" } ``` 出力: { "currency": "EUR" } if-else 構文は、数学ステートメント、論理ステートメント、等価ステートメント、比較ステートメントなど、`true` または `false` に評価されるすべての条件に対して指定できます。条件は、有効な入力に対してのみ適用されます。次の DataWeave スクリプトは、次の条件ステートメントの結果に `if else` ステートメントを適用します。 - `ex1` の算術演算 `if else` ステートメントは、演算 `1 + 1 == 55` が true であれば `true` を返し、そうでなければ `false` を返します。 - `ex2` の等価演算 `if else` ステートメントは、指定されたインデックスが `1` であれば `1` を返し、`1` でなければ文字列を返します。 - `ex3` の `isEmpty` 関数 `if else` ステートメントは、`aRecord.bookId` に値が含まれているかどうかによって `"ID is empty"` または `"ID is not empty"` を返します。 - `firstInput` を反復処理する `ex4` のマッピング `if else` は、値が `101` と等しければ `bookId` の値を数値として返します。値が `101` と等しくなければ、指定された文字列を返します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 var aRecord = [ "bookId":"101", "title":"world history", "price":"19.99" ] output application/xml --- { examples: { ex1 : if (1 + 1 == 55) true else false, ex2 : if ([1,2,3,4][1] == 1) 1 else "value of index 1 is not 1", ex3 : if (isEmpty(aRecord.bookId)) "ID is empty" else "ID is not empty", ex4 : aRecord.bookId map (idValue) -> if (idValue as Number == 101) idValue as Number else "not 101" } } ``` 出力: false value of index 1 is not 1 ID is not empty 101 [「DataWeave の演算子」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-operators)にも例が掲載されています。 ## [](#control_flow_else_if)`else if` `else if` を組み込むことで、if-else 構造内で複数の `else` 式をまとめてチェーニングできます。次の例では、ヘッダーで `myVar` 変数によって定義された入力 `var myVar = { country : "UK" }` を使用します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 var myVar = { country : "UK" } output application/json --- if (myVar.country =="USA") { currency: "USD" } else if (myVar.country =="UK") { currency: "GBP" } else { currency: "EUR" } ``` 出力 { "currency": "GBP" } 次の例も同様ですが、オブジェクトではなく配列を入力として取ります。スクリプトの本文では、`do` 操作で `if else` ステートメントと `else if` ステートメントを使用して、`hello` 変数に値を入力します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- ["Argentina", "USA", "Brazil"] map (country) -> do { var hello = if(country == "Argentina") "Hola" else if(country == "USA") "Hello" else if(country == "Brazil") "Ola" else "Sorry! We don't know $(country)'s language." --- "$(hello) DataWeave" } ``` 出力: \[ "Hola DataWeave", "Hello DataWeave", "Ola DataWeave" \] ## [](#関連情報)関連情報 - [DataWeave の型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-types) - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-selectors) # DataWeave のフローコントロールとスコープ操作次の演算子を任意の DataWeave 式内で使用できます。 - [`do`](#control_flow_do) - [`if else`](#control_flow_if_else) - [`else if`](#control_flow_else_if) 開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#control_flow_do)`do` `do` ステートメントはスコープを作成します。このスコープ内で、新しい変数、関数、アノテーション、または名前空間を宣言し、使用できます。構文は、`---` で区切られたヘッダーと本文で構成されるという点でマッピングに似ています。このヘッダーはすべての宣言を定義する場所であり、本文は式の結果です。この例では、スクリプトの本文から `myfun()` がコールされたときに、`do` を使用して文字列 `"DataWeave"` を返します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun myfun() = do { var name = "DataWeave" --- name } --- { result: myfun() } ``` この例では、スクリプトの本文から変数 `myVar` が参照されたときに、`do` を使用して文字列 `"DataWeave"` を返します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json var myVar = do { var name = "DataWeave" --- name } --- { result: myVar } ``` どちらのスクリプトも次の出力を生成します。出力: ```json { "result": "DataWeave" } ``` 次の例では、`do` を使用して、`test(p: String)` 関数に渡す文字列 (`" Bar"`) の先頭に文字列 `"Foo"` を追加します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun test(p: String) = do { var a = "Foo" ++ p --- a } --- { result: test(" Bar") } ``` 出力: ```json { "result": "Foo Bar" } ``` [「例: ローカル DataWeave 変数」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-variables#example_local_variable)も参照してください。 ## [](#control_flow_if_else)`if else` `if` ステートメントは条件式を評価し、条件式が `true` を返した場合のみ、`if` の下の値を返します。それ以外の場合、`else` の下の式を返します。各 `if` 式に、対応する `else` 式が必要です。次の例では、ヘッダーで `myVar` 変数によって定義された入力 `{ country : "FRANCE" }` を使用します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 var myVar = { country : "FRANCE" } output application/json --- if (myVar.country == "USA") { currency: "USD" } else { currency: "EUR" } ``` 出力: { "currency": "EUR" } if-else 構文は、数学ステートメント、論理ステートメント、等価ステートメント、比較ステートメントなど、`true` または `false` に評価されるすべての条件に対して指定できます。条件は、有効な入力に対してのみ適用されます。次の DataWeave スクリプトは、次の条件ステートメントの結果に `if else` ステートメントを適用します。 - `ex1` の算術演算 `if else` ステートメントは、演算 `1 + 1 == 55` が true であれば `true` を返し、そうでなければ `false` を返します。 - `ex2` の等価演算 `if else` ステートメントは、指定されたインデックスが `1` であれば `1` を返し、`1` でなければ文字列を返します。 - `ex3` の `isEmpty` 関数 `if else` ステートメントは、`aRecord.bookId` に値が含まれているかどうかによって `"ID is empty"` または `"ID is not empty"` を返します。 - `firstInput` を反復処理する `ex4` のマッピング `if else` は、値が `101` と等しければ `bookId` の値を数値として返します。値が `101` と等しくなければ、指定された文字列を返します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 var aRecord = [ "bookId":"101", "title":"world history", "price":"19.99" ] output application/xml --- { examples: { ex1 : if (1 + 1 == 55) true else false, ex2 : if ([1,2,3,4][1] == 1) 1 else "value of index 1 is not 1", ex3 : if (isEmpty(aRecord.bookId)) "ID is empty" else "ID is not empty", ex4 : aRecord.bookId map (idValue) -> if (idValue as Number == 101) idValue as Number else "not 101" } } ``` 出力: false value of index 1 is not 1 ID is not empty 101 [「DataWeave の演算子」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-operators)にも例が掲載されています。 ## [](#control_flow_else_if)`else if` `else if` を組み込むことで、if-else 構造内で複数の `else` 式をまとめてチェーニングできます。次の例では、ヘッダーで `myVar` 変数によって定義された入力 `var myVar = { country : "UK" }` を使用します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 var myVar = { country : "UK" } output application/json --- if (myVar.country =="USA") { currency: "USD" } else if (myVar.country =="UK") { currency: "GBP" } else { currency: "EUR" } ``` 出力 { "currency": "GBP" } 次の例も同様ですが、オブジェクトではなく配列を入力として取ります。スクリプトの本文では、`do` 操作で `if else` ステートメントと `else if` ステートメントを使用して、`hello` 変数に値を入力します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- ["Argentina", "USA", "Brazil"] map (country) -> do { var hello = if(country == "Argentina") "Hola" else if(country == "USA") "Hello" else if(country == "Brazil") "Ola" else "Sorry! We don't know $(country)'s language." --- "$(hello) DataWeave" } ``` 出力: \[ "Hola DataWeave", "Hello DataWeave", "Ola DataWeave" \] ## [](#関連情報)関連情報 - [DataWeave の型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-types) - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-selectors) # DataWeave の例例は、データ抽出および変換の一般的なアプローチを示しています。開始する前に、DataWeave バージョン 2 (`%dw 2.0`) は Mule 4 アプリケーションを対象とすることに注意してください。Mule 3 アプリケーションの場合、Mule 3.9 ドキュメントセットの DataWeave バージョン 1 ([`%dw 1.0`](#3.9@mule-runtime::dataweave-examples.adoc)) の例を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、目次の Mule Runtime バージョンセレクターを使用できます。

例説明

データの抽出

Mule メッセージなどのデータソースの値を抽出する一般的なセレクター式を示します。

XML 要素の選択

単一値の DataWeave セレクター (.) を使用して、XML 要素からデータを抽出します。

デフォルト値の設定

デフォルト値を設定する一般的な方法を示します。

リーダーとライターの設定プロパティの設定

application/csv などのデータ形式の読み取りおよび書き込みを行うための設定を使用および変更する方法を示します。

XML から JSON への変換

セレクターを使用して、基本的な形式変換を実行します。関数は使用しません。

スクリプトの出力 MIME タイプの変更

特定の形式の出力の MIME タイプをカスタマイズする方法 (application/problem+json MIME タイプの JSON 出力の例を含む) を示します。

データのマップ

map を使用して、JSON 配列の項目を再編成します。as を使用して、String (文字列) を Number (数値) に強制変換します。

配列のマップとフラット化

flatMap を使用して配列内のオブジェクトをマップし、結果の配列をフラット化します。

オブジェクトのマップ

mapObject を使用して、各オブジェクトのキーと値を調べ、すべてのキーを大文字に設定します。

オブジェクトキーのマップ

mapObject 関数を使用してオブジェクトの配列を反復処理し、指定された条件の値と一致する新しいオブジェクトを追加します。

配列内のオブジェクトのマップ

複数値セレクターを使用して、オブジェクトの「book」という名前のキーを選択し、配列として返します。次に、map を使用して、これによって作成される配列を反復処理します。

定義に基づいた動的なマップ

変数で設定された定義に応じてペイロードを変換します。map および default を使用して、変数で定義されたロジックを適用する関数を定義します。

Excel (XLSX) ファイルのデータの参照

filter を使用して、特定の値を含む行を返します。

CSV ファイルのデータの参照

filter と map を使用して CSV ファイルのデータを参照し、電話番号の入力配列内で検出されたコールコードごとに国コードを返します。

Base64 のデコードとエンコード

ファイルストリームを Base64 に変換し、Base64 文字列をファイルストリームに変換します。入力および出力として PDF ファイルを使用します。

DataWeave を使用した Java メソッドのコール

Mule プロジェクトの Java クラスから Java メソッドをコールします。

キーの名前の変更

JSON オブジェクトの一部のキーの名前を変更し、出力の他のキーの名前はすべてそのままにします。mapObject、if、as、and を使用します。

存在する項目の出力

map で if を使用して、出力に項目を含めるかどうかを決定します。これを使用して、機密データが含まれる項目を除外することもできます。

型に応じた形式

mapObject を使用して、対応する値の型に応じてオブジェクトのキーに変更を適用します。if および else if ステートメントに応じて、camelize、capitalize、pluralize を使用します。

項目の再グループ化

groupBy、mapObject、map を使用して、JSON および XML 項目を再編成します。

複数の配列要素のグループ化

それぞれの一致する値で一連のタプルが形成されるように、zip を使用して類似する配列のペアを再編成します。

上位要素の取得

groupBy および map を使用して、テストのスコアに応じて一連の候補を並び替え、上位の候補のみを選択できるように配列を分割します。

項目の値の変更

一部のキーの値をアスタリスク (****`) に変更して、機密データをマスクします。mapObject、if、else を使用します。

出力からの項目の除外

不要な要素を出力から除外する方法を示します。- (削除) および mapObject 関数を使用します。

定数ディレクティブの使用

ヘッダーで一連の定数文字列および数値を定義し、これらを使用して入力を絞り込んだり、URL に連結したりします。map、if、++ を使用して、文字列を連結します。

カスタム追加関数の定義

accumulator 関数を使用して合計および小計を取得する関数を定義します。また、数値の加算、減算、乗算も実行します。

リスト内のデータをフラット化する関数の定義

reduce、map、if、splitBy を使用して、リストの項目を変更し、条件付きで出力します。

フラット化された配列要素

flatten、オブジェクトコンストラクター括弧 ({})、およびセレクターを使用して、サブ配列と配列内でネストされている要素をフラット化します。連結演算子 (++) を使用して、フラット化する前に配列を組み合わせます。また、..* 子孫セレクターをキーに対して使用して、フラット化されたリストから値を選択します。

正規表現の使用

いくつかの DataWeave 関数の引数での正規表現の使用法を示します。

自己終了 XML タグの出力

inlineCloseOn="empty" を使用して、空のタグを閉じます (例: <element2/>)。

XML タグへの属性の挿入

@(key:value) 構文を使用して、XML 属性を作成します。

指定した XML 属性の削除

特定の XML 属性の要素とそのすべての子を再帰的にチェックし、- を使用して削除する関数を定義します。また、(型を照合するために) mapObject、if、is も使用します。

XML 属性を渡す

XML 属性を入力元ペイロードから出力 XML に渡します。動的属性式 @dynamicAttributes を使用して、入力から属性を動的に選択することで、新しい出力タグの属性が作成されます。

XML 名前空間を含める

複数の XML 名前空間を定義し、各タグでそれらを参照します。

指定したキー-値ペアを含むオブジェクトの削除

オブジェクトの配列から一連のキー-値ペアを含むすべてのオブジェクトを削除します。filter と contains および not 演算子を使用します。

複数の入力の参照

ペイロード、メッセージ属性、変数のデータを参照します。次に、map、filter、乗算を使用してこれらを処理します。

個別のオブジェクトの項目のマージ

1 つの Mule イベントから複数の個別のペイロードに到達するデータを参照します。一意の識別子に基づいて出力を絞り込みます。map、using、as、filter 関数を使用します。

日付の解析

競合する日付形式を 1 つの共通形式に正規化する関数を定義します。mapObject、replace、as を使用して、データ型を強制変換します。

日付の加算と減算

日時に関連するさまざまな型を組み合わせて複数の算術演算を実行します。

タイムゾーンの変更

タイムゾーン ID と共に >> を使用してタイムゾーンを変更し、使用可能なタイムゾーン ID のリストを提供します。

日付と時刻の書式設定

uuuu/MM/dd などの書式設定文字を使用して、日付と時刻の形式を変更します。カスタム DataWeave 型を使用して、日時形式を作成します。

マルチパートデータの操作

mapObject を使用してマルチパートペイロードを反復処理し、各パートからデータを抽出します。また、read と boundary 値を使用してマルチパートコンテンツを読み取ります。

関数を使用したリストの条件付き削減

一連の要素を 1 つの項目に削減する関数を定義します。その後、特定の項目に値がある場合にのみこの関数をコールします。map、reduce、splitBy、if、++ を使用して、配列に追加します。

関数を引数として渡す

2 つの入力 (適用する関数と関数を適用する要素) を受け入れる関数を定義します。この関数は、要素の子にも再帰的に適用されます。mapObject、lower、is、if/else を使用します。

## [](#関連情報)関連情報 - [DataWeave 言語](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/) - [DataWeave スクリプト](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-language-introduction) - [DataWeave リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-functions) # DataWeave の例以下の DataWeave の例は、データ抽出および変換の一般的なアプローチを示しています。データ変換方法の DataWeave コード例や、DataWeave 変換を実装する Mule アプリケーションの例もあります。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の例](#1.2@dataweave::dataweave-examples.adoc)を参照してください。他の DataWeave バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#dataweave-コード例)DataWeave コード例これらの例では、スタンドアロンの DataWeave を使用してデータを抽出および変換する方法を説明します。

例説明

データの抽出

Mule メッセージなどのデータソースの値を抽出する一般的なセレクター式を示します。

XML 要素の選択

単一値の DataWeave セレクター (.) を使用して、XML 要素からデータを抽出します。

デフォルト値の設定

デフォルト値を設定する一般的な方法を示します。

リーダーとライターの設定プロパティの設定

application/csv などのデータ形式の読み取りおよび書き込みを行うための設定を使用および変更する方法を示します。

XML から JSON への変換

セレクターを使用して、基本的な形式変換を実行します。関数は使用しません。

データのマップ

map を使用して、JSON 配列の項目を再編成します。as を使用して、String (文字列) を Number (数値) に強制変換します。

配列のマップとフラット化

flatMap を使用して配列内のオブジェクトをマップし、結果の配列をフラット化します。

オブジェクトのマップ

mapObject を使用して、各オブジェクトのキーと値を調べ、すべてのキーを大文字に設定します。

オブジェクトキーのマップ

mapObject 関数を使用してオブジェクトの配列を反復処理し、指定された条件の値と一致する新しいオブジェクトを追加します。

配列内のオブジェクトのマップ

複数値セレクターを使用して、オブジェクトの「book」という名前のキーを選択し、配列として返します。次に、map を使用して、これによって作成される配列を反復処理します。

定義に基づいた動的なマップ

変数で設定された定義に応じてペイロードを変換します。map および default を使用して、変数で定義されたロジックを適用する関数を定義します。

キーの名前の変更

JSON オブジェクトの一部のキーの名前を変更し、出力の他のキーの名前はすべてそのままにします。mapObject、if、as、and を使用します。

存在する項目の出力

map で if を使用して、出力に項目を含めるかどうかを決定します。これを使用して、機密データが含まれる項目を除外することもできます。

型に応じた形式

mapObject を使用して、対応する値の型に応じてオブジェクトのキーに変更を適用します。if および else if ステートメントに応じて、camelize、capitalize、pluralize を使用します。

項目の再グループ化

groupBy、mapObject、map を使用して、JSON および XML 項目を再編成します。

複数の配列要素のグループ化

それぞれの一致する値で一連のタプルが形成されるように、zip を使用して類似する配列のペアを再編成します。

上位要素の取得

groupBy および map を使用して、テストのスコアに応じて一連の候補を並び替え、上位の候補のみを選択できるように配列を分割します。

項目の値の変更

一部のキーの値をアスタリスク (****`) に変更して、機密データをマスクします。mapObject、if、else を使用します。

出力からの項目の除外

不要な要素を出力から除外する方法を示します。- (削除) および mapObject 関数を使用します。

定数ディレクティブの使用

ヘッダーで一連の定数文字列および数値を定義し、これらを使用して入力を絞り込んだり、URL に連結したりします。map、if、++ を使用して、文字列を連結します。

カスタム追加関数の定義

accumulator 関数を使用して合計および小計を取得する関数を定義します。また、数値の加算、減算、乗算も実行します。

リスト内のデータをフラット化する関数の定義

reduce、map、if、splitBy を使用して、リストの項目を変更し、条件付きで出力します。

フラット化された配列要素

flatten、オブジェクトコンストラクター括弧 ({})、およびセレクターを使用して、サブ配列と配列内でネストされている要素をフラット化します。連結演算子 (++) を使用して、フラット化する前に配列を組み合わせます。また、..* 子孫セレクターをキーに対して使用して、フラット化されたリストから値を選択します。

正規表現の使用

いくつかの DataWeave 関数の引数での正規表現の使用法を示します。

自己終了 XML タグの出力

inlineCloseOn="empty" を使用して、空のタグを閉じます (例: <element2/>)。

XML タグへの属性の挿入

@(key:value) 構文を使用して、XML 属性を作成します。

指定した XML 属性の削除

特定の XML 属性の要素とそのすべての子を再帰的にチェックし、- を使用して削除する関数を定義します。また、(型を照合するために) mapObject、if、is も使用します。

XML 属性を渡す

XML 属性を入力元ペイロードから出力 XML に渡します。動的属性式 @dynamicAttributes を使用して、入力から属性を動的に選択することで、新しい出力タグの属性が作成されます。

XML 名前空間を含める

複数の XML 名前空間を定義し、各タグでそれらを参照します。

指定したキー-値ペアを含むオブジェクトの削除

オブジェクトの配列から一連のキー-値ペアを含むすべてのオブジェクトを削除します。filter と contains および not 演算子を使用します。

複数の入力の参照

ペイロード、メッセージ属性、変数のデータを参照します。次に、map、filter、乗算を使用してこれらを処理します。

個別のオブジェクトの項目のマージ

1 つの Mule イベントから複数の個別のペイロードに到達するデータを参照します。一意の識別子に基づいて出力を絞り込みます。map、using、as、filter 関数を使用します。

日付の解析

競合する日付形式を 1 つの共通形式に正規化する関数を定義します。mapObject、replace、as を使用して、データ型を強制変換します。

日付の加算と減算

日時に関連するさまざまな型を組み合わせて複数の算術演算を実行します。

タイムゾーンの変更

タイムゾーン ID と共に >> を使用してタイムゾーンを変更し、使用可能なタイムゾーン ID のリストを提供します。

日付と時刻の書式設定

uuuu/MM/dd などの書式設定文字を使用して、日付と時刻の形式を変更します。カスタム DataWeave 型を使用して、日時形式を作成します。

マルチパートデータの操作

mapObject を使用してマルチパートペイロードを反復処理し、各パートからデータを抽出します。また、read と boundary 値を使用してマルチパートコンテンツを読み取ります。

関数を使用したリストの条件付き削減

一連の要素を 1 つの項目に削減する関数を定義します。その後、特定の項目に値がある場合にのみこの関数をコールします。map、reduce、splitBy、if、++ を使用して、配列に追加します。

関数を引数として渡す

2 つの入力 (適用する関数と関数を適用する要素) を受け入れる関数を定義します。この関数は、要素の子にも再帰的に適用されます。mapObject、lower、is、if/else を使用します。

## [](#mulesoft-アプリケーション内の-dataweave-コードの例)MuleSoft アプリケーション内の DataWeave コードの例これらの例では、MuleSoft アプリケーションで DataWeave を使用してデータを抽出および変換する方法を説明します

例説明

スクリプトの出力 MIME タイプの変更

特定の形式の出力の MIME タイプをカスタマイズする方法 (application/problem+json MIME タイプの JSON 出力の例を含む) を示します。

Excel (XLSX) ファイルのデータの参照

filter を使用して、特定の値を含む行を返します。

CSV ファイルのデータの参照

filter と map を使用して CSV ファイルのデータを参照し、電話番号の入力配列内で検出されたコールコードごとに国コードを返します。

Base64 のデコードとエンコード

ファイルストリームを Base64 に変換し、Base64 文字列をファイルストリームに変換します。入力および出力として PDF ファイルを使用します。

DataWeave を使用した Java メソッドのコール

Mule プロジェクトの Java クラスから Java メソッドをコールします。

フラットファイルの読み取りと書き込み

Mule アプリケーションで DataWeave を使用してフラットファイルの読み取りと書き込みを行います。

コネクタを介したリーダープロパティの使用

Connector 操作を介してリーダープロパティを使用します。

動的ライタープロパティの使用

Mule 変数を設定値として使用します。

pluck 関数を使用したキー/値ペアの抽出

DataWeave pluck 関数を使用し、JSON ペイロードからキー-値ペアを抽出して Mule イベント変数に保存します。

## [](#関連情報)関連情報 - [DataWeave 言語](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/) - [DataWeave スクリプト](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-language-introduction) - [DataWeave リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-functions) # DataWeave の例以下の DataWeave の例は、データ抽出および変換の一般的なアプローチを示しています。データ変換方法の DataWeave コード例や、DataWeave 変換を実装する Mule アプリケーションの例もあります。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の例](#1.2@dataweave::dataweave-examples.adoc)を参照してください。他の DataWeave バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#dataweave-コード例)DataWeave コード例これらの例では、スタンドアロンの DataWeave を使用してデータを抽出および変換する方法を説明します。

例説明

データの抽出

Mule メッセージなどのデータソースの値を抽出する一般的なセレクター式を示します。

XML 要素の選択

単一値の DataWeave セレクター (.) を使用して、XML 要素からデータを抽出します。

デフォルト値の設定

デフォルト値を設定する一般的な方法を示します。

リーダーとライターの設定プロパティの設定

application/csv などのデータ形式の読み取りおよび書き込みを行うための設定を使用および変更する方法を示します。

XML から JSON への変換

セレクターを使用して、基本的な形式変換を実行します。関数は使用しません。

データのマップ

map を使用して、JSON 配列の項目を再編成します。as を使用して、String (文字列) を Number (数値) に強制変換します。

配列のマップとフラット化

flatMap を使用して配列内のオブジェクトをマップし、結果の配列をフラット化します。

オブジェクトのマップ

mapObject を使用して、各オブジェクトのキーと値を調べ、すべてのキーを大文字に設定します。

オブジェクトキーのマップ

mapObject 関数を使用してオブジェクトの配列を反復処理し、指定された条件の値と一致する新しいオブジェクトを追加します。

配列内のオブジェクトのマップ

複数値セレクターを使用して、オブジェクトの「book」という名前のキーを選択し、配列として返します。次に、map を使用して、これによって作成される配列を反復処理します。

定義に基づいた動的なマップ

変数で設定された定義に応じてペイロードを変換します。map および default を使用して、変数で定義されたロジックを適用する関数を定義します。

キーの名前の変更

JSON オブジェクトの一部のキーの名前を変更し、出力の他のキーの名前はすべてそのままにします。mapObject、if、as、and を使用します。

存在する項目の出力

map で if を使用して、出力に項目を含めるかどうかを決定します。これを使用して、機密データが含まれる項目を除外することもできます。

型に応じた形式

mapObject を使用して、対応する値の型に応じてオブジェクトのキーに変更を適用します。if および else if ステートメントに応じて、camelize、capitalize、pluralize を使用します。

項目の再グループ化

groupBy、mapObject、map を使用して、JSON および XML 項目を再編成します。

複数の配列要素のグループ化

それぞれの一致する値で一連のタプルが形成されるように、zip を使用して類似する配列のペアを再編成します。

上位要素の取得

groupBy および map を使用して、テストのスコアに応じて一連の候補を並び替え、上位の候補のみを選択できるように配列を分割します。

項目の値の変更

一部のキーの値をアスタリスク (****`) に変更して、機密データをマスクします。mapObject、if、else を使用します。

出力からの項目の除外

不要な要素を出力から除外する方法を示します。- (削除) および mapObject 関数を使用します。

定数ディレクティブの使用

ヘッダーで一連の定数文字列および数値を定義し、これらを使用して入力を絞り込んだり、URL に連結したりします。map、if、++ を使用して、文字列を連結します。

カスタム追加関数の定義

accumulator 関数を使用して合計および小計を取得する関数を定義します。また、数値の加算、減算、乗算も実行します。

リスト内のデータをフラット化する関数の定義

reduce、map、if、splitBy を使用して、リストの項目を変更し、条件付きで出力します。

フラット化された配列要素

flatten、オブジェクトコンストラクター括弧 ({})、およびセレクターを使用して、サブ配列と配列内でネストされている要素をフラット化します。連結演算子 (++) を使用して、フラット化する前に配列を組み合わせます。また、..* 子孫セレクターをキーに対して使用して、フラット化されたリストから値を選択します。

正規表現の使用

いくつかの DataWeave 関数の引数での正規表現の使用法を示します。

自己終了 XML タグの出力

inlineCloseOn="empty" を使用して、空のタグを閉じます (例: <element2/>)。

XML タグへの属性の挿入

@(key:value) 構文を使用して、XML 属性を作成します。

指定した XML 属性の削除

特定の XML 属性の要素とそのすべての子を再帰的にチェックし、- を使用して削除する関数を定義します。また、(型を照合するために) mapObject、if、is も使用します。

XML 属性を渡す

XML 属性を入力元ペイロードから出力 XML に渡します。動的属性式 @dynamicAttributes を使用して、入力から属性を動的に選択することで、新しい出力タグの属性が作成されます。

XML 名前空間を含める

複数の XML 名前空間を定義し、各タグでそれらを参照します。

指定したキー-値ペアを含むオブジェクトの削除

オブジェクトの配列から一連のキー-値ペアを含むすべてのオブジェクトを削除します。filter と contains および not 演算子を使用します。

複数の入力の参照

ペイロード、メッセージ属性、変数のデータを参照します。次に、map、filter、乗算を使用してこれらを処理します。

個別のオブジェクトの項目のマージ

1 つの Mule イベントから複数の個別のペイロードに到達するデータを参照します。一意の識別子に基づいて出力を絞り込みます。map、using、as、filter 関数を使用します。

日付の解析

競合する日付形式を 1 つの共通形式に正規化する関数を定義します。mapObject、replace、as を使用して、データ型を強制変換します。

日付の加算と減算

日時に関連するさまざまな型を組み合わせて複数の算術演算を実行します。

タイムゾーンの変更

タイムゾーン ID と共に >> を使用してタイムゾーンを変更し、使用可能なタイムゾーン ID のリストを提供します。

日付と時刻の書式設定

uuuu/MM/dd などの書式設定文字を使用して、日付と時刻の形式を変更します。カスタム DataWeave 型を使用して、日時形式を作成します。

マルチパートデータの操作

mapObject を使用してマルチパートペイロードを反復処理し、各パートからデータを抽出します。また、read と boundary 値を使用してマルチパートコンテンツを読み取ります。

関数を使用したリストの条件付き削減

一連の要素を 1 つの項目に削減する関数を定義します。その後、特定の項目に値がある場合にのみこの関数をコールします。map、reduce、splitBy、if、++ を使用して、配列に追加します。

関数を引数として渡す

2 つの入力 (適用する関数と関数を適用する要素) を受け入れる関数を定義します。この関数は、要素の子にも再帰的に適用されます。mapObject、lower、is、if/else を使用します。

## [](#mulesoft-アプリケーション内の-dataweave-コードの例)MuleSoft アプリケーション内の DataWeave コードの例これらの例では、MuleSoft アプリケーションで DataWeave を使用してデータを抽出および変換する方法を説明します

例説明

スクリプトの出力 MIME タイプの変更

特定の形式の出力の MIME タイプをカスタマイズする方法 (application/problem+json MIME タイプの JSON 出力の例を含む) を示します。

Excel (XLSX) ファイルのデータの参照

filter を使用して、特定の値を含む行を返します。

CSV ファイルのデータの参照

filter と map を使用して CSV ファイルのデータを参照し、電話番号の入力配列内で検出されたコールコードごとに国コードを返します。

Base64 のデコードとエンコード

ファイルストリームを Base64 に変換し、Base64 文字列をファイルストリームに変換します。入力および出力として PDF ファイルを使用します。

DataWeave を使用した Java メソッドのコール

Mule プロジェクトの Java クラスから Java メソッドをコールします。

フラットファイルの読み取りと書き込み

Mule アプリケーションで DataWeave を使用してフラットファイルの読み取りと書き込みを行います。

コネクタを介したリーダープロパティの使用

Connector 操作を介してリーダープロパティを使用します。

動的ライタープロパティの使用

Mule 変数を設定値として使用します。

pluck 関数を使用したキー/値ペアの抽出

DataWeave pluck 関数を使用し、JSON ペイロードからキー-値ペアを抽出して Mule イベント変数に保存します。

## [](#関連情報)関連情報 - [DataWeave 言語](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/) - [DataWeave スクリプト](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-language-introduction) - [DataWeave リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-functions) # DataWeave の例以下の DataWeave の例は、データ抽出および変換の一般的なアプローチを示しています。データ変換方法の DataWeave コード例や、DataWeave 変換を実装する Mule アプリケーションの例もあります。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の例](#1.2@dataweave::dataweave-examples.adoc)を参照してください。他の DataWeave バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#dataweave-コード例)DataWeave コード例これらの例では、スタンドアロンの DataWeave を使用してデータを抽出および変換する方法を説明します。

例説明

データの抽出

Mule メッセージなどのデータソースの値を抽出する一般的なセレクター式を示します。

XML 要素の選択

単一値の DataWeave セレクター (.) を使用して、XML 要素からデータを抽出します。

デフォルト値の設定

デフォルト値を設定する一般的な方法を示します。

リーダーとライターの設定プロパティの設定

application/csv などのデータ形式の読み取りおよび書き込みを行うための設定を使用および変更する方法を示します。

XML から JSON への変換

セレクターを使用して、基本的な形式変換を実行します。関数は使用しません。

データのマップ

map を使用して、JSON 配列の項目を再編成します。as を使用して、String (文字列) を Number (数値) に強制変換します。

配列のマップとフラット化

flatMap を使用して配列内のオブジェクトをマップし、結果の配列をフラット化します。

オブジェクトのマップ

mapObject を使用して、各オブジェクトのキーと値を調べ、すべてのキーを大文字に設定します。

オブジェクトキーのマップ

mapObject 関数を使用してオブジェクトの配列を反復処理し、指定された条件の値と一致する新しいオブジェクトを追加します。

配列内のオブジェクトのマップ

複数値セレクターを使用して、オブジェクトの「book」という名前のキーを選択し、配列として返します。次に、map を使用して、これによって作成される配列を反復処理します。

定義に基づいた動的なマップ

変数で設定された定義に応じてペイロードを変換します。map および default を使用して、変数で定義されたロジックを適用する関数を定義します。

キーの名前の変更

JSON オブジェクトの一部のキーの名前を変更し、出力の他のキーの名前はすべてそのままにします。mapObject、if、as、and を使用します。

存在する項目の出力

map で if を使用して、出力に項目を含めるかどうかを決定します。これを使用して、機密データが含まれる項目を除外することもできます。

型に応じた形式

mapObject を使用して、対応する値の型に応じてオブジェクトのキーに変更を適用します。if および else if ステートメントに応じて、camelize、capitalize、pluralize を使用します。

項目の再グループ化

groupBy、mapObject、map を使用して、JSON および XML 項目を再編成します。

複数の配列要素のグループ化

それぞれの一致する値で一連のタプルが形成されるように、zip を使用して類似する配列のペアを再編成します。

上位要素の取得

groupBy および map を使用して、テストのスコアに応じて一連の候補を並び替え、上位の候補のみを選択できるように配列を分割します。

項目の値の変更

一部のキーの値をアスタリスク (****`) に変更して、機密データをマスクします。mapObject、if、else を使用します。

出力からの項目の除外

不要な要素を出力から除外する方法を示します。- (削除) および mapObject 関数を使用します。

定数ディレクティブの使用

ヘッダーで一連の定数文字列および数値を定義し、これらを使用して入力を絞り込んだり、URL に連結したりします。map、if、++ を使用して、文字列を連結します。

カスタム追加関数の定義

accumulator 関数を使用して合計および小計を取得する関数を定義します。また、数値の加算、減算、乗算も実行します。

リスト内のデータをフラット化する関数の定義

reduce、map、if、splitBy を使用して、リストの項目を変更し、条件付きで出力します。

フラット化された配列要素

flatten、オブジェクトコンストラクター括弧 ({})、およびセレクターを使用して、サブ配列と配列内でネストされている要素をフラット化します。連結演算子 (++) を使用して、フラット化する前に配列を組み合わせます。また、..* 子孫セレクターをキーに対して使用して、フラット化されたリストから値を選択します。

正規表現の使用

いくつかの DataWeave 関数の引数での正規表現の使用法を示します。

自己終了 XML タグの出力

inlineCloseOn="empty" を使用して、空のタグを閉じます (例: <element2/>)。

XML タグへの属性の挿入

@(key:value) 構文を使用して、XML 属性を作成します。

指定した XML 属性の削除

特定の XML 属性の要素とそのすべての子を再帰的にチェックし、- を使用して削除する関数を定義します。また、(型を照合するために) mapObject、if、is も使用します。

XML 属性を渡す

XML 属性を入力元ペイロードから出力 XML に渡します。動的属性式 @dynamicAttributes を使用して、入力から属性を動的に選択することで、新しい出力タグの属性が作成されます。

XML 名前空間を含める

複数の XML 名前空間を定義し、各タグでそれらを参照します。

指定したキー-値ペアを含むオブジェクトの削除

オブジェクトの配列から一連のキー-値ペアを含むすべてのオブジェクトを削除します。filter と contains および not 演算子を使用します。

複数の入力の参照

ペイロード、メッセージ属性、変数のデータを参照します。次に、map、filter、乗算を使用してこれらを処理します。

個別のオブジェクトの項目のマージ

1 つの Mule イベントから複数の個別のペイロードに到達するデータを参照します。一意の識別子に基づいて出力を絞り込みます。map、using、as、filter 関数を使用します。

日付の解析

競合する日付形式を 1 つの共通形式に正規化する関数を定義します。mapObject、replace、as を使用して、データ型を強制変換します。

日付の加算と減算

日時に関連するさまざまな型を組み合わせて複数の算術演算を実行します。

タイムゾーンの変更

タイムゾーン ID と共に >> を使用してタイムゾーンを変更し、使用可能なタイムゾーン ID のリストを提供します。

日付と時刻の書式設定

uuuu/MM/dd などの書式設定文字を使用して、日付と時刻の形式を変更します。カスタム DataWeave 型を使用して、日時形式を作成します。

マルチパートデータの操作

mapObject を使用してマルチパートペイロードを反復処理し、各パートからデータを抽出します。また、read と boundary 値を使用してマルチパートコンテンツを読み取ります。

関数を使用したリストの条件付き削減

一連の要素を 1 つの項目に削減する関数を定義します。その後、特定の項目に値がある場合にのみこの関数をコールします。map、reduce、splitBy、if、++ を使用して、配列に追加します。

関数を引数として渡す

2 つの入力 (適用する関数と関数を適用する要素) を受け入れる関数を定義します。この関数は、要素の子にも再帰的に適用されます。mapObject、lower、is、if/else を使用します。

## [](#mulesoft-アプリケーション内の-dataweave-コードの例)MuleSoft アプリケーション内の DataWeave コードの例これらの例では、MuleSoft アプリケーションで DataWeave を使用してデータを抽出および変換する方法を説明します

例説明

スクリプトの出力 MIME タイプの変更

特定の形式の出力の MIME タイプをカスタマイズする方法 (application/problem+json MIME タイプの JSON 出力の例を含む) を示します。

Excel (XLSX) ファイルのデータの参照

filter を使用して、特定の値を含む行を返します。

CSV ファイルのデータの参照

filter と map を使用して CSV ファイルのデータを参照し、電話番号の入力配列内で検出されたコールコードごとに国コードを返します。

Base64 のデコードとエンコード

ファイルストリームを Base64 に変換し、Base64 文字列をファイルストリームに変換します。入力および出力として PDF ファイルを使用します。

DataWeave を使用した Java メソッドのコール

Mule プロジェクトの Java クラスから Java メソッドをコールします。

フラットファイルの読み取りと書き込み

Mule アプリケーションで DataWeave を使用してフラットファイルの読み取りと書き込みを行います。

コネクタを介したリーダープロパティの使用

Connector 操作を介してリーダープロパティを使用します。

動的ライタープロパティの使用

Mule 変数を設定値として使用します。

pluck 関数を使用したキー/値ペアの抽出

DataWeave pluck 関数を使用し、JSON ペイロードからキー-値ペアを抽出して Mule イベント変数に保存します。

## [](#関連情報)関連情報 - [DataWeave 言語](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/) - [DataWeave スクリプト](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-language-introduction) - [DataWeave リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-functions) # DataWeave の例以下の DataWeave の例は、データ抽出および変換の一般的なアプローチを示しています。データ変換方法の DataWeave コード例や、DataWeave 変換を実装する Mule アプリケーションの例もあります。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の例](#1.2@dataweave::dataweave-examples.adoc)を参照してください。他の DataWeave バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#dataweave-コード例)DataWeave コード例これらの例では、スタンドアロンの DataWeave を使用してデータを抽出および変換する方法を説明します。

例説明

データの抽出

Mule メッセージなどのデータソースの値を抽出する一般的なセレクター式を示します。

XML 要素の選択

単一値の DataWeave セレクター (.) を使用して、XML 要素からデータを抽出します。

デフォルト値の設定

デフォルト値を設定する一般的な方法を示します。

リーダーとライターの設定プロパティの設定

application/csv などのデータ形式の読み取りおよび書き込みを行うための設定を使用および変更する方法を示します。

XML から JSON への変換

セレクターを使用して、基本的な形式変換を実行します。関数は使用しません。

データのマップ

map を使用して、JSON 配列の項目を再編成します。as を使用して、String (文字列) を Number (数値) に強制変換します。

配列のマップとフラット化

flatMap を使用して配列内のオブジェクトをマップし、結果の配列をフラット化します。

オブジェクトのマップ

mapObject を使用して、各オブジェクトのキーと値を調べ、すべてのキーを大文字に設定します。

オブジェクトキーのマップ

mapObject 関数を使用してオブジェクトの配列を反復処理し、指定された条件の値と一致する新しいオブジェクトを追加します。

配列内のオブジェクトのマップ

複数値セレクターを使用して、オブジェクトの「book」という名前のキーを選択し、配列として返します。次に、map を使用して、これによって作成される配列を反復処理します。

定義に基づいた動的なマップ

変数で設定された定義に応じてペイロードを変換します。map および default を使用して、変数で定義されたロジックを適用する関数を定義します。

キーの名前の変更

JSON オブジェクトの一部のキーの名前を変更し、出力の他のキーの名前はすべてそのままにします。mapObject、if、as、and を使用します。

存在する項目の出力

map で if を使用して、出力に項目を含めるかどうかを決定します。これを使用して、機密データが含まれる項目を除外することもできます。

型に応じた形式

mapObject を使用して、対応する値の型に応じてオブジェクトのキーに変更を適用します。if および else if ステートメントに応じて、camelize、capitalize、pluralize を使用します。

項目の再グループ化

groupBy、mapObject、map を使用して、JSON および XML 項目を再編成します。

複数の配列要素のグループ化

それぞれの一致する値で一連のタプルが形成されるように、zip を使用して類似する配列のペアを再編成します。

上位要素の取得

groupBy および map を使用して、テストのスコアに応じて一連の候補を並び替え、上位の候補のみを選択できるように配列を分割します。

項目の値の変更

一部のキーの値をアスタリスク (****`) に変更して、機密データをマスクします。mapObject、if、else を使用します。

出力からの項目の除外

不要な要素を出力から除外する方法を示します。- (削除) および mapObject 関数を使用します。

定数ディレクティブの使用

ヘッダーで一連の定数文字列および数値を定義し、これらを使用して入力を絞り込んだり、URL に連結したりします。map、if、++ を使用して、文字列を連結します。

カスタム追加関数の定義

accumulator 関数を使用して合計および小計を取得する関数を定義します。また、数値の加算、減算、乗算も実行します。

リスト内のデータをフラット化する関数の定義

reduce、map、if、splitBy を使用して、リストの項目を変更し、条件付きで出力します。

フラット化された配列要素

flatten、オブジェクトコンストラクター括弧 ({})、およびセレクターを使用して、サブ配列と配列内でネストされている要素をフラット化します。連結演算子 (++) を使用して、フラット化する前に配列を組み合わせます。また、..* 子孫セレクターをキーに対して使用して、フラット化されたリストから値を選択します。

正規表現の使用

いくつかの DataWeave 関数の引数での正規表現の使用法を示します。

自己終了 XML タグの出力

inlineCloseOn="empty" を使用して、空のタグを閉じます (例: <element2/>)。

XML タグへの属性の挿入

@(key:value) 構文を使用して、XML 属性を作成します。

指定した XML 属性の削除

特定の XML 属性の要素とそのすべての子を再帰的にチェックし、- を使用して削除する関数を定義します。また、(型を照合するために) mapObject、if、is も使用します。

XML 属性を渡す

XML 属性を入力元ペイロードから出力 XML に渡します。動的属性式 @dynamicAttributes を使用して、入力から属性を動的に選択することで、新しい出力タグの属性が作成されます。

XML 名前空間を含める

複数の XML 名前空間を定義し、各タグでそれらを参照します。

指定したキー-値ペアを含むオブジェクトの削除

オブジェクトの配列から一連のキー-値ペアを含むすべてのオブジェクトを削除します。filter と contains および not 演算子を使用します。

複数の入力の参照

ペイロード、メッセージ属性、変数のデータを参照します。次に、map、filter、乗算を使用してこれらを処理します。

個別のオブジェクトの項目のマージ

1 つの Mule イベントから複数の個別のペイロードに到達するデータを参照します。一意の識別子に基づいて出力を絞り込みます。map、using、as、filter 関数を使用します。

日付の解析

競合する日付形式を 1 つの共通形式に正規化する関数を定義します。mapObject、replace、as を使用して、データ型を強制変換します。

日付の加算と減算

日時に関連するさまざまな型を組み合わせて複数の算術演算を実行します。

タイムゾーンの変更

タイムゾーン ID と共に >> を使用してタイムゾーンを変更し、使用可能なタイムゾーン ID のリストを提供します。

日付と時刻の書式設定

uuuu/MM/dd などの書式設定文字を使用して、日付と時刻の形式を変更します。カスタム DataWeave 型を使用して、日時形式を作成します。

マルチパートデータの操作

mapObject を使用してマルチパートペイロードを反復処理し、各パートからデータを抽出します。また、read と boundary 値を使用してマルチパートコンテンツを読み取ります。

関数を使用したリストの条件付き削減

一連の要素を 1 つの項目に削減する関数を定義します。その後、特定の項目に値がある場合にのみこの関数をコールします。map、reduce、splitBy、if、++ を使用して、配列に追加します。

関数を引数として渡す

2 つの入力 (適用する関数と関数を適用する要素) を受け入れる関数を定義します。この関数は、要素の子にも再帰的に適用されます。mapObject、lower、is、if/else を使用します。

## [](#mulesoft-アプリケーション内の-dataweave-コードの例)MuleSoft アプリケーション内の DataWeave コードの例これらの例では、MuleSoft アプリケーションで DataWeave を使用してデータを抽出および変換する方法を説明します

例説明

スクリプトの出力 MIME タイプの変更

特定の形式の出力の MIME タイプをカスタマイズする方法 (application/problem+json MIME タイプの JSON 出力の例を含む) を示します。

Excel (XLSX) ファイルのデータの参照

filter を使用して、特定の値を含む行を返します。

CSV ファイルのデータの参照

filter と map を使用して CSV ファイルのデータを参照し、電話番号の入力配列内で検出されたコールコードごとに国コードを返します。

Base64 のデコードとエンコード

ファイルストリームを Base64 に変換し、Base64 文字列をファイルストリームに変換します。入力および出力として PDF ファイルを使用します。

DataWeave を使用した Java メソッドのコール

Mule プロジェクトの Java クラスから Java メソッドをコールします。

フラットファイルの読み取りと書き込み

Mule アプリケーションで DataWeave を使用してフラットファイルの読み取りと書き込みを行います。

コネクタを介したリーダープロパティの使用

Connector 操作を介してリーダープロパティを使用します。

動的ライタープロパティの使用

Mule 変数を設定値として使用します。

pluck 関数を使用したキー/値ペアの抽出

DataWeave pluck 関数を使用し、JSON ペイロードからキー-値ペアを抽出して Mule イベント変数に保存します。

## [](#関連情報)関連情報 - [DataWeave 言語](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/) - [DataWeave スクリプト](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-language-introduction) - [DataWeave リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-functions) # DataWeave の例以下の DataWeave の例は、データ抽出および変換の一般的なアプローチを示しています。データ変換方法の DataWeave コード例や、DataWeave 変換を実装する Mule アプリケーションの例もあります。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の例](#1.2@dataweave::dataweave-examples.adoc)を参照してください。他の DataWeave バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#dataweave-コード例)DataWeave コード例これらの例では、スタンドアロンの DataWeave を使用してデータを抽出および変換する方法を説明します。

例説明

データの抽出

Mule メッセージなどのデータソースの値を抽出する一般的なセレクター式を示します。

XML 要素の選択

単一値の DataWeave セレクター (.) を使用して、XML 要素からデータを抽出します。

デフォルト値の設定

デフォルト値を設定する一般的な方法を示します。

リーダーとライターの設定プロパティの設定

application/csv などのデータ形式の読み取りおよび書き込みを行うための設定を使用および変更する方法を示します。

XML から JSON への変換

セレクターを使用して、基本的な形式変換を実行します。関数は使用しません。

データのマップ

map を使用して、JSON 配列の項目を再編成します。as を使用して、String (文字列) を Number (数値) に強制変換します。

配列のマップとフラット化

flatMap を使用して配列内のオブジェクトをマップし、結果の配列をフラット化します。

オブジェクトのマップ

mapObject を使用して、各オブジェクトのキーと値を調べ、すべてのキーを大文字に設定します。

オブジェクトキーのマップ

mapObject 関数を使用してオブジェクトの配列を反復処理し、指定された条件の値と一致する新しいオブジェクトを追加します。

配列内のオブジェクトのマップ

複数値セレクターを使用して、オブジェクトの「book」という名前のキーを選択し、配列として返します。次に、map を使用して、これによって作成される配列を反復処理します。

定義に基づいた動的なマップ

変数で設定された定義に応じてペイロードを変換します。map および default を使用して、変数で定義されたロジックを適用する関数を定義します。

キーの名前の変更

JSON オブジェクトの一部のキーの名前を変更し、出力の他のキーの名前はすべてそのままにします。mapObject、if、as、and を使用します。

存在する項目の出力

map で if を使用して、出力に項目を含めるかどうかを決定します。これを使用して、機密データが含まれる項目を除外することもできます。

型に応じた形式

mapObject を使用して、対応する値の型に応じてオブジェクトのキーに変更を適用します。if および else if ステートメントに応じて、camelize、capitalize、pluralize を使用します。

項目の再グループ化

groupBy、mapObject、map を使用して、JSON および XML 項目を再編成します。

複数の配列要素のグループ化

それぞれの一致する値で一連のタプルが形成されるように、zip を使用して類似する配列のペアを再編成します。

上位要素の取得

groupBy および map を使用して、テストのスコアに応じて一連の候補を並び替え、上位の候補のみを選択できるように配列を分割します。

項目の値の変更

一部のキーの値をアスタリスク (****`) に変更して、機密データをマスクします。mapObject、if、else を使用します。

出力からの項目の除外

不要な要素を出力から除外する方法を示します。- (削除) および mapObject 関数を使用します。

定数ディレクティブの使用

ヘッダーで一連の定数文字列および数値を定義し、これらを使用して入力を絞り込んだり、URL に連結したりします。map、if、++ を使用して、文字列を連結します。

カスタム追加関数の定義

accumulator 関数を使用して合計および小計を取得する関数を定義します。また、数値の加算、減算、乗算も実行します。

リスト内のデータをフラット化する関数の定義

reduce、map、if、splitBy を使用して、リストの項目を変更し、条件付きで出力します。

フラット化された配列要素

flatten、オブジェクトコンストラクター括弧 ({})、およびセレクターを使用して、サブ配列と配列内でネストされている要素をフラット化します。連結演算子 (++) を使用して、フラット化する前に配列を組み合わせます。また、..* 子孫セレクターをキーに対して使用して、フラット化されたリストから値を選択します。

正規表現の使用

いくつかの DataWeave 関数の引数での正規表現の使用法を示します。

自己終了 XML タグの出力

inlineCloseOn="empty" を使用して、空のタグを閉じます (例: <element2/>)。

XML タグへの属性の挿入

@(key:value) 構文を使用して、XML 属性を作成します。

指定した XML 属性の削除

特定の XML 属性の要素とそのすべての子を再帰的にチェックし、- を使用して削除する関数を定義します。また、(型を照合するために) mapObject、if、is も使用します。

XML 属性を渡す

XML 属性を入力元ペイロードから出力 XML に渡します。動的属性式 @dynamicAttributes を使用して、入力から属性を動的に選択することで、新しい出力タグの属性が作成されます。

XML 名前空間を含める

複数の XML 名前空間を定義し、各タグでそれらを参照します。

指定したキー-値ペアを含むオブジェクトの削除

オブジェクトの配列から一連のキー-値ペアを含むすべてのオブジェクトを削除します。filter と contains および not 演算子を使用します。

複数の入力の参照

ペイロード、メッセージ属性、変数のデータを参照します。次に、map、filter、乗算を使用してこれらを処理します。

個別のオブジェクトの項目のマージ

1 つの Mule イベントから複数の個別のペイロードに到達するデータを参照します。一意の識別子に基づいて出力を絞り込みます。map、using、as、filter 関数を使用します。

日付の解析

競合する日付形式を 1 つの共通形式に正規化する関数を定義します。mapObject、replace、as を使用して、データ型を強制変換します。

日付の加算と減算

日時に関連するさまざまな型を組み合わせて複数の算術演算を実行します。

タイムゾーンの変更

タイムゾーン ID と共に >> を使用してタイムゾーンを変更し、使用可能なタイムゾーン ID のリストを提供します。

日付と時刻の書式設定

uuuu/MM/dd などの書式設定文字を使用して、日付と時刻の形式を変更します。カスタム DataWeave 型を使用して、日時形式を作成します。

マルチパートデータの操作

mapObject を使用してマルチパートペイロードを反復処理し、各パートからデータを抽出します。また、read と boundary 値を使用してマルチパートコンテンツを読み取ります。

関数を使用したリストの条件付き削減

一連の要素を 1 つの項目に削減する関数を定義します。その後、特定の項目に値がある場合にのみこの関数をコールします。map、reduce、splitBy、if、++ を使用して、配列に追加します。

関数を引数として渡す

2 つの入力 (適用する関数と関数を適用する要素) を受け入れる関数を定義します。この関数は、要素の子にも再帰的に適用されます。mapObject、lower、is、if/else を使用します。

## [](#mulesoft-アプリケーション内の-dataweave-コードの例)MuleSoft アプリケーション内の DataWeave コードの例これらの例では、MuleSoft アプリケーションで DataWeave を使用してデータを抽出および変換する方法を説明します。

例説明

スクリプトの出力 MIME タイプの変更

特定の形式の出力の MIME タイプをカスタマイズする方法 (application/problem+json MIME タイプの JSON 出力の例を含む) を示します。

Excel (XLSX) ファイルのデータの参照

filter を使用して、特定の値を含む行を返します。

CSV ファイルのデータの参照

filter と map を使用して CSV ファイルのデータを参照し、電話番号の入力配列内で検出された通話コードごとに国コードを返します。

Base64 のデコードとエンコード

ファイルストリームを Base64 に変換し、Base64 文字列をファイルストリームに変換します。入力および出力として PDF ファイルを使用します。

DataWeave を使用した Java メソッドのコール

Mule プロジェクトの Java クラスから Java メソッドをコールします。

フラットファイルの読み取りと書き込み

Mule アプリケーションで DataWeave を使用してフラットファイルの読み取りと書き込みを行います。

コネクタを介したリーダープロパティの使用

Connector 操作を介してリーダープロパティを使用します。

動的ライタープロパティの使用

Mule 変数を設定値として使用します。

pluck 関数を使用したキー/値ペアの抽出

DataWeave pluck 関数を使用し、JSON ペイロードからキー-値ペアを抽出して Mule イベント変数に保存します。

## [](#関連情報)関連情報 - [DataWeave 言語](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/) - [DataWeave スクリプト](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-language-introduction) - [DataWeave リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-functions) # DataWeave の新機能 DataWeave 2.4 は Mule 4.4 にバンドルされています。DataWeave の 2.4 バージョンでは次の機能が導入されます。 - メモリ量を超える文字列を自動的に読み取る機能。インデックス付けされたリーダーの戦略を使用し、サイズが 1.5 MB を超える文字列を処理する場合、DataWeave は自動的に値を複数のチャンクに分割してメモリ不足の問題を回避します。関連するリーダープロパティは `com.mulesoft.dw.max_memory_allocation` と `com.mulesoft.dw.buffered_char_sequence.enabled` です。[「DataWeave のインデックス付きリーダー」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-indexed-readers#large-strings-management)を参照してください。 - データ形式を操作する新しいリーダープロパティとライタープロパティ。たとえば、XML ライターでは、ルートレベルで名前空間を定義できるようになりました。 - 多くの新しいモジュール、関数、型、アノテーション、変数。一部は実験的に導入されたものであり、今後のリリースで変更される可能性があります。 - 多くの関数が、`null` 値を処理する新しいヘルパー関数を導入するためにオーバーロードされます。ドキュメントの変更により、関数シグネチャーがより詳細に説明され、関数が `dw::Core`、`dw::core::Strings`、`dw::util::Math` などのモジュール名別に整理されるようになりました。 DataWeave 2.4 は Mule 4.4 にバンドルされています。Mule 4.4 リリースについての詳細は、[「Mule 4.4 の新機能」](https://docs.mulesoft.com/jp/mule-runtime/4.4/whats-new-in-mule)を参照してください。 ## [](#データ形式の新しいプロパティ)データ形式の新しいプロパティ DataWeave では、次のリーダープロパティとライタープロパティが導入されています。 - DataWeave (dw) リーダープロパティ: `privileges` を使用すれば、`'Resources,Properties'` など、形式で使用する権限のカンマ区切りリストを提供できます。 - Excel (XLSX) リーダープロパティ: `tableLimit` を使用すれば、各行の最後の列の位置を設定できます。 - YAML ライタープロパティ: `writeDeclaration` を使用すれば、ヘッダー宣言を記述できます。 - XML ライタープロパティ: `defaultNamespace` では出力 XML のデフォルトの名前空間が指定され、`writeDeclaredNamespaces` では XML のルート要素で宣言する名前空間がマークされます。 ## [](#新しい-dataweave-の関数モジュールと機能)新しい DataWeave の関数モジュールと機能新しい DataWeave のモジュールと機能: - [dw::Core](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-core) では、新しい関数とアノテーションが導入されています。 - [indexOf](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-core-functions-indexof) - [lastIndexOf](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-core-functions-lastindexof) - [onNull](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-core-functions-onnull) - [then](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-core-functions-then) - [Core Annotations](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-core-annotations) では、多数の新しいアノテーションが導入されています。 - [dw::core::Dates](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-dates) は Date (日付) 型を作成して操作するための関数と型が含まれる新しいモジュールです (たとえば、`today` 関数)。 - [dw::core::Strings](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-strings) では新しい関数が導入されています。 - [collapse](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-strings-functions-collapse) - [countCharactersBy](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-strings-functions-countcharactersby) - [countMatches](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-strings-functions-countmatches) - [everyCharacter](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-strings-functions-everycharacter) - [first](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-strings-functions-first) - [hammingDistance](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-strings-functions-hammingdistance) - [last](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-strings-functions-last) - [levenshteinDistance](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-strings-functions-levenshteindistance) - [lines](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-strings-functions-lines) - [mapString](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-strings-functions-mapstring) - [remove](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-strings-functions-remove) - [replaceAll](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-strings-functions-replaceall) - [reverse](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-strings-functions-reverse) - [someCharacter](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-strings-functions-somecharacter) - [substring](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-strings-functions-substring) - [substringBy](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-strings-functions-substringby) - [substringEvery](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-strings-functions-substringevery) - [words](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-strings-functions-words) - [dw::util::Coercions](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-coercions) は日付型の変換を簡略化するための関数と型が含まれる新しい DataWeave モジュールです (たとえば、`toString` 関数)。 - [dw::util::Math](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-math) は数学関数を提供する関数と変数が含まれる新しい DataWeave モジュールです (たとえば、`sin` 関数)。 - [dw::util::Periods](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-periods) は Periods (期間) の作成を簡略化するための関数と型が含まれる新しい DataWeave モジュールです (たとえば、`days` 関数)。 - [dw::util::Tree](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-tree) では新しい関数が導入されています。 - [filterArrayLeafs](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-tree-functions-filterarrayleafs) - [filterObjectLeafs](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-tree-functions-filterobjectleafs) - [filterTree](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-tree-functions-filtertree) - [isArrayType](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-tree-functions-isarraytype) - [isAttributeType](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-tree-functions-isattributetype) - [isObjectType](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-tree-functions-isobjecttype) - [dw::util::Values](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-values-types) では新しい型である `UpdaterValueProvider` が用意されています。 # DataWeave の概要 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/index.adoc - include::dataweave::partial$dataweave-intro.adoc\[\] - DataWeave についての詳細は、[言語ガイド](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-language-guide)を参照してください。 - DataWeave の演算子および関数についてのリファレンス情報は、[リファレンスガイド](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-functions)を参照してください。 - 一般的な変換シナリオを解決するサンプルのスクリプトを確認するには、[「DataWeave examples (DataWeave の例)」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-cookbook)にアクセスしてください。 - DataWeave スクリプトを対話的に試すには、 [DataWeave プレイグラウンド](https://developer.mulesoft.com/learn/dataweave/)にアクセスしてください。 - DataWeave for Mule Runtime Engine (Mule) バージョン 4.4 以降の使用を開始するには、[クイックスタート](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-quickstart)を参照してください。 ## [](#互換性)互換性 This table specifies which version of DataWeave is bundled with each Mule runtime engine release:

Mule Version DataWeave Version

4.13

2.13

4.12

2.12

4.11

2.11

4.10

2.10

4.9

2.9

4.8

2.8

4.7

2.7

4.6

2.6

4.5

2.5

4.4

2.4

4.3

2.3

4.2

2.2

4.1

2.1

3.9

1.2

3.8

1.1

3.7

1.0

# DataWeave の演算子 DataWeave バージョン 2 では、数学演算子、等価演算子、さらに prepend、append、update などの演算子など、いくつかの演算子をサポートしています。開始する前に、DataWeave バージョン 2 は Mule 4 アプリケーションを対象とすることに注意してください。Mule 3 アプリケーションの場合、Mule 3.9 ドキュメントの[「DataWeave の演算子」](#3.9@mule-runtime::dataweave-operators.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、Mule Runtime の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#数学演算子)数学演算子 DataWeave バージョン 2 は、ほとんどの一般的な数学演算子をサポートしています。

演算子説明

+

加算。

-

減算。

*

乗算。

/

除算。

`(-)` および `(+)` 演算子では、数値の操作に加えて、配列、オブジェクト、日付など、複雑なデータ構造も操作できます。次の例では、さまざまなデータ型で数学演算子を使用します。ソース ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- { "mathOperators" : [ { "2 + 2" : (2 + 2) }, { "2 - 2" : (2 - 2) }, { "2 * 2" : (2 * 2) }, { "2 / 2" : (2 / 2) }, { "[1,2,3] - 1 + 4" : [1,2,3] - 1 + 4}, { "{a:1, b:2, c:3} - 'a' " : {a:1, b:2, c:3} - "a"}, { "|2021-03-02T10:39:59| - |P1D| + |PT3H|" : |2021-03-02T10:39:59| - |P1D| + |PT3H|} ] } ``` 出力 ```json { "mathOperators": [ { "2 + 2": 4 }, { "2 - 2": 0 }, { "2 * 2": 4 }, { "2 / 2": 1 }, { "[1,2,3] - 1 + 4": [2,3,4] }, { "{a:1, b:2, c:3} - 'a' ": {"b": 2, "c": 3} }, { "|2021-03-02T10:39:59| - |P1D| + |PT3H|": "2021-03-01T13:39:59" }] } ``` いくつかの DataWeave 関数は数値を操作します。たとえば、[sum](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-core-functions-sum)、[mod](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-core-functions-mod) (剰余)、[avg](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-core-functions-abs) (平均) などがあります。 ## [](#等価演算子と比較演算子)等価演算子と比較演算子 DataWeave バージョン 2 は、次の等価演算子と比較演算子をサポートしています。

演算子説明

<

次の値より小さい。

>

次の値より大きい。

<=

次の値以下。

>=

次の値以上。

==

次の値と等しい。

~=

値の型が異なる場合、等価演算子は、1 つの値をもう 1 つの値の型に強制変換しようとします。

[論理演算子](#logical_operators) `not` を使用することで、これらの演算子を否定することができます。次の例では、比較演算子を使用します。ソース ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- { "relational" : [ { "1 < 1" : (1 < 1) }, { "1 > 2" : (1 > 2) }, { "1 <= 1" : (1 <= 1) }, { "1 >= 1" : (1 >= 1) } ] } ``` 出力 ```json { "relational": [ { "(1 < 1)": false }, { "(1 > 2)": false }, { "(1 <= 1)": true }, { "(1 >= 1)": true } ] } ``` 比較演算子のオペランドの型が異なる場合は、DataWeave は右側のオペランドを左側のオペランドの方に強制変換します。たとえば、式 `"123" > 12` では、`12` (数値型) が `"12"` (文字列型) に強制変換され、各文字列値が辞書的順序で比較されます。式 `123 > "12"` では、文字列値 `"12"` が数値 `12` に強制変換され、数値が比較されます。次の例では、等価演算子を使用しています。ソース ```dataweave %dw 2.0 output application/dw --- { "equality" : [ (1 == 1), (1 == 2), ("true" == true), ("true" ~= true), (['true'] ~= [true]), ('1' ~= 1) ] } ``` 出力 ```text { equality: [ true, false, false, true, true, true ] } ``` ## [](#logical_operators)論理演算子 DataWeave バージョン 2 は、次の論理演算子をサポートしています。

演算子説明

not

入力の結果を否定します。! も参照してください。

!

入力の結果を否定します。not も参照してください。DataWeave 2.2.0 で導入されました。Mule 4.2 以降でサポートされます。

and

すべての入力の結果が true の場合は true を返し、それ以外の場合は false を返します。

or

いずれかの入力の結果が true の場合は true を返し、それ以外の場合は false を返します。

not と ! のセマンティクスは同じですが、優先順位は異なります。 not true or true は not (true or true) として実行されるため false を返しますが、!true or true は true を返します。! が最初の true にのみ適用されるためです。!(true or true) は false を返します。
次の例では、論理演算子を使用します。ソース ```dataweave %dw 2.0 var myArray = [1,2,3,4,5] var myMap = myArray map not (($ mod 2) == 0) output application/json --- { "not" : [ "notTrue" : not true, "notFalse" : not false, "myMapWithNot" : myMap ], "and" : [ "andTrueFalse" : true and false, "andIsTrue" : (1 + 1 == 2) and (2 + 2 == 4), "andIsFalse" : (1 + 1 == 2) and (2 + 2 == 2) ], "or" : [ "orTrueFalse" : true or false, "orIsTrue" : (1 + 1 == 2) or (2 + 2 == 2), "orIsFalse" : (1 + 1 == 1) or (2 + 2 == 2) ], "!-vs-not" : [ "example-!" : (! true or true), "example-not" : (not true or true) ] } ``` `myMap` はリスト (`myArray`) 内の項目を反復処理し、剰余 (`mod`) 式が各項目に適用されたときに `0` と評価_されない_かどうかを決定します。出力 ```json { "not": [ { "notTrue": false }, { "notFalse": true }, { "myMapWithNot": [ true, false, true, false, true ] } ], "and": [ { "andTrueFalse": false }, { "andIsTrue": true }, { "andIsFalse": false } ], "or": [ { "orTrueFalse": true }, { "orIsTrue": true }, { "orIsFalse": false } ], "!-vs-not": [ { "example-!": true }, { "example-not": false } ] } ``` `not` は `not (true)` のような式では機能しますが、`not(true)` (スペースなし) では機能しないことに注意してください。論理演算子は組み合わせて使用することができます。次の例では、以下を使用します。 - `orNot` 式で定義されている `or not`。 - `andNot` の `and not`。 - `notWithAndNot` の `not` および `and not`。 ```dataweave %dw 2.0 var orNot = if (1 + 1 == 4 or not 1 == 2) {"answer": "orNot - Condition met"} else {"answer": "nope"} var andNot = if (1 + 1 == 2 and not 1 == 2) {"answer": "andNot - Condition met"} else {"answer": "nope"} var notWithAndNot = if (not (1 + 1 == 2 and not 1 == 1)) {"answer": "notWithAndNot - Condition met"} else {"answer": "nope"} output application/json --- { "answers" : [ orNot, andNot, notWithAndNot ] } ``` 出力 ```json { "answers": [ { "answer": "orNot - Condition met" }, { "answer": "andNot - Condition met" }, { "answer": "notWithAndNot - Condition met" } ] } ``` 例のすべての条件式が `true` に評価されるため、DataWeave は各 `if` ブロック内のコードを実行します。 ## [](#配列用の先頭追加演算子追加演算子および削除加演算子)配列用の先頭追加演算子、追加演算子、および削除加演算子 DataWeave バージョン 2 は、配列内に項目を追加および先頭に追加する演算子をサポートしています。

演算子説明

>>

演算子の左側のデータを右側の配列内の項目の先頭に追加します。たとえば、1 >> [2] の結果は [ 1, 2 ] となり、配列内の 2 の前に 1 が追加されます。

<<

演算子の右側のデータを左側の配列内の項目に追加します。たとえば、[1] << 2 の結果は [ 1, 2 ] となり、配列内の 1 の後に 2 が追加されます。

+

演算子の右側のデータを左側の配列内の項目に追加します。たとえば、[1] + 2 の結果は [ 1, 2 ] となり、配列内の 1 の後に 2 が追加されます。配列は、常に演算子の左側になります。

-

配列から、サポートされる型の指定された要素を削除します。

次の例では、配列での prepend、append、remove 演算子の使用を示します。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- { "prepend-append" : [ // Array on right side when prepending. { "prepend" : 1 >> [2] }, { "prepend-number" : 1 >> [1] }, { "prepend-string" : "a" >> [1] }, { "prepend-object" : { "a" : "b"} >> [1] }, { "prepend-array" : [1] >> [2, 3] }, { "prepend-binary" : (1 as Binary) >> [1] }, { "prepend-date-time" : |23:57:59Z| >> [ |2017-10-01| ] }, // Array is on left side when appending. { "append-number" : [1] << 2 }, { "append-string" : [1] << "a" }, { "append-object" : [1] << { "a" : "b"} }, { "append-array" : [1,2] << [1, 2, 3] }, { "append-binary" : [1] << (1 as Binary) }, { "append-date-time" : [ |2017-10-01| ] << |23:57:59Z| }, { "append-object-to-array" : [1,2] << {"a" : "b"} }, { "append-array-to-array1" : ["a","b"] << ["c","d"] }, { "append-array-to-array2" : [["a","b"],["c","d"]] << ["e","f"] }, // + always appends within the array { "append-with-+" : [1] + 2 }, { "append-with-+" : [2] + 1 }, { "removeNumberFromArray" : ( [1,2,3] - 2 ) }, { "removeObjectFromArray" : ( [ {a : "b"}, {c : "d"} , { e : "f"} ] - { c : "d"} ) } ] } ``` 出力 ```json { "prepend-append": [ { "prepend": [ 1, 2 ] }, { "prepend-number": [ 1, 1 ] }, { "prepend-string": [ "a", 1 ] }, { "prepend-array": [ [ 1 ], 2, 3 ] }, { "prepend-object": [ { "a": "b" }, 1 ] }, { "prepend-binary": [ "\u0001", 1 ] }, { "prepend-date-time": [ "23:57:59Z", "2017-10-01" ] }, { "append-number": [ 1, 2 ] }, { "append-string": [ 1, "a" ] }, { "append-object": [ 1, { "a": "b" } ] }, { "append-array": [ 1, 2, [ 1, 2, 3 ] ] }, { "append-binary": [ 1, "\u0001" ] }, { "append-date-time": [ "2017-10-01", "23:57:59Z" ] }, { "append-object-to-array": [ 1, 2, { "a": "b" } ] }, { "append-array-to-array1": [ "a", "b", ["c","d"] ] }, { "append-array-to-array2": [ ["a","b"], ["c","d"], ["e","f"] ] }, { "append-with-+": [ 1, 2] }, { "append-with-+": [ 2, 1] }, { "removeNumberFromArray": [ 1, 3 ] }, { "removeObjectFromArray": [ { "a": "b" }, { "e": "f" } ] } ] } ``` ## [](#スコープ演算子とフローコントロール演算子)スコープ演算子とフローコントロール演算子 DataWeave バージョン 2 は、式のフローとスコープを制御する演算子をサポートしています。 - [`do` と `using`](#control_flow_do) - [`if else` と `else if`](#control_flow_if)
Table 1. スコープ変数

演算子説明

do

スコープを作成します。このスコープ内で、新しい変数、関数、アノテーション、または名前空間を宣言し、使用できます。構文は、--- で区切られたヘッダーと本文で構成されるという点でマッピングに似ています。このヘッダーはすべての宣言を定義する場所であり、本文は式の結果です。例については「do」と「例: ローカル DataWeave 変数」を参照してください。

using

do に置き換えられました。後方互換性のためにのみサポートされています。

Table 2. フローコントロール演算子

演算子説明

if else

if 演算子は条件式を評価し、条件式が true の場合のみ、if の下の値を返します。それ以外の場合、else の下の式を返します。各 if 式に、対応する else 式が必要です。例については「if else」を参照してください。

else if

else if を組み込むと、else 演算子によって if-else 構造内での式をまとめてチェーニングできます。例については「else if」を参照してください。

## [](#update-operator)update 演算子 DataWeave では `update` 演算子をサポートしています。これにより、データ構造の指定された項目を新しい値で更新できます。 _DataWeave 2.3.0 で導入されました。Mule 4.3 以降でサポートされます。_ Mule 4.3 より前のバージョンでは、次の構文を使用して、オブジェクト全体を再作成せずに `myInput` の `age` 値を 1 ずつ増やす必要があります。 ```weave %dw 2.0 var myInput = { "name": "Ken", "lastName":"Shokida", "age": 30 } output application/json --- myInput mapObject ((value,key) -> if(key as String == "age") {(key): value as Number + 1} else {(key): value} ) ``` Mule 4.3 では、`update` 演算子によって構文が簡略化されています。 ```weave %dw 2.0 var myInput = { "name": "Ken", "lastName":"Shokida", "age": 30 } output application/json --- myInput update { case age at .age -> age + 1 } ``` どちらの DataWeave スクリプトでも同じ結果が返されます。 ```JSON { "name": "Ken", "lastName": "Shokida", "age": 31 } ``` `update` を使用した場合、すべてのキー-値のペアでのキャストまたは反復処理は必要ありません。 `update` 構文は次のようになります。 ```weave update { case at [!]? [if()]? -> ... } ``` - `value_to_update` は更新する元の値を表します。 - `update_expression` は `value_to_update` の値に一致するセレクター式です。 - `variable_name` は一致した `update_expression` 値にバインドする変数の名前です。 - `new_value` は新しい値を使用する式です。 - `[if()]?` `conditional_expression` で `true` が返される場合、スクリプトで値が更新されます。条件式の使用は任意です。 - `[!]` はセレクターを upsert としてマークします。式で一致が見つからなかった場合、`!` によって `update` 演算子ですべての必須要素が作成され、新しい値が挿入されます。 - `update_expression` では複数の `case` 式をサポートしています。
update 演算子では既存の値は変換されません。代わりに、更新された式を使用して新しい値が作成されます。
### [](#セレクター式)セレクター式 `update` 演算子と一緒にセレクター式を使用して、更新する項目を指定します。 #### [](#値セレクター)値セレクターこの一致セレクターでは、オブジェクト内の任意の値への一致を確認できます。次の例では、値セレクターを使用してルートレベルの項目とネストレベルの項目を更新します。ソース ```weave %dw 2.0 var myInput = { "name": "Ken", "lastName":"Shokida", "age": 30, "address": { "street": "Amenabar", "zipCode": "AB1234" } } output application/json --- myInput update { case age at .age -> age + 1 case s at .address.street -> "First Street" } ``` 出力 ```json { "name": "Ken", "lastName": "Shokida", "age": 31, "address": { "street": "First Street", "zipCode": "AB1234" } } ``` #### [](#インデックスセレクター)インデックスセレクターこの一致セレクターを使用すれば、配列をそのインデックスで照合できます。次の例では、配列の最初の場所にある要素を更新します。入力 ```json { "name": "Ken", "lastName":"Shokida", "age": 30, "addresses": [{ "street": "Amenabar", "zipCode": "AB1234" }] } ``` ソース ```weave %dw 2.0 output application/json --- payload update { case s at .addresses[0] -> { "street": "Second Street", "zipCode": "ZZ123" } } ``` 出力 ```json { "name": "Ken", "lastName": "Shokida", "age": 30, "addresses": [ { "street": "Second Street", "zipCode": "ZZ123" } ] } ``` #### [](#属性セレクター)属性セレクターこの一致セレクターを使用すれば、属性値を照合できます。次の例では、属性値を更新して大文字に変更します。入力 ```xml ``` ソース ```weave %dw 2.0 output application/xml --- payload update { case name at .user.@name -> upper(name) } ``` 出力 ```xml ``` #### [](#動的セレクター)動的セレクター任意のセレクターに式を組み込み、選択を動的にできます。次の例では、ハードコード化されていない項目の値を動的に選択して更新します。このような項目は実行時に変更される場合があります。この例では `theFieldName` 変数を使用してキーが `name` の項目を取得し、その項目の値を `Shoki` に変更します。入力 ```json { "name": "Ken", "lastName":"Shokida" } ``` ソース ```weave %dw 2.0 var theFieldName = "name" output application/json --- payload update { case s at ."$(theFieldName)" -> "Shoki" } ``` 出力 ```json { "name": "Shoki", "lastName": "Shokida" } ``` ### [](#条件付き更新)条件付き更新 `update` 演算子には、特定の条件で項目を変更する場合の条件付き更新を記述する構文があります。次の例では、ユーザーの名前に基づいてカテゴリを更新します。入力 ```json [{"name": "Ken", "age": 30}, {"name": "Tomo", "age": 70}, {"name": "Kajika", "age": 10}] ``` ソース ```weave %dw 2.0 output application/json --- payload map ((user) -> user update { case name at .name if(name == "Ken") -> name ++ " (Leandro)" case name at .name if(name == "Tomo") -> name ++ " (Christian)" } ) ``` 出力 ```json [ { "name": "Ken (Leandro)", "age": 30 }, { "name": "Tomo (Christian)", "age": 70 }, { "name": "Kajika", "age": 10 } ] ``` ### [](#更新挿入)更新/挿入 `update` 演算子を使用すれば、セレクター式の末尾にある `!` 記号を使用して、項目が存在しない場合に挿入できます。項目が存在しない場合、演算子によって `null` 値が変数にバインドされます。次の例では、配列 `myInput` の各オブジェクトを更新します。項目 `name` がオブジェクトに存在する場合、例では `upper` 関数を `name` の値に適用します。項目 `name` がオブジェクトに存在しない場合、例ではキー-値のペア `"name": "JOHN"` をオブジェクトに追加します。ソース ```weave %dw 2.0 var myInput = [{"lastName": "Doe"}, {"lastName": "Parker", "name": "Peter" }] output application/json --- myInput map ((value) -> value update { case name at .name! -> if(name == null) "JOHN" else upper(name) } ) ``` 出力 ```json [ { "lastName": "Doe", "name": "JOHN" }, { "lastName": "Parker", "name": "PETER" } ] ``` ### [](#糖衣構文)糖衣構文 `update` 演算子では、もっと長い ` at` 構文の場所で `$` という名前のデフォルトの変数を受け入れます。次の例では、式 `.age` の値をデフォルトの変数名 `$` にバインドしており、これが新しい値を表すために使用されます。もっと長い代替の構文はコメント内で示しています。入力 ```json { "name": "Ken", "lastName":"Shokida", "age": 30, "address": { "street": "Amenabar", "zipCode": "AB1234" } } ``` ソース ```weave %dw 2.0 output application/json --- payload update { //equivalent expression: //case age at .age -> age + 1 case .age -> $ + 1 case .address.street -> "First Street" } ``` 出力 ```json { "name": "Ken", "lastName": "Shokida", "age": 31, "address": { "street": "First Street", "zipCode": "AB1234" } } ``` # DataWeave の演算子 DataWeave では、数学演算子、等価演算子、さらに prepend、append、update などの演算子など、いくつかの演算子をサポートしています。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の演算子](#1.2@dataweave::dataweave-operators.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#数学演算子)数学演算子 DataWeave は、ほとんどの一般的な数学演算子をサポートしています。

演算子説明

+

加算。

-

減算。

*

乗算。

/

除算。

`(-)` および `(+)` 演算子では、数値の操作に加えて、配列、オブジェクト、日付など、複雑なデータ構造も操作できます。次の例では、さまざまなデータ型で数学演算子を使用します。ソース ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- { "mathOperators" : [ { "2 + 2" : (2 + 2) }, { "2 - 2" : (2 - 2) }, { "2 * 2" : (2 * 2) }, { "2 / 2" : (2 / 2) }, { "[1,2,3] - 1 + 4" : [1,2,3] - 1 + 4}, { "{a:1, b:2, c:3} - 'a' " : {a:1, b:2, c:3} - "a"}, { "|2021-03-02T10:39:59| - |P1D| + |PT3H|" : |2021-03-02T10:39:59| - |P1D| + |PT3H|} ] } ``` 出力 ```json { "mathOperators": [ { "2 + 2": 4 }, { "2 - 2": 0 }, { "2 * 2": 4 }, { "2 / 2": 1 }, { "[1,2,3] - 1 + 4": [2,3,4] }, { "{a:1, b:2, c:3} - 'a' ": {"b": 2, "c": 3} }, { "|2021-03-02T10:39:59| - |P1D| + |PT3H|": "2021-03-01T13:39:59" }] } ``` いくつかの DataWeave 関数は数値を操作します。たとえば、[sum](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-core-functions-sum)、[mod](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-core-functions-mod) (剰余)、[avg](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-core-functions-abs) (平均) などがあります。 ## [](#等価演算子と比較演算子)等価演算子と比較演算子 DataWeave は、次の等価演算子と比較演算子をサポートしています。

演算子説明

<

次の値より小さい。

>

次の値より大きい。

<=

次の値以下。

>=

次の値以上。

==

次の値と等しい。

~=

値の型が異なる場合、等価演算子は、1 つの値をもう 1 つの値の型に強制変換しようとします。

[論理演算子](#logical_operators) `not` を使用することで、これらの演算子を否定することができます。次の例では、比較演算子を使用します。ソース ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- { "relational" : [ { "1 < 1" : (1 < 1) }, { "1 > 2" : (1 > 2) }, { "1 <= 1" : (1 <= 1) }, { "1 >= 1" : (1 >= 1) } ] } ``` 出力 ```json { "relational": [ { "(1 < 1)": false }, { "(1 > 2)": false }, { "(1 <= 1)": true }, { "(1 >= 1)": true } ] } ``` 比較演算子のオペランドの型が異なる場合は、DataWeave は右側のオペランドを左側のオペランドの方に強制変換します。たとえば、式 `"123" > 12` では、`12` (数値型) が `"12"` (文字列型) に強制変換され、各文字列値が辞書的順序で比較されます。式 `123 > "12"` では、文字列値 `"12"` が数値 `12` に強制変換され、数値が比較されます。次の例では、等価演算子を使用しています。ソース ```dataweave %dw 2.0 output application/dw --- { "equality" : [ (1 == 1), (1 == 2), ("true" == true), ("true" ~= true), (['true'] ~= [true]), ('1' ~= 1) ] } ``` 出力 ```text { equality: [ true, false, false, true, true, true ] } ``` ## [](#logical_operators)論理演算子 DataWeave は、次の論理演算子をサポートしています。

演算子説明

not

入力の結果を否定します。! も参照してください。

!

入力の結果を否定します。not も参照してください。DataWeave 2.2.0 で導入されました。Mule 4.2 以降でサポートされます。

and

すべての入力の結果が true の場合は true を返し、それ以外の場合は false を返します。

or

いずれかの入力の結果が true の場合は true を返し、それ以外の場合は false を返します。

not と ! のセマンティクスは同じですが、優先順位は異なります。 not true or true は not (true or true) として実行されるため false を返しますが、!true or true は true を返します。! が最初の true にのみ適用されるためです。!(true or true) は false を返します。
次の例では、論理演算子を使用します。ソース ```dataweave %dw 2.0 var myArray = [1,2,3,4,5] var myMap = myArray map not (($ mod 2) == 0) output application/json --- { "not" : [ "notTrue" : not true, "notFalse" : not false, "myMapWithNot" : myMap ], "and" : [ "andTrueFalse" : true and false, "andIsTrue" : (1 + 1 == 2) and (2 + 2 == 4), "andIsFalse" : (1 + 1 == 2) and (2 + 2 == 2) ], "or" : [ "orTrueFalse" : true or false, "orIsTrue" : (1 + 1 == 2) or (2 + 2 == 2), "orIsFalse" : (1 + 1 == 1) or (2 + 2 == 2) ], "!-vs-not" : [ "example-!" : (! true or true), "example-not" : (not true or true) ] } ``` `myMap` はリスト (`myArray`) 内の項目を反復処理し、剰余 (`mod`) 式が各項目に適用されたときに `0` と評価_されない_かどうかを決定します。出力 ```json { "not": [ { "notTrue": false }, { "notFalse": true }, { "myMapWithNot": [ true, false, true, false, true ] } ], "and": [ { "andTrueFalse": false }, { "andIsTrue": true }, { "andIsFalse": false } ], "or": [ { "orTrueFalse": true }, { "orIsTrue": true }, { "orIsFalse": false } ], "!-vs-not": [ { "example-!": true }, { "example-not": false } ] } ``` `not` は `not (true)` のような式では機能しますが、`not(true)` (スペースなし) では機能しないことに注意してください。論理演算子は組み合わせて使用することができます。次の例では、以下を使用します。 - `orNot` 式で定義されている `or not`。 - `andNot` の `and not`。 - `notWithAndNot` の `not` および `and not`。 ```dataweave %dw 2.0 var orNot = if (1 + 1 == 4 or not 1 == 2) {"answer": "orNot - Condition met"} else {"answer": "nope"} var andNot = if (1 + 1 == 2 and not 1 == 2) {"answer": "andNot - Condition met"} else {"answer": "nope"} var notWithAndNot = if (not (1 + 1 == 2 and not 1 == 1)) {"answer": "notWithAndNot - Condition met"} else {"answer": "nope"} output application/json --- { "answers" : [ orNot, andNot, notWithAndNot ] } ``` 出力 ```json { "answers": [ { "answer": "orNot - Condition met" }, { "answer": "andNot - Condition met" }, { "answer": "notWithAndNot - Condition met" } ] } ``` 例のすべての条件式が `true` に評価されるため、DataWeave は各 `if` ブロック内のコードを実行します。 ## [](#配列用の先頭追加演算子追加演算子および削除加演算子)配列用の先頭追加演算子、追加演算子、および削除加演算子 DataWeave では、配列内に項目を追加および先頭に追加する演算子をサポートしています。

演算子説明

>>

演算子の左側のデータを右側の配列内の項目の先頭に追加します。たとえば、1 >> [2] の結果は [ 1, 2 ] となり、配列内の 2 の前に 1 が追加されます。

<<

演算子の右側のデータを左側の配列内の項目に追加します。たとえば、[1] << 2 の結果は [ 1, 2 ] となり、配列内の 1 の後に 2 が追加されます。

+

演算子の右側のデータを左側の配列内の項目に追加します。たとえば、[1] + 2 の結果は [ 1, 2 ] となり、配列内の 1 の後に 2 が追加されます。配列は、常に演算子の左側になります。

-

配列から、サポートされる型の指定された要素を削除します。

次の例では、配列での prepend、append、remove 演算子の使用を示します。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- { "prepend-append" : [ // Array on right side when prepending. { "prepend" : 1 >> [2] }, { "prepend-number" : 1 >> [1] }, { "prepend-string" : "a" >> [1] }, { "prepend-object" : { "a" : "b"} >> [1] }, { "prepend-array" : [1] >> [2, 3] }, { "prepend-binary" : (1 as Binary) >> [1] }, { "prepend-date-time" : |23:57:59Z| >> [ |2017-10-01| ] }, // Array is on left side when appending. { "append-number" : [1] << 2 }, { "append-string" : [1] << "a" }, { "append-object" : [1] << { "a" : "b"} }, { "append-array" : [1,2] << [1, 2, 3] }, { "append-binary" : [1] << (1 as Binary) }, { "append-date-time" : [ |2017-10-01| ] << |23:57:59Z| }, { "append-object-to-array" : [1,2] << {"a" : "b"} }, { "append-array-to-array1" : ["a","b"] << ["c","d"] }, { "append-array-to-array2" : [["a","b"],["c","d"]] << ["e","f"] }, // + always appends within the array { "append-with-+" : [1] + 2 }, { "append-with-+" : [2] + 1 }, { "removeNumberFromArray" : ( [1,2,3] - 2 ) }, { "removeObjectFromArray" : ( [ {a : "b"}, {c : "d"} , { e : "f"} ] - { c : "d"} ) } ] } ``` 出力 ```json { "prepend-append": [ { "prepend": [ 1, 2 ] }, { "prepend-number": [ 1, 1 ] }, { "prepend-string": [ "a", 1 ] }, { "prepend-array": [ [ 1 ], 2, 3 ] }, { "prepend-object": [ { "a": "b" }, 1 ] }, { "prepend-binary": [ "\u0001", 1 ] }, { "prepend-date-time": [ "23:57:59Z", "2017-10-01" ] }, { "append-number": [ 1, 2 ] }, { "append-string": [ 1, "a" ] }, { "append-object": [ 1, { "a": "b" } ] }, { "append-array": [ 1, 2, [ 1, 2, 3 ] ] }, { "append-binary": [ 1, "\u0001" ] }, { "append-date-time": [ "2017-10-01", "23:57:59Z" ] }, { "append-object-to-array": [ 1, 2, { "a": "b" } ] }, { "append-array-to-array1": [ "a", "b", ["c","d"] ] }, { "append-array-to-array2": [ ["a","b"], ["c","d"], ["e","f"] ] }, { "append-with-+": [ 1, 2] }, { "append-with-+": [ 2, 1] }, { "removeNumberFromArray": [ 1, 3 ] }, { "removeObjectFromArray": [ { "a": "b" }, { "e": "f" } ] } ] } ``` ## [](#スコープ演算子とフローコントロール演算子)スコープ演算子とフローコントロール演算子 DataWeave は、式のフローとスコープを制御する演算子をサポートしています。 - [`do` と `using`](#control_flow_do) - [`if else` と `else if`](#control_flow_if)
Table 1. スコープ変数

演算子説明

do

スコープを作成します。このスコープ内で、新しい変数、関数、アノテーション、または名前空間を宣言し、使用できます。構文は、--- で区切られたヘッダーと本文で構成されるという点でマッピングに似ています。このヘッダーはすべての宣言を定義する場所であり、本文は式の結果です。例については「do」と「例: ローカル DataWeave 変数」を参照してください。

using

do に置き換えられました。後方互換性のためにのみサポートされています。

Table 2. フローコントロール演算子

演算子説明

if else

if 演算子は条件式を評価し、条件式が true の場合のみ、if の下の値を返します。それ以外の場合、else の下の式を返します。各 if 式に、対応する else 式が必要です。例については「if else」を参照してください。

else if

else if を組み込むと、else 演算子によって if-else 構造内での式をまとめてチェーニングできます。例については「else if」を参照してください。

## [](#update-operator)update 演算子 DataWeave では `update` 演算子をサポートしています。これにより、データ構造の指定された項目を新しい値で更新できます。 _DataWeave 2.3.0 で導入されました。Mule 4.3 以降でサポートされます。_ Mule 4.3 より前のバージョンでは、次の構文を使用して、オブジェクト全体を再作成せずに `myInput` の `age` 値を 1 ずつ増やす必要があります。 ```weave %dw 2.0 var myInput = { "name": "Ken", "lastName":"Shokida", "age": 30 } output application/json --- myInput mapObject ((value,key) -> if(key as String == "age") {(key): value as Number + 1} else {(key): value} ) ``` Mule 4.3 では、`update` 演算子によって構文が簡略化されています。 ```weave %dw 2.0 var myInput = { "name": "Ken", "lastName":"Shokida", "age": 30 } output application/json --- myInput update { case age at .age -> age + 1 } ``` どちらの DataWeave スクリプトでも同じ結果が返されます。 ```JSON { "name": "Ken", "lastName": "Shokida", "age": 31 } ``` `update` を使用した場合、すべてのキー-値のペアでのキャストまたは反復処理は必要ありません。 `update` 構文は次のようになります。 ```weave update { case at [!]? [if()]? -> ... } ``` - `value_to_update` は更新する元の値を表します。 - `update_expression` は `value_to_update` の値に一致するセレクター式です。 - `variable_name` は一致した `update_expression` 値にバインドする変数の名前です。 - `new_value` は新しい値を使用する式です。 - `[if()]?` `conditional_expression` で `true` が返される場合、スクリプトで値が更新されます。条件式の使用は任意です。 - `[!]` はセレクターを upsert としてマークします。式で一致が見つからなかった場合、`!` によって `update` 演算子ですべての必須要素が作成され、新しい値が挿入されます。 - `update_expression` では複数の `case` 式をサポートしています。
update 演算子では既存の値は変換されません。代わりに、更新された式を使用して新しい値が作成されます。
### [](#セレクター式)セレクター式 `update` 演算子と一緒にセレクター式を使用して、更新する項目を指定します。 #### [](#値セレクター)値セレクターこの一致セレクターでは、オブジェクト内の任意の値への一致を確認できます。次の例では、値セレクターを使用してルートレベルの項目とネストレベルの項目を更新します。ソース ```weave %dw 2.0 var myInput = { "name": "Ken", "lastName":"Shokida", "age": 30, "address": { "street": "Amenabar", "zipCode": "AB1234" } } output application/json --- myInput update { case age at .age -> age + 1 case s at .address.street -> "First Street" } ``` 出力 ```json { "name": "Ken", "lastName": "Shokida", "age": 31, "address": { "street": "First Street", "zipCode": "AB1234" } } ``` #### [](#インデックスセレクター)インデックスセレクターこの一致セレクターを使用すれば、配列をそのインデックスで照合できます。次の例では、配列の最初の場所にある要素を更新します。入力 ```json { "name": "Ken", "lastName":"Shokida", "age": 30, "addresses": [{ "street": "Amenabar", "zipCode": "AB1234" }] } ``` ソース ```weave %dw 2.0 output application/json --- payload update { case s at .addresses[0] -> { "street": "Second Street", "zipCode": "ZZ123" } } ``` 出力 ```json { "name": "Ken", "lastName": "Shokida", "age": 30, "addresses": [ { "street": "Second Street", "zipCode": "ZZ123" } ] } ``` #### [](#属性セレクター)属性セレクターこの一致セレクターを使用すれば、属性値を照合できます。次の例では、属性値を更新して大文字に変更します。入力 ```xml ``` ソース ```weave %dw 2.0 output application/xml --- payload update { case name at .user.@name -> upper(name) } ``` 出力 ```xml ``` #### [](#動的セレクター)動的セレクター任意のセレクターに式を組み込み、選択を動的にできます。次の例では、ハードコード化されていない項目の値を動的に選択して更新します。このような項目は実行時に変更される場合があります。この例では `theFieldName` 変数を使用してキーが `name` の項目を取得し、その項目の値を `Shoki` に変更します。入力 ```json { "name": "Ken", "lastName":"Shokida" } ``` ソース ```weave %dw 2.0 var theFieldName = "name" output application/json --- payload update { case s at ."$(theFieldName)" -> "Shoki" } ``` 出力 ```json { "name": "Shoki", "lastName": "Shokida" } ``` ### [](#条件付き更新)条件付き更新 `update` 演算子には、特定の条件で項目を変更する場合の条件付き更新を記述する構文があります。次の例では、ユーザーの名前に基づいてカテゴリを更新します。入力 ```json [{"name": "Ken", "age": 30}, {"name": "Tomo", "age": 70}, {"name": "Kajika", "age": 10}] ``` ソース ```weave %dw 2.0 output application/json --- payload map ((user) -> user update { case name at .name if(name == "Ken") -> name ++ " (Leandro)" case name at .name if(name == "Tomo") -> name ++ " (Christian)" } ) ``` 出力 ```json [ { "name": "Ken (Leandro)", "age": 30 }, { "name": "Tomo (Christian)", "age": 70 }, { "name": "Kajika", "age": 10 } ] ``` ### [](#更新挿入)更新/挿入 `update` 演算子を使用すれば、セレクター式の末尾にある `!` 記号を使用して、項目が存在しない場合に挿入できます。項目が存在しない場合、演算子によって `null` 値が変数にバインドされます。次の例では、配列 `myInput` の各オブジェクトを更新します。項目 `name` がオブジェクトに存在する場合、例では `upper` 関数を `name` の値に適用します。項目 `name` がオブジェクトに存在しない場合、例ではキー-値のペア `"name": "JOHN"` をオブジェクトに追加します。ソース ```weave %dw 2.0 var myInput = [{"lastName": "Doe"}, {"lastName": "Parker", "name": "Peter" }] output application/json --- myInput map ((value) -> value update { case name at .name! -> if(name == null) "JOHN" else upper(name) } ) ``` 出力 ```json [ { "lastName": "Doe", "name": "JOHN" }, { "lastName": "Parker", "name": "PETER" } ] ``` ### [](#糖衣構文)糖衣構文 `update` 演算子では、もっと長い ` at` 構文の場所で `$` という名前のデフォルトの変数を受け入れます。次の例では、式 `.age` の値をデフォルトの変数名 `$` にバインドしており、これが新しい値を表すために使用されます。もっと長い代替の構文はコメント内で示しています。入力 ```json { "name": "Ken", "lastName":"Shokida", "age": 30, "address": { "street": "Amenabar", "zipCode": "AB1234" } } ``` ソース ```weave %dw 2.0 output application/json --- payload update { //equivalent expression: //case age at .age -> age + 1 case .age -> $ + 1 case .address.street -> "First Street" } ``` 出力 ```json { "name": "Ken", "lastName": "Shokida", "age": 31, "address": { "street": "First Street", "zipCode": "AB1234" } } ``` # DataWeave の演算子 DataWeave では、数学演算子、等価演算子、さらに prepend、append、update などの演算子など、いくつかの演算子をサポートしています。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の演算子](#1.2@dataweave::dataweave-operators.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#数学演算子)数学演算子 DataWeave は、ほとんどの一般的な数学演算子をサポートしています。

演算子説明

+

加算。

-

減算。

*

乗算。

/

除算。

`(-)` および `(+)` 演算子では、数値の操作に加えて、配列、オブジェクト、日付など、複雑なデータ構造も操作できます。次の例では、さまざまなデータ型で数学演算子を使用します。ソース ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- { "mathOperators" : [ { "2 + 2" : (2 + 2) }, { "2 - 2" : (2 - 2) }, { "2 * 2" : (2 * 2) }, { "2 / 2" : (2 / 2) }, { "[1,2,3] - 1 + 4" : [1,2,3] - 1 + 4}, { "{a:1, b:2, c:3} - 'a' " : {a:1, b:2, c:3} - "a"}, { "|2021-03-02T10:39:59| - |P1D| + |PT3H|" : |2021-03-02T10:39:59| - |P1D| + |PT3H|} ] } ``` 出力 ```json { "mathOperators": [ { "2 + 2": 4 }, { "2 - 2": 0 }, { "2 * 2": 4 }, { "2 / 2": 1 }, { "[1,2,3] - 1 + 4": [2,3,4] }, { "{a:1, b:2, c:3} - 'a' ": {"b": 2, "c": 3} }, { "|2021-03-02T10:39:59| - |P1D| + |PT3H|": "2021-03-01T13:39:59" }] } ``` いくつかの DataWeave 関数は数値を操作します。たとえば、[sum](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-core-functions-sum)、[mod](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-core-functions-mod) (剰余)、[avg](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-core-functions-abs) (平均) などがあります。 ## [](#等価演算子と比較演算子)等価演算子と比較演算子 DataWeave は、次の等価演算子と比較演算子をサポートしています。

演算子説明

<

次の値より小さい。

>

次の値より大きい。

<=

次の値以下。

>=

次の値以上。

==

次の値と等しい。

~=

値の型が異なる場合、等価演算子は、1 つの値をもう 1 つの値の型に強制変換しようとします。

[論理演算子](#logical_operators) `not` を使用することで、これらの演算子を否定することができます。次の例では、比較演算子を使用します。ソース ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- { "relational" : [ { "1 < 1" : (1 < 1) }, { "1 > 2" : (1 > 2) }, { "1 <= 1" : (1 <= 1) }, { "1 >= 1" : (1 >= 1) } ] } ``` 出力 ```json { "relational": [ { "(1 < 1)": false }, { "(1 > 2)": false }, { "(1 <= 1)": true }, { "(1 >= 1)": true } ] } ``` 比較演算子のオペランドの型が異なる場合は、DataWeave は右側のオペランドを左側のオペランドの方に強制変換します。たとえば、式 `"123" > 12` では、`12` (数値型) が `"12"` (文字列型) に強制変換され、各文字列値が辞書的順序で比較されます。式 `123 > "12"` では、文字列値 `"12"` が数値 `12` に強制変換され、数値が比較されます。次の例では、等価演算子を使用しています。ソース ```dataweave %dw 2.0 output application/dw --- { "equality" : [ (1 == 1), (1 == 2), ("true" == true), ("true" ~= true), (['true'] ~= [true]), ('1' ~= 1) ] } ``` 出力 ```text { equality: [ true, false, false, true, true, true ] } ``` ## [](#logical_operators)論理演算子 DataWeave は、次の論理演算子をサポートしています。

演算子説明

not

入力の結果を否定します。! も参照してください。

!

入力の結果を否定します。not も参照してください。DataWeave 2.2.0 で導入されました。Mule 4.2 以降でサポートされます。

and

すべての入力の結果が true の場合は true を返し、それ以外の場合は false を返します。

or

いずれかの入力の結果が true の場合は true を返し、それ以外の場合は false を返します。

not と ! のセマンティクスは同じですが、優先順位は異なります。 not true or true は not (true or true) として実行されるため false を返しますが、!true or true は true を返します。! が最初の true にのみ適用されるためです。!(true or true) は false を返します。
次の例では、論理演算子を使用します。ソース ```dataweave %dw 2.0 var myArray = [1,2,3,4,5] var myMap = myArray map not (($ mod 2) == 0) output application/json --- { "not" : [ "notTrue" : not true, "notFalse" : not false, "myMapWithNot" : myMap ], "and" : [ "andTrueFalse" : true and false, "andIsTrue" : (1 + 1 == 2) and (2 + 2 == 4), "andIsFalse" : (1 + 1 == 2) and (2 + 2 == 2) ], "or" : [ "orTrueFalse" : true or false, "orIsTrue" : (1 + 1 == 2) or (2 + 2 == 2), "orIsFalse" : (1 + 1 == 1) or (2 + 2 == 2) ], "!-vs-not" : [ "example-!" : (! true or true), "example-not" : (not true or true) ] } ``` `myMap` はリスト (`myArray`) 内の項目を反復処理し、剰余 (`mod`) 式が各項目に適用されたときに `0` と評価_されない_かどうかを決定します。出力 ```json { "not": [ { "notTrue": false }, { "notFalse": true }, { "myMapWithNot": [ true, false, true, false, true ] } ], "and": [ { "andTrueFalse": false }, { "andIsTrue": true }, { "andIsFalse": false } ], "or": [ { "orTrueFalse": true }, { "orIsTrue": true }, { "orIsFalse": false } ], "!-vs-not": [ { "example-!": true }, { "example-not": false } ] } ``` `not` は `not (true)` のような式では機能しますが、`not(true)` (スペースなし) では機能しないことに注意してください。論理演算子は組み合わせて使用することができます。次の例では、以下を使用します。 - `orNot` 式で定義されている `or not`。 - `andNot` の `and not`。 - `notWithAndNot` の `not` および `and not`。 ```dataweave %dw 2.0 var orNot = if (1 + 1 == 4 or not 1 == 2) {"answer": "orNot - Condition met"} else {"answer": "nope"} var andNot = if (1 + 1 == 2 and not 1 == 2) {"answer": "andNot - Condition met"} else {"answer": "nope"} var notWithAndNot = if (not (1 + 1 == 2 and not 1 == 1)) {"answer": "notWithAndNot - Condition met"} else {"answer": "nope"} output application/json --- { "answers" : [ orNot, andNot, notWithAndNot ] } ``` 出力 ```json { "answers": [ { "answer": "orNot - Condition met" }, { "answer": "andNot - Condition met" }, { "answer": "notWithAndNot - Condition met" } ] } ``` 例のすべての条件式が `true` に評価されるため、DataWeave は各 `if` ブロック内のコードを実行します。 ## [](#配列用の先頭追加演算子追加演算子および削除加演算子)配列用の先頭追加演算子、追加演算子、および削除加演算子 DataWeave では、配列内に項目を追加および先頭に追加する演算子をサポートしています。

演算子説明

>>

演算子の左側のデータを右側の配列内の項目の先頭に追加します。たとえば、1 >> [2] の結果は [ 1, 2 ] となり、配列内の 2 の前に 1 が追加されます。

<<

演算子の右側のデータを左側の配列内の項目に追加します。たとえば、[1] << 2 の結果は [ 1, 2 ] となり、配列内の 1 の後に 2 が追加されます。

+

演算子の右側のデータを左側の配列内の項目に追加します。たとえば、[1] + 2 の結果は [ 1, 2 ] となり、配列内の 1 の後に 2 が追加されます。配列は、常に演算子の左側になります。

-

配列から、サポートされる型の指定された要素を削除します。

次の例では、配列での prepend、append、remove 演算子の使用を示します。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- { "prepend-append" : [ // Array on right side when prepending. { "prepend" : 1 >> [2] }, { "prepend-number" : 1 >> [1] }, { "prepend-string" : "a" >> [1] }, { "prepend-object" : { "a" : "b"} >> [1] }, { "prepend-array" : [1] >> [2, 3] }, { "prepend-binary" : (1 as Binary) >> [1] }, { "prepend-date-time" : |23:57:59Z| >> [ |2017-10-01| ] }, // Array is on left side when appending. { "append-number" : [1] << 2 }, { "append-string" : [1] << "a" }, { "append-object" : [1] << { "a" : "b"} }, { "append-array" : [1,2] << [1, 2, 3] }, { "append-binary" : [1] << (1 as Binary) }, { "append-date-time" : [ |2017-10-01| ] << |23:57:59Z| }, { "append-object-to-array" : [1,2] << {"a" : "b"} }, { "append-array-to-array1" : ["a","b"] << ["c","d"] }, { "append-array-to-array2" : [["a","b"],["c","d"]] << ["e","f"] }, // + always appends within the array { "append-with-+" : [1] + 2 }, { "append-with-+" : [2] + 1 }, { "removeNumberFromArray" : ( [1,2,3] - 2 ) }, { "removeObjectFromArray" : ( [ {a : "b"}, {c : "d"} , { e : "f"} ] - { c : "d"} ) } ] } ``` 出力 ```json { "prepend-append": [ { "prepend": [ 1, 2 ] }, { "prepend-number": [ 1, 1 ] }, { "prepend-string": [ "a", 1 ] }, { "prepend-array": [ [ 1 ], 2, 3 ] }, { "prepend-object": [ { "a": "b" }, 1 ] }, { "prepend-binary": [ "\u0001", 1 ] }, { "prepend-date-time": [ "23:57:59Z", "2017-10-01" ] }, { "append-number": [ 1, 2 ] }, { "append-string": [ 1, "a" ] }, { "append-object": [ 1, { "a": "b" } ] }, { "append-array": [ 1, 2, [ 1, 2, 3 ] ] }, { "append-binary": [ 1, "\u0001" ] }, { "append-date-time": [ "2017-10-01", "23:57:59Z" ] }, { "append-object-to-array": [ 1, 2, { "a": "b" } ] }, { "append-array-to-array1": [ "a", "b", ["c","d"] ] }, { "append-array-to-array2": [ ["a","b"], ["c","d"], ["e","f"] ] }, { "append-with-+": [ 1, 2] }, { "append-with-+": [ 2, 1] }, { "removeNumberFromArray": [ 1, 3 ] }, { "removeObjectFromArray": [ { "a": "b" }, { "e": "f" } ] } ] } ``` ## [](#スコープ演算子とフローコントロール演算子)スコープ演算子とフローコントロール演算子 DataWeave は、式のフローとスコープを制御する演算子をサポートしています。 - [`do` と `using`](#control_flow_do) - [`if else` と `else if`](#control_flow_if)
Table 1. スコープ変数

演算子説明

do

スコープを作成します。このスコープ内で、新しい変数、関数、アノテーション、または名前空間を宣言し、使用できます。構文は、--- で区切られたヘッダーと本文で構成されるという点でマッピングに似ています。このヘッダーはすべての宣言を定義する場所であり、本文は式の結果です。例については「do」と「例: ローカル DataWeave 変数」を参照してください。

using

do に置き換えられました。後方互換性のためにのみサポートされています。

Table 2. フローコントロール演算子

演算子説明

if else

if 演算子は条件式を評価し、条件式が true の場合のみ、if の下の値を返します。それ以外の場合、else の下の式を返します。各 if 式に、対応する else 式が必要です。例については「if else」を参照してください。

else if

else if を組み込むと、else 演算子によって if-else 構造内での式をまとめてチェーニングできます。例については「else if」を参照してください。

## [](#update-operator)update 演算子 DataWeave では `update` 演算子をサポートしています。これにより、データ構造の指定された項目を新しい値で更新できます。 _DataWeave 2.3.0 で導入されました。Mule 4.3 以降でサポートされます。_ Mule 4.3 より前のバージョンでは、次の構文を使用して、オブジェクト全体を再作成せずに `myInput` の `age` 値を 1 ずつ増やす必要があります。 ```weave %dw 2.0 var myInput = { "name": "Ken", "lastName":"Shokida", "age": 30 } output application/json --- myInput mapObject ((value,key) -> if(key as String == "age") {(key): value as Number + 1} else {(key): value} ) ``` Mule 4.3 では、`update` 演算子によって構文が簡略化されています。 ```weave %dw 2.0 var myInput = { "name": "Ken", "lastName":"Shokida", "age": 30 } output application/json --- myInput update { case age at .age -> age + 1 } ``` どちらの DataWeave スクリプトでも同じ結果が返されます。 ```JSON { "name": "Ken", "lastName": "Shokida", "age": 31 } ``` `update` を使用した場合、すべてのキー-値のペアでのキャストまたは反復処理は必要ありません。 `update` 構文は次のようになります。 ```weave update { case at [!]? [if()]? -> ... } ``` - `value_to_update` は更新する元の値を表します。 - `update_expression` は `value_to_update` の値に一致するセレクター式です。 - `variable_name` は一致した `update_expression` 値にバインドする変数の名前です。 - `new_value` は新しい値を使用する式です。 - `[if()]?` `conditional_expression` で `true` が返される場合、スクリプトで値が更新されます。条件式の使用は任意です。 - `[!]` はセレクターを upsert としてマークします。式で一致が見つからなかった場合、`!` によって `update` 演算子ですべての必須要素が作成され、新しい値が挿入されます。 - `update_expression` では複数の `case` 式をサポートしています。
update 演算子では既存の値は変換されません。代わりに、更新された式を使用して新しい値が作成されます。
### [](#セレクター式)セレクター式 `update` 演算子と一緒にセレクター式を使用して、更新する項目を指定します。 #### [](#値セレクター)値セレクターこの一致セレクターでは、オブジェクト内の任意の値への一致を確認できます。次の例では、値セレクターを使用してルートレベルの項目とネストレベルの項目を更新します。ソース ```weave %dw 2.0 var myInput = { "name": "Ken", "lastName":"Shokida", "age": 30, "address": { "street": "Amenabar", "zipCode": "AB1234" } } output application/json --- myInput update { case age at .age -> age + 1 case s at .address.street -> "First Street" } ``` 出力 ```json { "name": "Ken", "lastName": "Shokida", "age": 31, "address": { "street": "First Street", "zipCode": "AB1234" } } ``` #### [](#インデックスセレクター)インデックスセレクターこの一致セレクターを使用すれば、配列をそのインデックスで照合できます。次の例では、配列の最初の場所にある要素を更新します。入力 ```json { "name": "Ken", "lastName":"Shokida", "age": 30, "addresses": [{ "street": "Amenabar", "zipCode": "AB1234" }] } ``` ソース ```weave %dw 2.0 output application/json --- payload update { case s at .addresses[0] -> { "street": "Second Street", "zipCode": "ZZ123" } } ``` 出力 ```json { "name": "Ken", "lastName": "Shokida", "age": 30, "addresses": [ { "street": "Second Street", "zipCode": "ZZ123" } ] } ``` #### [](#属性セレクター)属性セレクターこの一致セレクターを使用すれば、属性値を照合できます。次の例では、属性値を更新して大文字に変更します。入力 ```xml ``` ソース ```weave %dw 2.0 output application/xml --- payload update { case name at .user.@name -> upper(name) } ``` 出力 ```xml ``` #### [](#動的セレクター)動的セレクター任意のセレクターに式を組み込み、選択を動的にできます。次の例では、ハードコード化されていない項目の値を動的に選択して更新します。このような項目は実行時に変更される場合があります。この例では `theFieldName` 変数を使用してキーが `name` の項目を取得し、その項目の値を `Shoki` に変更します。入力 ```json { "name": "Ken", "lastName":"Shokida" } ``` ソース ```weave %dw 2.0 var theFieldName = "name" output application/json --- payload update { case s at ."$(theFieldName)" -> "Shoki" } ``` 出力 ```json { "name": "Shoki", "lastName": "Shokida" } ``` ### [](#条件付き更新)条件付き更新 `update` 演算子には、特定の条件で項目を変更する場合の条件付き更新を記述する構文があります。次の例では、ユーザーの名前に基づいてカテゴリを更新します。入力 ```json [{"name": "Ken", "age": 30}, {"name": "Tomo", "age": 70}, {"name": "Kajika", "age": 10}] ``` ソース ```weave %dw 2.0 output application/json --- payload map ((user) -> user update { case name at .name if(name == "Ken") -> name ++ " (Leandro)" case name at .name if(name == "Tomo") -> name ++ " (Christian)" } ) ``` 出力 ```json [ { "name": "Ken (Leandro)", "age": 30 }, { "name": "Tomo (Christian)", "age": 70 }, { "name": "Kajika", "age": 10 } ] ``` ### [](#更新挿入)更新/挿入 `update` 演算子を使用すれば、セレクター式の末尾にある `!` 記号を使用して、項目が存在しない場合に挿入できます。項目が存在しない場合、演算子によって `null` 値が変数にバインドされます。次の例では、配列 `myInput` の各オブジェクトを更新します。項目 `name` がオブジェクトに存在する場合、例では `upper` 関数を `name` の値に適用します。項目 `name` がオブジェクトに存在しない場合、例ではキー-値のペア `"name": "JOHN"` をオブジェクトに追加します。ソース ```weave %dw 2.0 var myInput = [{"lastName": "Doe"}, {"lastName": "Parker", "name": "Peter" }] output application/json --- myInput map ((value) -> value update { case name at .name! -> if(name == null) "JOHN" else upper(name) } ) ``` 出力 ```json [ { "lastName": "Doe", "name": "JOHN" }, { "lastName": "Parker", "name": "PETER" } ] ``` ### [](#糖衣構文)糖衣構文 `update` 演算子では、もっと長い ` at` 構文の場所で `$` という名前のデフォルトの変数を受け入れます。次の例では、式 `.age` の値をデフォルトの変数名 `$` にバインドしており、これが新しい値を表すために使用されます。もっと長い代替の構文はコメント内で示しています。入力 ```json { "name": "Ken", "lastName":"Shokida", "age": 30, "address": { "street": "Amenabar", "zipCode": "AB1234" } } ``` ソース ```weave %dw 2.0 output application/json --- payload update { //equivalent expression: //case age at .age -> age + 1 case .age -> $ + 1 case .address.street -> "First Street" } ``` 出力 ```json { "name": "Ken", "lastName": "Shokida", "age": 31, "address": { "street": "First Street", "zipCode": "AB1234" } } ``` ## [](#metadata-assignment-operator)メタデータ代入演算子 DataWeave では、`as` 演算子を使用せずに値のメタデータを設定できるメタデータ代入演算子 `<~` がサポートされます。この演算子は、メタデータを設定して現在の値の型を維持する場合に便利です。値を新しい型に型強制する場合は、[as](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-types-coercion) を使用してください。 _DataWeave 2.5.0 で導入されました。Mule 4.5 以降でサポートされます。_ 演算子の構文は次のようになります。 ```none <~ ``` 演算子によって `objectA` がメタデータとして `valueB` に代入されます。矢印は、メタデータが代入される値を指しています。 Mule 4.5 より前のバージョンでは、たとえば `class` メタデータ項目をオブジェクトに追加するのに次の構文が必要です。 ```weave %dw 2.0 --- {name: "Ken"} as Object {class: "Person"} ``` Mule 4.5 では、メタデータ代入演算子 `<~` によって構文が簡略化されます。 ```weave %dw 2.0 --- {name: "Ken"} <~ {class: "Person"} ``` ### [](#メタデータ)メタデータメタデータとは、値に添付され、その同一性には影響しない追加情報です。2 つの等しい値 `A` と `B` があるとして、メタデータを `A` に添付して `A'` とすると、`A == A' == B` となります。そのため、値と値に添付されたメタデータで形成される値を定義できます。 # DataWeave の演算子 DataWeave では、数学演算子、等価演算子、さらに prepend、append、update などの演算子など、いくつかの演算子をサポートしています。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の演算子](#1.2@dataweave::dataweave-operators.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#数学演算子)数学演算子 DataWeave は、ほとんどの一般的な数学演算子をサポートしています。

演算子説明

+

加算。

-

減算。

*

乗算。

/

除算。

`(-)` および `(+)` 演算子では、数値の操作に加えて、配列、オブジェクト、日付など、複雑なデータ構造も操作できます。次の例では、さまざまなデータ型で数学演算子を使用します。ソース ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- { "mathOperators" : [ { "2 + 2" : (2 + 2) }, { "2 - 2" : (2 - 2) }, { "2 * 2" : (2 * 2) }, { "2 / 2" : (2 / 2) }, { "[1,2,3] - 1 + 4" : [1,2,3] - 1 + 4}, { "{a:1, b:2, c:3} - 'a' " : {a:1, b:2, c:3} - "a"}, { "|2021-03-02T10:39:59| - |P1D| + |PT3H|" : |2021-03-02T10:39:59| - |P1D| + |PT3H|} ] } ``` 出力 ```json { "mathOperators": [ { "2 + 2": 4 }, { "2 - 2": 0 }, { "2 * 2": 4 }, { "2 / 2": 1 }, { "[1,2,3] - 1 + 4": [2,3,4] }, { "{a:1, b:2, c:3} - 'a' ": {"b": 2, "c": 3} }, { "|2021-03-02T10:39:59| - |P1D| + |PT3H|": "2021-03-01T13:39:59" }] } ``` いくつかの DataWeave 関数は数値を操作します。たとえば、[sum](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-core-functions-sum)、[mod](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-core-functions-mod) (剰余)、[avg](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-core-functions-abs) (平均) などがあります。 ## [](#等価演算子と比較演算子)等価演算子と比較演算子 DataWeave は、次の等価演算子と比較演算子をサポートしています。

演算子説明

<

次の値より小さい。

>

次の値より大きい。

<=

次の値以下。

>=

次の値以上。

==

次の値と等しい。

~=

値の型が異なる場合、等価演算子は、1 つの値をもう 1 つの値の型に強制変換しようとします。

[論理演算子](#logical_operators) `not` を使用することで、これらの演算子を否定することができます。次の例では、比較演算子を使用します。ソース ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- { "relational" : [ { "1 < 1" : (1 < 1) }, { "1 > 2" : (1 > 2) }, { "1 <= 1" : (1 <= 1) }, { "1 >= 1" : (1 >= 1) } ] } ``` 出力 ```json { "relational": [ { "(1 < 1)": false }, { "(1 > 2)": false }, { "(1 <= 1)": true }, { "(1 >= 1)": true } ] } ``` 比較演算子のオペランドの型が異なる場合は、DataWeave は右側のオペランドを左側のオペランドの方に強制変換します。たとえば、式 `"123" > 12` では、`12` (数値型) が `"12"` (文字列型) に強制変換され、各文字列値が辞書的順序で比較されます。式 `123 > "12"` では、文字列値 `"12"` が数値 `12` に強制変換され、数値が比較されます。次の例では、等価演算子を使用しています。ソース ```dataweave %dw 2.0 output application/dw --- { "equality" : [ (1 == 1), (1 == 2), ("true" == true), ("true" ~= true), (['true'] ~= [true]), ('1' ~= 1) ] } ``` 出力 ```text { equality: [ true, false, false, true, true, true ] } ``` ## [](#logical_operators)論理演算子 DataWeave は、次の論理演算子をサポートしています。

演算子説明

not

入力の結果を否定します。! も参照してください。

!

入力の結果を否定します。not も参照してください。DataWeave 2.2.0 で導入されました。Mule 4.2 以降でサポートされます。

and

すべての入力の結果が true の場合は true を返し、それ以外の場合は false を返します。

or

いずれかの入力の結果が true の場合は true を返し、それ以外の場合は false を返します。

not と ! のセマンティクスは同じですが、優先順位は異なります。 not true or true は not (true or true) として実行されるため false を返しますが、!true or true は true を返します。! が最初の true にのみ適用されるためです。!(true or true) は false を返します。
次の例では、論理演算子を使用します。ソース ```dataweave %dw 2.0 var myArray = [1,2,3,4,5] var myMap = myArray map not (($ mod 2) == 0) output application/json --- { "not" : [ "notTrue" : not true, "notFalse" : not false, "myMapWithNot" : myMap ], "and" : [ "andTrueFalse" : true and false, "andIsTrue" : (1 + 1 == 2) and (2 + 2 == 4), "andIsFalse" : (1 + 1 == 2) and (2 + 2 == 2) ], "or" : [ "orTrueFalse" : true or false, "orIsTrue" : (1 + 1 == 2) or (2 + 2 == 2), "orIsFalse" : (1 + 1 == 1) or (2 + 2 == 2) ], "!-vs-not" : [ "example-!" : (! true or true), "example-not" : (not true or true) ] } ``` `myMap` はリスト (`myArray`) 内の項目を反復処理し、剰余 (`mod`) 式が各項目に適用されたときに `0` と評価_されない_かどうかを決定します。出力 ```json { "not": [ { "notTrue": false }, { "notFalse": true }, { "myMapWithNot": [ true, false, true, false, true ] } ], "and": [ { "andTrueFalse": false }, { "andIsTrue": true }, { "andIsFalse": false } ], "or": [ { "orTrueFalse": true }, { "orIsTrue": true }, { "orIsFalse": false } ], "!-vs-not": [ { "example-!": true }, { "example-not": false } ] } ``` `not` は `not (true)` のような式では機能しますが、`not(true)` (スペースなし) では機能しないことに注意してください。論理演算子は組み合わせて使用することができます。次の例では、以下を使用します。 - `orNot` 式で定義されている `or not`。 - `andNot` の `and not`。 - `notWithAndNot` の `not` および `and not`。 ```dataweave %dw 2.0 var orNot = if (1 + 1 == 4 or not 1 == 2) {"answer": "orNot - Condition met"} else {"answer": "nope"} var andNot = if (1 + 1 == 2 and not 1 == 2) {"answer": "andNot - Condition met"} else {"answer": "nope"} var notWithAndNot = if (not (1 + 1 == 2 and not 1 == 1)) {"answer": "notWithAndNot - Condition met"} else {"answer": "nope"} output application/json --- { "answers" : [ orNot, andNot, notWithAndNot ] } ``` 出力 ```json { "answers": [ { "answer": "orNot - Condition met" }, { "answer": "andNot - Condition met" }, { "answer": "notWithAndNot - Condition met" } ] } ``` 例のすべての条件式が `true` に評価されるため、DataWeave は各 `if` ブロック内のコードを実行します。 ## [](#配列用の先頭追加演算子追加演算子および削除加演算子)配列用の先頭追加演算子、追加演算子、および削除加演算子 DataWeave では、配列内に項目を追加および先頭に追加する演算子をサポートしています。

演算子説明

>>

演算子の左側のデータを右側の配列内の項目の先頭に追加します。たとえば、1 >> [2] の結果は [ 1, 2 ] となり、配列内の 2 の前に 1 が追加されます。

<<

演算子の右側のデータを左側の配列内の項目に追加します。たとえば、[1] << 2 の結果は [ 1, 2 ] となり、配列内の 1 の後に 2 が追加されます。

+

演算子の右側のデータを左側の配列内の項目に追加します。たとえば、[1] + 2 の結果は [ 1, 2 ] となり、配列内の 1 の後に 2 が追加されます。配列は、常に演算子の左側になります。

-

配列から、サポートされる型の指定された要素を削除します。

次の例では、配列での prepend、append、remove 演算子の使用を示します。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- { "prepend-append" : [ // Array on right side when prepending. { "prepend" : 1 >> [2] }, { "prepend-number" : 1 >> [1] }, { "prepend-string" : "a" >> [1] }, { "prepend-object" : { "a" : "b"} >> [1] }, { "prepend-array" : [1] >> [2, 3] }, { "prepend-binary" : (1 as Binary) >> [1] }, { "prepend-date-time" : |23:57:59Z| >> [ |2017-10-01| ] }, // Array is on left side when appending. { "append-number" : [1] << 2 }, { "append-string" : [1] << "a" }, { "append-object" : [1] << { "a" : "b"} }, { "append-array" : [1,2] << [1, 2, 3] }, { "append-binary" : [1] << (1 as Binary) }, { "append-date-time" : [ |2017-10-01| ] << |23:57:59Z| }, { "append-object-to-array" : [1,2] << {"a" : "b"} }, { "append-array-to-array1" : ["a","b"] << ["c","d"] }, { "append-array-to-array2" : [["a","b"],["c","d"]] << ["e","f"] }, // + always appends within the array { "append-with-+" : [1] + 2 }, { "append-with-+" : [2] + 1 }, { "removeNumberFromArray" : ( [1,2,3] - 2 ) }, { "removeObjectFromArray" : ( [ {a : "b"}, {c : "d"} , { e : "f"} ] - { c : "d"} ) } ] } ``` 出力 ```json { "prepend-append": [ { "prepend": [ 1, 2 ] }, { "prepend-number": [ 1, 1 ] }, { "prepend-string": [ "a", 1 ] }, { "prepend-array": [ [ 1 ], 2, 3 ] }, { "prepend-object": [ { "a": "b" }, 1 ] }, { "prepend-binary": [ "\u0001", 1 ] }, { "prepend-date-time": [ "23:57:59Z", "2017-10-01" ] }, { "append-number": [ 1, 2 ] }, { "append-string": [ 1, "a" ] }, { "append-object": [ 1, { "a": "b" } ] }, { "append-array": [ 1, 2, [ 1, 2, 3 ] ] }, { "append-binary": [ 1, "\u0001" ] }, { "append-date-time": [ "2017-10-01", "23:57:59Z" ] }, { "append-object-to-array": [ 1, 2, { "a": "b" } ] }, { "append-array-to-array1": [ "a", "b", ["c","d"] ] }, { "append-array-to-array2": [ ["a","b"], ["c","d"], ["e","f"] ] }, { "append-with-+": [ 1, 2] }, { "append-with-+": [ 2, 1] }, { "removeNumberFromArray": [ 1, 3 ] }, { "removeObjectFromArray": [ { "a": "b" }, { "e": "f" } ] } ] } ``` ## [](#スコープ演算子とフローコントロール演算子)スコープ演算子とフローコントロール演算子 DataWeave は、式のフローとスコープを制御する演算子をサポートしています。 - [`do` と `using`](#control_flow_do) - [`if else` と `else if`](#control_flow_if)
Table 1. スコープ変数

演算子説明

do

スコープを作成します。このスコープ内で、新しい変数、関数、アノテーション、または名前空間を宣言し、使用できます。構文は、--- で区切られたヘッダーと本文で構成されるという点でマッピングに似ています。このヘッダーはすべての宣言を定義する場所であり、本文は式の結果です。例については「do」と「例: ローカル DataWeave 変数」を参照してください。

using

do に置き換えられました。後方互換性のためにのみサポートされています。

Table 2. フローコントロール演算子

演算子説明

if else

if 演算子は条件式を評価し、条件式が true の場合のみ、if の下の値を返します。それ以外の場合、else の下の式を返します。各 if 式に、対応する else 式が必要です。例については「if else」を参照してください。

else if

else if を組み込むと、else 演算子によって if-else 構造内での式をまとめてチェーニングできます。例については「else if」を参照してください。

## [](#update-operator)update 演算子 DataWeave では `update` 演算子をサポートしています。これにより、データ構造の指定された項目を新しい値で更新できます。 _DataWeave 2.3.0 で導入されました。Mule 4.3 以降でサポートされます。_ Mule 4.3 より前のバージョンでは、次の構文を使用して、オブジェクト全体を再作成せずに `myInput` の `age` 値を 1 ずつ増やす必要があります。 ```weave %dw 2.0 var myInput = { "name": "Ken", "lastName":"Shokida", "age": 30 } output application/json --- myInput mapObject ((value,key) -> if(key as String == "age") {(key): value as Number + 1} else {(key): value} ) ``` Mule 4.3 では、`update` 演算子によって構文が簡略化されています。 ```weave %dw 2.0 var myInput = { "name": "Ken", "lastName":"Shokida", "age": 30 } output application/json --- myInput update { case age at .age -> age + 1 } ``` どちらの DataWeave スクリプトでも同じ結果が返されます。 ```JSON { "name": "Ken", "lastName": "Shokida", "age": 31 } ``` `update` を使用した場合、すべてのキー-値のペアでのキャストまたは反復処理は必要ありません。 `update` 構文は次のようになります。 ```weave update { case at [!]? [if()]? -> ... } ``` - `value_to_update` は更新する元の値を表します。 - `update_expression` は `value_to_update` の値に一致するセレクター式です。 - `variable_name` は一致した `update_expression` 値にバインドする変数の名前です。 - `new_value` は新しい値を使用する式です。 - `[if()]?` `conditional_expression` で `true` が返される場合、スクリプトで値が更新されます。条件式の使用は任意です。 - `[!]` はセレクターを upsert としてマークします。式で一致が見つからなかった場合、`!` によって `update` 演算子ですべての必須要素が作成され、新しい値が挿入されます。 - `update_expression` では複数の `case` 式をサポートしています。
update 演算子では既存の値は変換されません。代わりに、更新された式を使用して新しい値が作成されます。
### [](#セレクター式)セレクター式 `update` 演算子と一緒にセレクター式を使用して、更新する項目を指定します。 #### [](#値セレクター)値セレクターこの一致セレクターでは、オブジェクト内の任意の値への一致を確認できます。次の例では、値セレクターを使用してルートレベルの項目とネストレベルの項目を更新します。ソース ```weave %dw 2.0 var myInput = { "name": "Ken", "lastName":"Shokida", "age": 30, "address": { "street": "Amenabar", "zipCode": "AB1234" } } output application/json --- myInput update { case age at .age -> age + 1 case s at .address.street -> "First Street" } ``` 出力 ```json { "name": "Ken", "lastName": "Shokida", "age": 31, "address": { "street": "First Street", "zipCode": "AB1234" } } ``` #### [](#インデックスセレクター)インデックスセレクターこの一致セレクターを使用すれば、配列をそのインデックスで照合できます。次の例では、配列の最初の場所にある要素を更新します。入力 ```json { "name": "Ken", "lastName":"Shokida", "age": 30, "addresses": [{ "street": "Amenabar", "zipCode": "AB1234" }] } ``` ソース ```weave %dw 2.0 output application/json --- payload update { case s at .addresses[0] -> { "street": "Second Street", "zipCode": "ZZ123" } } ``` 出力 ```json { "name": "Ken", "lastName": "Shokida", "age": 30, "addresses": [ { "street": "Second Street", "zipCode": "ZZ123" } ] } ``` #### [](#属性セレクター)属性セレクターこの一致セレクターを使用すれば、属性値を照合できます。次の例では、属性値を更新して大文字に変更します。入力 ```xml ``` ソース ```weave %dw 2.0 output application/xml --- payload update { case name at .user.@name -> upper(name) } ``` 出力 ```xml ``` #### [](#動的セレクター)動的セレクター任意のセレクターに式を組み込み、選択を動的にできます。次の例では、ハードコード化されていない項目の値を動的に選択して更新します。このような項目は実行時に変更される場合があります。この例では `theFieldName` 変数を使用してキーが `name` の項目を取得し、その項目の値を `Shoki` に変更します。入力 ```json { "name": "Ken", "lastName":"Shokida" } ``` ソース ```weave %dw 2.0 var theFieldName = "name" output application/json --- payload update { case s at ."$(theFieldName)" -> "Shoki" } ``` 出力 ```json { "name": "Shoki", "lastName": "Shokida" } ``` ### [](#条件付き更新)条件付き更新 `update` 演算子には、特定の条件で項目を変更する場合の条件付き更新を記述する構文があります。次の例では、ユーザーの名前に基づいてカテゴリを更新します。入力 ```json [{"name": "Ken", "age": 30}, {"name": "Tomo", "age": 70}, {"name": "Kajika", "age": 10}] ``` ソース ```weave %dw 2.0 output application/json --- payload map ((user) -> user update { case name at .name if(name == "Ken") -> name ++ " (Leandro)" case name at .name if(name == "Tomo") -> name ++ " (Christian)" } ) ``` 出力 ```json [ { "name": "Ken (Leandro)", "age": 30 }, { "name": "Tomo (Christian)", "age": 70 }, { "name": "Kajika", "age": 10 } ] ``` ### [](#更新挿入)更新/挿入 `update` 演算子を使用すれば、セレクター式の末尾にある `!` 記号を使用して、項目が存在しない場合に挿入できます。項目が存在しない場合、演算子によって `null` 値が変数にバインドされます。次の例では、配列 `myInput` の各オブジェクトを更新します。項目 `name` がオブジェクトに存在する場合、例では `upper` 関数を `name` の値に適用します。項目 `name` がオブジェクトに存在しない場合、例ではキー-値のペア `"name": "JOHN"` をオブジェクトに追加します。ソース ```weave %dw 2.0 var myInput = [{"lastName": "Doe"}, {"lastName": "Parker", "name": "Peter" }] output application/json --- myInput map ((value) -> value update { case name at .name! -> if(name == null) "JOHN" else upper(name) } ) ``` 出力 ```json [ { "lastName": "Doe", "name": "JOHN" }, { "lastName": "Parker", "name": "PETER" } ] ``` ### [](#糖衣構文)糖衣構文 `update` 演算子では、もっと長い ` at` 構文の場所で `$` という名前のデフォルトの変数を受け入れます。次の例では、式 `.age` の値をデフォルトの変数名 `$` にバインドしており、これが新しい値を表すために使用されます。もっと長い代替の構文はコメント内で示しています。入力 ```json { "name": "Ken", "lastName":"Shokida", "age": 30, "address": { "street": "Amenabar", "zipCode": "AB1234" } } ``` ソース ```weave %dw 2.0 output application/json --- payload update { //equivalent expression: //case age at .age -> age + 1 case .age -> $ + 1 case .address.street -> "First Street" } ``` 出力 ```json { "name": "Ken", "lastName": "Shokida", "age": 31, "address": { "street": "First Street", "zipCode": "AB1234" } } ``` ## [](#metadata-assignment-operator)メタデータ代入演算子 DataWeave では、`as` 演算子を使用せずに値のメタデータを設定できるメタデータ代入演算子 `<~` がサポートされます。この演算子は、メタデータを設定して現在の値の型を維持する場合に便利です。値を新しい型に型強制する場合は、[as](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-types-coercion) を使用してください。 _DataWeave 2.5.0 で導入されました。Mule 4.5 以降でサポートされます。_ 演算子の構文は次のようになります。 ```none <~ ``` 演算子によって `objectA` がメタデータとして `valueB` に代入されます。矢印は、メタデータが代入される値を指しています。 Mule 4.5 より前のバージョンでは、たとえば `class` メタデータ項目をオブジェクトに追加するのに次の構文が必要です。 ```weave %dw 2.0 --- {name: "Ken"} as Object {class: "Person"} ``` Mule 4.5 では、メタデータ代入演算子 `<~` によって構文が簡略化されます。 ```weave %dw 2.0 --- {name: "Ken"} <~ {class: "Person"} ``` ### [](#メタデータ)メタデータメタデータとは、値に添付され、その同一性には影響しない追加情報です。2 つの等しい値 `A` と `B` があるとして、メタデータを `A` に添付して `A'` とすると、`A == A' == B` となります。そのため、値と値に添付されたメタデータで形成される値を定義できます。 # DataWeave の演算子 DataWeave では、数学演算子、等価演算子、さらに prepend、append、update などの演算子など、いくつかの演算子をサポートしています。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の演算子](#1.2@dataweave::dataweave-operators.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#数学演算子)数学演算子 DataWeave は、ほとんどの一般的な数学演算子をサポートしています。

演算子説明

+

加算。

-

減算。

*

乗算。

/

除算。

`(-)` および `(+)` 演算子では、数値の操作に加えて、配列、オブジェクト、日付など、複雑なデータ構造も操作できます。次の例では、さまざまなデータ型で数学演算子を使用します。ソース ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- { "mathOperators" : [ { "2 + 2" : (2 + 2) }, { "2 - 2" : (2 - 2) }, { "2 * 2" : (2 * 2) }, { "2 / 2" : (2 / 2) }, { "[1,2,3] - 1 + 4" : [1,2,3] - 1 + 4}, { "{a:1, b:2, c:3} - 'a' " : {a:1, b:2, c:3} - "a"}, { "|2021-03-02T10:39:59| - |P1D| + |PT3H|" : |2021-03-02T10:39:59| - |P1D| + |PT3H|} ] } ``` 出力 ```json { "mathOperators": [ { "2 + 2": 4 }, { "2 - 2": 0 }, { "2 * 2": 4 }, { "2 / 2": 1 }, { "[1,2,3] - 1 + 4": [2,3,4] }, { "{a:1, b:2, c:3} - 'a' ": {"b": 2, "c": 3} }, { "|2021-03-02T10:39:59| - |P1D| + |PT3H|": "2021-03-01T13:39:59" }] } ``` いくつかの DataWeave 関数は数値を操作します。たとえば、[sum](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-core-functions-sum)、[mod](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-core-functions-mod) (剰余)、[avg](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-core-functions-abs) (平均) などがあります。 ## [](#等価演算子と比較演算子)等価演算子と比較演算子 DataWeave は、次の等価演算子と比較演算子をサポートしています。

演算子説明

<

次の値より小さい。

>

次の値より大きい。

<=

次の値以下。

>=

次の値以上。

==

次の値と等しい。

~=

値の型が異なる場合、等価演算子は、1 つの値をもう 1 つの値の型に強制変換しようとします。

[論理演算子](#logical_operators) `not` を使用することで、これらの演算子を否定することができます。次の例では、比較演算子を使用します。ソース ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- { "relational" : [ { "1 < 1" : (1 < 1) }, { "1 > 2" : (1 > 2) }, { "1 <= 1" : (1 <= 1) }, { "1 >= 1" : (1 >= 1) } ] } ``` 出力 ```json { "relational": [ { "(1 < 1)": false }, { "(1 > 2)": false }, { "(1 <= 1)": true }, { "(1 >= 1)": true } ] } ``` 比較演算子のオペランドの型が異なる場合は、DataWeave は右側のオペランドを左側のオペランドの方に強制変換します。たとえば、式 `"123" > 12` では、`12` (数値型) が `"12"` (文字列型) に強制変換され、各文字列値が辞書的順序で比較されます。式 `123 > "12"` では、文字列値 `"12"` が数値 `12` に強制変換され、数値が比較されます。次の例では、等価演算子を使用しています。ソース ```dataweave %dw 2.0 output application/dw --- { "equality" : [ (1 == 1), (1 == 2), ("true" == true), ("true" ~= true), (['true'] ~= [true]), ('1' ~= 1) ] } ``` 出力 ```text { equality: [ true, false, false, true, true, true ] } ``` ## [](#logical_operators)論理演算子 DataWeave は、次の論理演算子をサポートしています。

演算子説明

not

入力の結果を否定します。! も参照してください。

!

入力の結果を否定します。not も参照してください。DataWeave 2.2.0 で導入されました。Mule 4.2 以降でサポートされます。

and

すべての入力の結果が true の場合は true を返し、それ以外の場合は false を返します。

or

いずれかの入力の結果が true の場合は true を返し、それ以外の場合は false を返します。

not と ! のセマンティクスは同じですが、優先順位は異なります。 not true or true は not (true or true) として実行されるため false を返しますが、!true or true は true を返します。! が最初の true にのみ適用されるためです。!(true or true) は false を返します。
次の例では、論理演算子を使用します。ソース ```dataweave %dw 2.0 var myArray = [1,2,3,4,5] var myMap = myArray map not (($ mod 2) == 0) output application/json --- { "not" : [ "notTrue" : not true, "notFalse" : not false, "myMapWithNot" : myMap ], "and" : [ "andTrueFalse" : true and false, "andIsTrue" : (1 + 1 == 2) and (2 + 2 == 4), "andIsFalse" : (1 + 1 == 2) and (2 + 2 == 2) ], "or" : [ "orTrueFalse" : true or false, "orIsTrue" : (1 + 1 == 2) or (2 + 2 == 2), "orIsFalse" : (1 + 1 == 1) or (2 + 2 == 2) ], "!-vs-not" : [ "example-!" : (! true or true), "example-not" : (not true or true) ] } ``` `myMap` はリスト (`myArray`) 内の項目を反復処理し、剰余 (`mod`) 式が各項目に適用されたときに `0` と評価_されない_かどうかを決定します。出力 ```json { "not": [ { "notTrue": false }, { "notFalse": true }, { "myMapWithNot": [ true, false, true, false, true ] } ], "and": [ { "andTrueFalse": false }, { "andIsTrue": true }, { "andIsFalse": false } ], "or": [ { "orTrueFalse": true }, { "orIsTrue": true }, { "orIsFalse": false } ], "!-vs-not": [ { "example-!": true }, { "example-not": false } ] } ``` `not` は `not (true)` のような式では機能しますが、`not(true)` (スペースなし) では機能しないことに注意してください。論理演算子は組み合わせて使用することができます。次の例では、以下を使用します。 - `orNot` 式で定義されている `or not`。 - `andNot` の `and not`。 - `notWithAndNot` の `not` および `and not`。 ```dataweave %dw 2.0 var orNot = if (1 + 1 == 4 or not 1 == 2) {"answer": "orNot - Condition met"} else {"answer": "nope"} var andNot = if (1 + 1 == 2 and not 1 == 2) {"answer": "andNot - Condition met"} else {"answer": "nope"} var notWithAndNot = if (not (1 + 1 == 2 and not 1 == 1)) {"answer": "notWithAndNot - Condition met"} else {"answer": "nope"} output application/json --- { "answers" : [ orNot, andNot, notWithAndNot ] } ``` 出力 ```json { "answers": [ { "answer": "orNot - Condition met" }, { "answer": "andNot - Condition met" }, { "answer": "notWithAndNot - Condition met" } ] } ``` 例のすべての条件式が `true` に評価されるため、DataWeave は各 `if` ブロック内のコードを実行します。 ## [](#配列用の先頭追加演算子追加演算子および削除加演算子)配列用の先頭追加演算子、追加演算子、および削除加演算子 DataWeave では、配列内に項目を追加および先頭に追加する演算子をサポートしています。

演算子説明

>>

演算子の左側のデータを右側の配列内の項目の先頭に追加します。たとえば、1 >> [2] の結果は [ 1, 2 ] となり、配列内の 2 の前に 1 が追加されます。

<<

演算子の右側のデータを左側の配列内の項目に追加します。たとえば、[1] << 2 の結果は [ 1, 2 ] となり、配列内の 1 の後に 2 が追加されます。

+

演算子の右側のデータを左側の配列内の項目に追加します。たとえば、[1] + 2 の結果は [ 1, 2 ] となり、配列内の 1 の後に 2 が追加されます。配列は、常に演算子の左側になります。

-

配列から、サポートされる型の指定された要素を削除します。

次の例では、配列での prepend、append、remove 演算子の使用を示します。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- { "prepend-append" : [ // Array on right side when prepending. { "prepend" : 1 >> [2] }, { "prepend-number" : 1 >> [1] }, { "prepend-string" : "a" >> [1] }, { "prepend-object" : { "a" : "b"} >> [1] }, { "prepend-array" : [1] >> [2, 3] }, { "prepend-binary" : (1 as Binary) >> [1] }, { "prepend-date-time" : |23:57:59Z| >> [ |2017-10-01| ] }, // Array is on left side when appending. { "append-number" : [1] << 2 }, { "append-string" : [1] << "a" }, { "append-object" : [1] << { "a" : "b"} }, { "append-array" : [1,2] << [1, 2, 3] }, { "append-binary" : [1] << (1 as Binary) }, { "append-date-time" : [ |2017-10-01| ] << |23:57:59Z| }, { "append-object-to-array" : [1,2] << {"a" : "b"} }, { "append-array-to-array1" : ["a","b"] << ["c","d"] }, { "append-array-to-array2" : [["a","b"],["c","d"]] << ["e","f"] }, // + always appends within the array { "append-with-+" : [1] + 2 }, { "append-with-+" : [2] + 1 }, { "removeNumberFromArray" : ( [1,2,3] - 2 ) }, { "removeObjectFromArray" : ( [ {a : "b"}, {c : "d"} , { e : "f"} ] - { c : "d"} ) } ] } ``` 出力 ```json { "prepend-append": [ { "prepend": [ 1, 2 ] }, { "prepend-number": [ 1, 1 ] }, { "prepend-string": [ "a", 1 ] }, { "prepend-array": [ [ 1 ], 2, 3 ] }, { "prepend-object": [ { "a": "b" }, 1 ] }, { "prepend-binary": [ "\u0001", 1 ] }, { "prepend-date-time": [ "23:57:59Z", "2017-10-01" ] }, { "append-number": [ 1, 2 ] }, { "append-string": [ 1, "a" ] }, { "append-object": [ 1, { "a": "b" } ] }, { "append-array": [ 1, 2, [ 1, 2, 3 ] ] }, { "append-binary": [ 1, "\u0001" ] }, { "append-date-time": [ "2017-10-01", "23:57:59Z" ] }, { "append-object-to-array": [ 1, 2, { "a": "b" } ] }, { "append-array-to-array1": [ "a", "b", ["c","d"] ] }, { "append-array-to-array2": [ ["a","b"], ["c","d"], ["e","f"] ] }, { "append-with-+": [ 1, 2] }, { "append-with-+": [ 2, 1] }, { "removeNumberFromArray": [ 1, 3 ] }, { "removeObjectFromArray": [ { "a": "b" }, { "e": "f" } ] } ] } ``` ## [](#スコープ演算子とフローコントロール演算子)スコープ演算子とフローコントロール演算子 DataWeave は、式のフローとスコープを制御する演算子をサポートしています。 - [`do` と `using`](#control_flow_do) - [`if else` と `else if`](#control_flow_if)
Table 1. スコープ変数

演算子説明

do

スコープを作成します。このスコープ内で、新しい変数、関数、アノテーション、または名前空間を宣言し、使用できます。構文は、--- で区切られたヘッダーと本文で構成されるという点でマッピングに似ています。このヘッダーはすべての宣言を定義する場所であり、本文は式の結果です。例については「do」と「例: ローカル DataWeave 変数」を参照してください。

using

do に置き換えられました。後方互換性のためにのみサポートされています。

Table 2. フローコントロール演算子

演算子説明

if else

if 演算子は条件式を評価し、条件式が true の場合のみ、if の下の値を返します。それ以外の場合、else の下の式を返します。各 if 式に、対応する else 式が必要です。例については「if else」を参照してください。

else if

else if を組み込むと、else 演算子によって if-else 構造内での式をまとめてチェーニングできます。例については「else if」を参照してください。

## [](#update-operator)update 演算子 DataWeave では `update` 演算子をサポートしています。これにより、データ構造の指定された項目を新しい値で更新できます。 _DataWeave 2.3.0 で導入されました。Mule 4.3 以降でサポートされます。_ Mule 4.3 より前のバージョンでは、次の構文を使用して、オブジェクト全体を再作成せずに `myInput` の `age` 値を 1 ずつ増やす必要があります。 ```weave %dw 2.0 var myInput = { "name": "Ken", "lastName":"Shokida", "age": 30 } output application/json --- myInput mapObject ((value,key) -> if(key as String == "age") {(key): value as Number + 1} else {(key): value} ) ``` Mule 4.3 では、`update` 演算子によって構文が簡略化されています。 ```weave %dw 2.0 var myInput = { "name": "Ken", "lastName":"Shokida", "age": 30 } output application/json --- myInput update { case age at .age -> age + 1 } ``` どちらの DataWeave スクリプトでも同じ結果が返されます。 ```JSON { "name": "Ken", "lastName": "Shokida", "age": 31 } ``` `update` を使用した場合、すべてのキー-値のペアでのキャストまたは反復処理は必要ありません。 `update` 構文は次のようになります。 ```weave update { case at [!]? [if()]? -> ... } ``` - `value_to_update` は更新する元の値を表します。 - `update_expression` は `value_to_update` の値に一致するセレクター式です。 - `variable_name` は一致した `update_expression` 値にバインドする変数の名前です。 - `new_value` は新しい値を使用する式です。 - `[if()]?` `conditional_expression` で `true` が返される場合、スクリプトで値が更新されます。条件式の使用は任意です。 - `[!]` はセレクターを upsert としてマークします。式で一致が見つからなかった場合、`!` によって `update` 演算子ですべての必須要素が作成され、新しい値が挿入されます。 - `update_expression` では複数の `case` 式をサポートしています。
update 演算子では既存の値は変換されません。代わりに、更新された式を使用して新しい値が作成されます。
### [](#セレクター式)セレクター式 `update` 演算子と一緒にセレクター式を使用して、更新する項目を指定します。 #### [](#値セレクター)値セレクターこの一致セレクターでは、オブジェクト内の任意の値への一致を確認できます。次の例では、値セレクターを使用してルートレベルの項目とネストレベルの項目を更新します。ソース ```weave %dw 2.0 var myInput = { "name": "Ken", "lastName":"Shokida", "age": 30, "address": { "street": "Amenabar", "zipCode": "AB1234" } } output application/json --- myInput update { case age at .age -> age + 1 case s at .address.street -> "First Street" } ``` 出力 ```json { "name": "Ken", "lastName": "Shokida", "age": 31, "address": { "street": "First Street", "zipCode": "AB1234" } } ``` #### [](#インデックスセレクター)インデックスセレクターこの一致セレクターを使用すれば、配列をそのインデックスで照合できます。次の例では、配列の最初の場所にある要素を更新します。入力 ```json { "name": "Ken", "lastName":"Shokida", "age": 30, "addresses": [{ "street": "Amenabar", "zipCode": "AB1234" }] } ``` ソース ```weave %dw 2.0 output application/json --- payload update { case s at .addresses[0] -> { "street": "Second Street", "zipCode": "ZZ123" } } ``` 出力 ```json { "name": "Ken", "lastName": "Shokida", "age": 30, "addresses": [ { "street": "Second Street", "zipCode": "ZZ123" } ] } ``` #### [](#属性セレクター)属性セレクターこの一致セレクターを使用すれば、属性値を照合できます。次の例では、属性値を更新して大文字に変更します。入力 ```xml ``` ソース ```weave %dw 2.0 output application/xml --- payload update { case name at .user.@name -> upper(name) } ``` 出力 ```xml ``` #### [](#動的セレクター)動的セレクター任意のセレクターに式を組み込み、選択を動的にできます。次の例では、ハードコード化されていない項目の値を動的に選択して更新します。このような項目は実行時に変更される場合があります。この例では `theFieldName` 変数を使用してキーが `name` の項目を取得し、その項目の値を `Shoki` に変更します。入力 ```json { "name": "Ken", "lastName":"Shokida" } ``` ソース ```weave %dw 2.0 var theFieldName = "name" output application/json --- payload update { case s at ."$(theFieldName)" -> "Shoki" } ``` 出力 ```json { "name": "Shoki", "lastName": "Shokida" } ``` ### [](#条件付き更新)条件付き更新 `update` 演算子には、特定の条件で項目を変更する場合の条件付き更新を記述する構文があります。次の例では、ユーザーの名前に基づいてカテゴリを更新します。入力 ```json [{"name": "Ken", "age": 30}, {"name": "Tomo", "age": 70}, {"name": "Kajika", "age": 10}] ``` ソース ```weave %dw 2.0 output application/json --- payload map ((user) -> user update { case name at .name if(name == "Ken") -> name ++ " (Leandro)" case name at .name if(name == "Tomo") -> name ++ " (Christian)" } ) ``` 出力 ```json [ { "name": "Ken (Leandro)", "age": 30 }, { "name": "Tomo (Christian)", "age": 70 }, { "name": "Kajika", "age": 10 } ] ``` ### [](#更新挿入)更新/挿入 `update` 演算子を使用すれば、セレクター式の末尾にある `!` 記号を使用して、項目が存在しない場合に挿入できます。項目が存在しない場合、演算子によって `null` 値が変数にバインドされます。次の例では、配列 `myInput` の各オブジェクトを更新します。項目 `name` がオブジェクトに存在する場合、例では `upper` 関数を `name` の値に適用します。項目 `name` がオブジェクトに存在しない場合、例ではキー-値のペア `"name": "JOHN"` をオブジェクトに追加します。ソース ```weave %dw 2.0 var myInput = [{"lastName": "Doe"}, {"lastName": "Parker", "name": "Peter" }] output application/json --- myInput map ((value) -> value update { case name at .name! -> if(name == null) "JOHN" else upper(name) } ) ``` 出力 ```json [ { "lastName": "Doe", "name": "JOHN" }, { "lastName": "Parker", "name": "PETER" } ] ``` ### [](#糖衣構文)糖衣構文 `update` 演算子では、もっと長い ` at` 構文の場所で `$` という名前のデフォルトの変数を受け入れます。次の例では、式 `.age` の値をデフォルトの変数名 `$` にバインドしており、これが新しい値を表すために使用されます。もっと長い代替の構文はコメント内で示しています。入力 ```json { "name": "Ken", "lastName":"Shokida", "age": 30, "address": { "street": "Amenabar", "zipCode": "AB1234" } } ``` ソース ```weave %dw 2.0 output application/json --- payload update { //equivalent expression: //case age at .age -> age + 1 case .age -> $ + 1 case .address.street -> "First Street" } ``` 出力 ```json { "name": "Ken", "lastName": "Shokida", "age": 31, "address": { "street": "First Street", "zipCode": "AB1234" } } ``` ## [](#metadata-assignment-operator)メタデータ代入演算子 DataWeave では、`as` 演算子を使用せずに値のメタデータを設定できるメタデータ代入演算子 `<~` がサポートされます。この演算子は、メタデータを設定して現在の値の型を維持する場合に便利です。値を新しい型に型強制する場合は、[as](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-types-coercion) を使用してください。 _DataWeave 2.5.0 で導入されました。Mule 4.5 以降でサポートされます。_ 演算子の構文は次のようになります。 ```none <~ ``` 演算子によって `objectA` がメタデータとして `valueB` に代入されます。矢印は、メタデータが代入される値を指しています。 Mule 4.5 より前のバージョンでは、たとえば `class` メタデータ項目をオブジェクトに追加するのに次の構文が必要です。 ```weave %dw 2.0 --- {name: "Ken"} as Object {class: "Person"} ``` Mule 4.5 では、メタデータ代入演算子 `<~` によって構文が簡略化されます。 ```weave %dw 2.0 --- {name: "Ken"} <~ {class: "Person"} ``` ### [](#メタデータ)メタデータメタデータとは、値に添付され、その同一性には影響しない追加情報です。2 つの等しい値 `A` と `B` があるとして、メタデータを `A` に添付して `A'` とすると、`A == A' == B` となります。そのため、値と値に添付されたメタデータで形成される値を定義できます。 # DataWeave の演算子 DataWeave では、数学演算子、等価演算子、さらに prepend、append、update などの演算子など、いくつかの演算子をサポートしています。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の演算子](#1.2@dataweave::dataweave-operators.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#数学演算子)数学演算子 DataWeave は、ほとんどの一般的な数学演算子をサポートしています。

演算子説明

+

加算。

-

減算。

*

乗算。

/

除算。

`(-)` および `(+)` 演算子では、数値の操作に加えて、配列、オブジェクト、日付など、複雑なデータ構造も操作できます。次の例では、さまざまなデータ型で数学演算子を使用します。ソース ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- { "mathOperators" : [ { "2 + 2" : (2 + 2) }, { "2 - 2" : (2 - 2) }, { "2 * 2" : (2 * 2) }, { "2 / 2" : (2 / 2) }, { "[1,2,3] - 1 + 4" : [1,2,3] - 1 + 4}, { "{a:1, b:2, c:3} - 'a' " : {a:1, b:2, c:3} - "a"}, { "|2021-03-02T10:39:59| - |P1D| + |PT3H|" : |2021-03-02T10:39:59| - |P1D| + |PT3H|} ] } ``` 出力 ```json { "mathOperators": [ { "2 + 2": 4 }, { "2 - 2": 0 }, { "2 * 2": 4 }, { "2 / 2": 1 }, { "[1,2,3] - 1 + 4": [2,3,4] }, { "{a:1, b:2, c:3} - 'a' ": {"b": 2, "c": 3} }, { "|2021-03-02T10:39:59| - |P1D| + |PT3H|": "2021-03-01T13:39:59" }] } ``` いくつかの DataWeave 関数は数値を操作します。たとえば、[sum](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-core-functions-sum)、[mod](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-core-functions-mod) (剰余)、[avg](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-core-functions-abs) (平均) などがあります。 ## [](#等価演算子と比較演算子)等価演算子と比較演算子 DataWeave は、次の等価演算子と比較演算子をサポートしています。

演算子説明

<

次の値より小さい。

>

次の値より大きい。

<=

次の値以下。

>=

次の値以上。

==

次の値と等しい。

~=

値の型が異なる場合、等価演算子は、1 つの値をもう 1 つの値の型に強制変換しようとします。

[論理演算子](#logical_operators) `not` を使用することで、これらの演算子を否定することができます。次の例では、比較演算子を使用します。ソース ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- { "relational" : [ { "1 < 1" : (1 < 1) }, { "1 > 2" : (1 > 2) }, { "1 <= 1" : (1 <= 1) }, { "1 >= 1" : (1 >= 1) } ] } ``` 出力 ```json { "relational": [ { "(1 < 1)": false }, { "(1 > 2)": false }, { "(1 <= 1)": true }, { "(1 >= 1)": true } ] } ``` 比較演算子のオペランドの型が異なる場合は、DataWeave は右側のオペランドを左側のオペランドの方に強制変換します。たとえば、式 `"123" > 12` では、`12` (数値型) が `"12"` (文字列型) に強制変換され、各文字列値が辞書的順序で比較されます。式 `123 > "12"` では、文字列値 `"12"` が数値 `12` に強制変換され、数値が比較されます。次の例では、等価演算子を使用しています。ソース ```dataweave %dw 2.0 output application/dw --- { "equality" : [ (1 == 1), (1 == 2), ("true" == true), ("true" ~= true), (['true'] ~= [true]), ('1' ~= 1) ] } ``` 出力 ```text { equality: [ true, false, false, true, true, true ] } ``` ## [](#logical_operators)論理演算子 DataWeave は、次の論理演算子をサポートしています。

演算子説明

not

入力の結果を否定します。! も参照してください。

!

入力の結果を否定します。not も参照してください。DataWeave 2.2.0 で導入されました。Mule 4.2 以降でサポートされます。

and

すべての入力の結果が true の場合は true を返し、それ以外の場合は false を返します。

or

いずれかの入力の結果が true の場合は true を返し、それ以外の場合は false を返します。

not と ! のセマンティクスは同じですが、優先順位は異なります。 not true or true は not (true or true) として実行されるため false を返しますが、!true or true は true を返します。! が最初の true にのみ適用されるためです。!(true or true) は false を返します。
次の例では、論理演算子を使用します。ソース ```dataweave %dw 2.0 var myArray = [1,2,3,4,5] var myMap = myArray map not (($ mod 2) == 0) output application/json --- { "not" : [ "notTrue" : not true, "notFalse" : not false, "myMapWithNot" : myMap ], "and" : [ "andTrueFalse" : true and false, "andIsTrue" : (1 + 1 == 2) and (2 + 2 == 4), "andIsFalse" : (1 + 1 == 2) and (2 + 2 == 2) ], "or" : [ "orTrueFalse" : true or false, "orIsTrue" : (1 + 1 == 2) or (2 + 2 == 2), "orIsFalse" : (1 + 1 == 1) or (2 + 2 == 2) ], "!-vs-not" : [ "example-!" : (! true or true), "example-not" : (not true or true) ] } ``` `myMap` はリスト (`myArray`) 内の項目を反復処理し、剰余 (`mod`) 式が各項目に適用されたときに `0` と評価_されない_かどうかを決定します。出力 ```json { "not": [ { "notTrue": false }, { "notFalse": true }, { "myMapWithNot": [ true, false, true, false, true ] } ], "and": [ { "andTrueFalse": false }, { "andIsTrue": true }, { "andIsFalse": false } ], "or": [ { "orTrueFalse": true }, { "orIsTrue": true }, { "orIsFalse": false } ], "!-vs-not": [ { "example-!": true }, { "example-not": false } ] } ``` `not` は `not (true)` のような式では機能しますが、`not(true)` (スペースなし) では機能しないことに注意してください。論理演算子は組み合わせて使用することができます。次の例では、以下を使用します。 - `orNot` 式で定義されている `or not`。 - `andNot` の `and not`。 - `notWithAndNot` の `not` および `and not`。 ```dataweave %dw 2.0 var orNot = if (1 + 1 == 4 or not 1 == 2) {"answer": "orNot - Condition met"} else {"answer": "nope"} var andNot = if (1 + 1 == 2 and not 1 == 2) {"answer": "andNot - Condition met"} else {"answer": "nope"} var notWithAndNot = if (not (1 + 1 == 2 and not 1 == 1)) {"answer": "notWithAndNot - Condition met"} else {"answer": "nope"} output application/json --- { "answers" : [ orNot, andNot, notWithAndNot ] } ``` 出力 ```json { "answers": [ { "answer": "orNot - Condition met" }, { "answer": "andNot - Condition met" }, { "answer": "notWithAndNot - Condition met" } ] } ``` 例のすべての条件式が `true` に評価されるため、DataWeave は各 `if` ブロック内のコードを実行します。 ## [](#配列用の先頭追加演算子追加演算子および削除加演算子)配列用の先頭追加演算子、追加演算子、および削除加演算子 DataWeave では、配列内に項目を追加および先頭に追加する演算子をサポートしています。

演算子説明

>>

演算子の左側のデータを右側の配列内の項目の先頭に追加します。たとえば、1 >> [2] の結果は [ 1, 2 ] となり、配列内の 2 の前に 1 が追加されます。

<<

演算子の右側のデータを左側の配列内の項目に追加します。たとえば、[1] << 2 の結果は [ 1, 2 ] となり、配列内の 1 の後に 2 が追加されます。

+

演算子の右側のデータを左側の配列内の項目に追加します。たとえば、[1] + 2 の結果は [ 1, 2 ] となり、配列内の 1 の後に 2 が追加されます。配列は、常に演算子の左側になります。

-

配列から、サポートされる型の指定された要素を削除します。

次の例では、配列での prepend、append、remove 演算子の使用を示します。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- { "prepend-append" : [ // Array on right side when prepending. { "prepend" : 1 >> [2] }, { "prepend-number" : 1 >> [1] }, { "prepend-string" : "a" >> [1] }, { "prepend-object" : { "a" : "b"} >> [1] }, { "prepend-array" : [1] >> [2, 3] }, { "prepend-binary" : (1 as Binary) >> [1] }, { "prepend-date-time" : |23:57:59Z| >> [ |2017-10-01| ] }, // Array is on left side when appending. { "append-number" : [1] << 2 }, { "append-string" : [1] << "a" }, { "append-object" : [1] << { "a" : "b"} }, { "append-array" : [1,2] << [1, 2, 3] }, { "append-binary" : [1] << (1 as Binary) }, { "append-date-time" : [ |2017-10-01| ] << |23:57:59Z| }, { "append-object-to-array" : [1,2] << {"a" : "b"} }, { "append-array-to-array1" : ["a","b"] << ["c","d"] }, { "append-array-to-array2" : [["a","b"],["c","d"]] << ["e","f"] }, // + always appends within the array { "append-with-+" : [1] + 2 }, { "append-with-+" : [2] + 1 }, { "removeNumberFromArray" : ( [1,2,3] - 2 ) }, { "removeObjectFromArray" : ( [ {a : "b"}, {c : "d"} , { e : "f"} ] - { c : "d"} ) } ] } ``` 出力 ```json { "prepend-append": [ { "prepend": [ 1, 2 ] }, { "prepend-number": [ 1, 1 ] }, { "prepend-string": [ "a", 1 ] }, { "prepend-array": [ [ 1 ], 2, 3 ] }, { "prepend-object": [ { "a": "b" }, 1 ] }, { "prepend-binary": [ "\u0001", 1 ] }, { "prepend-date-time": [ "23:57:59Z", "2017-10-01" ] }, { "append-number": [ 1, 2 ] }, { "append-string": [ 1, "a" ] }, { "append-object": [ 1, { "a": "b" } ] }, { "append-array": [ 1, 2, [ 1, 2, 3 ] ] }, { "append-binary": [ 1, "\u0001" ] }, { "append-date-time": [ "2017-10-01", "23:57:59Z" ] }, { "append-object-to-array": [ 1, 2, { "a": "b" } ] }, { "append-array-to-array1": [ "a", "b", ["c","d"] ] }, { "append-array-to-array2": [ ["a","b"], ["c","d"], ["e","f"] ] }, { "append-with-+": [ 1, 2] }, { "append-with-+": [ 2, 1] }, { "removeNumberFromArray": [ 1, 3 ] }, { "removeObjectFromArray": [ { "a": "b" }, { "e": "f" } ] } ] } ``` ## [](#スコープ演算子とフローコントロール演算子)スコープ演算子とフローコントロール演算子 DataWeave は、式のフローとスコープを制御する演算子をサポートしています。 - [`do` と `using`](#control_flow_do) - [`if else` と `else if`](#control_flow_if)
Table 1. スコープ変数

演算子説明

do

スコープを作成します。このスコープ内で、新しい変数、関数、アノテーション、または名前空間を宣言し、使用できます。構文は、--- で区切られたヘッダーと本文で構成されるという点でマッピングに似ています。このヘッダーはすべての宣言を定義する場所であり、本文は式の結果です。例については「do」と「例: ローカル DataWeave 変数」を参照してください。

using

do に置き換えられました。後方互換性のためにのみサポートされています。

Table 2. フローコントロール演算子

演算子説明

if else

if 演算子は条件式を評価し、条件式が true の場合のみ、if の下の値を返します。それ以外の場合、else の下の式を返します。各 if 式に、対応する else 式が必要です。例については「if else」を参照してください。

else if

else if を組み込むと、else 演算子によって if-else 構造内での式をまとめてチェーニングできます。例については「else if」を参照してください。

## [](#update-operator)update 演算子 DataWeave では `update` 演算子をサポートしています。これにより、データ構造の指定された項目を新しい値で更新できます。 _DataWeave 2.3.0 で導入されました。Mule 4.3 以降でサポートされます。_ Mule 4.3 より前のバージョンでは、次の構文を使用して、オブジェクト全体を再作成せずに `myInput` の `age` 値を 1 ずつ増やす必要があります。 ```weave %dw 2.0 var myInput = { "name": "Ken", "lastName":"Shokida", "age": 30 } output application/json --- myInput mapObject ((value,key) -> if(key as String == "age") {(key): value as Number + 1} else {(key): value} ) ``` Mule 4.3 では、`update` 演算子によって構文が簡略化されています。 ```weave %dw 2.0 var myInput = { "name": "Ken", "lastName":"Shokida", "age": 30 } output application/json --- myInput update { case age at .age -> age + 1 } ``` どちらの DataWeave スクリプトでも同じ結果が返されます。 ```JSON { "name": "Ken", "lastName": "Shokida", "age": 31 } ``` `update` を使用した場合、すべてのキー-値のペアでのキャストまたは反復処理は必要ありません。 `update` 構文は次のようになります。 ```weave update { case at [!]? [if()]? -> ... } ``` - `value_to_update` は更新する元の値を表します。 - `update_expression` は `value_to_update` の値に一致するセレクター式です。 - `variable_name` は一致した `update_expression` 値にバインドする変数の名前です。 - `new_value` は新しい値を使用する式です。 - `[if()]?` `conditional_expression` で `true` が返される場合、スクリプトで値が更新されます。条件式の使用は任意です。 - `[!]` はセレクターを upsert としてマークします。式で一致が見つからなかった場合、`!` によって `update` 演算子ですべての必須要素が作成され、新しい値が挿入されます。 - `update_expression` では複数の `case` 式をサポートしています。
update 演算子では既存の値は変換されません。代わりに、更新された式を使用して新しい値が作成されます。
### [](#セレクター式)セレクター式 `update` 演算子と一緒にセレクター式を使用して、更新する項目を指定します。 #### [](#値セレクター)値セレクターこの一致セレクターでは、オブジェクト内の任意の値への一致を確認できます。次の例では、値セレクターを使用してルートレベルの項目とネストレベルの項目を更新します。ソース ```weave %dw 2.0 var myInput = { "name": "Ken", "lastName":"Shokida", "age": 30, "address": { "street": "Amenabar", "zipCode": "AB1234" } } output application/json --- myInput update { case age at .age -> age + 1 case s at .address.street -> "First Street" } ``` 出力 ```json { "name": "Ken", "lastName": "Shokida", "age": 31, "address": { "street": "First Street", "zipCode": "AB1234" } } ``` #### [](#インデックスセレクター)インデックスセレクターこの一致セレクターを使用すれば、配列をそのインデックスで照合できます。次の例では、配列の最初の場所にある要素を更新します。入力 ```json { "name": "Ken", "lastName":"Shokida", "age": 30, "addresses": [{ "street": "Amenabar", "zipCode": "AB1234" }] } ``` ソース ```weave %dw 2.0 output application/json --- payload update { case s at .addresses[0] -> { "street": "Second Street", "zipCode": "ZZ123" } } ``` 出力 ```json { "name": "Ken", "lastName": "Shokida", "age": 30, "addresses": [ { "street": "Second Street", "zipCode": "ZZ123" } ] } ``` #### [](#属性セレクター)属性セレクターこの一致セレクターを使用すれば、属性値を照合できます。次の例では、属性値を更新して大文字に変更します。入力 ```xml ``` ソース ```weave %dw 2.0 output application/xml --- payload update { case name at .user.@name -> upper(name) } ``` 出力 ```xml ``` #### [](#動的セレクター)動的セレクター任意のセレクターに式を組み込み、選択を動的にできます。次の例では、ハードコード化されていない項目の値を動的に選択して更新します。このような項目は実行時に変更される場合があります。この例では `theFieldName` 変数を使用してキーが `name` の項目を取得し、その項目の値を `Shoki` に変更します。入力 ```json { "name": "Ken", "lastName":"Shokida" } ``` ソース ```weave %dw 2.0 var theFieldName = "name" output application/json --- payload update { case s at ."$(theFieldName)" -> "Shoki" } ``` 出力 ```json { "name": "Shoki", "lastName": "Shokida" } ``` ### [](#条件付き更新)条件付き更新 `update` 演算子には、特定の条件で項目を変更する場合の条件付き更新を記述する構文があります。次の例では、ユーザーの名前に基づいてカテゴリを更新します。入力 ```json [{"name": "Ken", "age": 30}, {"name": "Tomo", "age": 70}, {"name": "Kajika", "age": 10}] ``` ソース ```weave %dw 2.0 output application/json --- payload map ((user) -> user update { case name at .name if(name == "Ken") -> name ++ " (Leandro)" case name at .name if(name == "Tomo") -> name ++ " (Christian)" } ) ``` 出力 ```json [ { "name": "Ken (Leandro)", "age": 30 }, { "name": "Tomo (Christian)", "age": 70 }, { "name": "Kajika", "age": 10 } ] ``` ### [](#更新挿入)更新/挿入 `update` 演算子を使用すれば、セレクター式の末尾にある `!` 記号を使用して、項目が存在しない場合に挿入できます。項目が存在しない場合、演算子によって `null` 値が変数にバインドされます。次の例では、配列 `myInput` の各オブジェクトを更新します。項目 `name` がオブジェクトに存在する場合、例では `upper` 関数を `name` の値に適用します。項目 `name` がオブジェクトに存在しない場合、例ではキー-値のペア `"name": "JOHN"` をオブジェクトに追加します。ソース ```weave %dw 2.0 var myInput = [{"lastName": "Doe"}, {"lastName": "Parker", "name": "Peter" }] output application/json --- myInput map ((value) -> value update { case name at .name! -> if(name == null) "JOHN" else upper(name) } ) ``` 出力 ```json [ { "lastName": "Doe", "name": "JOHN" }, { "lastName": "Parker", "name": "PETER" } ] ``` ### [](#糖衣構文)糖衣構文 `update` 演算子では、もっと長い ` at` 構文の場所で `$` という名前のデフォルトの変数を受け入れます。次の例では、式 `.age` の値をデフォルトの変数名 `$` にバインドしており、これが新しい値を表すために使用されます。もっと長い代替の構文はコメント内で示しています。入力 ```json { "name": "Ken", "lastName":"Shokida", "age": 30, "address": { "street": "Amenabar", "zipCode": "AB1234" } } ``` ソース ```weave %dw 2.0 output application/json --- payload update { //equivalent expression: //case age at .age -> age + 1 case .age -> $ + 1 case .address.street -> "First Street" } ``` 出力 ```json { "name": "Ken", "lastName": "Shokida", "age": 31, "address": { "street": "First Street", "zipCode": "AB1234" } } ``` ## [](#metadata-assignment-operator)メタデータ代入演算子 DataWeave では、`as` 演算子を使用せずに値のメタデータを設定できるメタデータ代入演算子 `<~` がサポートされます。この演算子は、メタデータを設定して現在の値の型を維持する場合に便利です。値を新しい型に型強制する場合は、[as](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-types-coercion) を使用してください。 _DataWeave 2.5.0 で導入されました。Mule 4.5 以降でサポートされます。_ 演算子の構文は次のようになります。 ```none <~ ``` 演算子によって `objectA` がメタデータとして `valueB` に代入されます。矢印は、メタデータが代入される値を指しています。 Mule 4.5 より前のバージョンでは、たとえば `class` メタデータ項目をオブジェクトに追加するのに次の構文が必要です。 ```weave %dw 2.0 --- {name: "Ken"} as Object {class: "Person"} ``` Mule 4.5 では、メタデータ代入演算子 `<~` によって構文が簡略化されます。 ```weave %dw 2.0 --- {name: "Ken"} <~ {class: "Person"} ``` ### [](#metadata-annotations)メタデータアノテーションを使用したメタデータ代入 DataWeave では、メタデータアノテーションのサポートが追加されます。`@Metadata` でマークされたこの特別なアノテーションでは、キー-値ペアのメタデータが、使用されている任意の値に添付されます。 _DataWeave 2.8.0 で導入されました。_ 次の例は前の例と同じ結果を達成しますが、アノテーションを定義しています。これは、メタデータキー `class` を、それが使用されている指定された値にバインドするクラスです。 ```weave %dw 2.8 @Metadata(key="class") annotation Class(value: String) --- @Class(value="Person") {name: "Ken"} ``` アノテーションを使用してメタデータを定義すると、次の利点が得られます。 - アノテーションを一度定義したら、コード全体でメタデータとして再利用できます。 - アノテーションは付加的です。複数のアノテーションを使用して、すべてのキー-値ペアをまとめて添付します。 - 型チェックを取得すると、アノテーションの値を特定の型に強制できるため、一貫性を確保できます。ただし、メタデータアノテーションを定義する場合、特定の制限があります。 - `@Metadata` でマークされたアノテーションでは 1 つのパラメーターのみを使用できます。 - パラメーターは `value` と呼ばれる必要があります。 - メタデータキーは、メタデータアノテーションのキー引数に設定された値であり、アノテーション自体の名前ではありません (前の例では、メタデータ値は `class` キーに関連付けられています)。 - メタデータアノテーションは付加的です。メタデータがすでに含まれている参照でメタデータアノテーションを使用した場合、新しいメタデータが付加されます。値を XML ライター用の CData としてマークするメタデータアノテーションの例を次に示します。ソース ```weave %dw 2.8 output application/xml @Metadata(key="cdata") annotation CData(value: true) --- root: { test: @CData(value = true) "testCData" } ``` 出力 ```xml ``` ### [](#メタデータ)メタデータメタデータとは、値に添付され、その同一性には影響しない追加情報です。2 つの等しい値 `A` と `B` があるとして、メタデータを `A` に添付して `A'` とすると、`A == A' == B` となります。そのため、値と値に添付されたメタデータで形成される値を定義できます。 # DataWeave バイナリ (dwb) 形式 MIME タイプ: `application/dwb` ID: `dwb` TODO FOR 2.4? ## [](#properties)Configuration のプロパティ DataWeave では、この形式の以下の設定プロパティがサポートされています。 ### [](#reader_properties)Reader のプロパティこの形式は、入力データを読み取るための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

indexedReader

Boolean

true

しきい値に達したとき、デフォルトでインデックス付きリーダーを使用します。US-ASCII、UTF-8、および ISO-8859-1 エンコードのみをサポートします。他のエンコードの場合、DataWeave ではメモリ内リーダーを使用します。

有効な値は、true または false です。

### [](#writer_properties)Writer のプロパティこの形式は、出力データを書き込むための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

bufferSize

Number

8192

バッファライターのサイズ。

deferred

Boolean

false

true に設定すると、出力をデータストリームとして生成し、スクリプトの実行はそれがコンシュームされるまで延期されます。

有効な値は、true または false です。

writeIndex

Boolean

false

トークンと階層インデックスを末尾に追加して、これが読み取られたときに再び解析されるのを回避する必要がある場合。

有効な値は、true または false です。

## [](#mime_types)サポートされる MIME タイプこの形式では、次の MIME タイプがサポートされます。

MIME タイプ

application/dwb

# DataWeave バイナリ (dwb) 形式 MIME タイプ: `application/dwb` ID: `dwb` TODO FOR 2.4? ## [](#properties)Configuration のプロパティ DataWeave では、この形式の以下の設定プロパティがサポートされています。 ### [](#reader_properties)Reader のプロパティこの形式は、入力データを読み取るための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

indexedReader

Boolean

true

しきい値に達したとき、デフォルトでインデックス付きリーダーを使用します。US-ASCII、UTF-8、および ISO-8859-1 エンコードのみをサポートします。他のエンコードの場合、DataWeave ではメモリ内リーダーを使用します。

有効な値は、true または false です。

### [](#writer_properties)Writer のプロパティこの形式は、出力データを書き込むための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

bufferSize

Number

8192

バッファライターのサイズ。値は 8 よりも大きい必要があります。

deferred

Boolean

false

true に設定すると、出力をデータストリームとして生成し、スクリプトの実行は生成されたコンテンツがコンシュームされるまで延期されます。

有効な値は、true または false です。

writeIndex

Boolean

false

トークンと階層インデックスを末尾に追加して、これが読み取られたときに再び解析されるのを回避する必要がある場合。

有効な値は、true または false です。

## [](#mime_types)サポートされる MIME タイプこの形式では、次の MIME タイプがサポートされます。

MIME タイプ

application/dwb

# DataWeave バイナリ (dwb) 形式 MIME タイプ: `application/dwb` ID: `dwb` TODO FOR 2.4? ## [](#properties)Configuration のプロパティ DataWeave では、この形式の以下の設定プロパティがサポートされています。 ### [](#reader_properties)Reader のプロパティこの形式は、入力データを読み取るための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

indexedReader

Boolean

true

しきい値に達したとき、デフォルトでインデックス付きリーダーを使用します。US-ASCII、UTF-8、および ISO-8859-1 エンコードのみをサポートします。他のエンコードの場合、DataWeave ではメモリ内リーダーを使用します。

有効な値は、true または false です。

### [](#writer_properties)Writer のプロパティこの形式は、出力データを書き込むための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

bufferSize

Number

8192

バッファライターのサイズ。値は 8 よりも大きい必要があります。

deferred

Boolean

false

true に設定すると、出力をデータストリームとして生成し、スクリプトの実行は生成されたコンテンツがコンシュームされるまで延期されます。

有効な値は、true または false です。

writeIndex

Boolean

false

トークンと階層インデックスを末尾に追加して、これが読み取られたときに再び解析されるのを回避する必要がある場合。

有効な値は、true または false です。

## [](#mime_types)サポートされる MIME タイプこの形式では、次の MIME タイプがサポートされます。

MIME タイプ

application/dwb

# DataWeave バイナリ (dwb) 形式 MIME タイプ: `application/dwb` ID: `dwb` TODO FOR 2.4? ## [](#properties)Configuration のプロパティ DataWeave では、この形式の以下の設定プロパティがサポートされています。 ### [](#reader_properties)Reader のプロパティこの形式は、入力データを読み取るための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

indexedReader

Boolean

true

しきい値に達したとき、デフォルトでインデックス付きリーダーを使用します。US-ASCII、UTF-8、および ISO-8859-1 エンコードのみをサポートします。他のエンコードの場合、DataWeave ではメモリ内リーダーを使用します。

有効な値は、true または false です。

### [](#writer_properties)Writer のプロパティこの形式は、出力データを書き込むための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

bufferSize

Number

8192

バッファライターのサイズ。値は 8 よりも大きい必要があります。

deferred

Boolean

false

true に設定すると、出力をデータストリームとして生成し、スクリプトの実行は生成されたコンテンツがコンシュームされるまで延期されます。

有効な値は、true または false です。

writeIndex

Boolean

false

トークンと階層インデックスを末尾に追加して、これが読み取られたときに再び解析されるのを回避する必要がある場合。

有効な値は、true または false です。

## [](#mime_types)サポートされる MIME タイプこの形式では、次の MIME タイプがサポートされます。

MIME タイプ

application/dwb

# DataWeave バイナリ (dwb) 形式 MIME タイプ: `application/dwb` ID: `dwb` TODO FOR 2.4? ## [](#properties)Configuration のプロパティ DataWeave では、この形式の以下の設定プロパティがサポートされています。 ### [](#reader_properties)Reader のプロパティこの形式は、入力データを読み取るための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

indexedReader

Boolean

true

しきい値に達したとき、デフォルトでインデックス付きリーダーを使用します。US-ASCII、UTF-8、および ISO-8859-1 エンコードのみをサポートします。他のエンコードの場合、DataWeave ではメモリ内リーダーを使用します。

有効な値は、true または false です。

### [](#writer_properties)Writer のプロパティこの形式は、出力データを書き込むための指示を提供するプロパティを受け入れます。

パラメーター型デフォルト説明

bufferSize

Number

8192

バッファライターのサイズ (バイト)。値は 8 よりも大きい必要があります。

deferred

Boolean

false

true に設定すると、出力をデータストリームとして生成し、スクリプトの実行は生成されたコンテンツがコンシュームされるまで延期されます。

有効な値は、true または false です。

writeIndex

Boolean

false

トークンと階層インデックスを末尾に追加して、これが読み取られたときに再び解析されるのを回避する必要がある場合。

有効な値は、true または false です。

## [](#mime_types)サポートされる MIME タイプこの形式では、次の MIME タイプがサポートされます。

MIME タイプ

application/dwb

# DataWeave メモリ管理 Mule Runtime Engine で DataWeave を介して大きなファイルを処理する場合、どれだけのメモリをいつ使用するかを詳細に調整するためにセットアップできるいくつかの項目があります。 ## [](#buffersize)RAM の使用とディスクの使用 DataWeave は小さいファイルをメモリに保存しますが、設定可能なしきい値を超えると、ディスク領域を使用してメモリ不足にならないようにします。作成されたバッファファイルはデフォルトの一時ディレクトリに配置されます。このファイルを代わりにカスタムディレクトリに保存する場合は、`java.io.tmpdir` プロパティを使用してディレクトリを指定できます。 3 種類の DataWeave バッファファイルが生成されます。 - `dw-buffer-output-${count}.tmp` 変換の結果がしきい値の **1572864 バイト**よりも大きい場合に、変換の出力を保存するために使用されます。このしきい値を変更するには、システムプロパティ `com.mulesoft.dw.max_memory_allocation` を追加し、新しいしきい値として使用するバイト数をそのプロパティに割り当てます。 Mule Runtime Engine は、値が参照されなくなった、JVM GC によって値が収集された、または Mule イベントの実行が終了した場合に、ファイルを削除します。 - `dw-buffer-input-${count}.tmp` 変換の入力がメモリ内のバッファ (デフォルトでは **1572864 バイト**) よりも大きい場合に、変換の入力を保存するために使用されます。これは `dw-buffer-output-${count}.tmp` ファイルと似ていますが、入力データ用です。 - `dw-buffer-index-${count}.tmp` 読み取られている値のインデックス情報を保存するために使用されます。このファイルは、DataWeave がデータにすばやくアクセスするのに役立ちます。Mule Runtime Engine は、変換の実行が終了した場合にファイルを削除します。また、foreach ループなどのストリーミングのユースケースでは、ストリームが終了した場合 (foreach の実行が終了した場合) にファイルを削除します。システムプロパティ: システムプロパティはいくつかの方法で定義できます。詳細は、[システムプロパティ](https://docs.mulesoft.com/jp/mule-runtime/4.3/configuring-properties#system-properties)を参照してください。 - `com.mulesoft.dw.buffersize` このシステムプロパティは、処理された入力および出力を保存するために DataWeave で使用するメモリ内の入力バッファおよび出力バッファのサイズ (バイト単位) を決定します。デフォルトのバッファサイズは 8192 バイト (8 KB) です。このプロパティは数値 (バイト数での数値) を受け取ります。例: `-Dcom.mulesoft.dw.buffersize=8192`。 - `com.mulesoft.dw.directbuffer.disable` Mule 4.2.2 で導入されたこのオプションは、DataWeave がオフヒープメモリ (デフォルト) またはヒープメモリのどちらを使用するかを制御します。DataWeave は、内部バッファにはオフヒープメモリを使用します。ただし、メモリの搭載量が少ないマシンでは、この設定によって問題が起きる場合があります。このプロパティは論理値を受け取ります。例: `-Dcom.mulesoft.dw.directbuffer.disable=true`。 - `com.mulesoft.dw.memory_pool_size` Mule 4.3.0 以降、DataWeave バッファでは、定義されたサイズまでプールからのオフヒープメモリが使用され、残りはヒープメモリを使用して割り当てられます。このプロパティはプール内のスロット数を決定します。デフォルトのスロット数は 60 です。このプロパティは数値 (プールのスロット数) を受け取ります。例: `-Dcom.mulesoft.dw.memory_pool_size=60`。 - `com.mulesoft.dw.max_memory_allocation` Mule 4.3.0 で導入されたこのプロパティにより、ディスクに切り替える前に使用される最大メモリ量が決まります。ペイロードがこのサイズを超えると、ペイロードは `dw-buffer-input-${count}.tmp` および `dw-buffer-output-${count}.tmp` の一時ファイルに保存されます。また、オフヒープメモリのプールの各スロットのサイズ (バイト単位) も決まります。デフォルトのサイズは 1572864 バイト (1.5 MB) です。 - `com.mulesoft.dw.buffer.memory.monitoring` (実験段階) Mule 4.3.0 で導入されたこのプロパティを有効にすると、スロットがメモリプールから取得または解放されるたびにメッセージが記録されます。これは今後のバージョンでは削除されるか、動作が変更される場合があります。このプロパティは論理値を受け取ります。例: `-Dcom.mulesoft.dw.buffer.memory.monitoring=true`。 ## [](#関連情報)関連情報 - [DataWeave スクリプト](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-language-introduction) - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-selectors) # DataWeave メモリ管理 Mule Runtime Engine で DataWeave を介して大きなファイルを処理する場合、どれだけのメモリをいつ使用するかを詳細に調整するためにセットアップできるいくつかの項目があります。 ## [](#buffersize)RAM の使用とディスクの使用 DataWeave は小さいファイルをメモリに保存しますが、設定可能なしきい値を超えると、ディスク領域を使用してメモリ不足にならないようにします。作成されたバッファファイルはデフォルトの一時ディレクトリに配置されます。このファイルを代わりにカスタムディレクトリに保存する場合は、`java.io.tmpdir` プロパティを使用してディレクトリを指定できます。バッファファイルは、そのファイルを参照するストリームが終了するまで一時ディレクトリに保持されます。終了するのは通常、フローの実行が完了するときであるため、一時フォルダーにある多くのバッファファイルは、長時間や同時の実行の間、使用中のままになることがあります。 3 種類の DataWeave バッファファイルが生成されます。 - `dw-buffer-output-${count}.tmp` 変換の結果がしきい値の **1572864 バイト**よりも大きい場合に、変換の出力を保存するために使用されます。このしきい値を変更するには、システムプロパティ `com.mulesoft.dw.max_memory_allocation` を追加し、新しいしきい値として使用するバイト数をそのプロパティに割り当てます。 Mule Runtime Engine は、値が参照されなくなった、JVM GC によって値が収集された、または Mule イベントの実行が終了した場合に、ファイルを削除します。 - `dw-buffer-input-${count}.tmp` 変換の入力がメモリ内のバッファ (デフォルトでは **1572864 バイト**) よりも大きい場合に、変換の入力を保存するために使用されます。これは `dw-buffer-output-${count}.tmp` ファイルと似ていますが、入力データ用です。 - `dw-buffer-index-${count}.tmp` 読み取られている値のインデックス情報を保存するために使用されます。このファイルは、DataWeave がデータにすばやくアクセスするのに役立ちます。Mule Runtime Engine は、変換の実行が終了した場合にファイルを削除します。また、foreach ループなどのストリーミングのユースケースでは、ストリームが終了した場合 (foreach の実行が終了した場合) にファイルを削除します。システムプロパティ: システムプロパティはいくつかの方法で定義できます。詳細は、[システムプロパティ](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/configuring-properties#system-properties)を参照してください。 - `com.mulesoft.dw.buffersize` このシステムプロパティは、処理された入力および出力を保存するために DataWeave で使用するメモリ内の入力バッファおよび出力バッファのサイズ (バイト単位) を決定します。デフォルトのバッファサイズは 8192 バイト (8 KB) です。このプロパティは数値 (バイト数での数値) を受け取ります。例: `-Dcom.mulesoft.dw.buffersize=8192`。 - `com.mulesoft.dw.directbuffer.disable` Mule 4.2.2 で導入されたこのオプションは、DataWeave がオフヒープメモリ (デフォルト) またはヒープメモリのどちらを使用するかを制御します。DataWeave は、内部バッファにはヒープメモリを使用します。ただし、メモリの搭載量が少ないマシンでは、この設定によって問題が起きる場合があります。このプロパティは論理値を受け取ります。例: `-Dcom.mulesoft.dw.directbuffer.disable=true`。 - `com.mulesoft.dw.memory_pool_size` Mule 4.3.0 以降、DataWeave バッファでは、定義されたサイズまでプールからのオフヒープメモリが使用され、残りはヒープメモリを使用して割り当てられます。このプロパティはプール内のスロット数を決定します。デフォルトのスロット数は 60 です。このプロパティは数値 (プールのスロット数) を受け取ります。例: `-Dcom.mulesoft.dw.memory_pool_size=60`。 - `com.mulesoft.dw.max_memory_allocation` Mule 4.3.0 で導入されたこのプロパティにより、ディスクに切り替える前に使用される最大メモリ量が決まります。ペイロードがこのサイズを超えると、ペイロードは `dw-buffer-input-${count}.tmp` および `dw-buffer-output-${count}.tmp` の一時ファイルに保存されます。また、オフヒープメモリのプールの各スロットのサイズ (バイト単位) も決まります。デフォルトのサイズは 1572864 バイト (1.5 MB) です。このプロパティは数値 (バイト数での数値) を受け取ります。例: `-Dcom.mulesoft.dw.max_memory_allocation=1572864`。 - `com.mulesoft.dw.buffer.memory.monitoring` (実験段階) Mule 4.3.0 で導入されたこのプロパティを有効にすると、スロットがメモリプールから取得または解放されるたびにメッセージが記録されます。これは今後のバージョンでは削除されるか、動作が変更される場合があります。このプロパティは論理値を受け取ります。例: `-Dcom.mulesoft.dw.buffer.memory.monitoring=true`。 - `mule.weave.script.parser.cache.size` このシステムプロパティは、キャッシュされるコンパイル済みスクリプトの最大サイズを決定します。デフォルト値は 10.000 です。 - `com.mulesoft.dw.charbuffersize` このシステムプロパティは、ライターが使用するバッファのサイズ (バイト) を決定します。デフォルト値は 4.096 です。 ## [](#関連情報)関連情報 - [DataWeave スクリプト](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-language-introduction) - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-selectors) # DataWeave メモリ管理 Mule Runtime Engine で DataWeave を介して大きなファイルを処理する場合、どれだけのメモリをいつ使用するかを詳細に調整するためにセットアップできるいくつかの項目があります。 ## [](#buffersize)RAM の使用とディスクの使用 DataWeave は小さいファイルをメモリに保存しますが、設定可能なしきい値を超えると、ディスク領域を使用してメモリ不足にならないようにします。作成されたバッファファイルはデフォルトの一時ディレクトリに配置されます。このファイルを代わりにカスタムディレクトリに保存する場合は、`java.io.tmpdir` プロパティを使用してディレクトリを指定できます。バッファファイルは、そのファイルを参照するストリームが終了するまで一時ディレクトリに保持されます。終了するのは通常、フローの実行が完了するときであるため、一時フォルダーにある多くのバッファファイルは、長時間や同時の実行の間、使用中のままになることがあります。 3 種類の DataWeave バッファファイルが生成されます。 - `dw-buffer-output-${count}.tmp` 変換の結果がしきい値の **1572864 バイト**よりも大きい場合に、変換の出力を保存するために使用されます。このしきい値を変更するには、システムプロパティ `com.mulesoft.dw.max_memory_allocation` を追加し、新しいしきい値として使用するバイト数をそのプロパティに割り当てます。 Mule Runtime Engine は、値が参照されなくなった、JVM GC によって値が収集された、または Mule イベントの実行が終了した場合に、ファイルを削除します。 - `dw-buffer-input-${count}.tmp` 変換の入力がメモリ内のバッファ (デフォルトでは **1572864 バイト**) よりも大きい場合に、変換の入力を保存するために使用されます。これは `dw-buffer-output-${count}.tmp` ファイルと似ていますが、入力データ用です。 - `dw-buffer-index-${count}.tmp` 読み取られている値のインデックス情報を保存するために使用されます。このファイルは、DataWeave がデータにすばやくアクセスするのに役立ちます。Mule Runtime Engine は、変換の実行が終了した場合にファイルを削除します。また、foreach ループなどのストリーミングのユースケースでは、ストリームが終了した場合 (foreach の実行が終了した場合) にファイルを削除します。システムプロパティ: システムプロパティはいくつかの方法で定義できます。詳細は、[システムプロパティ](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/configuring-properties#system-properties)を参照してください。 - `com.mulesoft.dw.buffersize` このシステムプロパティは、処理された入力および出力を保存するために DataWeave で使用するメモリ内の入力バッファおよび出力バッファのサイズ (バイト単位) を決定します。デフォルトのバッファサイズは 8192 バイト (8 KB) です。このプロパティは数値 (バイト数での数値) を受け取ります。例: `-Dcom.mulesoft.dw.buffersize=8192`。 - `com.mulesoft.dw.directbuffer.disable` Mule 4.2.2 で導入されたこのオプションは、DataWeave がオフヒープメモリ (デフォルト) またはヒープメモリのどちらを使用するかを制御します。DataWeave は、内部バッファにはヒープメモリを使用します。ただし、メモリの搭載量が少ないマシンでは、この設定によって問題が起きる場合があります。このプロパティは論理値を受け取ります。例: `-Dcom.mulesoft.dw.directbuffer.disable=true`。 - `com.mulesoft.dw.memory_pool_size` Mule 4.3.0 以降、DataWeave バッファでは、定義されたサイズまでプールからのオフヒープメモリが使用され、残りはヒープメモリを使用して割り当てられます。このプロパティはプール内のスロット数を決定します。デフォルトのスロット数は 60 です。このプロパティは数値 (プールのスロット数) を受け取ります。例: `-Dcom.mulesoft.dw.memory_pool_size=60`。 - `com.mulesoft.dw.max_memory_allocation` Mule 4.3.0 で導入されたこのプロパティにより、ディスクに切り替える前に使用される最大メモリ量が決まります。ペイロードがこのサイズを超えると、ペイロードは `dw-buffer-input-${count}.tmp` および `dw-buffer-output-${count}.tmp` の一時ファイルに保存されます。また、オフヒープメモリのプールの各スロットのサイズ (バイト単位) も決まります。デフォルトのサイズは 1572864 バイト (1.5 MB) です。このプロパティは数値 (バイト数での数値) を受け取ります。例: `-Dcom.mulesoft.dw.max_memory_allocation=1572864`。 - `com.mulesoft.dw.buffer.memory.monitoring` (実験段階) Mule 4.3.0 で導入されたこのプロパティを有効にすると、スロットがメモリプールから取得または解放されるたびにメッセージが記録されます。これは今後のバージョンでは削除されるか、動作が変更される場合があります。このプロパティは論理値を受け取ります。例: `-Dcom.mulesoft.dw.buffer.memory.monitoring=true`。 - `mule.weave.script.parser.cache.size` このシステムプロパティは、キャッシュされるコンパイル済みスクリプトの最大サイズを決定します。デフォルト値は 10.000 です。 - `com.mulesoft.dw.charbuffersize` このシステムプロパティは、ライターが使用するバッファのサイズ (バイト) を決定します。デフォルト値は 4.096 です。 ## [](#関連情報)関連情報 - [DataWeave スクリプト](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-language-introduction) - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-selectors) # DataWeave メモリ管理 Mule Runtime Engine で DataWeave を介して大きなファイルを処理する場合、どれだけのメモリをいつ使用するかを詳細に調整するためにセットアップできるいくつかの項目があります。 ## [](#buffersize)RAM の使用とディスクの使用 DataWeave は小さいファイルをメモリに保存しますが、設定可能なしきい値を超えると、ディスク領域を使用してメモリ不足にならないようにします。作成されたバッファファイルはデフォルトの一時ディレクトリに配置されます。このファイルを代わりにカスタムディレクトリに保存する場合は、`java.io.tmpdir` プロパティを使用してディレクトリを指定できます。バッファファイルは、そのファイルを参照するストリームが終了するまで一時ディレクトリに保持されます。終了するのは通常、フローの実行が完了するときであるため、一時フォルダーにある多くのバッファファイルは、長時間や同時の実行の間、使用中のままになることがあります。 3 種類の DataWeave バッファファイルが生成されます。 - `dw-buffer-output-${count}.tmp` 変換の結果がしきい値の **1572864 バイト**よりも大きい場合に、変換の出力を保存するために使用されます。このしきい値を変更するには、システムプロパティ `com.mulesoft.dw.max_memory_allocation` を追加し、新しいしきい値として使用するバイト数をそのプロパティに割り当てます。 Mule Runtime Engine は、値が参照されなくなった、JVM GC によって値が収集された、または Mule イベントの実行が終了した場合に、ファイルを削除します。 - `dw-buffer-input-${count}.tmp` 変換の入力がメモリ内のバッファ (デフォルトでは **1572864 バイト**) よりも大きい場合に、変換の入力を保存するために使用されます。これは `dw-buffer-output-${count}.tmp` ファイルと似ていますが、入力データ用です。 - `dw-buffer-index-${count}.tmp` 読み取られている値のインデックス情報を保存するために使用されます。このファイルは、DataWeave がデータにすばやくアクセスするのに役立ちます。Mule Runtime Engine は、変換の実行が終了した場合にファイルを削除します。また、foreach ループなどのストリーミングのユースケースでは、ストリームが終了した場合 (foreach の実行が終了した場合) にファイルを削除します。システムプロパティ: システムプロパティはいくつかの方法で定義できます。詳細は、[システムプロパティ](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/configuring-properties#system-properties)を参照してください。 - `com.mulesoft.dw.buffersize` このシステムプロパティは、処理された入力および出力を保存するために DataWeave で使用するメモリ内の入力バッファおよび出力バッファのサイズ (バイト単位) を決定します。デフォルトのバッファサイズは 8192 バイト (8 KB) です。このプロパティは数値 (バイト数での数値) を受け取ります。例: `-Dcom.mulesoft.dw.buffersize=8192`。 - `com.mulesoft.dw.directbuffer.disable` Mule 4.2.2 で導入されたこのオプションは、DataWeave がオフヒープメモリ (デフォルト) またはヒープメモリのどちらを使用するかを制御します。DataWeave は、内部バッファにはヒープメモリを使用します。ただし、メモリの搭載量が少ないマシンでは、この設定によって問題が起きる場合があります。このプロパティは論理値を受け取ります。例: `-Dcom.mulesoft.dw.directbuffer.disable=true`。 - `com.mulesoft.dw.memory_pool_size` Mule 4.3.0 以降、DataWeave バッファでは、定義されたサイズまでプールからのオフヒープメモリが使用され、残りはヒープメモリを使用して割り当てられます。このプロパティはプール内のスロット数を決定します。デフォルトのスロット数は 60 です。このプロパティは数値 (プールのスロット数) を受け取ります。例: `-Dcom.mulesoft.dw.memory_pool_size=60`。 - `com.mulesoft.dw.max_memory_allocation` Mule 4.3.0 で導入されたこのプロパティにより、ディスクに切り替える前に使用される最大メモリ量が決まります。ペイロードがこのサイズを超えると、ペイロードは `dw-buffer-input-${count}.tmp` および `dw-buffer-output-${count}.tmp` の一時ファイルに保存されます。また、オフヒープメモリのプールの各スロットのサイズ (バイト単位) も決まります。デフォルトのサイズは 1572864 バイト (1.5 MB) です。このプロパティは数値 (バイト数での数値) を受け取ります。例: `-Dcom.mulesoft.dw.max_memory_allocation=1572864`。 - `com.mulesoft.dw.buffer.memory.monitoring` (実験段階) Mule 4.3.0 で導入されたこのプロパティを有効にすると、スロットがメモリプールから取得または解放されるたびにメッセージが記録されます。これは今後のバージョンでは削除されるか、動作が変更される場合があります。このプロパティは論理値を受け取ります。例: `-Dcom.mulesoft.dw.buffer.memory.monitoring=true`。 - `mule.weave.script.parser.cache.size` このシステムプロパティは、キャッシュされるコンパイル済みスクリプトの最大サイズを決定します。デフォルト値は 10.000 です。 - `com.mulesoft.dw.charbuffersize` このシステムプロパティは、ライターが使用するバッファのサイズ (バイト) を決定します。デフォルト値は 4.096 です。 ## [](#関連情報)関連情報 - [DataWeave スクリプト](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-language-introduction) - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-selectors) # DataWeave メモリ管理 Mule Runtime Engine で DataWeave を介して大きなファイルを処理する場合、どれだけのメモリをいつ使用するかを詳細に調整するためにセットアップできるいくつかの項目があります。 ## [](#buffersize)RAM の使用とディスクの使用 DataWeave は小さいファイルをメモリに保存しますが、設定可能なしきい値を超えると、ディスク領域を使用してメモリ不足にならないようにします。作成されたバッファファイルはデフォルトの一時ディレクトリに配置されます。このファイルを代わりにカスタムディレクトリに保存する場合は、`java.io.tmpdir` プロパティを使用してディレクトリを指定できます。バッファファイルは、そのファイルを参照するストリームが終了するまで一時ディレクトリに保持されます。終了するのは通常、フローの実行が完了するときであるため、一時フォルダーにある多くのバッファファイルは、長時間や同時の実行の間、使用中のままになることがあります。 3 種類の DataWeave バッファファイルが生成されます。 - `dw-buffer-output-${count}.tmp` 変換の結果がしきい値の **1572864 バイト**よりも大きい場合に、変換の出力を保存するために使用されます。このしきい値を変更するには、システムプロパティ `com.mulesoft.dw.max_memory_allocation` を追加し、新しいしきい値として使用するバイト数をそのプロパティに割り当てます。 Mule Runtime Engine は、値が参照されなくなった、JVM GC によって値が収集された、または Mule イベントの実行が終了した場合に、ファイルを削除します。 - `dw-buffer-input-${count}.tmp` 変換の入力がメモリ内のバッファ (デフォルトでは **1572864 バイト**) よりも大きい場合に、変換の入力を保存するために使用されます。これは `dw-buffer-output-${count}.tmp` ファイルと似ていますが、入力データ用です。 - `dw-buffer-index-${count}.tmp` 読み取られている値のインデックス情報を保存するために使用されます。このファイルは、DataWeave がデータにすばやくアクセスするのに役立ちます。Mule Runtime Engine は、変換の実行が終了した場合にファイルを削除します。また、foreach ループなどのストリーミングのユースケースでは、ストリームが終了した場合 (foreach の実行が終了した場合) にファイルを削除します。システムプロパティ: システムプロパティはいくつかの方法で定義できます。詳細は、[システムプロパティ](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/configuring-properties#system-properties)を参照してください。 - `com.mulesoft.dw.buffersize` このシステムプロパティは、処理された入力および出力を保存するために DataWeave で使用するメモリ内の入力バッファおよび出力バッファのサイズ (バイト単位) を決定します。デフォルトのバッファサイズは 8192 バイト (8 KB) です。このプロパティは数値 (バイト数での数値) を受け取ります。例: `-Dcom.mulesoft.dw.buffersize=8192`。 - `com.mulesoft.dw.directbuffer.disable` Mule 4.2.2 で導入されたこのオプションは、DataWeave がオフヒープメモリ (デフォルト) またはヒープメモリのどちらを使用するかを制御します。DataWeave は、内部バッファにはヒープメモリを使用します。ただし、メモリの搭載量が少ないマシンでは、この設定によって問題が起きる場合があります。このプロパティは論理値を受け取ります。例: `-Dcom.mulesoft.dw.directbuffer.disable=true`。 - `com.mulesoft.dw.memory_pool_size` Mule 4.3.0 以降、DataWeave バッファでは、定義されたサイズまでプールからのオフヒープメモリが使用され、残りはヒープメモリを使用して割り当てられます。このプロパティはプール内のスロット数を決定します。デフォルトのスロット数は 60 です。このプロパティは数値 (プールのスロット数) を受け取ります。例: `-Dcom.mulesoft.dw.memory_pool_size=60`。 - `com.mulesoft.dw.max_memory_allocation` Mule 4.3.0 で導入されたこのプロパティにより、ディスクに切り替える前に使用される最大メモリ量が決まります。ペイロードがこのサイズを超えると、ペイロードは `dw-buffer-input-${count}.tmp` および `dw-buffer-output-${count}.tmp` の一時ファイルに保存されます。また、オフヒープメモリのプールの各スロットのサイズ (バイト単位) も決まります。デフォルトのサイズは 1572864 バイト (1.5 MB) です。このプロパティは数値 (バイト数での数値) を受け取ります。例: `-Dcom.mulesoft.dw.max_memory_allocation=1572864`。 - `com.mulesoft.dw.buffer.memory.monitoring` (実験段階) Mule 4.3.0 で導入されたこのプロパティを有効にすると、スロットがメモリプールから取得または解放されるたびにメッセージが記録されます。これは今後のバージョンでは削除されるか、動作が変更される場合があります。このプロパティは論理値を受け取ります。例: `-Dcom.mulesoft.dw.buffer.memory.monitoring=true`。 - `mule.weave.script.parser.cache.size` このシステムプロパティは、キャッシュされるコンパイル済みスクリプトの最大サイズを決定します。デフォルト値は 10.000 です。 - `com.mulesoft.dw.charbuffersize` このシステムプロパティは、ライターが使用するバッファのサイズ (バイト) を決定します。デフォルト値は 4.096 です。 ## [](#関連情報)関連情報 - [DataWeave スクリプト](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-language-introduction) - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-selectors) # DataWeave メモリ管理 Mule Runtime Engine で DataWeave を介して大きなファイルを処理する場合、どれだけのメモリをいつ使用するかを詳細に調整するためにセットアップできるいくつかの項目があります。 ## [](#buffersize)RAM の使用とディスクの使用 DataWeave は小さいファイルをメモリに保存しますが、設定可能なしきい値を超えると、ディスク領域を使用してメモリ不足にならないようにします。作成されたバッファファイルはデフォルトの一時ディレクトリに配置されます。このファイルを代わりにカスタムディレクトリに保存する場合は、`java.io.tmpdir` プロパティを使用してディレクトリを指定できます。バッファファイルは、そのファイルを参照するストリームが終了するまで一時ディレクトリに保持されます。終了するのは通常、フローの実行が完了するときであるため、一時フォルダーにある多くのバッファファイルは、長時間や同時の実行の間、使用中のままになることがあります。 3 種類の DataWeave バッファファイルが生成されます。 - `dw-buffer-output-${count}.tmp` 変換の結果がしきい値の **1572864 バイト**よりも大きい場合に、変換の出力を保存するために使用されます。このしきい値を変更するには、システムプロパティ `com.mulesoft.dw.max_memory_allocation` を追加し、新しいしきい値として使用するバイト数をそのプロパティに割り当てます。 Mule Runtime Engine は、値が参照されなくなった、JVM GC によって値が収集された、または Mule イベントの実行が終了した場合に、ファイルを削除します。 - `dw-buffer-input-${count}.tmp` 変換の入力がメモリ内のバッファ (デフォルトでは **1572864 バイト**) よりも大きい場合に、変換の入力を保存するために使用されます。これは `dw-buffer-output-${count}.tmp` ファイルと似ていますが、入力データ用です。 - `dw-buffer-index-${count}.tmp` 読み取られている値のインデックス情報を保存するために使用されます。このファイルは、DataWeave がデータにすばやくアクセスするのに役立ちます。Mule Runtime Engine は、変換の実行が終了した場合にファイルを削除します。また、foreach ループなどのストリーミングのユースケースでは、ストリームが終了した場合 (foreach の実行が終了した場合) にファイルを削除します。システムプロパティ: システムプロパティはいくつかの方法で定義できます。詳細は、[システムプロパティ](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/configuring-properties#system-properties)を参照してください。 - `com.mulesoft.dw.buffersize` このシステムプロパティは、処理された入力および出力を保存するために DataWeave で使用するメモリ内の入力バッファおよび出力バッファのサイズ (バイト単位) を決定します。デフォルトのバッファサイズは 8192 バイト (8 KB) です。このプロパティは数値 (バイト数での数値) を受け取ります。例: `-Dcom.mulesoft.dw.buffersize=8192`。 - `com.mulesoft.dw.directbuffer.disable` Mule 4.2.2 で導入されたこのオプションは、DataWeave がオフヒープメモリ (デフォルト) またはヒープメモリのどちらを使用するかを制御します。DataWeave は、内部バッファにはヒープメモリを使用します。ただし、メモリの搭載量が少ないマシンでは、この設定によって問題が起きる場合があります。このプロパティは論理値を受け取ります。例: `-Dcom.mulesoft.dw.directbuffer.disable=true`。 - `com.mulesoft.dw.memory_pool_size` Mule 4.3.0 以降、DataWeave バッファでは、定義されたサイズまでプールからのオフヒープメモリが使用され、残りはヒープメモリを使用して割り当てられます。このプロパティはプール内のスロット数を決定します。デフォルトのスロット数は 60 です。このプロパティは数値 (プールのスロット数) を受け取ります。例: `-Dcom.mulesoft.dw.memory_pool_size=60`。 - `com.mulesoft.dw.max_memory_allocation` Mule 4.3.0 で導入されたこのプロパティにより、ディスクに切り替える前に使用される最大メモリ量が決まります。ペイロードがこのサイズを超えると、ペイロードは `dw-buffer-input-${count}.tmp` および `dw-buffer-output-${count}.tmp` の一時ファイルに保存されます。また、オフヒープメモリのプールの各スロットのサイズ (バイト単位) も決まります。デフォルトのサイズは 1572864 バイト (1.5 MB) です。このプロパティは数値 (バイト数での数値) を受け取ります。例: `-Dcom.mulesoft.dw.max_memory_allocation=1572864`。 - `com.mulesoft.dw.buffer.memory.monitoring` (実験段階) Mule 4.3.0 で導入されたこのプロパティを有効にすると、スロットがメモリプールから取得または解放されるたびにメッセージが記録されます。これは今後のバージョンでは削除されるか、動作が変更される場合があります。このプロパティは論理値を受け取ります。例: `-Dcom.mulesoft.dw.buffer.memory.monitoring=true`。 - `mule.weave.script.parser.cache.size` このシステムプロパティは、キャッシュされるコンパイル済みスクリプトの最大サイズを決定します。デフォルト値は 10.000 です。 - `com.mulesoft.dw.charbuffersize` このシステムプロパティは、ライターが使用するバッファのサイズ (バイト) を決定します。デフォルト値は 4.096 です。 ## [](#関連情報)関連情報 - [DataWeave スクリプト](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-language-introduction) - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-selectors) # DataWeave モジュールの型の再利用他の DataWeave モジュールで宣言されている型を再利用するには、`import` ディレクティブを使用します。 DataWeave モジュール (`dw/Weather.dwl`): ```dataweave %dw 2.0 type Weather = "cloudy" | "sunny" | "rainy" | "stormy" type DetailedWeather = {temperature: Number, weather: Weather} ``` それらのインポートされた型は、DataWeave の他の型のように、変数と関数の制約や、パターン一致および実行時の型のチェックの制約として使用できます。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output json import * from dw::Weather fun weatherMessage(todayWeather: Weather) = "The weather for today is: " ++ todayWeather var worstPossibleWeather: DetailedWeather = {temperature: -10, weather: "stormy"} --- { a: weatherMessage("sunny"), b: worstPossibleWeather.weather is Weather } ``` ## [](#関連情報)関連情報 - [カスタムモジュールおよびマッピングの作成](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-create-module) # DataWeave モジュールの型の再利用他の DataWeave モジュールで宣言されている型を再利用するには、`import` ディレクティブを使用します。 DataWeave モジュール (`dw/Weather.dwl`): ```dataweave %dw 2.0 type Weather = "cloudy" | "sunny" | "rainy" | "stormy" type DetailedWeather = {temperature: Number, weather: Weather} ``` それらのインポートされた型は、DataWeave の他の型のように、変数と関数の制約や、パターン一致および実行時の型のチェックの制約として使用できます。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output json import * from dw::Weather fun weatherMessage(todayWeather: Weather) = "The weather for today is: " ++ todayWeather var worstPossibleWeather: DetailedWeather = {temperature: -10, weather: "stormy"} --- { a: weatherMessage("sunny"), b: worstPossibleWeather.weather is Weather } ``` ## [](#関連情報)関連情報 - [カスタムモジュールおよびマッピングの作成](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-create-module) # DataWeave モジュールの型の再利用他の DataWeave モジュールで宣言されている型を再利用するには、`import` ディレクティブを使用します。 DataWeave モジュール (`dw/Weather.dwl`): ```dataweave %dw 2.0 type Weather = "cloudy" | "sunny" | "rainy" | "stormy" type DetailedWeather = {temperature: Number, weather: Weather} ``` それらのインポートされた型は、DataWeave の他の型のように、変数と関数の制約や、パターン一致および実行時の型のチェックの制約として使用できます。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output json import * from dw::Weather fun weatherMessage(todayWeather: Weather) = "The weather for today is: " ++ todayWeather var worstPossibleWeather: DetailedWeather = {temperature: -10, weather: "stormy"} --- { a: weatherMessage("sunny"), b: worstPossibleWeather.weather is Weather } ``` ## [](#関連情報)関連情報 - [カスタムモジュールおよびマッピングの作成](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-create-module) # DataWeave モジュールの型の再利用他の DataWeave モジュールで宣言されている型を再利用するには、`import` ディレクティブを使用します。 DataWeave モジュール (`dw/Weather.dwl`): ```dataweave %dw 2.0 type Weather = "cloudy" | "sunny" | "rainy" | "stormy" type DetailedWeather = {temperature: Number, weather: Weather} ``` それらのインポートされた型は、DataWeave の他の型のように、変数と関数の制約や、パターン一致および実行時の型のチェックの制約として使用できます。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output json import * from dw::Weather fun weatherMessage(todayWeather: Weather) = "The weather for today is: " ++ todayWeather var worstPossibleWeather: DetailedWeather = {temperature: -10, weather: "stormy"} --- { a: weatherMessage("sunny"), b: worstPossibleWeather.weather is Weather } ``` ## [](#関連情報)関連情報 - [カスタムモジュールおよびマッピングの作成](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-create-module) # DataWeave リファレンス DataWeave バージョン 2 関数はモジュールにパッケージ化されています。開始する前に、DataWeave バージョン 2 は Mule 4 アプリケーションを対象とすることに注意してください。Mule 3 アプリケーションの場合、Mule 3.9 ドキュメントの[「DataWeave の演算子」](#3.9@mule-runtime::dataweave-operators.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、Mule Runtime の目次のバージョンセレクターを使用できます。コア (`dw::Core`) モジュールの関数は、自動的に DataWeave スクリプトにインポートされます。その他のモジュールを使用するには、DataWeave スクリプトの先頭に次のようなインポートディレクティブを追加することによって、使用するモジュールまたは関数をインポートする必要があります。 - `import dw::core::Strings` - `import camelize, capitalize from dw::core::Strings` - `import * from dw::core::Strings` モジュールのインポート方法は、DataWeave スクリプトから関数をコールする方法に影響します。ディレクティブでインポートする関数を具体的にリストしない場合や `* from` を使用して関数モジュールのすべての関数をインポートする場合は、スクリプトから関数をコールするときにモジュールを指定する必要があります。たとえば、次のインポートディレクティブでは String モジュールからインポートする関数が指定されていないため、`pluralize` 関数をコールするときには `Strings::pluralize("box")` のようになります。変換 ```dataweave %dw 2.0 import dw::core::Strings output application/json --- { 'plural': Strings::pluralize("box") } ``` 次の例では、String モジュールからインポートする特定の関数が指定されているため、`pluralize("box")` のようにメソッドをコールできます。変換 ```dataweave %dw 2.0 import pluralize from dw::core::Strings output application/json --- { 'plural': pluralize("box") } ``` 次の例では、String モジュールからすべての関数がインポートされるため、`pluralize("box")` のようにメソッドをコールできます。変換 ```dataweave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json --- { 'plural': pluralize("box") } ``` ## [](#dw_modules)DataWeave モジュール - [Arrays (dw::core::Arrays)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-arrays) - [Binaries (dw::core::Binaries)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-binaries) - [Core (dw::Core)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-core) - [Encryption (dw::Crypto)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-crypto) - [Diff (dw::util::Diff)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-diff) - [Objects (dw::core::Objects)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-objects) - [Runtime (dw::Runtime)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-runtime) - [Strings (dw::core::Strings)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-strings) - [System (dw::System)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-system) - [URL (dw::core::URL)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-url) ## [](#function_signatures)関数シグネチャー DataWeave リファレンスの各 DataWeave 関数はその関数シグネチャーによって識別されます。関数では、関数名、0 個以上のパラメーター、戻り値のデータ型が指定されます。 2 個のパラメーターの関数シグネチャーの基本構文: `function(parameterType,parameterType): returnType` たとえば、`contains` 関数のシグネチャー `contains(String, String): Boolean` には 2 個のパラメーターがあり、それぞれのパラメーターで String (文字列) 型の値を受け入れます。関数は Boolean (ブール) 値を返します。関数シグネチャー内のパラメーターは名前付きパラメーターに_順番に_対応し、名前付きパラメーターは各シグネチャーのパラメーターテーブルで記述されます。たとえば、[contains(String, String): Boolean](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-core-functions-contains#contains2) では、`text` が 1 番目のパラメーターで `toSearch` が 2 番目のパラメーターであることがパラメーターテーブルで示されています。多くの DataWeave 関数が、異なるデータ型を処理するためにオーバーロードされます。関数のバリエーションごとに一意の関数シグネチャーがあります。たとえば、[isEmpty](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-core-functions-isempty) は、Array (配列)、String (文字列)、Object (オブジェクト)、または Null 型の入力値をサポートするためにオーバーロードされます。データ型についての詳細は、[「型システム」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-type-system)を参照してください。 ### [](#関数シグネチャー内の型パラメーター)関数シグネチャー内の型パラメーター関数シグネチャーには型パラメーターを含めることができます。型パラメーターは一部のプログラミング言語の総称に似ています。たとえば、`contains(Array, Any): Boolean` の `Array` は、DataWeave でサポートされる任意の型 (`T`) の要素を配列に含めることができることを示します。対照的に、特定の型の配列では型 (`Array`、`Array`、または両方の型 `Array`) を指定します。 ### [](#関数シグネチャー内の関数型)関数シグネチャー内の関数型関数を引数として渡すことができます。関数シグネチャー内のパラメーターが、`parameterName:Type` 形式の 1 つ以上のパラメーターを取り、戻り値のデータ型 (`→ ReturnType`) を持つ関数型になっている場合があります。たとえば、関数型 `(item: T, index: Number) → R)` は [map](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-core-functions-map) 関数 (`map(Array, (item: T, index: Number) → R): Array`) のパラメーター型です。この関数型は任意の型 `T` の値と Number (数値) 型の値を受け入れ、`R` 型の値を返すパラメーターとして機能します。 ## [](#see_also)関連情報 [関数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-language-guide#functions) [DataWeave 言語](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/) [DataWeave クイックスタート](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-quickstart) # DataWeave リファレンス DataWeave 関数はモジュールにパッケージ化されています。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の演算子](#1.2@dataweave::dataweave-operators.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。コア (`dw::Core`) モジュールの関数は、自動的に DataWeave スクリプトにインポートされます。その他のモジュールを使用するには、DataWeave スクリプトの先頭に次のようなインポートディレクティブを追加することによって、使用するモジュールまたは関数をインポートする必要があります。 - `import dw::core::Strings` - `import camelize, capitalize from dw::core::Strings` - `import * from dw::core::Strings` モジュールのインポート方法は、DataWeave スクリプトから関数をコールする方法に影響します。ディレクティブでインポートする関数を具体的にリストしない場合や `* from` を使用して関数モジュールのすべての関数をインポートする場合は、スクリプトから関数をコールするときにモジュールを指定する必要があります。たとえば、次のインポートディレクティブでは String Module からインポートする関数が指定されていないため、`pluralize` 関数をコールするときには `Strings::pluralize("box")` のようになります。変換 ```dataweave %dw 2.0 import dw::core::Strings output application/json --- { 'plural': Strings::pluralize("box") } ``` 次の例では、String Module からインポートする特定の関数が指定されているため、`pluralize("box")` のようにメソッドをコールできます。変換 ```dataweave %dw 2.0 import pluralize from dw::core::Strings output application/json --- { 'plural': pluralize("box") } ``` 次の例では、String Module からすべての関数がインポートされるため、`pluralize("box")` のようにメソッドをコールできます。変換 ```dataweave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json --- { 'plural': pluralize("box") } ``` ## [](#dw_modules)DataWeave Module - [Arrays (dw::core::Arrays)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-arrays) - [Binaries (dw::core::Binaries)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-binaries) - [Coercions (dw::util::Coercions)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-coercions) - [Core (dw::Core)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-core) - [DataFormat (dw::extension::DataFormat)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-dataformat) - [Dates (dw::core::Dates)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-dates) - [Diff (dw::util::Diff)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-diff) - [Encryption (dw::Crypto)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-crypto) - [Math (dw::util::Math)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-math) - [Mule (dw::Mule)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-mule) - [Multipart (dw::module::Multipart)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-multipart) - [Numbers (dw::core::Numbers)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-numbers) - [Objects (dw::core::Objects)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-objects) - [Periods (dw::core::Periods)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-periods) - [Runtime (dw::Runtime)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-runtime) - [Strings (dw::core::Strings)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-strings) - [System (dw::System)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-system) - [Timer (dw::util::Timer)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-timer) - [Tree (dw::util::Tree)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-tree) - [Types (データ型) (dw::core::Types)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-types) - [URL (dw::core::URL)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-url) - [Values (dw::util::Values)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-values) ## [](#function_signatures)関数シグネチャー DataWeave リファレンスの各 DataWeave 関数はその関数シグネチャーによって識別されます。関数では、関数名、0 個以上のパラメーター、戻り値の型が指定されます。 2 個のパラメーターの関数シグネチャーの基本構文: `function(parameterType,parameterType): returnType` たとえば、`contains` 関数のシグネチャー `contains(String, String): Boolean` には 2 個のパラメーターがあり、それぞれのパラメーターで String (文字列) 型の値を受け入れます。関数は Boolean (ブール) 値を返します。関数シグネチャー内のパラメーターは名前付きパラメーターに_順番に_対応し、名前付きパラメーターは各シグネチャーのパラメーターテーブルで記述されます。たとえば、[contains(String, String): Boolean](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-core-functions-contains#contains2) では、`text` が 1 番目のパラメーターで `toSearch` が 2 番目のパラメーターであることがパラメーターテーブルで示されています。多くの DataWeave 関数が、異なるデータ型を処理するためにオーバーロードされます。関数のバリエーションごとに一意の関数シグネチャーがあります。たとえば、[isEmpty](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-core-functions-isempty) は、Array (配列)、String (文字列)、Object (オブジェクト)、または Null 型の入力値をサポートするためにオーバーロードされます。データ型についての詳細は、[「型システム」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-type-system)を参照してください。 ### [](#関数シグネチャー内の型パラメーター)関数シグネチャー内の型パラメーター関数シグネチャーには型パラメーターを含めることができます。型パラメーターは一部のプログラミング言語の総称に似ています。たとえば、`contains(Array, Any): Boolean` の `Array` は、DataWeave でサポートされる任意の型 (`T`) の要素を配列に含めることができることを示します。対照的に、特定の型の配列では型 (`Array`、`Array`、または両方の型 `Array`) を指定します。 ### [](#関数シグネチャー内の関数型)関数シグネチャー内の関数型関数を引数として渡すことができます。関数シグネチャー内のパラメーターが、`parameterName:Type` 形式の 1 つ以上のパラメーターを取り、戻り値の型 (`→ ReturnType`) を持つ関数型になっている場合があります。たとえば、関数型 `(item: T, index: Number) → R)` は [map](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-core-functions-map) 関数 (`map(Array, (item: T, index: Number) → R): Array`) のパラメーター型です。この関数型は任意の型 `T` の値と Number (数値) 型の値を受け入れ、`R` 型の値を返すパラメーターとして機能します。 ## [](#see_also)関連情報 [関数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-language-guide#functions) [DataWeave について](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/) [DataWeave クイックスタート](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-quickstart) # DataWeave リファレンス DataWeave 関数はモジュールにパッケージ化されています。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の演算子](#1.2@dataweave::dataweave-operators.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。コア (`dw::Core`) モジュールの関数は、自動的に DataWeave スクリプトにインポートされます。その他のモジュールを使用するには、DataWeave スクリプトの先頭に次のようなインポートディレクティブを追加することによって、使用するモジュールまたは関数をインポートする必要があります。 - `import dw::core::Strings` - `import camelize, capitalize from dw::core::Strings` - `import * from dw::core::Strings` モジュールのインポート方法は、DataWeave スクリプトから関数をコールする方法に影響します。ディレクティブでインポートする関数を具体的にリストしない場合や `* from` を使用して関数モジュールのすべての関数をインポートする場合は、スクリプトから関数をコールするときにモジュールを指定する必要があります。たとえば、次のインポートディレクティブでは String Module からインポートする関数が指定されていないため、`pluralize` 関数をコールするときには `Strings::pluralize("box")` のようになります。変換 ```dataweave %dw 2.0 import dw::core::Strings output application/json --- { 'plural': Strings::pluralize("box") } ``` 次の例では、String Module からインポートする特定の関数が指定されているため、`pluralize("box")` のようにメソッドをコールできます。変換 ```dataweave %dw 2.0 import pluralize from dw::core::Strings output application/json --- { 'plural': pluralize("box") } ``` 次の例では、String Module からすべての関数がインポートされるため、`pluralize("box")` のようにメソッドをコールできます。変換 ```dataweave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json --- { 'plural': pluralize("box") } ``` ## [](#dw_modules)DataWeave Module - [Arrays (dw::core::Arrays)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-arrays) - [Binaries (dw::core::Binaries)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-binaries) - [Coercions (dw::util::Coercions)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-coercions) - [Core (dw::Core)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-core) - [DataFormat (dw::extension::DataFormat)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-dataformat) - [Dates (dw::core::Dates)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-dates) - [Diff (dw::util::Diff)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-diff) - [Dtd (dw::xml::Dtd)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-dtd) - [Encryption (dw::Crypto)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-crypto) - [Math (dw::util::Math)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-math) - [Mule (dw::Mule)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-mule) - [Multipart (dw::module::Multipart)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-multipart) - [Numbers (dw::core::Numbers)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-numbers) - [Objects (dw::core::Objects)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-objects) - [Periods (dw::core::Periods)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-periods) - [Runtime (dw::Runtime)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-runtime) - [Strings (dw::core::Strings)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-strings) - [System (dw::System)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-system) - [Timer (dw::util::Timer)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-timer) - [Tree (dw::util::Tree)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-tree) - [Types (データ型) (dw::core::Types)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-types) - [URL (dw::core::URL)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-url) - [Values (dw::util::Values)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-values) ## [](#function_signatures)関数シグネチャー DataWeave リファレンスの各 DataWeave 関数はその関数シグネチャーによって識別されます。関数では、関数名、0 個以上のパラメーター、戻り値の型が指定されます。 2 個のパラメーターの関数シグネチャーの基本構文: `function(parameterType,parameterType): returnType` たとえば、`contains` 関数のシグネチャー `contains(String, String): Boolean` には 2 個のパラメーターがあり、それぞれのパラメーターで String (文字列) 型の値を受け入れます。関数は Boolean (ブール) 値を返します。関数シグネチャー内のパラメーターは名前付きパラメーターに_順番に_対応し、名前付きパラメーターは各シグネチャーのパラメーターテーブルで記述されます。たとえば、[contains(String, String): Boolean](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-core-functions-contains#contains2) では、`text` が 1 番目のパラメーターで `toSearch` が 2 番目のパラメーターであることがパラメーターテーブルで示されています。多くの DataWeave 関数が、異なるデータ型を処理するためにオーバーロードされます。関数のバリエーションごとに一意の関数シグネチャーがあります。たとえば、[isEmpty](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-core-functions-isempty) は、Array (配列)、String (文字列)、Object (オブジェクト)、または Null 型の入力値をサポートするためにオーバーロードされます。データ型についての詳細は、[「型システム」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-type-system)を参照してください。 ### [](#関数シグネチャー内の型パラメーター)関数シグネチャー内の型パラメーター関数シグネチャーには型パラメーターを含めることができます。型パラメーターは一部のプログラミング言語の総称に似ています。たとえば、`contains(Array, Any): Boolean` の `Array` は、DataWeave でサポートされる任意の型 (`T`) の要素を配列に含めることができることを示します。対照的に、特定の型の配列では型 (`Array`、`Array`、または両方の型 `Array`) を指定します。 ### [](#関数シグネチャー内の関数型)関数シグネチャー内の関数型関数を引数として渡すことができます。関数シグネチャー内のパラメーターが、`parameterName:Type` 形式の 1 つ以上のパラメーターを取り、戻り値の型 (`→ ReturnType`) を持つ関数型になっている場合があります。たとえば、関数型 `(item: T, index: Number) → R)` は [map](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-core-functions-map) 関数 (`map(Array, (item: T, index: Number) → R): Array`) のパラメーター型です。この関数型は任意の型 `T` の値と Number (数値) 型の値を受け入れ、`R` 型の値を返すパラメーターとして機能します。 ## [](#see_also)関連情報 [関数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-language-guide#functions) [DataWeave について](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/) [DataWeave クイックスタート](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-quickstart) # DataWeave リファレンス DataWeave 関数はモジュールにパッケージ化されています。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の演算子](#1.2@dataweave::dataweave-operators.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。コア (`dw::Core`) モジュールの関数は、自動的に DataWeave スクリプトにインポートされます。その他のモジュールを使用するには、DataWeave スクリプトの先頭に次のようなインポートディレクティブを追加することによって、使用するモジュールまたは関数をインポートする必要があります。 - `import dw::core::Strings` - `import camelize, capitalize from dw::core::Strings` - `import * from dw::core::Strings` モジュールのインポート方法は、DataWeave スクリプトから関数をコールする方法に影響します。ディレクティブでインポートする関数を具体的にリストしない場合や `* from` を使用して関数モジュールのすべての関数をインポートする場合は、スクリプトから関数をコールするときにモジュールを指定する必要があります。たとえば、次のインポートディレクティブでは String Module からインポートする関数が指定されていないため、`pluralize` 関数をコールするときには `Strings::pluralize("box")` のようになります。変換 ```dataweave %dw 2.0 import dw::core::Strings output application/json --- { 'plural': Strings::pluralize("box") } ``` 次の例では、String Module からインポートする特定の関数が指定されているため、`pluralize("box")` のようにメソッドをコールできます。変換 ```dataweave %dw 2.0 import pluralize from dw::core::Strings output application/json --- { 'plural': pluralize("box") } ``` 次の例では、String Module からすべての関数がインポートされるため、`pluralize("box")` のようにメソッドをコールできます。変換 ```dataweave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json --- { 'plural': pluralize("box") } ``` ## [](#dw_modules)DataWeave Module - [Arrays (dw::core::Arrays)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-arrays) - [Binaries (dw::core::Binaries)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-binaries) - [Coercions (dw::util::Coercions)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-coercions) - [Core (dw::Core)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-core) - [DataFormat (dw::extension::DataFormat)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-dataformat) - [Dates (dw::core::Dates)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-dates) - [Diff (dw::util::Diff)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-diff) - [Dtd (dw::xml::Dtd)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-dtd) - [Encryption (dw::Crypto)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-crypto) - [Math (dw::util::Math)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-math) - [Mule (dw::Mule)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-mule) - [Multipart (dw::module::Multipart)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-multipart) - [Numbers (dw::core::Numbers)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-numbers) - [Objects (dw::core::Objects)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-objects) - [Periods (dw::core::Periods)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-periods) - [Runtime (dw::Runtime)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-runtime) - [Strings (dw::core::Strings)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-strings) - [System (dw::System)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-system) - [Timer (dw::util::Timer)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-timer) - [Tree (dw::util::Tree)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-tree) - [Types (データ型) (dw::core::Types)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-types) - [URL (dw::core::URL)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-url) - [Values (dw::util::Values)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-values) ## [](#function_signatures)関数シグネチャー DataWeave リファレンスの各 DataWeave 関数はその関数シグネチャーによって識別されます。関数では、関数名、0 個以上のパラメーター、戻り値の型が指定されます。 2 個のパラメーターの関数シグネチャーの基本構文: `function(parameterType,parameterType): returnType` たとえば、`contains` 関数のシグネチャー `contains(String, String): Boolean` には 2 個のパラメーターがあり、それぞれのパラメーターで String (文字列) 型の値を受け入れます。関数は Boolean (ブール) 値を返します。関数シグネチャー内のパラメーターは名前付きパラメーターに_順番に_対応し、名前付きパラメーターは各シグネチャーのパラメーターテーブルで記述されます。たとえば、[contains(String, String): Boolean](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-core-functions-contains#contains2) では、`text` が 1 番目のパラメーターで `toSearch` が 2 番目のパラメーターであることがパラメーターテーブルで示されています。多くの DataWeave 関数が、異なるデータ型を処理するためにオーバーロードされます。関数のバリエーションごとに一意の関数シグネチャーがあります。たとえば、[isEmpty](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-core-functions-isempty) は、Array (配列)、String (文字列)、Object (オブジェクト)、または Null 型の入力値をサポートするためにオーバーロードされます。データ型についての詳細は、[「型システム」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-type-system)を参照してください。 ### [](#関数シグネチャー内の型パラメーター)関数シグネチャー内の型パラメーター関数シグネチャーには型パラメーターを含めることができます。型パラメーターは一部のプログラミング言語の総称に似ています。たとえば、`contains(Array, Any): Boolean` の `Array` は、DataWeave でサポートされる任意の型 (`T`) の要素を配列に含めることができることを示します。対照的に、特定の型の配列では型 (`Array`、`Array`、または両方の型 `Array`) を指定します。 ### [](#関数シグネチャー内の関数型)関数シグネチャー内の関数型関数を引数として渡すことができます。関数シグネチャー内のパラメーターが、`parameterName:Type` 形式の 1 つ以上のパラメーターを取り、戻り値の型 (`→ ReturnType`) を持つ関数型になっている場合があります。たとえば、関数型 `(item: T, index: Number) → R)` は [map](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-core-functions-map) 関数 (`map(Array, (item: T, index: Number) → R): Array`) のパラメーター型です。この関数型は任意の型 `T` の値と Number (数値) 型の値を受け入れ、`R` 型の値を返すパラメーターとして機能します。 ## [](#see_also)関連情報 [関数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-language-guide#functions) [DataWeave について](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/) [DataWeave クイックスタート](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-quickstart) # DataWeave リファレンス DataWeave 関数はモジュールにパッケージ化されています。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の演算子](#1.2@dataweave::dataweave-operators.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。コア (`dw::Core`) モジュールの関数は、自動的に DataWeave スクリプトにインポートされます。その他のモジュールを使用するには、DataWeave スクリプトの先頭に次のようなインポートディレクティブを追加することによって、使用するモジュールまたは関数をインポートする必要があります。 - `import dw::core::Strings` - `import camelize, capitalize from dw::core::Strings` - `import * from dw::core::Strings` モジュールのインポート方法は、DataWeave スクリプトから関数をコールする方法に影響します。ディレクティブでインポートする関数を具体的にリストしない場合や `* from` を使用して関数モジュールのすべての関数をインポートする場合は、スクリプトから関数をコールするときにモジュールを指定する必要があります。たとえば、次のインポートディレクティブでは String Module からインポートする関数が指定されていないため、`pluralize` 関数をコールするときには `Strings::pluralize("box")` のようになります。変換 ```dataweave %dw 2.0 import dw::core::Strings output application/json --- { 'plural': Strings::pluralize("box") } ``` 次の例では、String Module からインポートする特定の関数が指定されているため、`pluralize("box")` のようにメソッドをコールできます。変換 ```dataweave %dw 2.0 import pluralize from dw::core::Strings output application/json --- { 'plural': pluralize("box") } ``` 次の例では、String Module からすべての関数がインポートされるため、`pluralize("box")` のようにメソッドをコールできます。変換 ```dataweave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json --- { 'plural': pluralize("box") } ``` ## [](#dw_modules)DataWeave Module - [Arrays (dw::core::Arrays)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-arrays) - [Binaries (dw::core::Binaries)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-binaries) - [Coercions (dw::util::Coercions)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-coercions) - [Core (dw::Core)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-core) - [DataFormat (dw::extension::DataFormat)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-dataformat) - [Dates (dw::core::Dates)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-dates) - [Diff (dw::util::Diff)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-diff) - [Dtd (dw::xml::Dtd)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-dtd) - [Encryption (dw::Crypto)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-crypto) - [Math (dw::util::Math)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-math) - [Mule (dw::Mule)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-mule) - [Multipart (dw::module::Multipart)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-multipart) - [Numbers (dw::core::Numbers)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-numbers) - [Objects (dw::core::Objects)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-objects) - [Periods (dw::core::Periods)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-periods) - [Runtime (dw::Runtime)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-runtime) - [Strings (dw::core::Strings)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-strings) - [System (dw::System)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-system) - [Timer (dw::util::Timer)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-timer) - [Tree (dw::util::Tree)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-tree) - [Types (データ型) (dw::core::Types)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-types) - [URL (dw::core::URL)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-url) - [Values (dw::util::Values)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-values) ## [](#function_signatures)関数シグネチャー DataWeave リファレンスの各 DataWeave 関数はその関数シグネチャーによって識別されます。関数では、関数名、0 個以上のパラメーター、戻り値の型が指定されます。 2 個のパラメーターの関数シグネチャーの基本構文: `function(parameterType,parameterType): returnType` たとえば、`contains` 関数のシグネチャー `contains(String, String): Boolean` には 2 個のパラメーターがあり、それぞれのパラメーターで String (文字列) 型の値を受け入れます。関数は Boolean (ブール) 値を返します。関数シグネチャー内のパラメーターは名前付きパラメーターに_順番に_対応し、名前付きパラメーターは各シグネチャーのパラメーターテーブルで記述されます。たとえば、[contains(String, String): Boolean](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-core-functions-contains#contains2) では、`text` が 1 番目のパラメーターで `toSearch` が 2 番目のパラメーターであることがパラメーターテーブルで示されています。多くの DataWeave 関数が、異なるデータ型を処理するためにオーバーロードされます。関数のバリエーションごとに一意の関数シグネチャーがあります。たとえば、[isEmpty](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-core-functions-isempty) は、Array (配列)、String (文字列)、Object (オブジェクト)、または Null 型の入力値をサポートするためにオーバーロードされます。データ型についての詳細は、[「型システム」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-type-system)を参照してください。 ### [](#関数シグネチャー内の型パラメーター)関数シグネチャー内の型パラメーター関数シグネチャーには型パラメーターを含めることができます。型パラメーターは一部のプログラミング言語の総称に似ています。たとえば、`contains(Array, Any): Boolean` の `Array` は、DataWeave でサポートされる任意の型 (`T`) の要素を配列に含めることができることを示します。対照的に、特定の型の配列では型 (`Array`、`Array`、または両方の型 `Array`) を指定します。 ### [](#関数シグネチャー内の関数型)関数シグネチャー内の関数型関数を引数として渡すことができます。関数シグネチャー内のパラメーターが、`parameterName:Type` 形式の 1 つ以上のパラメーターを取り、戻り値の型 (`→ ReturnType`) を持つ関数型になっている場合があります。たとえば、関数型 `(item: T, index: Number) → R)` は [map](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-core-functions-map) 関数 (`map(Array, (item: T, index: Number) → R): Array`) のパラメーター型です。この関数型は任意の型 `T` の値と Number (数値) 型の値を受け入れ、`R` 型の値を返すパラメーターとして機能します。 ## [](#see_also)関連情報 [関数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-language-guide#functions) [DataWeave について](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/) [DataWeave クイックスタート](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-quickstart) # DataWeave リファレンス DataWeave 関数はモジュールにパッケージ化されています。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の演算子](#1.2@dataweave::dataweave-operators.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。コア (`dw::Core`) モジュールの関数は、自動的に DataWeave スクリプトにインポートされます。その他のモジュールを使用するには、DataWeave スクリプトの先頭に次のようなインポートディレクティブを追加することによって、使用するモジュールまたは関数をインポートする必要があります。 - `import dw::core::Strings` - `import camelize, capitalize from dw::core::Strings` - `import * from dw::core::Strings` モジュールのインポート方法は、DataWeave スクリプトから関数をコールする方法に影響します。ディレクティブでインポートする関数を具体的にリストしない場合や `* from` を使用して関数モジュールのすべての関数をインポートする場合は、スクリプトから関数をコールするときにモジュールを指定する必要があります。たとえば、次のインポートディレクティブでは String モジュールからインポートする関数が指定されていないため、`pluralize` 関数をコールするときには `Strings::pluralize("box")` のようになります。変換 ```dataweave %dw 2.0 import dw::core::Strings output application/json --- { 'plural': Strings::pluralize("box") } ``` 次の例では、String モジュールからインポートする特定の関数が指定されているため、`pluralize("box")` のようにメソッドをコールできます。変換 ```dataweave %dw 2.0 import pluralize from dw::core::Strings output application/json --- { 'plural': pluralize("box") } ``` 次の例では、String モジュールからすべての関数がインポートされるため、`pluralize("box")` のようにメソッドをコールできます。変換 ```dataweave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json --- { 'plural': pluralize("box") } ``` ## [](#dw_modules)DataWeave モジュール - [Arrays (dw::core::Arrays)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-arrays) - [Binaries (dw::core::Binaries)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-binaries) - [Coercions (dw::util::Coercions)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-coercions) - [Core (dw::Core)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-core) - [DataFormat (dw::extension::DataFormat)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-dataformat) - [Dates (dw::core::Dates)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-dates) - [Diff (dw::util::Diff)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-diff) - [Dtd (dw::xml::Dtd)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-dtd) - [Encryption (dw::Crypto)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-crypto) - [Math (dw::util::Math)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-math) - [Mime (dw::module::Mime)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-mime) - [Mule (dw::Mule)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-mule) - [Multipart (dw::module::Multipart)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-multipart) - [Numbers (dw::core::Numbers)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-numbers) - [Objects (dw::core::Objects)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-objects) - [Periods (dw::core::Periods)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-periods) - [Runtime (dw::Runtime)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-runtime) - [Strings (dw::core::Strings)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-strings) - [System (dw::System)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-system) - [Timer (dw::util::Timer)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-timer) - [Tree (dw::util::Tree)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-tree) - [Types (データ型) (dw::core::Types)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-types) - [URL (dw::core::URL)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-url) - [Values (dw::util::Values)](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-values) ## [](#function_signatures)関数シグネチャー DataWeave リファレンスの各 DataWeave 関数はその関数シグネチャーによって識別されます。関数では、関数名、0 個以上のパラメーター、戻り値のデータ型が指定されます。 2 個のパラメーターの関数シグネチャーの基本構文: `function(parameterType,parameterType): returnType` たとえば、`contains` 関数のシグネチャー `contains(String, String): Boolean` には 2 個のパラメーターがあり、それぞれのパラメーターで String (文字列) 型の値を受け入れます。関数は Boolean (ブール) 値を返します。関数シグネチャー内のパラメーターは名前付きパラメーターに_順番に_対応し、名前付きパラメーターは各シグネチャーのパラメーターテーブルで記述されます。たとえば、[contains(String, String): Boolean](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-core-functions-contains#contains2) では、`text` が 1 番目のパラメーターで `toSearch` が 2 番目のパラメーターであることがパラメーターテーブルで示されています。多くの DataWeave 関数が、異なるデータ型を処理するためにオーバーロードされます。関数のバリエーションごとに一意の関数シグネチャーがあります。たとえば、[isEmpty](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-core-functions-isempty) は、Array (配列)、String (文字列)、Object (オブジェクト)、または Null 型の入力値をサポートするためにオーバーロードされます。データ型についての詳細は、[「型システム」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-type-system)を参照してください。 ### [](#関数シグネチャー内の型パラメーター)関数シグネチャー内の型パラメーター関数シグネチャーには型パラメーターを含めることができます。型パラメーターは一部のプログラミング言語の総称に似ています。たとえば、`contains(Array, Any): Boolean` の `Array` は、DataWeave でサポートされる任意の型 (`T`) の要素を配列に含めることができることを示します。対照的に、特定の型の配列では型 (`Array`、`Array`、または両方の型 `Array`) を指定します。 ### [](#関数シグネチャー内の関数型)関数シグネチャー内の関数型関数を引数として渡すことができます。関数シグネチャー内のパラメーターが、`parameterName:Type` 形式の 1 つ以上のパラメーターを取り、戻り値のデータ型 (`→ ReturnType`) を持つ関数型になっている場合があります。たとえば、関数型 `(item: T, index: Number) → R)` は [map](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-core-functions-map) 関数 (`map(Array, (item: T, index: Number) → R): Array`) のパラメーター型です。この関数型は任意の型 `T` の値と Number (数値) 型の値を受け入れ、`R` 型の値を返すパラメーターとして機能します。 ## [](#see_also)関連情報 [関数](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-language-guide#functions) [DataWeave について](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/) [DataWeave クイックスタート](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-quickstart) # DataWeave を使用した Java メソッドのコール DataWeave ステートメントから、Mule プロジェクトにある任意の Java クラスの Java メソッドをコールできます。DataWeave では、静的メソッド (クラスの特定のインスタンスに属するメソッドではなく、Java クラスに属するメソッド) のみをコールできます。開始する前に、DataWeave バージョン 2 (`%dw 2.0`) は Mule 4 アプリケーションを対象とすることに注意してください。Mule 3 アプリケーションの場合、Mule 3.9 ドキュメントセットの DataWeave バージョン 1 ([`%dw 1.0`](#3.9@mule-runtime::dataweave-examples.adoc)) の例を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、目次の Mule Runtime バージョンセレクターを使用できます。 ## [](#java-メソッドのコール)Java メソッドのコールメソッドをコールする前に、まず属するクラスを DataWeave コードにインポートする必要があります。DataWeave モジュールをインポートするときのように、`java!` をステートメントに含めて Java クラスをインポートできます。たとえば、以下は文字列の最後に乱数を追加する 1 つのメソッドがある簡単な Java クラスです。このクラスは、Mule プロジェクトの `src/main/java` フォルダーの `org.mycompany.utils` という名前の Java パッケージの一部として作成されていることが前提となっています。 ```java package org.mycompany.utils; import java.util.Random; public class MyUtils { public static String appendRandom(String base) { return base + new Random().nextInt(); } } ``` 次のいずれかの方法で DataWeave コードから `appendRandom()` メソッドをコールできます。 - クラスをインポートして、メソッドを参照する: %dw 2.0 import java!org::mycompany::utils::MyUtils output application/json --- { a: MyUtils::appendRandom("myString") } - クラス全体ではなく 1 つ以上のメソッドをインポートする: %dw 2.0 import java!org::mycompany::utils::MyUtils::appendRandom output application/json --- { a: appendRandom("myString") } - メソッドが静的メソッドの場合、1 行でインポートしてコールする: %dw 2.0 output application/json --- { a: java!org::mycompany::utils::MyUtils::appendRandom(vars.myString) } 3 つのすべての方法で、ランダムな文字列が追加された変数値が返されます。 ```json { "a":"myString969858409" } ``` ## [](#java-クラスのインスタンス化)Java クラスのインスタンス化 DataWeave コードで、任意のクラスの新しいオブジェクトをインスタンス化できます。インスタンスを作成したら、DataWeave でそのインスタンスメソッドをコールできなくなります。ただし、その変数を参照することはできます。この簡単な Java クラスにはメソッドと変数があります。 ```java package org.mycompany.utils; public class MyClass { private String foo; public MyClass(String foo) { this.foo = foo; } public String getFoo() { return foo; } } ``` Studio プロジェクトで `MyClass` サンプルを作成する手順は、次のとおりです。 1. Studio でクラスのプロジェクトを作成します。これを行うには、**\[New (新規)\]** → **\[Mule Project (Mule プロジェクト)\]** をクリックし、**my-app** などの名前を付けて **\[Finish (完了)\]** をクリックします。 2. **my-app** から `org.mycompany.utils` パッケージを作成します。これを行うには、Studio の **Package Explorer** から **src/main/java** を右クリックして、**\[New (新規)\]** → **\[Package (パッケージ)\]** を選択し、パッケージに `org.mycompany.utils` という名前を付けます。 3. 新しい `org.mycompany.utils` パッケージで `MyClass` クラスを作成します。これを行うには、**org.mycompany.utils** を右クリックして、**\[New (新規)\]** → **\[Class (クラス)\]** を選択し、クラスに `MyClass` という名前を付けて **\[Finish (完了)\]** をクリックします。 4. Studio で開いている **\[MyClass.java\]** タブで、コンテンツ `MyClass` をコピーして貼り付け、保存します。次の DataWeave の例では、`MyClass` をインポートし、クラスの新しいインスタンスを作成して、そのインスタンス変数 `foo` をコールします。DataWeave からオブジェクトの非公開 `getFoo()` メソッドをコールすることはできません。 ```dataweave %dw 2.0 import java!org::mycompany::utils::MyClass output application/json --- { a: MyClass::new("myString").foo } ``` この DataWeave の例を Studio プロジェクトに追加する手順は、次のとおりです。 1. **src/main/mule** の `my-app.xml` に戻り、Transform Message コンポーネントをプロジェクトのキャンバスにドラッグし、クリックして開きます。 2. コンポーネントの **\[Transform Message\]** タブで、ソースコード領域 (右側) のスクリプト全体を DataWeave スクリプト (上記) に置き換えます。 3. 変更内容を保存し、**\[Preview (プレビュー)\]** (タブの右端にある) をクリックして、次の出力を表示します。 { "a":"myString" } Mule フローの Transform Message の設定の XML は、次のようになります。 ```xml ``` ## [](#java_bridge)Java ブリッジの使用 DataWeave では、Java ブリッジを使用して Java の任意の静的関数やコンストラクターをコールできます。この機能は、Java で記述されたビジネスロジックを再利用する必要がある場合や、空の公開コンストラクターがない Java オブジェクトをインスタンス化する必要がある場合に役立ちます。 Java ブリッジを使用するには、完全修飾された Java 名を DataWeave 名に変換します。 1. プレフィックス `!java` を追加します。 2. 完全修飾名のドットを `::` に置き換えます。 Java 関数を呼び出すときには、DataWeave は各引数を関数パラメーターで想定される型に変換します。次の例は、`java.lang.NullPointerException` の新しいインスタンスを作成する方法を示しています。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- java!java::lang::NullPointerException::new("foo") ``` 次の例では、関数 `java.lang.String.valueOf` を呼び出しています。 ```dataweave %dw 2.0 output text/plain import valueOf from java!java::lang::String --- valueOf(true) ``` ## [](#関連情報)関連情報 - [Java 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-formats-java) - [サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-formats) # DataWeave を使用した Java メソッドのコール DataWeave ステートメントから、Mule プロジェクトにある任意の Java クラスの Java メソッドをコールできます。DataWeave では、静的メソッド (クラスの特定のインスタンスに属するメソッドではなく、Java クラスに属するメソッド) のみをコールできます。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の例](#1.2@dataweave::dataweave-examples.adoc)を参照してください。他の DataWeave バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#java-メソッドのコール)Java メソッドのコールメソッドをコールする前に、まず属するクラスを DataWeave コードにインポートする必要があります。DataWeave モジュールをインポートするときのように、`java!` をステートメントに含めて Java クラスをインポートできます。たとえば、以下は文字列の最後に乱数を追加する 1 つのメソッドがある簡単な Java クラスです。このクラスは、Mule プロジェクトの `src/main/java` フォルダーの `org.mycompany.utils` という名前の Java パッケージの一部として作成されていることが前提となっています。 ```java package org.mycompany.utils; import java.util.Random; public class MyUtils { public static String appendRandom(String base) { return base + new Random().nextInt(); } } ``` 次のいずれかの方法で DataWeave コードから `appendRandom()` メソッドをコールできます。 - クラスをインポートして、メソッドを参照する: %dw 2.0 import java!org::mycompany::utils::MyUtils output application/json --- { a: MyUtils::appendRandom("myString") } - クラス全体ではなく 1 つ以上のメソッドをインポートする: %dw 2.0 import java!org::mycompany::utils::MyUtils::appendRandom output application/json --- { a: appendRandom("myString") } - メソッドが静的メソッドの場合、1 行でインポートしてコールする: %dw 2.0 output application/json --- { a: java!org::mycompany::utils::MyUtils::appendRandom(vars.myString) } 3 つのすべての方法で、ランダムな文字列が追加された変数値が返されます。 ```json { "a":"myString969858409" } ``` ## [](#java-クラスのインスタンス化)Java クラスのインスタンス化 DataWeave コードで、任意のクラスの新しいオブジェクトをインスタンス化できます。インスタンスを作成したら、DataWeave でそのインスタンスメソッドをコールできなくなります。ただし、その変数を参照することはできます。この簡単な Java クラスにはメソッドと変数があります。 ```java package org.mycompany.utils; public class MyClass { private String foo; public MyClass(String foo) { this.foo = foo; } public String getFoo() { return foo; } } ``` Studio プロジェクトで `MyClass` サンプルを作成する手順は、次のとおりです。 1. Studio でクラスのプロジェクトを作成します。これを行うには、**\[New (新規)\]** → **\[Mule Project (Mule プロジェクト)\]** をクリックし、**my-app** などの名前を付けて **\[Finish (完了)\]** をクリックします。 2. **my-app** から `org.mycompany.utils` パッケージを作成します。これを行うには、Studio の **Package Explorer** から **src/main/java** を右クリックして、**\[New (新規)\]** → **\[Package (パッケージ)\]** を選択し、パッケージに `org.mycompany.utils` という名前を付けます。 3. 新しい `org.mycompany.utils` パッケージで `MyClass` クラスを作成します。これを行うには、**org.mycompany.utils** を右クリックして、**\[New (新規)\]** → **\[Class (クラス)\]** を選択し、クラスに `MyClass` という名前を付けて **\[Finish (完了)\]** をクリックします。 4. Studio で開いている **\[MyClass.java\]** タブで、コンテンツ `MyClass` をコピーして貼り付け、保存します。次の DataWeave の例では、`MyClass` をインポートし、クラスの新しいインスタンスを作成して、そのインスタンス変数 `foo` をコールします。DataWeave からオブジェクトの非公開 `getFoo()` メソッドをコールすることはできません。 ```dataweave %dw 2.0 import java!org::mycompany::utils::MyClass output application/json --- { a: MyClass::new("myString").foo } ``` この DataWeave の例を Studio プロジェクトに追加する手順は、次のとおりです。 1. **src/main/mule** の `my-app.xml` に戻り、Transform Message コンポーネントをプロジェクトのキャンバスにドラッグし、クリックして開きます。 2. コンポーネントの **\[Transform Message\]** タブで、ソースコード領域 (右側) のスクリプト全体を DataWeave スクリプト (上記) に置き換えます。 3. 変更内容を保存し、**\[Preview (プレビュー)\]** (タブの右端にある) をクリックして、次の出力を表示します。 { "a":"myString" } Mule フローの Transform Message の設定の XML は、次のようになります。 ```xml ``` ## [](#java_bridge)Java ブリッジの使用 DataWeave では、Java ブリッジを使用して Java の任意の静的関数やコンストラクターをコールできます。この機能は、Java で記述されたビジネスロジックを再利用する必要がある場合や、空の公開コンストラクターがない Java オブジェクトをインスタンス化する必要がある場合に役立ちます。 Java ブリッジを使用するには、完全修飾された Java 名を DataWeave 名に変換します。 1. プレフィックス `!java` を追加します。 2. 完全修飾名のドットを `::` に置き換えます。 Java 関数を呼び出すときには、DataWeave は各引数を関数パラメーターで想定される型に変換します。次の例は、`java.lang.NullPointerException` の新しいインスタンスを作成する方法を示しています。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- java!java::lang::NullPointerException::new("foo") ``` 次の例では、関数 `java.lang.String.valueOf` を呼び出しています。 ```dataweave %dw 2.0 output text/plain import valueOf from java!java::lang::String --- valueOf(true) ``` ## [](#java-ブリッジの例)Java ブリッジの例次の例は、入力 `uriParam` に基づいて挨拶メッセージを返す API を示しています。 Java ブリッジは、応答メッセージを作成する `my.class.org.Greeter` クラス内の静的メソッドをコールします。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json import java!my::class::org::Greeter --- { response: Greeter::greet(attributes.uriParams."name" } ``` ### [](#java-ブリッジの-xml-例)Java ブリッジの XML 例この例のフローをすばやく Mule アプリケーションに読み込むには、次のコードを Studio XML エディターに貼り付けます。 ```xml ``` ### [](#アプリケーションをテストする)アプリケーションをテストするアプリケーションをテストする手順は、次のとおりです。 1. Mule アプリケーションを保存して実行します。 2. curl コマンド `http://localhost:8081/greet/Username` を実行します。 Mule アプリケーションは、次の応答メッセージを返します。 ```xml { "response": "Greetings, Username!" } ``` ## [](#関連情報)関連情報 - [Java 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-formats-java) - [サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-formats) # DataWeave を使用した Java メソッドのコール DataWeave ステートメントから、Mule プロジェクトにある任意の Java クラスの Java メソッドをコールできます。DataWeave では、静的メソッド (クラスの特定のインスタンスに属するメソッドではなく、Java クラスに属するメソッド) のみをコールできます。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の例](#1.2@dataweave::dataweave-examples.adoc)を参照してください。他の DataWeave バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#java-メソッドのコール)Java メソッドのコールメソッドをコールする前に、まず属するクラスを DataWeave コードにインポートする必要があります。DataWeave モジュールをインポートするときのように、`java!` をステートメントに含めて Java クラスをインポートできます。たとえば、以下は文字列の最後に乱数を追加する 1 つのメソッドがある簡単な Java クラスです。このクラスは、Mule プロジェクトの `src/main/java` フォルダーの `org.mycompany.utils` という名前の Java パッケージの一部として作成されていることが前提となっています。 ```java package org.mycompany.utils; import java.util.Random; public class MyUtils { public static String appendRandom(String base) { return base + new Random().nextInt(); } } ``` 次のいずれかの方法で DataWeave コードから `appendRandom()` メソッドをコールできます。 - クラスをインポートして、メソッドを参照する: %dw 2.0 import java!org::mycompany::utils::MyUtils output application/json --- { a: MyUtils::appendRandom("myString") } - クラス全体ではなく 1 つ以上のメソッドをインポートする: %dw 2.0 import java!org::mycompany::utils::MyUtils::appendRandom output application/json --- { a: appendRandom("myString") } - メソッドが静的メソッドの場合、1 行でインポートしてコールする: %dw 2.0 output application/json --- { a: java!org::mycompany::utils::MyUtils::appendRandom(vars.myString) } 3 つのすべての方法で、ランダムな文字列が追加された変数値が返されます。 ```json { "a":"myString969858409" } ``` ## [](#java-クラスのインスタンス化)Java クラスのインスタンス化 DataWeave コードで、任意のクラスの新しいオブジェクトをインスタンス化できます。インスタンスを作成したら、DataWeave でそのインスタンスメソッドをコールできなくなります。ただし、その変数を参照することはできます。この簡単な Java クラスにはメソッドと変数があります。 ```java package org.mycompany.utils; public class MyClass { private String foo; public MyClass(String foo) { this.foo = foo; } public String getFoo() { return foo; } } ``` Studio プロジェクトで `MyClass` サンプルを作成する手順は、次のとおりです。 1. Studio でクラスのプロジェクトを作成します。これを行うには、**\[New (新規)\]** → **\[Mule Project (Mule プロジェクト)\]** をクリックし、**my-app** などの名前を付けて **\[Finish (完了)\]** をクリックします。 2. **my-app** から `org.mycompany.utils` パッケージを作成します。これを行うには、Studio の **Package Explorer** から **src/main/java** を右クリックして、**\[New (新規)\]** → **\[Package (パッケージ)\]** を選択し、パッケージに `org.mycompany.utils` という名前を付けます。 3. 新しい `org.mycompany.utils` パッケージで `MyClass` クラスを作成します。これを行うには、**org.mycompany.utils** を右クリックして、**\[New (新規)\]** → **\[Class (クラス)\]** を選択し、クラスに `MyClass` という名前を付けて **\[Finish (完了)\]** をクリックします。 4. Studio で開いている **\[MyClass.java\]** タブで、コンテンツ `MyClass` をコピーして貼り付け、保存します。次の DataWeave の例では、`MyClass` をインポートし、クラスの新しいインスタンスを作成して、そのインスタンス変数 `foo` をコールします。DataWeave からオブジェクトの非公開 `getFoo()` メソッドをコールすることはできません。 ```dataweave %dw 2.0 import java!org::mycompany::utils::MyClass output application/json --- { a: MyClass::new("myString").foo } ``` この DataWeave の例を Studio プロジェクトに追加する手順は、次のとおりです。 1. **src/main/mule** の `my-app.xml` に戻り、Transform Message コンポーネントをプロジェクトのキャンバスにドラッグし、クリックして開きます。 2. コンポーネントの **\[Transform Message\]** タブで、ソースコード領域 (右側) のスクリプト全体を DataWeave スクリプト (上記) に置き換えます。 3. 変更内容を保存し、**\[Preview (プレビュー)\]** (タブの右端にある) をクリックして、次の出力を表示します。 { "a":"myString" } Mule フローの Transform Message の設定の XML は、次のようになります。 ```xml ``` ## [](#java_bridge)Java ブリッジの使用 DataWeave では、Java ブリッジを使用して Java の任意の静的関数やコンストラクターをコールできます。この機能は、Java で記述されたビジネスロジックを再利用する必要がある場合や、空の公開コンストラクターがない Java オブジェクトをインスタンス化する必要がある場合に役立ちます。 Java ブリッジを使用するには、完全修飾された Java 名を DataWeave 名に変換します。 1. プレフィックス `!java` を追加します。 2. 完全修飾名のドットを `::` に置き換えます。 Java 関数を呼び出すときには、DataWeave は各引数を関数パラメーターで想定される型に変換します。次の例は、`java.lang.NullPointerException` の新しいインスタンスを作成する方法を示しています。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- java!java::lang::NullPointerException::new("foo") ``` 次の例では、関数 `java.lang.String.valueOf` を呼び出しています。 ```dataweave %dw 2.0 output text/plain import valueOf from java!java::lang::String --- valueOf(true) ``` ## [](#java-ブリッジの例)Java ブリッジの例次の例は、入力 `uriParam` に基づいて挨拶メッセージを返す API を示しています。 Java ブリッジは、応答メッセージを作成する `my.class.org.Greeter` クラス内の静的メソッドをコールします。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json import java!my::class::org::Greeter --- { response: Greeter::greet(attributes.uriParams."name" } ``` ### [](#java-ブリッジの-xml-例)Java ブリッジの XML 例この例のフローをすばやく Mule アプリケーションに読み込むには、次のコードを Studio XML エディターに貼り付けます。 ```xml ``` ### [](#アプリケーションをテストする)アプリケーションをテストするアプリケーションをテストする手順は、次のとおりです。 1. Mule アプリケーションを保存して実行します。 2. curl コマンド `http://localhost:8081/greet/Username` を実行します。 Mule アプリケーションは、次の応答メッセージを返します。 ```xml { "response": "Greetings, Username!" } ``` ## [](#関連情報)関連情報 - [Java 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-formats-java) - [サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-formats) # DataWeave を使用した Java メソッドのコール DataWeave ステートメントから、Mule プロジェクトにある任意の Java クラスの Java メソッドをコールできます。DataWeave では、静的メソッド (クラスの特定のインスタンスに属するメソッドではなく、Java クラスに属するメソッド) のみをコールできます。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の例](#1.2@dataweave::dataweave-examples.adoc)を参照してください。他の DataWeave バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#java-メソッドのコール)Java メソッドのコールメソッドをコールする前に、まず属するクラスを DataWeave コードにインポートする必要があります。DataWeave モジュールをインポートするときのように、`java!` をステートメントに含めて Java クラスをインポートできます。たとえば、以下は文字列の最後に乱数を追加する 1 つのメソッドがある簡単な Java クラスです。このクラスは、Mule プロジェクトの `src/main/java` フォルダーの `org.mycompany.utils` という名前の Java パッケージの一部として作成されていることが前提となっています。 ```java package org.mycompany.utils; import java.util.Random; public class MyUtils { public static String appendRandom(String base) { return base + new Random().nextInt(); } } ``` 次のいずれかの方法で DataWeave コードから `appendRandom()` メソッドをコールできます。 - クラスをインポートして、メソッドを参照する: %dw 2.0 import java!org::mycompany::utils::MyUtils output application/json --- { a: MyUtils::appendRandom("myString") } - クラス全体ではなく 1 つ以上のメソッドをインポートする: %dw 2.0 import java!org::mycompany::utils::MyUtils::appendRandom output application/json --- { a: appendRandom("myString") } - メソッドが静的メソッドの場合、1 行でインポートしてコールする: %dw 2.0 output application/json --- { a: java!org::mycompany::utils::MyUtils::appendRandom(vars.myString) } 3 つのすべての方法で、ランダムな文字列が追加された変数値が返されます。 ```json { "a":"myString969858409" } ``` ## [](#java-クラスのインスタンス化)Java クラスのインスタンス化 DataWeave コードで、任意のクラスの新しいオブジェクトをインスタンス化できます。インスタンスを作成したら、DataWeave でそのインスタンスメソッドをコールできなくなります。ただし、その変数を参照することはできます。この簡単な Java クラスにはメソッドと変数があります。 ```java package org.mycompany.utils; public class MyClass { private String foo; public MyClass(String foo) { this.foo = foo; } public String getFoo() { return foo; } } ``` Studio プロジェクトで `MyClass` サンプルを作成する手順は、次のとおりです。 1. Studio でクラスのプロジェクトを作成します。これを行うには、**\[New (新規)\]** → **\[Mule Project (Mule プロジェクト)\]** をクリックし、**my-app** などの名前を付けて **\[Finish (完了)\]** をクリックします。 2. **my-app** から `org.mycompany.utils` パッケージを作成します。これを行うには、Studio の **Package Explorer** から **src/main/java** を右クリックして、**\[New (新規)\]** → **\[Package (パッケージ)\]** を選択し、パッケージに `org.mycompany.utils` という名前を付けます。 3. 新しい `org.mycompany.utils` パッケージで `MyClass` クラスを作成します。これを行うには、**org.mycompany.utils** を右クリックして、**\[New (新規)\]** → **\[Class (クラス)\]** を選択し、クラスに `MyClass` という名前を付けて **\[Finish (完了)\]** をクリックします。 4. Studio で開いている **\[MyClass.java\]** タブで、コンテンツ `MyClass` をコピーして貼り付け、保存します。次の DataWeave の例では、`MyClass` をインポートし、クラスの新しいインスタンスを作成して、そのインスタンス変数 `foo` をコールします。DataWeave からオブジェクトの非公開 `getFoo()` メソッドをコールすることはできません。 ```dataweave %dw 2.0 import java!org::mycompany::utils::MyClass output application/json --- { a: MyClass::new("myString").foo } ``` この DataWeave の例を Studio プロジェクトに追加する手順は、次のとおりです。 1. **src/main/mule** の `my-app.xml` に戻り、Transform Message コンポーネントをプロジェクトのキャンバスにドラッグし、クリックして開きます。 2. コンポーネントの **\[Transform Message\]** タブで、ソースコード領域 (右側) のスクリプト全体を DataWeave スクリプト (上記) に置き換えます。 3. 変更内容を保存し、**\[Preview (プレビュー)\]** (タブの右端にある) をクリックして、次の出力を表示します。 { "a":"myString" } Mule フローの Transform Message の設定の XML は、次のようになります。 ```xml ``` ## [](#java_bridge)Java ブリッジの使用 DataWeave では、Java ブリッジを使用して Java の任意の静的関数やコンストラクターをコールできます。この機能は、Java で記述されたビジネスロジックを再利用する必要がある場合や、空の公開コンストラクターがない Java オブジェクトをインスタンス化する必要がある場合に役立ちます。 Java ブリッジを使用するには、完全修飾された Java 名を DataWeave 名に変換します。 1. プレフィックス `!java` を追加します。 2. 完全修飾名のドットを `::` に置き換えます。 Java 関数を呼び出すときには、DataWeave は各引数を関数パラメーターで想定される型に変換します。次の例は、`java.lang.NullPointerException` の新しいインスタンスを作成する方法を示しています。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- java!java::lang::NullPointerException::new("foo") ``` 次の例では、関数 `java.lang.String.valueOf` を呼び出しています。 ```dataweave %dw 2.0 output text/plain import valueOf from java!java::lang::String --- valueOf(true) ``` ## [](#java-ブリッジの例)Java ブリッジの例次の例は、入力 `uriParam` に基づいて挨拶メッセージを返す API を示しています。 Java ブリッジは、応答メッセージを作成する `my.class.org.Greeter` クラス内の静的メソッドをコールします。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json import java!my::class::org::Greeter --- { response: Greeter::greet(attributes.uriParams."name" } ``` ### [](#java-ブリッジの-xml-例)Java ブリッジの XML 例この例のフローをすばやく Mule アプリケーションに読み込むには、次のコードを Studio XML エディターに貼り付けます。 ```xml ``` ### [](#アプリケーションをテストする)アプリケーションをテストするアプリケーションをテストする手順は、次のとおりです。 1. Mule アプリケーションを保存して実行します。 2. curl コマンド `http://localhost:8081/greet/Username` を実行します。 Mule アプリケーションは、次の応答メッセージを返します。 ```xml { "response": "Greetings, Username!" } ``` ## [](#関連情報)関連情報 - [Java 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-formats-java) - [サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-formats) # DataWeave を使用した Java メソッドのコール DataWeave ステートメントから、Mule プロジェクトにある任意の Java クラスの Java メソッドをコールできます。DataWeave では、静的メソッド (クラスの特定のインスタンスに属するメソッドではなく、Java クラスに属するメソッド) のみをコールできます。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の例](#1.2@dataweave::dataweave-examples.adoc)を参照してください。他の DataWeave バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#java-メソッドのコール)Java メソッドのコールメソッドをコールする前に、まず属するクラスを DataWeave コードにインポートする必要があります。DataWeave モジュールをインポートするときのように、`java!` をステートメントに含めて Java クラスをインポートできます。たとえば、以下は文字列の最後に乱数を追加する 1 つのメソッドがある簡単な Java クラスです。このクラスは、Mule プロジェクトの `src/main/java` フォルダーの `org.mycompany.utils` という名前の Java パッケージの一部として作成されていることが前提となっています。 ```java package org.mycompany.utils; import java.util.Random; public class MyUtils { public static String appendRandom(String base) { return base + new Random().nextInt(); } } ``` 次のいずれかの方法で DataWeave コードから `appendRandom()` メソッドをコールできます。 - クラスをインポートして、メソッドを参照する: %dw 2.0 import java!org::mycompany::utils::MyUtils output application/json --- { a: MyUtils::appendRandom("myString") } - クラス全体ではなく 1 つ以上のメソッドをインポートする: %dw 2.0 import java!org::mycompany::utils::MyUtils::appendRandom output application/json --- { a: appendRandom("myString") } - メソッドが静的メソッドの場合、1 行でインポートしてコールする: %dw 2.0 output application/json --- { a: java!org::mycompany::utils::MyUtils::appendRandom(vars.myString) } 3 つのすべての方法で、ランダムな文字列が追加された変数値が返されます。 ```json { "a":"myString969858409" } ``` ## [](#java-クラスのインスタンス化)Java クラスのインスタンス化 DataWeave コードで、任意のクラスの新しいオブジェクトをインスタンス化できます。インスタンスを作成したら、DataWeave でそのインスタンスメソッドをコールできなくなります。ただし、その変数を参照することはできます。この簡単な Java クラスにはメソッドと変数があります。 ```java package org.mycompany.utils; public class MyClass { private String foo; public MyClass(String foo) { this.foo = foo; } public String getFoo() { return foo; } } ``` Studio プロジェクトで `MyClass` サンプルを作成する手順は、次のとおりです。 1. Studio でクラスのプロジェクトを作成します。これを行うには、**\[New (新規)\]** → **\[Mule Project (Mule プロジェクト)\]** をクリックし、**my-app** などの名前を付けて **\[Finish (完了)\]** をクリックします。 2. **my-app** から `org.mycompany.utils` パッケージを作成します。これを行うには、Studio の **Package Explorer** から **src/main/java** を右クリックして、**\[New (新規)\]** → **\[Package (パッケージ)\]** を選択し、パッケージに `org.mycompany.utils` という名前を付けます。 3. 新しい `org.mycompany.utils` パッケージで `MyClass` クラスを作成します。これを行うには、**org.mycompany.utils** を右クリックして、**\[New (新規)\]** → **\[Class (クラス)\]** を選択し、クラスに `MyClass` という名前を付けて **\[Finish (完了)\]** をクリックします。 4. Studio で開いている **\[MyClass.java\]** タブで、コンテンツ `MyClass` をコピーして貼り付け、保存します。次の DataWeave の例では、`MyClass` をインポートし、クラスの新しいインスタンスを作成して、そのインスタンス変数 `foo` をコールします。DataWeave からオブジェクトの非公開 `getFoo()` メソッドをコールすることはできません。 ```dataweave %dw 2.0 import java!org::mycompany::utils::MyClass output application/json --- { a: MyClass::new("myString").foo } ``` この DataWeave の例を Studio プロジェクトに追加する手順は、次のとおりです。 1. **src/main/mule** の `my-app.xml` に戻り、Transform Message コンポーネントをプロジェクトのキャンバスにドラッグし、クリックして開きます。 2. コンポーネントの **\[Transform Message\]** タブで、ソースコード領域 (右側) のスクリプト全体を DataWeave スクリプト (上記) に置き換えます。 3. 変更内容を保存し、**\[Preview (プレビュー)\]** (タブの右端にある) をクリックして、次の出力を表示します。 { "a":"myString" } Mule フローの Transform Message の設定の XML は、次のようになります。 ```xml ``` ## [](#java_bridge)Java ブリッジの使用 DataWeave では、Java ブリッジを使用して Java の任意の静的関数やコンストラクターをコールできます。この機能は、Java で記述されたビジネスロジックを再利用する必要がある場合や、空の公開コンストラクターがない Java オブジェクトをインスタンス化する必要がある場合に役立ちます。 Java ブリッジを使用するには、完全修飾された Java 名を DataWeave 名に変換します。 1. プレフィックス `!java` を追加します。 2. 完全修飾名のドットを `::` に置き換えます。 Java 関数を呼び出すときには、DataWeave は各引数を関数パラメーターで想定される型に変換します。次の例は、`java.lang.NullPointerException` の新しいインスタンスを作成する方法を示しています。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- java!java::lang::NullPointerException::new("foo") ``` 次の例では、関数 `java.lang.String.valueOf` を呼び出しています。 ```dataweave %dw 2.0 output text/plain import valueOf from java!java::lang::String --- valueOf(true) ``` ## [](#java-ブリッジの例)Java ブリッジの例次の例は、入力 `uriParam` に基づいて挨拶メッセージを返す API を示しています。 Java ブリッジは、応答メッセージを作成する `my.class.org.Greeter` クラス内の静的メソッドをコールします。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json import java!my::class::org::Greeter --- { response: Greeter::greet(attributes.uriParams."name" } ``` ### [](#java-ブリッジの-xml-例)Java ブリッジの XML 例この例のフローをすばやく Mule アプリケーションに読み込むには、次のコードを Studio XML エディターに貼り付けます。 ```xml ``` ### [](#アプリケーションをテストする)アプリケーションをテストするアプリケーションをテストする手順は、次のとおりです。 1. Mule アプリケーションを保存して実行します。 2. curl コマンド `http://localhost:8081/greet/Username` を実行します。 Mule アプリケーションは、次の応答メッセージを返します。 ```xml { "response": "Greetings, Username!" } ``` ## [](#関連情報)関連情報 - [Java 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-formats-java) - [サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-formats) # DataWeave を使用した Java メソッドのコール DataWeave ステートメントから、Mule プロジェクトにある任意の Java クラスの Java メソッドをコールできます。DataWeave では、静的メソッド (クラスの特定のインスタンスに属するメソッドではなく、Java クラスに属するメソッド) のみをコールできます。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の例](#1.2@dataweave::dataweave-examples.adoc)を参照してください。他の DataWeave バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#java-メソッドのコール)Java メソッドのコールメソッドをコールする前に、まず属するクラスを DataWeave コードにインポートする必要があります。DataWeave モジュールをインポートするときのように、`java!` をステートメントに含めて Java クラスをインポートできます。たとえば、以下は文字列の最後に乱数を追加する 1 つのメソッドがある簡単な Java クラスです。このクラスは、Mule プロジェクトの `src/main/java` フォルダーの `org.mycompany.utils` という名前の Java パッケージの一部として作成されていることが前提となっています。 ```java package org.mycompany.utils; import java.util.Random; public class MyUtils { public static String appendRandom(String base) { return base + new Random().nextInt(); } } ``` 次のいずれかの方法で DataWeave コードから `appendRandom()` メソッドをコールできます。 - クラスをインポートして、メソッドを参照する: %dw 2.0 import java!org::mycompany::utils::MyUtils output application/json --- { a: MyUtils::appendRandom("myString") } - クラス全体ではなく 1 つ以上のメソッドをインポートする: %dw 2.0 import java!org::mycompany::utils::MyUtils::appendRandom output application/json --- { a: appendRandom("myString") } - メソッドが静的メソッドの場合、1 行でインポートしてコールする: %dw 2.0 output application/json --- { a: java!org::mycompany::utils::MyUtils::appendRandom(vars.myString) } 3 つのすべての方法で、ランダムな文字列が追加された変数値が返されます。 ```json { "a":"myString969858409" } ``` ## [](#java-クラスのインスタンス化)Java クラスのインスタンス化 DataWeave コードで、任意のクラスの新しいオブジェクトをインスタンス化できます。インスタンスを作成したら、DataWeave でそのインスタンスメソッドをコールできなくなります。ただし、その変数を参照することはできます。この簡単な Java クラスにはメソッドと変数があります。 ```java package org.mycompany.utils; public class MyClass { private String foo; public MyClass(String foo) { this.foo = foo; } public String getFoo() { return foo; } } ``` Studio プロジェクトで `MyClass` サンプルを作成する手順は、次のとおりです。 1. Studio でクラスのプロジェクトを作成します。これを行うには、**\[New (新規)\]** → **\[Mule Project (Mule プロジェクト)\]** をクリックし、**my-app** などの名前を付けて **\[Finish (完了)\]** をクリックします。 2. **my-app** から `org.mycompany.utils` パッケージを作成します。これを行うには、Studio の **Package Explorer** から **src/main/java** を右クリックして、**\[New (新規)\]** → **\[Package (パッケージ)\]** を選択し、パッケージに `org.mycompany.utils` という名前を付けます。 3. 新しい `org.mycompany.utils` パッケージで `MyClass` クラスを作成します。これを行うには、**org.mycompany.utils** を右クリックして、**\[New (新規)\]** → **\[Class (クラス)\]** を選択し、クラスに `MyClass` という名前を付けて **\[Finish (完了)\]** をクリックします。 4. Studio で開いている **\[MyClass.java\]** タブで、コンテンツ `MyClass` をコピーして貼り付け、保存します。次の DataWeave の例では、`MyClass` をインポートし、クラスの新しいインスタンスを作成して、そのインスタンス変数 `foo` をコールします。DataWeave からオブジェクトの非公開 `getFoo()` メソッドをコールすることはできません。 ```dataweave %dw 2.0 import java!org::mycompany::utils::MyClass output application/json --- { a: MyClass::new("myString").foo } ``` この DataWeave の例を Studio プロジェクトに追加する手順は、次のとおりです。 1. **src/main/mule** の `my-app.xml` に戻り、Transform Message コンポーネントをプロジェクトのキャンバスにドラッグし、クリックして開きます。 2. コンポーネントの **\[Transform Message\]** タブで、ソースコード領域 (右側) のスクリプト全体を DataWeave スクリプト (上記) に置き換えます。 3. 変更内容を保存し、**\[Preview (プレビュー)\]** (タブの右端にある) をクリックして、次の出力を表示します。 { "a":"myString" } Mule フローの Transform Message の設定の XML は、次のようになります。 ```xml ``` ## [](#java_bridge)Java ブリッジの使用 DataWeave では、Java ブリッジを使用して Java の任意の静的関数やコンストラクターをコールできます。この機能は、Java で記述されたビジネスロジックを再利用する必要がある場合や、空の公開コンストラクターがない Java オブジェクトをインスタンス化する必要がある場合に役立ちます。 Java ブリッジを使用するには、完全修飾された Java 名を DataWeave 名に変換します。 1. プレフィックス `!java` を追加します。 2. 完全修飾名のドットを `::` に置き換えます。 Java 関数を呼び出すときには、DataWeave は各引数を関数パラメーターで想定される型に変換します。次の例は、`java.lang.NullPointerException` の新しいインスタンスを作成する方法を示しています。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- java!java::lang::NullPointerException::new("foo") ``` 次の例では、関数 `java.lang.String.valueOf` を呼び出しています。 ```dataweave %dw 2.0 output text/plain import valueOf from java!java::lang::String --- valueOf(true) ``` ## [](#java-ブリッジの例)Java ブリッジの例次の例は、入力 `uriParam` に基づいて挨拶メッセージを返す API を示しています。 Java ブリッジは、応答メッセージを作成する `my.class.org.Greeter` クラス内の静的メソッドをコールします。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json import java!my::class::org::Greeter --- { response: Greeter::greet(attributes.uriParams."name" } ``` ### [](#java-ブリッジの-xml-例)Java ブリッジの XML 例この例のフローをすばやく Mule アプリケーションに読み込むには、次のコードを Studio XML エディターに貼り付けます。 ```xml ``` ### [](#アプリケーションをテストする)アプリケーションをテストするアプリケーションをテストする手順は、次のとおりです。 1. Mule アプリケーションを保存して実行します。 2. curl コマンド `http://localhost:8081/greet/Username` を実行します。 Mule アプリケーションは、次の応答メッセージを返します。 ```xml { "response": "Greetings, Username!" } ``` ## [](#関連情報)関連情報 - [Java 形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-formats-java) - [サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-formats) # DataWeave を使用したデータのマップこの DataWeave の例では、DataWeave `map` 関数を使用して、本の配列を反復処理し、それぞれで一連のタスクを実行します。開始する前に、DataWeave バージョン 2 (`%dw 2.0`) は Mule 4 アプリケーションを対象とすることに注意してください。Mule 3 アプリケーションの場合、Mule 3.9 ドキュメントセットの DataWeave バージョン 1 ([`%dw 1.0`](#3.9@mule-runtime::dataweave-examples.adoc)) の例を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、目次の Mule Runtime バージョンセレクターを使用できます。この例では、次の DataWeave 関数を使用します。 - `books` 配列の各オブジェクトを調べる `map`。 - 価格データを Number (数値) 型に強制変換する `as`。これにより、変換で各要素の正しい型が生成されます。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- items: payload.books map (item, index) -> { book: item mapObject (value, key) -> { (upper(key)): value } } ``` 入力 JSON ペイロード: ```json { "books": [ { "-category": "cooking", "title":"Everyday Italian", "author": "Giada De Laurentiis", "year": "2005", "price": "30.00" }, { "-category": "children", "title": "Harry Potter", "author": "J K. Rowling", "year": "2005", "price": "29.99" }, { "-category": "web", "title": "XQuery Kick Start", "author": [ "James McGovern", "Per Bothner", "Kurt Cagle", "James Linn", "Vaidyanathan Nagarajan" ], "year": "2003", "price": "49.99" }, { "-category": "web", "-cover": "paperback", "title": "Learning XML", "author": "Erik T. Ray", "year": "2003", "price": "39.95" } ] } ``` 出力 JSON: ```json { "items": [ { "book": { "-CATEGORY": "cooking", "TITLE": "Everyday Italian", "AUTHOR": "Giada De Laurentiis", "YEAR": "2005", "PRICE": "30.00" } }, { "book": { "-CATEGORY": "children", "TITLE": "Harry Potter", "AUTHOR": "J K. Rowling", "YEAR": "2005", "PRICE": "29.99" } }, { "book": { "-CATEGORY": "web", "TITLE": "XQuery Kick Start", "AUTHOR": [ "James McGovern", "Per Bothner", "Kurt Cagle", "James Linn", "Vaidyanathan Nagarajan" ], "YEAR": "2003", "PRICE": "49.99" } }, { "book": { "-CATEGORY": "web", "-COVER": "paperback", "TITLE": "Learning XML", "AUTHOR": "Erik T. Ray", "YEAR": "2003", "PRICE": "39.95" } } ] } ```
本に複数の著者がいる場合、item.author は 1 つの名前ではなく著者の配列全体に評価されます。
## [](#デフォルト値の使用)デフォルト値の使用次の例では、上記と同じ変換を実行しますが、プロパティ「item」および「index」を明示的に定義しません。代わりに、それぞれのデフォルト名 (`$` および `$$`) でコールします。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- items: (payload.books map { category: "book", price: $.price as Number, id: $$, properties: { title: $.title, author: $.author, year: $.year as Number } }) ``` 入力 JSON ペイロード: ```json { "books": [ { "-category": "cooking", "title": { "-lang": "en", "#text": "Everyday Italian" }, "author": "Giada De Laurentiis", "year": "2005", "price": "30.00" }, { "-category": "children", "title": { "-lang": "en", "#text": "Harry Potter" }, "author": "J K. Rowling", "year": "2005", "price": "29.99" }, { "-category": "web", "title": { "-lang": "en", "#text": "XQuery Kick Start" }, "author": [ "James McGovern", "Per Bothner", "Kurt Cagle", "James Linn", "Vaidyanathan Nagarajan" ], "year": "2003", "price": "49.99" }, { "-category": "web", "-cover": "paperback", "title": { "-lang": "en", "#text": "Learning XML" }, "author": "Erik T. Ray", "year": "2003", "price": "39.95" } ] } ``` 出力 JSON: ```json { "items": [ { "category": "book", "price": 30.00, "id": 0, "properties": { "title": { "-lang": "en", "#text": "Everyday Italian" }, "author": "Giada De Laurentiis", "year": 2005 } }, { "category": "book", "price": 29.99, "id": 1, "properties": { "title": { "-lang": "en", "#text": "Harry Potter" }, "author": "J K. Rowling", "year": 2005 } }, { "category": "book", "price": 49.99, "id": 2, "properties": { "title": { "-lang": "en", "#text": "XQuery Kick Start" }, "author": [ "James McGovern", "Per Bothner", "Kurt Cagle", "James Linn", "Vaidyanathan Nagarajan" ], "year": 2003 } }, { "category": "book", "price": 39.95, "id": 3, "properties": { "title": { "-lang": "en", "#text": "Learning XML" }, "author": "Erik T. Ray", "year": 2003 } } ] } ``` ## [](#関連する例)関連する例 - [データの抽出](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-cookbook-extract-data) - [XML から JSON への変換](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-cookbook-perform-basic-transformation) - [キーの名前の変更](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-cookbook-rename-keys) - [オブジェクト要素の配列としてのマップ](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-cookbook-map-object-elements-as-an-array) - [オブジェクトのマップ](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-cookbook-map-an-object) ## [](#関連情報)関連情報 - [DataWeave の型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-types) - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-selectors) - [DataWeave の解説書](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-cookbook) # DataWeave を使用したデータのマップこの DataWeave の例では、DataWeave `map` 関数を使用して、本の配列を反復処理し、それぞれで一連のタスクを実行します。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の例](#1.2@dataweave::dataweave-examples.adoc)を参照してください。他の DataWeave バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。この例では、次の DataWeave 関数を使用します。 - `books` 配列の各オブジェクトを調べる `map`。 - 価格データを Number (数値) 型に強制変換する `as`。これにより、変換で各要素の正しい型が生成されます。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- items: payload.books map (item, index) -> { book: item mapObject (value, key) -> { (upper(key)): value } } ``` 入力 JSON ペイロード: ```json { "books": [ { "-category": "cooking", "title":"Everyday Italian", "author": "Giada De Laurentiis", "year": "2005", "price": "30.00" }, { "-category": "children", "title": "Harry Potter", "author": "J K. Rowling", "year": "2005", "price": "29.99" }, { "-category": "web", "title": "XQuery Kick Start", "author": [ "James McGovern", "Per Bothner", "Kurt Cagle", "James Linn", "Vaidyanathan Nagarajan" ], "year": "2003", "price": "49.99" }, { "-category": "web", "-cover": "paperback", "title": "Learning XML", "author": "Erik T. Ray", "year": "2003", "price": "39.95" } ] } ``` 出力 JSON: ```json { "items": [ { "book": { "-CATEGORY": "cooking", "TITLE": "Everyday Italian", "AUTHOR": "Giada De Laurentiis", "YEAR": "2005", "PRICE": "30.00" } }, { "book": { "-CATEGORY": "children", "TITLE": "Harry Potter", "AUTHOR": "J K. Rowling", "YEAR": "2005", "PRICE": "29.99" } }, { "book": { "-CATEGORY": "web", "TITLE": "XQuery Kick Start", "AUTHOR": [ "James McGovern", "Per Bothner", "Kurt Cagle", "James Linn", "Vaidyanathan Nagarajan" ], "YEAR": "2003", "PRICE": "49.99" } }, { "book": { "-CATEGORY": "web", "-COVER": "paperback", "TITLE": "Learning XML", "AUTHOR": "Erik T. Ray", "YEAR": "2003", "PRICE": "39.95" } } ] } ```
本に複数の著者がいる場合、item.author は 1 つの名前ではなく著者の配列全体に評価されます。
## [](#デフォルト値の使用)デフォルト値の使用次の例では、上記と同じ変換を実行しますが、プロパティ「item」および「index」を明示的に定義しません。代わりに、それぞれのデフォルト名 (`$` および `$$`) でコールします。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- items: (payload.books map { category: "book", price: $.price as Number, id: $$, properties: { title: $.title, author: $.author, year: $.year as Number } }) ``` 入力 JSON ペイロード: ```json { "books": [ { "-category": "cooking", "title": { "-lang": "en", "#text": "Everyday Italian" }, "author": "Giada De Laurentiis", "year": "2005", "price": "30.00" }, { "-category": "children", "title": { "-lang": "en", "#text": "Harry Potter" }, "author": "J K. Rowling", "year": "2005", "price": "29.99" }, { "-category": "web", "title": { "-lang": "en", "#text": "XQuery Kick Start" }, "author": [ "James McGovern", "Per Bothner", "Kurt Cagle", "James Linn", "Vaidyanathan Nagarajan" ], "year": "2003", "price": "49.99" }, { "-category": "web", "-cover": "paperback", "title": { "-lang": "en", "#text": "Learning XML" }, "author": "Erik T. Ray", "year": "2003", "price": "39.95" } ] } ``` 出力 JSON: ```json { "items": [ { "category": "book", "price": 30.00, "id": 0, "properties": { "title": { "-lang": "en", "#text": "Everyday Italian" }, "author": "Giada De Laurentiis", "year": 2005 } }, { "category": "book", "price": 29.99, "id": 1, "properties": { "title": { "-lang": "en", "#text": "Harry Potter" }, "author": "J K. Rowling", "year": 2005 } }, { "category": "book", "price": 49.99, "id": 2, "properties": { "title": { "-lang": "en", "#text": "XQuery Kick Start" }, "author": [ "James McGovern", "Per Bothner", "Kurt Cagle", "James Linn", "Vaidyanathan Nagarajan" ], "year": 2003 } }, { "category": "book", "price": 39.95, "id": 3, "properties": { "title": { "-lang": "en", "#text": "Learning XML" }, "author": "Erik T. Ray", "year": 2003 } } ] } ``` ## [](#関連する例)関連する例 - [データの抽出](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-cookbook-extract-data) - [XML から JSON への変換](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-cookbook-perform-basic-transformation) - [キーの名前の変更](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-cookbook-rename-keys) - [オブジェクト要素の配列としてのマップ](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-cookbook-map-object-elements-as-an-array) - [オブジェクトのマップ](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-cookbook-map-an-object) ## [](#関連情報)関連情報 - [DataWeave の型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-types) - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-selectors) - [DataWeave の解説書](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-cookbook) # DataWeave を使用したデータのマップこの DataWeave の例では、DataWeave `map` 関数を使用して、本の配列を反復処理し、それぞれで一連のタスクを実行します。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の例](#1.2@dataweave::dataweave-examples.adoc)を参照してください。他の DataWeave バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。この例では、次の DataWeave 関数を使用します。 - `books` 配列の各オブジェクトを調べる `map`。 - 価格データを Number (数値) 型に強制変換する `as`。これにより、変換で各要素の正しい型が生成されます。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- items: payload.books map (item, index) -> { book: item mapObject (value, key) -> { (upper(key)): value } } ``` 入力 JSON ペイロード: ```json { "books": [ { "-category": "cooking", "title":"Everyday Italian", "author": "Giada De Laurentiis", "year": "2005", "price": "30.00" }, { "-category": "children", "title": "Harry Potter", "author": "J K. Rowling", "year": "2005", "price": "29.99" }, { "-category": "web", "title": "XQuery Kick Start", "author": [ "James McGovern", "Per Bothner", "Kurt Cagle", "James Linn", "Vaidyanathan Nagarajan" ], "year": "2003", "price": "49.99" }, { "-category": "web", "-cover": "paperback", "title": "Learning XML", "author": "Erik T. Ray", "year": "2003", "price": "39.95" } ] } ``` 出力 JSON: ```json { "items": [ { "book": { "-CATEGORY": "cooking", "TITLE": "Everyday Italian", "AUTHOR": "Giada De Laurentiis", "YEAR": "2005", "PRICE": "30.00" } }, { "book": { "-CATEGORY": "children", "TITLE": "Harry Potter", "AUTHOR": "J K. Rowling", "YEAR": "2005", "PRICE": "29.99" } }, { "book": { "-CATEGORY": "web", "TITLE": "XQuery Kick Start", "AUTHOR": [ "James McGovern", "Per Bothner", "Kurt Cagle", "James Linn", "Vaidyanathan Nagarajan" ], "YEAR": "2003", "PRICE": "49.99" } }, { "book": { "-CATEGORY": "web", "-COVER": "paperback", "TITLE": "Learning XML", "AUTHOR": "Erik T. Ray", "YEAR": "2003", "PRICE": "39.95" } } ] } ```
本に複数の著者がいる場合、item.author は 1 つの名前ではなく著者の配列全体に評価されます。
## [](#デフォルト値の使用)デフォルト値の使用次の例では、上記と同じ変換を実行しますが、プロパティ「item」および「index」を明示的に定義しません。代わりに、それぞれのデフォルト名 (`$` および `$$`) でコールします。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- items: (payload.books map { category: "book", price: $.price as Number, id: $$, properties: { title: $.title, author: $.author, year: $.year as Number } }) ``` 入力 JSON ペイロード: ```json { "books": [ { "-category": "cooking", "title": { "-lang": "en", "#text": "Everyday Italian" }, "author": "Giada De Laurentiis", "year": "2005", "price": "30.00" }, { "-category": "children", "title": { "-lang": "en", "#text": "Harry Potter" }, "author": "J K. Rowling", "year": "2005", "price": "29.99" }, { "-category": "web", "title": { "-lang": "en", "#text": "XQuery Kick Start" }, "author": [ "James McGovern", "Per Bothner", "Kurt Cagle", "James Linn", "Vaidyanathan Nagarajan" ], "year": "2003", "price": "49.99" }, { "-category": "web", "-cover": "paperback", "title": { "-lang": "en", "#text": "Learning XML" }, "author": "Erik T. Ray", "year": "2003", "price": "39.95" } ] } ``` 出力 JSON: ```json { "items": [ { "category": "book", "price": 30.00, "id": 0, "properties": { "title": { "-lang": "en", "#text": "Everyday Italian" }, "author": "Giada De Laurentiis", "year": 2005 } }, { "category": "book", "price": 29.99, "id": 1, "properties": { "title": { "-lang": "en", "#text": "Harry Potter" }, "author": "J K. Rowling", "year": 2005 } }, { "category": "book", "price": 49.99, "id": 2, "properties": { "title": { "-lang": "en", "#text": "XQuery Kick Start" }, "author": [ "James McGovern", "Per Bothner", "Kurt Cagle", "James Linn", "Vaidyanathan Nagarajan" ], "year": 2003 } }, { "category": "book", "price": 39.95, "id": 3, "properties": { "title": { "-lang": "en", "#text": "Learning XML" }, "author": "Erik T. Ray", "year": 2003 } } ] } ``` ## [](#関連する例)関連する例 - [データの抽出](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-cookbook-extract-data) - [XML から JSON への変換](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-cookbook-perform-basic-transformation) - [キーの名前の変更](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-cookbook-rename-keys) - [オブジェクト要素の配列としてのマップ](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-cookbook-map-object-elements-as-an-array) - [オブジェクトのマップ](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-cookbook-map-an-object) ## [](#関連情報)関連情報 - [DataWeave の型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-types) - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-selectors) - [DataWeave の解説書](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-cookbook) # DataWeave を使用したデータのマップこの DataWeave の例では、DataWeave `map` 関数を使用して、本の配列を反復処理し、それぞれで一連のタスクを実行します。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の例](#1.2@dataweave::dataweave-examples.adoc)を参照してください。他の DataWeave バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。この例では、次の DataWeave 関数を使用します。 - `books` 配列の各オブジェクトを調べる `map`。 - 価格データを Number (数値) 型に強制変換する `as`。これにより、変換で各要素の正しい型が生成されます。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- items: payload.books map (item, index) -> { book: item mapObject (value, key) -> { (upper(key)): value } } ``` 入力 JSON ペイロード: ```json { "books": [ { "-category": "cooking", "title":"Everyday Italian", "author": "Giada De Laurentiis", "year": "2005", "price": "30.00" }, { "-category": "children", "title": "Harry Potter", "author": "J K. Rowling", "year": "2005", "price": "29.99" }, { "-category": "web", "title": "XQuery Kick Start", "author": [ "James McGovern", "Per Bothner", "Kurt Cagle", "James Linn", "Vaidyanathan Nagarajan" ], "year": "2003", "price": "49.99" }, { "-category": "web", "-cover": "paperback", "title": "Learning XML", "author": "Erik T. Ray", "year": "2003", "price": "39.95" } ] } ``` 出力 JSON: ```json { "items": [ { "book": { "-CATEGORY": "cooking", "TITLE": "Everyday Italian", "AUTHOR": "Giada De Laurentiis", "YEAR": "2005", "PRICE": "30.00" } }, { "book": { "-CATEGORY": "children", "TITLE": "Harry Potter", "AUTHOR": "J K. Rowling", "YEAR": "2005", "PRICE": "29.99" } }, { "book": { "-CATEGORY": "web", "TITLE": "XQuery Kick Start", "AUTHOR": [ "James McGovern", "Per Bothner", "Kurt Cagle", "James Linn", "Vaidyanathan Nagarajan" ], "YEAR": "2003", "PRICE": "49.99" } }, { "book": { "-CATEGORY": "web", "-COVER": "paperback", "TITLE": "Learning XML", "AUTHOR": "Erik T. Ray", "YEAR": "2003", "PRICE": "39.95" } } ] } ```
本に複数の著者がいる場合、item.author は 1 つの名前ではなく著者の配列全体に評価されます。
## [](#デフォルト値の使用)デフォルト値の使用次の例では、上記と同じ変換を実行しますが、プロパティ「item」および「index」を明示的に定義しません。代わりに、それぞれのデフォルト名 (`$` および `$$`) でコールします。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- items: (payload.books map { category: "book", price: $.price as Number, id: $$, properties: { title: $.title, author: $.author, year: $.year as Number } }) ``` 入力 JSON ペイロード: ```json { "books": [ { "-category": "cooking", "title": { "-lang": "en", "#text": "Everyday Italian" }, "author": "Giada De Laurentiis", "year": "2005", "price": "30.00" }, { "-category": "children", "title": { "-lang": "en", "#text": "Harry Potter" }, "author": "J K. Rowling", "year": "2005", "price": "29.99" }, { "-category": "web", "title": { "-lang": "en", "#text": "XQuery Kick Start" }, "author": [ "James McGovern", "Per Bothner", "Kurt Cagle", "James Linn", "Vaidyanathan Nagarajan" ], "year": "2003", "price": "49.99" }, { "-category": "web", "-cover": "paperback", "title": { "-lang": "en", "#text": "Learning XML" }, "author": "Erik T. Ray", "year": "2003", "price": "39.95" } ] } ``` 出力 JSON: ```json { "items": [ { "category": "book", "price": 30.00, "id": 0, "properties": { "title": { "-lang": "en", "#text": "Everyday Italian" }, "author": "Giada De Laurentiis", "year": 2005 } }, { "category": "book", "price": 29.99, "id": 1, "properties": { "title": { "-lang": "en", "#text": "Harry Potter" }, "author": "J K. Rowling", "year": 2005 } }, { "category": "book", "price": 49.99, "id": 2, "properties": { "title": { "-lang": "en", "#text": "XQuery Kick Start" }, "author": [ "James McGovern", "Per Bothner", "Kurt Cagle", "James Linn", "Vaidyanathan Nagarajan" ], "year": 2003 } }, { "category": "book", "price": 39.95, "id": 3, "properties": { "title": { "-lang": "en", "#text": "Learning XML" }, "author": "Erik T. Ray", "year": 2003 } } ] } ``` ## [](#関連する例)関連する例 - [データの抽出](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-cookbook-extract-data) - [XML から JSON への変換](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-cookbook-perform-basic-transformation) - [キーの名前の変更](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-cookbook-rename-keys) - [オブジェクト要素の配列としてのマップ](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-cookbook-map-object-elements-as-an-array) - [オブジェクトのマップ](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-cookbook-map-an-object) ## [](#関連情報)関連情報 - [DataWeave の型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-types) - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-selectors) - [DataWeave の解説書](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-cookbook) # DataWeave を使用したデータのマップこの DataWeave の例では、DataWeave `map` 関数を使用して、本の配列を反復処理し、それぞれで一連のタスクを実行します。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の例](#1.2@dataweave::dataweave-examples.adoc)を参照してください。他の DataWeave バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。この例では、次の DataWeave 関数を使用します。 - `books` 配列の各オブジェクトを調べる `map`。 - 価格データを Number (数値) 型に強制変換する `as`。これにより、変換で各要素の正しい型が生成されます。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- items: payload.books map (item, index) -> { book: item mapObject (value, key) -> { (upper(key)): value } } ``` 入力 JSON ペイロード: ```json { "books": [ { "-category": "cooking", "title":"Everyday Italian", "author": "Giada De Laurentiis", "year": "2005", "price": "30.00" }, { "-category": "children", "title": "Harry Potter", "author": "J K. Rowling", "year": "2005", "price": "29.99" }, { "-category": "web", "title": "XQuery Kick Start", "author": [ "James McGovern", "Per Bothner", "Kurt Cagle", "James Linn", "Vaidyanathan Nagarajan" ], "year": "2003", "price": "49.99" }, { "-category": "web", "-cover": "paperback", "title": "Learning XML", "author": "Erik T. Ray", "year": "2003", "price": "39.95" } ] } ``` 出力 JSON: ```json { "items": [ { "book": { "-CATEGORY": "cooking", "TITLE": "Everyday Italian", "AUTHOR": "Giada De Laurentiis", "YEAR": "2005", "PRICE": "30.00" } }, { "book": { "-CATEGORY": "children", "TITLE": "Harry Potter", "AUTHOR": "J K. Rowling", "YEAR": "2005", "PRICE": "29.99" } }, { "book": { "-CATEGORY": "web", "TITLE": "XQuery Kick Start", "AUTHOR": [ "James McGovern", "Per Bothner", "Kurt Cagle", "James Linn", "Vaidyanathan Nagarajan" ], "YEAR": "2003", "PRICE": "49.99" } }, { "book": { "-CATEGORY": "web", "-COVER": "paperback", "TITLE": "Learning XML", "AUTHOR": "Erik T. Ray", "YEAR": "2003", "PRICE": "39.95" } } ] } ```
本に複数の著者がいる場合、item.author は 1 つの名前ではなく著者の配列全体に評価されます。
## [](#デフォルト値の使用)デフォルト値の使用次の例では、上記と同じ変換を実行しますが、プロパティ「item」および「index」を明示的に定義しません。代わりに、それぞれのデフォルト名 (`$` および `$$`) でコールします。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- items: (payload.books map { category: "book", price: $.price as Number, id: $$, properties: { title: $.title, author: $.author, year: $.year as Number } }) ``` 入力 JSON ペイロード: ```json { "books": [ { "-category": "cooking", "title": { "-lang": "en", "#text": "Everyday Italian" }, "author": "Giada De Laurentiis", "year": "2005", "price": "30.00" }, { "-category": "children", "title": { "-lang": "en", "#text": "Harry Potter" }, "author": "J K. Rowling", "year": "2005", "price": "29.99" }, { "-category": "web", "title": { "-lang": "en", "#text": "XQuery Kick Start" }, "author": [ "James McGovern", "Per Bothner", "Kurt Cagle", "James Linn", "Vaidyanathan Nagarajan" ], "year": "2003", "price": "49.99" }, { "-category": "web", "-cover": "paperback", "title": { "-lang": "en", "#text": "Learning XML" }, "author": "Erik T. Ray", "year": "2003", "price": "39.95" } ] } ``` 出力 JSON: ```json { "items": [ { "category": "book", "price": 30.00, "id": 0, "properties": { "title": { "-lang": "en", "#text": "Everyday Italian" }, "author": "Giada De Laurentiis", "year": 2005 } }, { "category": "book", "price": 29.99, "id": 1, "properties": { "title": { "-lang": "en", "#text": "Harry Potter" }, "author": "J K. Rowling", "year": 2005 } }, { "category": "book", "price": 49.99, "id": 2, "properties": { "title": { "-lang": "en", "#text": "XQuery Kick Start" }, "author": [ "James McGovern", "Per Bothner", "Kurt Cagle", "James Linn", "Vaidyanathan Nagarajan" ], "year": 2003 } }, { "category": "book", "price": 39.95, "id": 3, "properties": { "title": { "-lang": "en", "#text": "Learning XML" }, "author": "Erik T. Ray", "year": 2003 } } ] } ``` ## [](#関連する例)関連する例 - [データの抽出](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-cookbook-extract-data) - [XML から JSON への変換](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-cookbook-perform-basic-transformation) - [キーの名前の変更](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-cookbook-rename-keys) - [オブジェクト要素の配列としてのマップ](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-cookbook-map-object-elements-as-an-array) - [オブジェクトのマップ](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-cookbook-map-an-object) ## [](#関連情報)関連情報 - [DataWeave の型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-types) - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-selectors) - [DataWeave の解説書](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-cookbook) # DataWeave を使用したデータのマップこの DataWeave の例では、DataWeave `map` 関数を使用して、本の配列を反復処理し、それぞれで一連のタスクを実行します。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の例](#1.2@dataweave::dataweave-examples.adoc)を参照してください。他の DataWeave バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。この例では、次の DataWeave 関数を使用します。 - `books` 配列の各オブジェクトを調べる `map`。 - 価格データを Number (数値) 型に強制変換する `as`。これにより、変換で各要素の正しい型が生成されます。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- items: payload.books map (item, index) -> { book: item mapObject (value, key) -> { (upper(key)): value } } ``` 入力 JSON ペイロード: ```json { "books": [ { "-category": "cooking", "title":"Everyday Italian", "author": "Giada De Laurentiis", "year": "2005", "price": "30.00" }, { "-category": "children", "title": "Harry Potter", "author": "J K. Rowling", "year": "2005", "price": "29.99" }, { "-category": "web", "title": "XQuery Kick Start", "author": [ "James McGovern", "Per Bothner", "Kurt Cagle", "James Linn", "Vaidyanathan Nagarajan" ], "year": "2003", "price": "49.99" }, { "-category": "web", "-cover": "paperback", "title": "Learning XML", "author": "Erik T. Ray", "year": "2003", "price": "39.95" } ] } ``` 出力 JSON: ```json { "items": [ { "book": { "-CATEGORY": "cooking", "TITLE": "Everyday Italian", "AUTHOR": "Giada De Laurentiis", "YEAR": "2005", "PRICE": "30.00" } }, { "book": { "-CATEGORY": "children", "TITLE": "Harry Potter", "AUTHOR": "J K. Rowling", "YEAR": "2005", "PRICE": "29.99" } }, { "book": { "-CATEGORY": "web", "TITLE": "XQuery Kick Start", "AUTHOR": [ "James McGovern", "Per Bothner", "Kurt Cagle", "James Linn", "Vaidyanathan Nagarajan" ], "YEAR": "2003", "PRICE": "49.99" } }, { "book": { "-CATEGORY": "web", "-COVER": "paperback", "TITLE": "Learning XML", "AUTHOR": "Erik T. Ray", "YEAR": "2003", "PRICE": "39.95" } } ] } ```
本に複数の著者がいる場合、item.author は 1 つの名前ではなく著者の配列全体に評価されます。
## [](#デフォルト値の使用)デフォルト値の使用次の例では、上記と同じ変換を実行しますが、プロパティ「item」および「index」を明示的に定義しません。代わりに、それぞれのデフォルト名 (`$` および `$$`) でコールします。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- items: (payload.books map { category: "book", price: $.price as Number, id: $$, properties: { title: $.title, author: $.author, year: $.year as Number } }) ``` 入力 JSON ペイロード: ```json { "books": [ { "-category": "cooking", "title": { "-lang": "en", "#text": "Everyday Italian" }, "author": "Giada De Laurentiis", "year": "2005", "price": "30.00" }, { "-category": "children", "title": { "-lang": "en", "#text": "Harry Potter" }, "author": "J K. Rowling", "year": "2005", "price": "29.99" }, { "-category": "web", "title": { "-lang": "en", "#text": "XQuery Kick Start" }, "author": [ "James McGovern", "Per Bothner", "Kurt Cagle", "James Linn", "Vaidyanathan Nagarajan" ], "year": "2003", "price": "49.99" }, { "-category": "web", "-cover": "paperback", "title": { "-lang": "en", "#text": "Learning XML" }, "author": "Erik T. Ray", "year": "2003", "price": "39.95" } ] } ``` 出力 JSON: ```json { "items": [ { "category": "book", "price": 30.00, "id": 0, "properties": { "title": { "-lang": "en", "#text": "Everyday Italian" }, "author": "Giada De Laurentiis", "year": 2005 } }, { "category": "book", "price": 29.99, "id": 1, "properties": { "title": { "-lang": "en", "#text": "Harry Potter" }, "author": "J K. Rowling", "year": 2005 } }, { "category": "book", "price": 49.99, "id": 2, "properties": { "title": { "-lang": "en", "#text": "XQuery Kick Start" }, "author": [ "James McGovern", "Per Bothner", "Kurt Cagle", "James Linn", "Vaidyanathan Nagarajan" ], "year": 2003 } }, { "category": "book", "price": 39.95, "id": 3, "properties": { "title": { "-lang": "en", "#text": "Learning XML" }, "author": "Erik T. Ray", "year": 2003 } } ] } ``` ## [](#関連する例)関連する例 - [データの抽出](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-cookbook-extract-data) - [XML から JSON への変換](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-cookbook-perform-basic-transformation) - [キーの名前の変更](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-cookbook-rename-keys) - [オブジェクト要素の配列としてのマップ](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-cookbook-map-object-elements-as-an-array) - [オブジェクトのマップ](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-cookbook-map-an-object) ## [](#関連情報)関連情報 - [DataWeave の型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-types) - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-selectors) - [DataWeave の解説書](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-cookbook) # DataWeave を使用した型の強制 DataWeave では、`as` 演算子を使用して、型を別の型に強制的に変換できます。型強制は実行時に適用されます。開始する前に、DataWeave バージョン 2 は Mule 4 アプリケーションを対象とすることに注意してください。Mule 3 アプリケーションの場合、Mule 3.9 ドキュメントの [DataWeave バージョン 1 ドキュメントセット](#1.2@index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、Mule Runtime の目次のバージョンセレクターを使用できます。期待される型に一致しないプロパティを演算子に提供した場合、DataWeave は、自動的に、提供されたプロパティを必須の型に強制的に変換しようとします。 ## [](#型強制のための-dataweave-型の定義)型強制のための DataWeave 型の定義この DataWeave 例では、`String` 型を使用して型 `Currency` を定義し、Java DecimalFormat パターン (`##`) を使用して値を書式設定し、`as` を使用して `price` 値を `Currency` 型に強制的に変換します。入力 ```xml 22.30 20.31 ``` DataWeave ```dataweave %dw 2.0 output application/json type Currency = String { format: "\$#,###.00"} --- books: payload.items.*item map book: price: $.price as Currency ``` 出力 ```json { "books": [ { "book": { "price": "22.30" } }, { "book": { "price": "20.31" } } ] } ``` ## [](#型強制表)型強制表次の表は、可能な組み合わせと、変換で使用するスキーマからのプロパティを示しています。

変換元変換先プロパティ

Range

Array

Number

Binary

String

Binary

String

Boolean

Number

DateTime

unit

LocalDateTime

DateTime

String

DateTime

format / locale

DateTime

LocalDate

LocalDateTime

LocalDate

String

LocalDate

format / locale

DateTime

LocalDateTime

String

LocalDateTime

format / locale

DateTime

LocalTime

LocalDateTime

LocalTime

Time

LocalTime

String

LocalTime

format / locale

DateTime

Number

unit

String

Number

format / locale

String

Period

String

Regex

DateTime

String

format / locale

LocalDateTime

String

format / locale

LocalTime

String

format / locale

LocalDate

String

format / locale

Time

String

format / locale

Period

String

TimeZone

String

Number

String

format / locale

Boolean

String

Range

String

, を区切り文字として使用して、範囲のすべての値を含む文字列を返します。

Type

String

DateTime

Time

LocalDateTime

Time

LocalTime

Time

String

Time

format

DateTime

TimeZone

Time

TimeZone`

String

TimeZone

### [](#型強制のプロパティ)型強制のプロパティ

プロパティ説明

class

Object (オブジェクト) 型の Java クラスを受け入れます。

format

数値と日付を書式設定するための Java DecimalFormat パターンを受け入れます。

locale

Java ロケールを受け入れます。Java Locale オブジェクトは地域 (地理的、政治的、または文化的) を表します。

mode

日付値と時刻値の解析モード。有効な値: SMART、STRICT、LENIENT

LENIENT と SMART では、無効な日付の自動修正方法が異なります。また、STRICT は、日付に対してエラーを返します。mode を使用した例を参照してください。

unit

値には milliseconds または seconds を使用できます。これは、Number (数値) から DateTime (日時) への変換で使用されます。

次の例は、`mode` プロパティの使用方法を示しています。`LENIENT` と `SMART` は、`02/31/2020` のような無効な日付を受け取った場合でも有効な日付を返しますが、返される日付は異なります。`STRICT` は、無効な日付に対してエラーを返します。例では、`yyyy` ではなく `uuuu` を使用して年を表しています。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- { examples : { badDateWithLenient: '02/31/2020' as Date {mode: "LENIENT", format: 'MM/dd/uuuu'}, badDateWithSmart: '02/31/2020' as Date {mode: "SMART", format: 'MM/dd/uuuu'} } } ``` 出力: ```json %dw 2.0 output application/json --- { "examples": { "badDateWithLenient": "03/02/2020", "badDateWithSmart": "02/29/2020" } } ``` 無効な日付に対して STRICT を使用するとエラーが返されます。次の例では、`badDateWithStrict: '02/31/2020' as Date {mode: "STRICT", format: 'MM/dd/uuuu'}` によってエラーが返されています。 ```txt "Cannot coerce String (02/31/2020) to Date, caused by: Text '02/31/2020' could not be parsed: Invalid date 'FEBRUARY 31' 9| badDateWithSmart: '02/31/2020' as Date {mode: "STRICT", format: 'MM/dd/uuuu'} ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ``` 次の例では、2 つの文字列を日付形式に変換し、結果を連結します。最初の文字列は日付を表し、2 番目の文字列は時刻を表します。この変換は、`as` を使用して最初の文字列を `LocalDateTime` に強制変換してから、指定された形式の `String` に強制変換します。また、`++` を使用して結果を連結します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json var s1= 20201228 // (uuuuMMdd), var s2= 1608 //(HHMM) --- (s1 ++ s2) as LocalDateTime {format:"uuuuMMddHHMM"} as String {format:"MM-dd-uuuu HH:MM:ss"} ``` 出力: ```json "12-28-2020 16:08:00" ``` 次の例も、文字列を日付形式に変換します。まず、この変換は `as` を使用して文字列を `LocalDateTime` 型に強制変換してから、結果を指定された出力形式の `String` 型に強制変換します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- "8/30/2020 4:00:13 PM" as LocalDateTime {format: "M/dd/uuuu H:MM:ss a"} as String {format: "MM/dd/uuuu"} ``` 出力: ```json "08/30/2020" ``` 次の例では、文字列を 10 進数表現の数値に変換します。数値から文字列への変換時に `format` はゼロを追加するため、まず文字列値 `"22"` を `Number` に変換してから `String` に再度変換します。入力データが数値 `22` の場合、最初の `Number` 変換を実行する必要はありません。後者の `Number` 変換では、出力を 10 進数表現の数値にします。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- { data: "22" as Number as String {format: ".00"} as Number } ``` 出力: ```json { "data": 22.00 } ``` 次の例では、`locale` プロパティを使用して数値と日付値を書式設定します。まず、数値を `String` 型に型強制し、Java DecimalFormat パターン (##) と `locale` プロパティ `en` (英語) または `es` (スペイン語) も使用する指定された出力形式に変換します。`locale: "en"` プロパティでは、`.` を使用して出力の数値の 10 進数表現を書式設定し、`locale: "es"` プロパティでは、`,` を使用して出力を書式設定します。次に、日付値を `Date` 型に型強制した後、出力形式 `dd-MMM-yy` と `locale` プロパティ `en` (英語) または `es` (スペイン語) を使用する `String` 型に型強制します。`locale: "en"` プロパティでは、月 `MMM` を英語で書式設定し、`locale: "es"` プロパティでは、月をスペイン語で書式設定します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- { enNumber: 12.3 as String {format: "##.##", locale: "en"}, esNumber: 12.3 as String {format: "##.##", locale: "es"}, esDate: "2020-12-31" as Date as String {format: "dd-MMM-yy", locale: "es"}, enDate: "2020-12-31" as Date as String {format: "dd-MMM-yy", locale: "en"} } ``` 出力: ```json { "enNumber": "12.3", "esNumber": "12,3", "esDate": "31-dic.-20", "enDate": "31-Dec-20" } ``` ## [](#関連情報)関連情報 - [日付と時刻の書式設定](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-cookbook-format-dates) - [サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-formats) # DataWeave を使用した型の強制 DataWeave では、`as` 演算子を使用して、型を別の型に強制的に変換できます。型強制は実行時に適用されます。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。期待される型に一致しないプロパティを演算子に提供した場合、DataWeave は、自動的に、提供されたプロパティを必須の型に強制的に変換しようとします。 ## [](#型強制のための-dataweave-型の定義)型強制のための DataWeave 型の定義この DataWeave 例では、`String` 型を使用して型 `Currency` を定義し、Java DecimalFormat パターン (`##`) を使用して値を書式設定し、`as` を使用して `price` 値を `Currency` 型に強制的に変換します。入力 ```xml 22.30 20.31 ``` DataWeave ```dataweave %dw 2.0 output application/json type Currency = String { format: "\$#,###.00"} --- books: payload.items.*item map book: price: $.price as Currency ``` 出力 ```json { "books": [ { "book": { "price": "22.30" } }, { "book": { "price": "20.31" } } ] } ``` ## [](#型強制表)型強制表次の表は、可能な組み合わせと、変換で使用するスキーマからのプロパティを示しています。

ソース変換先プロパティ

Range

Array

Number

Binary

String

Binary

String

Boolean

Number

DateTime

unit

LocalDateTime

DateTime

String

DateTime

format / locale

DateTime

LocalDate

LocalDateTime

LocalDate

String

LocalDate

format / locale

DateTime

LocalDateTime

String

LocalDateTime

format / locale

DateTime

LocalTime

LocalDateTime

LocalTime

Time

LocalTime

String

LocalTime

format / locale

DateTime

Number

unit

String

Number

format / locale

String

Period

String

Regex

DateTime

String

format / locale

LocalDateTime

String

format / locale

LocalTime

String

format / locale

LocalDate

String

format / locale

Time

String

format / locale

Period

String

TimeZone

String

Number

String

format / locale

Boolean

String

Range

String

, を区切り文字として使用して、範囲のすべての値を含む文字列を返します。

Type

String

DateTime

Time

LocalDateTime

Time

LocalTime

Time

String

Time

format

DateTime

TimeZone

Time

TimeZone`

String

TimeZone

### [](#型強制のプロパティ)型強制のプロパティ

プロパティ説明

class

Object (オブジェクト) 型の Java クラスを受け入れます。

format

数値と日付を書式設定するための Java DecimalFormat パターンを受け入れます。

locale

Java ロケールを受け入れます。Java Locale オブジェクトは地域 (地理的、政治的、または文化的) を表します。

mode

日付値と時刻値の解析モード。有効な値: SMART、STRICT、LENIENT

LENIENT と SMART では、無効な日付の自動修正方法が異なります。また、STRICT は、日付に対してエラーを返します。mode を使用した例を参照してください。

unit

値には milliseconds または seconds を使用できます。これは、Number (数値) から DateTime (日時) への変換で使用されます。

次の例は、`mode` プロパティの使用方法を示しています。`LENIENT` と `SMART` は、`02/31/2020` のような無効な日付を受け取った場合でも有効な日付を返しますが、返される日付は異なります。 `STRICT` は、無効な日付に対してエラーを返します。例では、`yyyy` ではなく `uuuu` を使用して年を表しています。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- { examples : { badDateWithLenient: '02/31/2020' as Date {mode: "LENIENT", format: 'MM/dd/uuuu'}, badDateWithSmart: '02/31/2020' as Date {mode: "SMART", format: 'MM/dd/uuuu'} } } ``` 出力: ```json %dw 2.0 output application/json --- { "examples": { "badDateWithLenient": "03/02/2020", "badDateWithSmart": "02/29/2020" } } ``` 無効な日付に対して STRICT を使用するとエラーが返されます。次の例では、`badDateWithStrict: '02/31/2020' as Date {mode: "STRICT", format: 'MM/dd/uuuu'}` によってエラーが返されています。 ```txt "Cannot coerce String (02/31/2020) to Date, caused by: Text '02/31/2020' could not be parsed: Invalid date 'FEBRUARY 31' 9| badDateWithSmart: '02/31/2020' as Date {mode: "STRICT", format: 'MM/dd/uuuu'} ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ``` 次の例では、2 つの文字列を日付形式に変換し、結果を連結します。最初の文字列は日付を表し、2 番目の文字列は時刻を表します。この変換は、`as` を使用して最初の文字列を `LocalDateTime` に強制変換してから、指定された形式の `String` に強制変換します。また、`++` を使用して結果を連結します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json var s1= 20201228 // (uuuuMMdd), var s2= 1608 //(HHMM) --- (s1 ++ s2) as LocalDateTime {format:"uuuuMMddHHmm"} as String {format:"MM-dd-uuuu HH:mm:ss"} ``` 出力: ```json "12-28-2020 16:08:00" ``` 次の例も、文字列を日付形式に変換します。まず、この変換は `as` を使用して文字列を `LocalDateTime` 型に強制変換してから、結果を指定された出力形式の `String` 型に強制変換します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- "8/30/2020 4:00:13 PM" as LocalDateTime {format: "M/dd/uuuu h:mm:ss a"} as String {format: "MM/dd/uuuu"} ``` 出力: ```json "08/30/2020" ``` 次の例では、文字列を 10 進数表現の数値に変換します。数値から文字列への変換時に `format` はゼロを追加するため、まず文字列値 `"22"` を `Number` に変換してから `String` に再度変換します。入力データが数値 `22` の場合、最初の `Number` 変換を実行する必要はありません。後者の `Number` 変換では、出力を 10 進数表現の数値にします。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- { data: "22" as Number as String {format: ".00"} as Number } ``` 出力: ```json { "data": 22.00 } ``` 次の例では、`locale` プロパティを使用して数値と日付値を書式設定します。まず、数値を `String` 型に型強制し、Java DecimalFormat パターン (##) と `locale` プロパティ `en` (英語) または `es` (スペイン語) も使用する指定された出力形式に変換します。`locale: "en"` プロパティでは、`.` を使用して出力の数値の 10 進数表現を書式設定し、`locale: "es"` プロパティでは、`,` を使用して出力を書式設定します。次に、日付値を `Date` 型に型強制した後、出力形式 `dd-MMM-yy` と `locale` プロパティ `en` (英語) または `es` (スペイン語) を使用する `String` 型に型強制します。`locale: "en"` プロパティでは、月 `MMM` を英語で書式設定し、`locale: "es"` プロパティでは、月をスペイン語で書式設定します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- { enNumber: 12.3 as String {format: "##.##", locale: "en"}, esNumber: 12.3 as String {format: "##.##", locale: "es"}, esDate: "2020-12-31" as Date as String {format: "dd-MMM-yy", locale: "es"}, enDate: "2020-12-31" as Date as String {format: "dd-MMM-yy", locale: "en"} } ``` 出力: ```json { "enNumber": "12.3", "esNumber": "12,3", "esDate": "31-dic.-20", "enDate": "31-Dec-20" } ``` ## [](#関連情報)関連情報 - [日付と時刻の書式設定](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-cookbook-format-dates) - [サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-formats) # DataWeave を使用した型の強制 DataWeave では、`as` 演算子を使用して、型を別の型に強制的に変換できます。型強制は実行時に適用されます。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。期待される型に一致しないプロパティを演算子に提供した場合、DataWeave は、自動的に、提供されたプロパティを必須の型に強制的に変換しようとします。 ## [](#型強制のための-dataweave-型の定義)型強制のための DataWeave 型の定義この DataWeave 例では、`String` 型を使用して型 `Currency` を定義し、Java DecimalFormat パターン (`##`) を使用して値を書式設定し、`as` を使用して `price` 値を `Currency` 型に強制的に変換します。入力 ```xml 22.30 20.31 ``` DataWeave ```dataweave %dw 2.0 output application/json type Currency = String { format: "\$#,###.00"} --- books: payload.items.*item map book: price: $.price as Currency ``` 出力 ```json { "books": [ { "book": { "price": "22.30" } }, { "book": { "price": "20.31" } } ] } ``` ## [](#型強制表)型強制表次の表は、可能な組み合わせと、変換で使用するスキーマからのプロパティを示しています。

ソース対象プロパティ

Range

Array

Number

Binary

String

Binary

String

Boolean

Number

DateTime

unit

LocalDateTime

DateTime

String

DateTime

format / locale

DateTime

LocalDate

LocalDateTime

LocalDate

String

LocalDate

format / locale

DateTime

LocalDateTime

String

LocalDateTime

format / locale

DateTime

LocalTime

LocalDateTime

LocalTime

Time

LocalTime

String

LocalTime

format / locale

DateTime

Number

unit

String

Number

format / locale

String

Period

String

Regex

DateTime

String

format / locale

LocalDateTime

String

format / locale

LocalTime

String

format / locale

LocalDate

String

format / locale

Time

String

format / locale

Period

String

TimeZone

String

Number

String

format / locale

Boolean

String

Range

String

, を区切り文字として使用して、範囲のすべての値を含む文字列を返します。

Type

String

DateTime

Time

LocalDateTime

Time

LocalTime

Time

String

Time

format

DateTime

TimeZone

Time

TimeZone`

String

TimeZone

### [](#型強制のプロパティ)型強制のプロパティ

プロパティ説明

class

Object (オブジェクト) 型の Java クラスを受け入れます。

format

数値と日付を書式設定するための Java DecimalFormat パターンを受け入れます。

locale

Java ロケールを受け入れます。Java Locale オブジェクトは地域 (地理的、政治的、または文化的) を表します。

mode

日付値と時刻値の解析モード。有効な値: SMART、STRICT、LENIENT

LENIENT と SMART では、無効な日付の自動修正方法が異なります。また、STRICT は、日付に対してエラーを返します。mode を使用した例を参照してください。

unit

値には milliseconds または seconds を使用できます。これは、Number (数値) から DateTime (日時) への変換で使用されます。

次の例は、`mode` プロパティの使用方法を示しています。`LENIENT` と `SMART` は、`02/31/2020` のような無効な日付を受け取った場合でも有効な日付を返しますが、返される日付は異なります。 `STRICT` は、無効な日付に対してエラーを返します。例では、`yyyy` ではなく `uuuu` を使用して年を表しています。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- { examples : { badDateWithLenient: '02/31/2020' as Date {mode: "LENIENT", format: 'MM/dd/uuuu'}, badDateWithSmart: '02/31/2020' as Date {mode: "SMART", format: 'MM/dd/uuuu'} } } ``` 出力: ```json %dw 2.0 output application/json --- { "examples": { "badDateWithLenient": "03/02/2020", "badDateWithSmart": "02/29/2020" } } ``` 無効な日付に対して STRICT を使用するとエラーが返されます。次の例では、`badDateWithStrict: '02/31/2020' as Date {mode: "STRICT", format: 'MM/dd/uuuu'}` によってエラーが返されています。 ```txt "Cannot coerce String (02/31/2020) to Date, caused by: Text '02/31/2020' could not be parsed: Invalid date 'FEBRUARY 31' 9| badDateWithSmart: '02/31/2020' as Date {mode: "STRICT", format: 'MM/dd/uuuu'} ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ``` 次の例では、2 つの文字列を日付形式に変換し、結果を連結します。最初の文字列は日付を表し、2 番目の文字列は時刻を表します。この変換は、`as` を使用して最初の文字列を `LocalDateTime` に強制変換してから、指定された形式の `String` に強制変換します。また、`++` を使用して結果を連結します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json var s1= 20201228 // (uuuuMMdd), var s2= 1608 //(HHMM) --- (s1 ++ s2) as LocalDateTime {format:"uuuuMMddHHmm"} as String {format:"MM-dd-uuuu HH:mm:ss"} ``` 出力: ```json "12-28-2020 16:08:00" ``` 次の例も、文字列を日付形式に変換します。まず、この変換は `as` を使用して文字列を `LocalDateTime` 型に強制変換してから、結果を指定された出力形式の `String` 型に強制変換します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- "8/30/2020 4:00:13 PM" as LocalDateTime {format: "M/dd/uuuu h:mm:ss a"} as String {format: "MM/dd/uuuu"} ``` 出力: ```json "08/30/2020" ``` 次の例では、文字列を 10 進数表現の数値に変換します。数値から文字列への変換時に `format` はゼロを追加するため、まず文字列値 `"22"` を `Number` に変換してから `String` に再度変換します。入力データが数値 `22` の場合、最初の `Number` 変換を実行する必要はありません。後者の `Number` 変換では、出力を 10 進数表現の数値にします。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- { data: "22" as Number as String {format: ".00"} as Number } ``` 出力: ```json { "data": 22.00 } ``` 次の例では、`locale` プロパティを使用して数値と日付値を書式設定します。まず、数値を `String` 型に型強制し、Java DecimalFormat パターン (##) と `locale` プロパティ `en` (英語) または `es` (スペイン語) も使用する指定された出力形式に変換します。`locale: "en"` プロパティでは、`.` を使用して出力の数値の 10 進数表現を書式設定し、`locale: "es"` プロパティでは、`,` を使用して出力を書式設定します。次に、日付値を `Date` 型に型強制した後、出力形式 `dd-MMM-yy` と `locale` プロパティ `en` (英語) または `es` (スペイン語) を使用する `String` 型に型強制します。`locale: "en"` プロパティでは、月 `MMM` を英語で書式設定し、`locale: "es"` プロパティでは、月をスペイン語で書式設定します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- { enNumber: 12.3 as String {format: "##.##", locale: "en"}, esNumber: 12.3 as String {format: "##.##", locale: "es"}, esDate: "2020-12-31" as Date as String {format: "dd-MMM-yy", locale: "es"}, enDate: "2020-12-31" as Date as String {format: "dd-MMM-yy", locale: "en"} } ``` 出力: ```json { "enNumber": "12.3", "esNumber": "12,3", "esDate": "31-dic.-20", "enDate": "31-Dec-20" } ``` ## [](#関連情報)関連情報 - [日付と時刻の書式設定](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-cookbook-format-dates) - [サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-formats) # DataWeave を使用した型の強制 DataWeave では、`as` 演算子を使用して、型を別の型に強制的に変換できます。型強制は実行時に適用されます。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。期待される型に一致しないプロパティを演算子に提供した場合、DataWeave は、自動的に、提供されたプロパティを必須の型に強制的に変換しようとします。 ## [](#型強制のための-dataweave-型の定義)型強制のための DataWeave 型の定義この DataWeave 例では、`String` 型を使用して型 `Currency` を定義し、Java DecimalFormat パターン (`##`) を使用して値を書式設定し、`as` を使用して `price` 値を `Currency` 型に強制的に変換します。入力 ```xml 22.30 20.31 ``` DataWeave ```dataweave %dw 2.0 output application/json type Currency = String { format: "\$#,###.00"} --- books: payload.items.*item map book: price: $.price as Currency ``` 出力 ```json { "books": [ { "book": { "price": "22.30" } }, { "book": { "price": "20.31" } } ] } ``` ## [](#型強制表)型強制表次の表は、可能な組み合わせと、変換で使用するスキーマからのプロパティを示しています。

ソース対象プロパティ

Range

Array

Number

Binary

String

Binary

String

Boolean

Number

DateTime

unit

LocalDateTime

DateTime

String

DateTime

format / locale

DateTime

LocalDate

LocalDateTime

LocalDate

String

LocalDate

format / locale

DateTime

LocalDateTime

String

LocalDateTime

format / locale

DateTime

LocalTime

LocalDateTime

LocalTime

Time

LocalTime

String

LocalTime

format / locale

DateTime

Number

unit

String

Number

format / locale

String

Period

String

Regex

DateTime

String

format / locale

LocalDateTime

String

format / locale

LocalTime

String

format / locale

LocalDate

String

format / locale

Time

String

format / locale

Period

String

TimeZone

String

Number

String

format / locale

Boolean

String

Range

String

, を区切り文字として使用して、範囲のすべての値を含む文字列を返します。

Type

String

DateTime

Time

LocalDateTime

Time

LocalTime

Time

String

Time

format

DateTime

TimeZone

Time

TimeZone`

String

TimeZone

### [](#型強制のプロパティ)型強制のプロパティ

プロパティ説明

class

Object (オブジェクト) 型の Java クラスを受け入れます。

format

数値と日付を書式設定するための Java DecimalFormat パターンを受け入れます。

locale

Java ロケールを受け入れます。Java Locale オブジェクトは地域 (地理的、政治的、または文化的) を表します。

mode

日付値と時刻値の解析モード。有効な値: SMART、STRICT、LENIENT

LENIENT と SMART では、無効な日付の自動修正方法が異なります。また、STRICT は、日付に対してエラーを返します。mode を使用した例を参照してください。

unit

値には milliseconds または seconds を使用できます。これは、Number (数値) から DateTime (日時) への変換で使用されます。

次の例は、`mode` プロパティの使用方法を示しています。`LENIENT` と `SMART` は、`02/31/2020` のような無効な日付を受け取った場合でも有効な日付を返しますが、返される日付は異なります。 `STRICT` は、無効な日付に対してエラーを返します。例では、`yyyy` ではなく `uuuu` を使用して年を表しています。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- { examples : { badDateWithLenient: '02/31/2020' as Date {mode: "LENIENT", format: 'MM/dd/uuuu'}, badDateWithSmart: '02/31/2020' as Date {mode: "SMART", format: 'MM/dd/uuuu'} } } ``` 出力: ```json %dw 2.0 output application/json --- { "examples": { "badDateWithLenient": "03/02/2020", "badDateWithSmart": "02/29/2020" } } ``` 無効な日付に対して STRICT を使用するとエラーが返されます。次の例では、`badDateWithStrict: '02/31/2020' as Date {mode: "STRICT", format: 'MM/dd/uuuu'}` によってエラーが返されています。 ```txt "Cannot coerce String (02/31/2020) to Date, caused by: Text '02/31/2020' could not be parsed: Invalid date 'FEBRUARY 31' 9| badDateWithSmart: '02/31/2020' as Date {mode: "STRICT", format: 'MM/dd/uuuu'} ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ``` 次の例では、2 つの文字列を日付形式に変換し、結果を連結します。最初の文字列は日付を表し、2 番目の文字列は時刻を表します。この変換は、`as` を使用して最初の文字列を `LocalDateTime` に強制変換してから、指定された形式の `String` に強制変換します。また、`++` を使用して結果を連結します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json var s1= 20201228 // (uuuuMMdd), var s2= 1608 //(HHMM) --- (s1 ++ s2) as LocalDateTime {format:"uuuuMMddHHmm"} as String {format:"MM-dd-uuuu HH:mm:ss"} ``` 出力: ```json "12-28-2020 16:08:00" ``` 次の例も、文字列を日付形式に変換します。まず、この変換は `as` を使用して文字列を `LocalDateTime` 型に強制変換してから、結果を指定された出力形式の `String` 型に強制変換します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- "8/30/2020 4:00:13 PM" as LocalDateTime {format: "M/dd/uuuu h:mm:ss a"} as String {format: "MM/dd/uuuu"} ``` 出力: ```json "08/30/2020" ``` 次の例では、数値を 10 進数表現の文字列に変換します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- { data: 22 as String {format: ".00"} } ``` 出力: ```json { "data": "22.00" } ```
すべての形式で一貫性を保つために、DataWeave 2.5 以降、数値を直接書き込むと書式設定が保持されず、末尾の 0 が削除されます。形式メタデータは、提供された文字列を正しい数値表現に解析するためにのみ使用されます。この動作を維持するには、stripTrailingZeroes プロパティを使用して再度有効にします。DataWeave システムプロパティを参照してください。
次の例では、`locale` プロパティを使用して数値と日付値を書式設定します。まず、数値を `String` 型に型強制し、Java DecimalFormat パターン (##) と `locale` プロパティ `en` (英語) または `es` (スペイン語) も使用する指定された出力形式に変換します。`locale: "en"` プロパティでは、`.` を使用して出力の数値の 10 進数表現を書式設定し、`locale: "es"` プロパティでは、`,` を使用して出力を書式設定します。次に、日付値を `Date` 型に型強制した後、出力形式 `dd-MMM-yy` と `locale` プロパティ `en` (英語) または `es` (スペイン語) を使用する `String` 型に型強制します。`locale: "en"` プロパティでは、月 `MMM` を英語で書式設定し、`locale: "es"` プロパティでは、月をスペイン語で書式設定します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- { enNumber: 12.3 as String {format: "##.##", locale: "en"}, esNumber: 12.3 as String {format: "##.##", locale: "es"}, esDate: "2020-12-31" as Date as String {format: "dd-MMM-yy", locale: "es"}, enDate: "2020-12-31" as Date as String {format: "dd-MMM-yy", locale: "en"} } ``` 出力: ```json { "enNumber": "12.3", "esNumber": "12,3", "esDate": "31-dic.-20", "enDate": "31-Dec-20" } ``` ## [](#関連情報)関連情報 - [日付と時刻の書式設定](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-cookbook-format-dates) - [サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-formats) # DataWeave を使用した型の強制 DataWeave では、`as` 演算子を使用して、型を別の型に強制的に変換できます。型強制は実行時に適用されます。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。期待される型に一致しないプロパティを演算子に提供した場合、DataWeave は、自動的に、提供されたプロパティを必須の型に強制的に変換しようとします。 ## [](#型強制のための-dataweave-型の定義)型強制のための DataWeave 型の定義この DataWeave 例では、`String` 型を使用して型 `Currency` を定義し、Java DecimalFormat パターン (`##`) を使用して値を書式設定し、`as` を使用して `price` 値を `Currency` 型に強制的に変換します。入力 ```xml 22.30 20.31 ``` DataWeave ```dataweave %dw 2.0 output application/json type Currency = String { format: "\$#,###.00"} --- books: payload.items.*item map book: price: $.price as Currency ``` 出力 ```json { "books": [ { "book": { "price": "22.30" } }, { "book": { "price": "20.31" } } ] } ``` ## [](#型強制表)型強制表次の表は、可能な組み合わせと、変換で使用するスキーマからのプロパティを示しています。

ソース対象プロパティ

Range

Array

Number

Binary

String

Binary

String

Boolean

Number

DateTime

unit

LocalDateTime

DateTime

String

DateTime

format / locale

DateTime

LocalDate

LocalDateTime

LocalDate

String

LocalDate

format / locale

DateTime

LocalDateTime

String

LocalDateTime

format / locale

DateTime

LocalTime

LocalDateTime

LocalTime

Time

LocalTime

String

LocalTime

format / locale

DateTime

Number

unit

String

Number

format / locale

String

Period

String

Regex

DateTime

String

format / locale

LocalDateTime

String

format / locale

LocalTime

String

format / locale

LocalDate

String

format / locale

Time

String

format / locale

Period

String

TimeZone

String

Number

String

format / locale

Boolean

String

Range

String

, を区切り文字として使用して、範囲のすべての値を含む文字列を返します。

Type

String

DateTime

Time

LocalDateTime

Time

LocalTime

Time

String

Time

format

DateTime

TimeZone

Time

TimeZone`

String

TimeZone

### [](#型強制のプロパティ)型強制のプロパティ

プロパティ説明

class

Object (オブジェクト) 型の Java クラスを受け入れます。

format

数値と日付を書式設定するための Java DecimalFormat パターンを受け入れます。

locale

Java ロケールを受け入れます。Java Locale オブジェクトは地域 (地理的、政治的、または文化的) を表します。

mode

日付値と時刻値の解析モード。有効な値: SMART、STRICT、LENIENT

LENIENT と SMART では、無効な日付の自動修正方法が異なります。また、STRICT は、日付に対してエラーを返します。mode を使用した例を参照してください。

unit

値には milliseconds または seconds を使用できます。これは、Number (数値) から DateTime (日時) への変換で使用されます。

次の例は、`mode` プロパティの使用方法を示しています。`LENIENT` と `SMART` は、`02/31/2020` のような無効な日付を受け取った場合でも有効な日付を返しますが、返される日付は異なります。 `STRICT` は、無効な日付に対してエラーを返します。例では、`yyyy` ではなく `uuuu` を使用して年を表しています。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- { examples : { badDateWithLenient: '02/31/2020' as Date {mode: "LENIENT", format: 'MM/dd/uuuu'}, badDateWithSmart: '02/31/2020' as Date {mode: "SMART", format: 'MM/dd/uuuu'} } } ``` 出力: ```json %dw 2.0 output application/json --- { "examples": { "badDateWithLenient": "03/02/2020", "badDateWithSmart": "02/29/2020" } } ``` 無効な日付に対して STRICT を使用するとエラーが返されます。次の例では、`badDateWithStrict: '02/31/2020' as Date {mode: "STRICT", format: 'MM/dd/uuuu'}` によってエラーが返されています。 ```txt "Cannot coerce String (02/31/2020) to Date, caused by: Text '02/31/2020' could not be parsed: Invalid date 'FEBRUARY 31' 9| badDateWithSmart: '02/31/2020' as Date {mode: "STRICT", format: 'MM/dd/uuuu'} ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ``` 次の例では、2 つの文字列を日付形式に変換し、結果を連結します。最初の文字列は日付を表し、2 番目の文字列は時刻を表します。この変換は、`as` を使用して最初の文字列を `LocalDateTime` に強制変換してから、指定された形式の `String` に強制変換します。また、`++` を使用して結果を連結します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json var s1= 20201228 // (uuuuMMdd), var s2= 1608 //(HHMM) --- (s1 ++ s2) as LocalDateTime {format:"uuuuMMddHHmm"} as String {format:"MM-dd-uuuu HH:mm:ss"} ``` 出力: ```json "12-28-2020 16:08:00" ``` 次の例も、文字列を日付形式に変換します。まず、この変換は `as` を使用して文字列を `LocalDateTime` 型に強制変換してから、結果を指定された出力形式の `String` 型に強制変換します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- "8/30/2020 4:00:13 PM" as LocalDateTime {format: "M/dd/uuuu h:mm:ss a"} as String {format: "MM/dd/uuuu"} ``` 出力: ```json "08/30/2020" ``` 次の例では、文字列を 10 進数表現の数値に変換します。数値から文字列への変換時に `format` はゼロを追加するため、まず文字列値 `"22"` を `Number` に変換してから `String` に再度変換します。入力データが数値 `22` の場合、最初の `Number` 変換を実行する必要はありません。後者の `Number` 変換では、出力を 10 進数表現の数値にします。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- { data: "22" as Number as String {format: ".00"} as Number } ``` 出力: ```json { "data": 22.00 } ``` 次の例では、`locale` プロパティを使用して数値と日付値を書式設定します。まず、数値を `String` 型に型強制し、Java DecimalFormat パターン (##) と `locale` プロパティ `en` (英語) または `es` (スペイン語) も使用する指定された出力形式に変換します。`locale: "en"` プロパティでは、`.` を使用して出力の数値の 10 進数表現を書式設定し、`locale: "es"` プロパティでは、`,` を使用して出力を書式設定します。次に、日付値を `Date` 型に型強制した後、出力形式 `dd-MMM-yy` と `locale` プロパティ `en` (英語) または `es` (スペイン語) を使用する `String` 型に型強制します。`locale: "en"` プロパティでは、月 `MMM` を英語で書式設定し、`locale: "es"` プロパティでは、月をスペイン語で書式設定します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- { enNumber: 12.3 as String {format: "##.##", locale: "en"}, esNumber: 12.3 as String {format: "##.##", locale: "es"}, esDate: "2020-12-31" as Date as String {format: "dd-MMM-yy", locale: "es"}, enDate: "2020-12-31" as Date as String {format: "dd-MMM-yy", locale: "en"} } ``` 出力: ```json { "enNumber": "12.3", "esNumber": "12,3", "esDate": "31-dic.-20", "enDate": "31-Dec-20" } ``` ## [](#関連情報)関連情報 - [日付と時刻の書式設定](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-cookbook-format-dates) - [サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-formats) # DataWeave を使用した型の強制 DataWeave では、`as` 演算子を使用して、型を別の型に強制的に変換できます。型強制は実行時に適用されます。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。期待される型に一致しないプロパティを演算子に提供した場合、DataWeave は、自動的に、提供されたプロパティを必須の型に強制的に変換しようとします。 ## [](#型強制のための-dataweave-型の定義)型強制のための DataWeave 型の定義この DataWeave 例では、`String` 型を使用して型 `Currency` を定義し、Java DecimalFormat パターン (`##`) を使用して値を書式設定し、`as` を使用して `price` 値を `Currency` 型に強制的に変換します。入力 ```xml 22.30 20.31 ``` DataWeave ```dataweave %dw 2.0 output application/json type Currency = String { format: "\$#,###.00"} --- books: payload.items.*item map book: price: $.price as Currency ``` 出力 ```json { "books": [ { "book": { "price": "22.30" } }, { "book": { "price": "20.31" } } ] } ``` ## [](#型強制表)型強制表次の表は、可能な組み合わせと、変換で使用するスキーマからのプロパティを示しています。

ソース対象プロパティ

Range

Array

Number

Binary

String

Binary

String

Boolean

Number

DateTime

unit

LocalDateTime

DateTime

String

DateTime

format / locale

DateTime

LocalDate

LocalDateTime

LocalDate

String

LocalDate

format / locale

DateTime

LocalDateTime

String

LocalDateTime

format / locale

DateTime

LocalTime

LocalDateTime

LocalTime

Time

LocalTime

String

LocalTime

format / locale

DateTime

Number

unit

String

Number

format / locale

String

Period

String

Regex

DateTime

String

format / locale

LocalDateTime

String

format / locale

LocalTime

String

format / locale

LocalDate

String

format / locale

Time

String

format / locale

Period

String

TimeZone

String

Number

String

format / locale

Boolean

String

Range

String

, を区切り文字として使用して、範囲のすべての値を含む文字列を返します。

Type

String

DateTime

Time

LocalDateTime

Time

LocalTime

Time

String

Time

format

DateTime

TimeZone

Time

TimeZone

String

TimeZone

### [](#型強制のプロパティ)型強制のプロパティ

プロパティ説明

class

Object (オブジェクト) 型の Java クラスを受け入れます。

format

数値と日付を書式設定するための Java DecimalFormat パターンを受け入れます。

locale

Java ロケールを受け入れます。Java Locale オブジェクトは地域 (地理的、政治的、または文化的) を表します。

mode

日付値と時刻値の解析モード。有効な値: SMART、STRICT、LENIENT

LENIENT と SMART では、無効な日付の自動修正方法が異なります。また、STRICT は、日付に対してエラーを返します。mode を使用した例を参照してください。

unit

値には milliseconds または seconds を使用できます。これは、Number (数値) から DateTime (日時) への変換で使用されます。

次の例は、`mode` プロパティの使用方法を示しています。`LENIENT` と `SMART` は、`02/31/2020` のような無効な日付を受け取った場合でも有効な日付を返しますが、返される日付は異なります。 `STRICT` は、無効な日付に対してエラーを返します。例では、`yyyy` ではなく `uuuu` を使用して年を表しています。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- { examples : { badDateWithLenient: '02/31/2020' as Date {mode: "LENIENT", format: 'MM/dd/uuuu'}, badDateWithSmart: '02/31/2020' as Date {mode: "SMART", format: 'MM/dd/uuuu'} } } ``` 出力: ```json %dw 2.0 output application/json --- { "examples": { "badDateWithLenient": "03/02/2020", "badDateWithSmart": "02/29/2020" } } ``` 無効な日付に対して STRICT を使用するとエラーが返されます。次の例では、`badDateWithStrict: '02/31/2020' as Date {mode: "STRICT", format: 'MM/dd/uuuu'}` によってエラーが返されています。 ```txt "Cannot coerce String (02/31/2020) to Date, caused by: Text '02/31/2020' could not be parsed: Invalid date 'FEBRUARY 31' 9| badDateWithSmart: '02/31/2020' as Date {mode: "STRICT", format: 'MM/dd/uuuu'} ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ``` 次の例では、2 つの文字列を日付形式に変換し、結果を連結します。最初の文字列は日付を表し、2 番目の文字列は時刻を表します。この変換は、`as` を使用して最初の文字列を `LocalDateTime` に強制変換してから、指定された形式の `String` に強制変換します。また、`++` を使用して結果を連結します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json var s1= 20201228 // (uuuuMMdd), var s2= 1608 //(HHMM) --- (s1 ++ s2) as LocalDateTime {format:"uuuuMMddHHmm"} as String {format:"MM-dd-uuuu HH:mm:ss"} ``` 出力: ```json "12-28-2020 16:08:00" ``` 次の例も、文字列を日付形式に変換します。まず、この変換は `as` を使用して文字列を `LocalDateTime` 型に強制変換してから、結果を指定された出力形式の `String` 型に強制変換します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- "8/30/2020 4:00:13 PM" as LocalDateTime {format: "M/dd/uuuu h:mm:ss a"} as String {format: "MM/dd/uuuu"} ``` 出力: ```json "08/30/2020" ``` 次の例では、数値を 10 進数表現の文字列に変換します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- { data: 22 as String {format: ".00"} } ``` 出力: ```json { "data": "22.00" } ```
DataWeave 2.5 以降、すべての形式で一貫性を維持するため、数値を直接書き込むと、書式設定が保持されず、末尾のゼロが削除されます。形式メタデータは、提供された文字列を正しい数値表現に解析するためにのみ使用されます。この動作を維持するには、stripTrailingZeroes プロパティを使用して再度有効にします。DataWeave システムプロパティを参照してください。
次の例では、`locale` プロパティを使用して数値と日付値を書式設定します。まず、数値を `String` 型に型強制し、Java DecimalFormat パターン (##) と `locale` プロパティ `en` (英語) または `es` (スペイン語) も使用する指定された出力形式に変換します。`locale: "en"` プロパティでは、`.` を使用して出力の数値の 10 進数表現を書式設定し、`locale: "es"` プロパティでは、`,` を使用して出力を書式設定します。次に、日付値を `Date` 型に型強制した後、出力形式 `dd-MMM-yy` と `locale` プロパティ `en` (英語) または `es` (スペイン語) を使用する `String` 型に型強制します。`locale: "en"` プロパティでは、月 `MMM` を英語で書式設定し、`locale: "es"` プロパティでは、月をスペイン語で書式設定します。 DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- { enNumber: 12.3 as String {format: "##.##", locale: "en"}, esNumber: 12.3 as String {format: "##.##", locale: "es"}, esDate: "2020-12-31" as Date as String {format: "dd-MMM-yy", locale: "es"}, enDate: "2020-12-31" as Date as String {format: "dd-MMM-yy", locale: "en"} } ``` 出力: ```json { "enNumber": "12.3", "esNumber": "12,3", "esDate": "31-dic.-20", "enDate": "31-Dec-20" } ``` ## [](#関連情報)関連情報 - [日付と時刻の書式設定](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-cookbook-format-dates) - [サポートされるデータ形式](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-formats) # DataWeave を使用した日付の解析これらの DataWeave の例では、DataWeave ヘッダーで関数 (`fun`) を定義して、さまざまな日付形式内の日付区切り文字 (`/`、`.`、`-`) を正規化して、すべてで同じ区切り文字 (`-`) が使用されるようにします。開始する前に、DataWeave バージョン 2 (`%dw 2.0`) は Mule 4 アプリケーションを対象とすることに注意してください。Mule 3 アプリケーションの場合、Mule 3.9 ドキュメントセットの DataWeave バージョン 1 ([`%dw 1.0`](#3.9@mule-runtime::dataweave-examples.adoc)) の例を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、目次の Mule Runtime バージョンセレクターを使用できます。この例では、次の関数を使用します。 - すべての日付を 1 つのパターンに一致させる `replace`。 - `date` 要素を調べる `mapObject`。スクリプトで正規化関数を各 `date` に適用します。 - 値のデータ型を特定の日付形式の Date (日付) 型に変更する `as` (2 番目の DataWeave スクリプト)。 ## [](#例-string-文字列-型として日付を返す)例: String (文字列) 型として日付を返す DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/xml fun normalize(date) = (date) replace "/" with "-" replace "." with "-" --- dates: (payload.dates mapObject { normalized_as_string: normalize($) }) ``` 入力 XML ペイロード: ```xml 26-JUL-16 27/JUL/16 28.JUL.16 ``` 出力 XML: ```xml 26-JUL-16 27-JUL-16 28-JUL-16 ``` ## [](#例-date-日付-型として日付を返す)例: Date (日付) 型として日付を返す DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/xml fun normalize(date) = (date) replace "/" with "-" replace "." with "-" --- // Outputs date values as Date types in the specified format dates: (payload.dates mapObject { normalized_as_date: (normalize($) as Date {format: "d-MMM-yy"}) }) ``` 入力 XML ペイロード: ```xml 26-JUL-16 27/JUL/16 28.JUL.16 ``` 出力 XML: ```xml 2016-07-26 2016-07-27 2016-07-28 ``` ## [](#関連する例)関連する例 - [日付の加算と減算](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-cookbook-add-and-subtract-time) - [複数の入力の参照](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-cookbook-reference-multiple-inputs) ## [](#関連情報)関連情報 - [DataWeave の型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-types) - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-selectors) - [DataWeave の解説書](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-cookbook) # DataWeave を使用した日付の解析これらの DataWeave の例では、DataWeave ヘッダーで関数 (`fun`) を定義して、さまざまな日付形式内の日付区切り文字 (`/`、`.`、`-`) を正規化して、すべてで同じ区切り文字 (`-`) が使用されるようにします。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の例](#1.2@dataweave::dataweave-examples.adoc)を参照してください。他の DataWeave バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。この例では、次の関数を使用します。 - すべての日付を 1 つのパターンに一致させる `replace`。 - `date` 要素を調べる `mapObject`。スクリプトで正規化関数を各 `date` に適用します。 - 値のデータ型を特定の日付形式の Date (日付) 型に変更する `as` (2 番目の DataWeave スクリプト)。 ## [](#例-string-文字列-型として日付を返す)例: String (文字列) 型として日付を返す DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/xml fun normalize(date) = (date) replace "/" with "-" replace "." with "-" --- dates: (payload.dates mapObject { normalized_as_string: normalize($) }) ``` 入力 XML ペイロード: ```xml 26-JUL-16 27/JUL/16 28.JUL.16 ``` 出力 XML: ```xml 26-JUL-16 27-JUL-16 28-JUL-16 ``` ## [](#例-date-日付-型として日付を返す)例: Date (日付) 型として日付を返す DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/xml fun normalize(date) = (date) replace "/" with "-" replace "." with "-" --- // Outputs date values as Date types in the specified format dates: (payload.dates mapObject { normalized_as_date: (normalize($) as Date {format: "d-MMM-yy"}) }) ``` 入力 XML ペイロード: ```xml 26-JUL-16 27/JUL/16 28.JUL.16 ``` 出力 XML: ```xml 2016-07-26 2016-07-27 2016-07-28 ``` ## [](#関連する例)関連する例 - [日付の加算と減算](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-cookbook-add-and-subtract-time) - [複数の入力の参照](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-cookbook-reference-multiple-inputs) ## [](#関連情報)関連情報 - [DataWeave の型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-types) - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-selectors) - [DataWeave の解説書](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-cookbook) # DataWeave を使用した日付の解析これらの DataWeave の例では、DataWeave ヘッダーで関数 (`fun`) を定義して、さまざまな日付形式内の日付区切り文字 (`/`、`.`、`-`) を正規化して、すべてで同じ区切り文字 (`-`) が使用されるようにします。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の例](#1.2@dataweave::dataweave-examples.adoc)を参照してください。他の DataWeave バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。この例では、次の関数を使用します。 - すべての日付を 1 つのパターンに一致させる `replace`。 - `date` 要素を調べる `mapObject`。スクリプトで正規化関数を各 `date` に適用します。 - 値のデータ型を特定の日付形式の Date (日付) 型に変更する `as` (2 番目の DataWeave スクリプト)。 ## [](#例-string-文字列-型として日付を返す)例: String (文字列) 型として日付を返す DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/xml fun normalize(date) = (date) replace "/" with "-" replace "." with "-" --- dates: (payload.dates mapObject { normalized_as_string: normalize($) }) ``` 入力 XML ペイロード: ```xml 26-JUL-16 27/JUL/16 28.JUL.16 ``` 出力 XML: ```xml 26-JUL-16 27-JUL-16 28-JUL-16 ``` ## [](#例-date-日付-型として日付を返す)例: Date (日付) 型として日付を返す DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/xml fun normalize(date) = (date) replace "/" with "-" replace "." with "-" --- // Outputs date values as Date types in the specified format dates: (payload.dates mapObject { normalized_as_date: (normalize($) as Date {format: "d-MMM-yy"}) }) ``` 入力 XML ペイロード: ```xml 26-JUL-16 27/JUL/16 28.JUL.16 ``` 出力 XML: ```xml 2016-07-26 2016-07-27 2016-07-28 ``` ## [](#関連する例)関連する例 - [日付の加算と減算](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-cookbook-add-and-subtract-time) - [複数の入力の参照](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-cookbook-reference-multiple-inputs) ## [](#関連情報)関連情報 - [DataWeave の型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-types) - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-selectors) - [DataWeave の解説書](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-cookbook) # DataWeave を使用した日付の解析これらの DataWeave の例では、DataWeave ヘッダーで関数 (`fun`) を定義して、さまざまな日付形式内の日付区切り文字 (`/`、`.`、`-`) を正規化して、すべてで同じ区切り文字 (`-`) が使用されるようにします。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の例](#1.2@dataweave::dataweave-examples.adoc)を参照してください。他の DataWeave バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。この例では、次の関数を使用します。 - すべての日付を 1 つのパターンに一致させる `replace`。 - `date` 要素を調べる `mapObject`。スクリプトで正規化関数を各 `date` に適用します。 - 値のデータ型を特定の日付形式の Date (日付) 型に変更する `as` (2 番目の DataWeave スクリプト)。 ## [](#例-string-文字列-型として日付を返す)例: String (文字列) 型として日付を返す DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/xml fun normalize(date) = (date) replace "/" with "-" replace "." with "-" --- dates: (payload.dates mapObject { normalized_as_string: normalize($) }) ``` 入力 XML ペイロード: ```xml 26-JUL-16 27/JUL/16 28.JUL.16 ``` 出力 XML: ```xml 26-JUL-16 27-JUL-16 28-JUL-16 ``` ## [](#例-date-日付-型として日付を返す)例: Date (日付) 型として日付を返す DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/xml fun normalize(date) = (date) replace "/" with "-" replace "." with "-" --- // Outputs date values as Date types in the specified format dates: (payload.dates mapObject { normalized_as_date: (normalize($) as Date {format: "d-MMM-yy"}) }) ``` 入力 XML ペイロード: ```xml 26-JUL-16 27/JUL/16 28.JUL.16 ``` 出力 XML: ```xml 2016-07-26 2016-07-27 2016-07-28 ``` ## [](#関連する例)関連する例 - [日付の加算と減算](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-cookbook-add-and-subtract-time) - [複数の入力の参照](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-cookbook-reference-multiple-inputs) ## [](#関連情報)関連情報 - [DataWeave の型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-types) - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-selectors) - [DataWeave の解説書](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-cookbook) # DataWeave を使用した日付の解析これらの DataWeave の例では、DataWeave ヘッダーで関数 (`fun`) を定義して、さまざまな日付形式内の日付区切り文字 (`/`、`.`、`-`) を正規化して、すべてで同じ区切り文字 (`-`) が使用されるようにします。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の例](#1.2@dataweave::dataweave-examples.adoc)を参照してください。他の DataWeave バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。この例では、次の関数を使用します。 - すべての日付を 1 つのパターンに一致させる `replace`。 - `date` 要素を調べる `mapObject`。スクリプトで正規化関数を各 `date` に適用します。 - 値のデータ型を特定の日付形式の Date (日付) 型に変更する `as` (2 番目の DataWeave スクリプト)。 ## [](#例-string-文字列-型として日付を返す)例: String (文字列) 型として日付を返す DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/xml fun normalize(date) = (date) replace "/" with "-" replace "." with "-" --- dates: (payload.dates mapObject { normalized_as_string: normalize($) }) ``` 入力 XML ペイロード: ```xml 26-JUL-16 27/JUL/16 28.JUL.16 ``` 出力 XML: ```xml 26-JUL-16 27-JUL-16 28-JUL-16 ``` ## [](#例-date-日付-型として日付を返す)例: Date (日付) 型として日付を返す DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/xml fun normalize(date) = (date) replace "/" with "-" replace "." with "-" --- // Outputs date values as Date types in the specified format dates: (payload.dates mapObject { normalized_as_date: (normalize($) as Date {format: "d-MMM-yy"}) }) ``` 入力 XML ペイロード: ```xml 26-JUL-16 27/JUL/16 28.JUL.16 ``` 出力 XML: ```xml 2016-07-26 2016-07-27 2016-07-28 ``` ## [](#関連する例)関連する例 - [日付の加算と減算](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-cookbook-add-and-subtract-time) - [複数の入力の参照](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-cookbook-reference-multiple-inputs) ## [](#関連情報)関連情報 - [DataWeave の型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-types) - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-selectors) - [DataWeave の解説書](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-cookbook) # DataWeave を使用した日付の解析これらの DataWeave の例では、DataWeave ヘッダーで関数 (`fun`) を定義して、さまざまな日付形式内の日付区切り文字 (`/`、`.`、`-`) を正規化して、すべてで同じ区切り文字 (`-`) が使用されるようにします。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 の例](#1.2@dataweave::dataweave-examples.adoc)を参照してください。他の DataWeave バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。この例では、次の関数を使用します。 - すべての日付を 1 つのパターンに一致させる `replace`。 - `date` 要素を調べる `mapObject`。スクリプトで正規化関数を各 `date` に適用します。 - 値のデータ型を特定の日付形式の Date (日付) 型に変更する `as` (2 番目の DataWeave スクリプト)。 ## [](#例-string-文字列-型として日付を返す)例: String (文字列) 型として日付を返す DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/xml fun normalize(date) = (date) replace "/" with "-" replace "." with "-" --- dates: (payload.dates mapObject { normalized_as_string: normalize($) }) ``` 入力 XML ペイロード: ```xml 26-JUL-16 27/JUL/16 28.JUL.16 ``` 出力 XML: ```xml 26-JUL-16 27-JUL-16 28-JUL-16 ``` ## [](#例-date-日付-型として日付を返す)例: Date (日付) 型として日付を返す DataWeave スクリプト: ```dataweave %dw 2.0 output application/xml fun normalize(date) = (date) replace "/" with "-" replace "." with "-" --- // Outputs date values as Date types in the specified format dates: (payload.dates mapObject { normalized_as_date: (normalize($) as Date {format: "d-MMM-yy"}) }) ``` 入力 XML ペイロード: ```xml 26-JUL-16 27/JUL/16 28.JUL.16 ``` 出力 XML: ```xml 2016-07-26 2016-07-27 2016-07-28 ``` ## [](#関連する例)関連する例 - [日付の加算と減算](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-cookbook-add-and-subtract-time) - [複数の入力の参照](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-cookbook-reference-multiple-inputs) ## [](#関連情報)関連情報 - [DataWeave の型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-types) - [DataWeave セレクター](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-selectors) - [DataWeave の解説書](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-cookbook) # DataWeave 変数 DataWeave は変数が関数のように動作する関数型プログラミング言語です。DataWeave では、変数と関数パラメーターに対して先行評価を使用します。さらに、DataWeave 変数は不変です。開始する前に、DataWeave バージョン 2 は Mule 4 アプリケーションを対象とすることに注意してください。Mule 3 アプリケーションの場合、Mule 3.9 ドキュメントの [DataWeave バージョン 1 ドキュメントセット](#1.2@index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、Mule Runtime の目次のバージョンセレクターを使用できます。変数には値が割り当てられます。値は定数 (`var msg = "hello"` など) またはラムダ式 (`() → "hello"` など) のいずれかです。

DataWeave 1.0 の変数については、Mule 3 の DataWeave 1.2 のドキュメントを参照してください。

## [](#dataweave-の変数割り当て)DataWeave の変数割り当て DataWeave バージョン 2 の変数割り当てのいくつかの例を以下に示します。例: DataWeave スクリプトでの変数割り当て ```dataweave %dw 2.0 output application/json var msg = "Hello" var msg2 = (x = "ignore") -> "hello" var toUpper = (aString) -> upper(aString) var combined = (function, msg="universe") -> function(msg ++ " WORLD") --- [ msg: msg, msg2: msg2(), toUpper: toUpper(msg), combined: combined(toUpper, "hello"), combined2: combined(((x) -> lower(x) ++ " Today"), msg) ] ``` 前のスクリプトでは次の出力が生成されます。例: 出力 ```json [ { "msg": "Hello" }, { "msg2": "hello" }, { "toUpper": "HELLO" }, { "combined": "HELLO WORLD" }, { "combined2": "hello world Today" } ] ``` この例の内容を次に示します。 - `msg` var は定数に割り当てられています。 - `msg2` は、定数にマップする式に割り当てられているため、`msg2()` は `()` のない `msg` と同様に動作します。 - `toUpper` 変数は入力パラメーターを DataWeave `upper` 関数にマップします。そのため、これは、別の言語の従来の関数のように `toUpper(aString)` として使用されます。 - `combined` 変数は関数を入力パラメーターとして受け入れて、その関数名を 2 番目の `msg` 引数に適用します。デフォルト値 `universe` が指定されているため、2 番目の `msg` 引数は省略可能です。式 `combined(toUpper, " world")` の結果では、ヘッダーの前半で定義された `toUpper` 関数が `msg` パラメーター値 `world` に割り当てられます。指定された 2 番目の引数 `world` が `msg="universe"` デフォルト値を上書きするため、結果は `HELLO WORLD` になります。2 番目の引数を省略している式 `combined(toUpper)` は、デフォルトの `msg` 値を使用して `"combined": "UNIVERSE WORLD"` を返します。 `combined2: combined(x) → lower(x) ++ " Today", msg)` は、別のコンテキストで再利用できるラムダ式を定義します。例では、`combined2` キーは、関数のコール時に式を「インプレース (その場)」で定義します。このような「インプレース」式の種別は、JavaScript などの言語ではクロージャーと呼ばれます。 DataWeave にはシンタックスシュガーが含まれており、関数として変数に割り当てられるラムダ式に容易にアクセスできます。これを行うには、`var` ディレクティブを `fun` ディレクティブに置き換えて、ラムダ式の矢印 `→` を等号 (`=`) に置き換えます。また、ラムダ式の引数を関数名の横に移動して、構文を、他の手続き型プログラミング言語の関数宣言のようにします。これにより、変数を関数のように使用できます。前述の例に相当するものは、次のように記述できます。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json var msg = "Hello" var toUpper = (aString) -> upper(aString) var toLower = (aString) -> lower(aString) fun msg2(optParm = "ignore") = "hello" fun toTitle(text: String) = toLower(text[0]) ++ toUpper(text[1 to -1]) fun combined(function, msg="universe") = function(msg ++ " world") --- [ msg: msg, msg2: msg2(), toUpper: toTitle(msg), combined: combined(toUpper, msg), combined2: combined((x) -> lower(x) ++ " today", msg) ] ``` この例は同じ結果を生成します。 ```json [ { "msg": "Hello" }, { "msg2": "hello" }, { "toUpper": "hELLO" }, { "combined": "HELLO WORLD" }, { "combined2": "hello world today" } ] ``` DataWeave における重要な相違点は、関数が変数であることと、各関数が、元の `var` 構文を単に構文的に名前変更したものであることです。これにより、関数名またはラムダ式を引数として他の関数に渡すことができます。`fun` 構文を使用すると、DataWeave の強力な関数型プログラミングの側面にアクセスできるほか、より簡単な式を、使い慣れた関数コールとして記述することもできます。また、DataWeave 変数 (および関数) では、すべての省略可能な引数が引数リストの最後にある限り、デフォルト値を指定することで任意の数の省略可能な引数を指定できます。 ## [](#例-配列変数の宣言およびその要素の変換)例: 配列変数の宣言およびその要素の変換変数は DataWeave では不変ですが、配列変数を反復処理し、その要素に変換を適用した後、変換した要素を新しい変数に割り当てることができます。次の例では、2 つの配列変数を宣言し、反復処理してその要素を変換した後、変換された要素を含む 2 つの新しい配列が含まれるオブジェクトを宣言します。 DataWeave ソース: ```dataweave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json var numberArray = [1,2,3,4,5,6] var stringArray = ["max", "astro", "einstein"] --- { "numberArrayUpdated" : numberArray map ((value, index) -> value * value), "stringArrayUpdated" : stringArray map ((value, index) -> index ++ " - " ++ capitalize(value)) } ``` 出力: ```json { "numberArrayUpdated": [ 1, 4, 9, 16, 25, 36 ], "stringArrayUpdated": [ "0 - Max", "1 - Astro", "2 - Einstein" ] } ``` ## [](#変数の命名規則)変数の命名規則有効な識別子である変数名を宣言できます。詳細は、[「有効な識別子を宣言するためのルール」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-language-introduction#valid-identifiers)を参照してください。 ## [](#変数のスコープ)変数のスコープ DataWeave スクリプトでは、グローバル変数とローカル変数の両方を初期化して使用できます。 - グローバル変数は、DataWeave スクリプトのヘッダーで初期化され、DataWeave スクリプトの本文の任意の場所から名前で参照できます。 DataWeave スクリプトのヘッダーは、変数を初期化する `var` ディレクティブを受け入れます (例: `var language='Español'`)。複数のグローバル変数をヘッダーの別々の行で宣言できます。 - ローカル変数は、DataWeave スクリプトの本文で初期化され、その変数を初期化した式のスコープ内からのみ、名前で参照できます。ローカル変数を初期化する構文は、次のようになります。 ```dataweave do { [type = ]* [var = ]* [fun (*) = ]* [ns ]* --- } ``` DataWeave 変数を再割り当てすることはできません。また、Mule メッセージの一部である変数 (対象変数など) とも異なります。DataWeave 変数は、それを初期化したスクリプトのスコープを超えて存続しません。 ## [](#example_global_variable)例: グローバル DataWeave 変数この例では、定数値 `Español` を使用して `language` 変数を初期化し、その定数値を返す `do` 操作を定義します。DataWeave スクリプトの本文では、変数 `myVar` を使用して `do` 操作をコールします。それによって XML 出力の `` 要素に値 `Español` が入力されます。変換 ```dataweave %dw 2.0 output application/xml var myVar = do { var language = "Español" --- language } --- { document: { language: myVar, text: "Hola mundo" } } ``` 出力 ```xml Español Hola mundo ``` ## [](#example_local_variable)例: ローカル DataWeave 変数ローカル変数を初期化するには、リテラル式、変数参照式、または関数式のいずれかを使用できます。これらの式では、そのスコープ内の他のローカル変数や、入力変数またはグローバル変数を参照できます。ベストプラクティスとして、`do` スコープ内でローカル変数を宣言することをお勧めします ([「DataWeave のフローコントロール」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-flow-control#control_flow_do)参照)。`using` キーワードを使用してスコープを宣言する代替方法は非推奨になり、互換性を提供するためにのみ使用できます。ローカル変数は、それを初期化した式のスコープ内からのみ名前で参照できます。宣言は任意のリテラル式の先頭に追加できます。リテラルにより変数のスコープが区切られるため、そのスコープの外部にある変数を参照することはできません。次の例は、ローカル変数の初期化を示しています。例: 簡単な値へのスコープ設定次の例では、ローカル変数 `myVar` を `do` スコープ内で設定します。そして、`do` を DataWeave スクリプトの本文でコールします。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- do { var myVar = 2 --- 3 + myVar } ``` 結果は `5` になります。例: 配列リテラルへのスコープ設定次の例では、ローカル変数 `myVar` を `do` スコープ内で設定し、それを使用して配列の 2 番目の要素の値を `2` に設定します。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- do { var myVar = 2 --- [1, myVar, 3] } ``` 結果は `[ 1, 2, 3]` になります。例: オブジェクトリテラルへのスコープ設定次の例では、すべての変数への参照が有効です。 `fn` と `ln` は `do` スコープ内で定義されてコールされます。グローバル変数 `myVar` にもそのスコープからアクセスできます。 ```dataweave %dw 2.0 var myVar = 1234 var myDo = do { var fn = "Annie" var ln = "Point" --- { id : myVar, firstname : fn, lastname : ln } } output application/xml --- { person : myDo } ``` ```xml 1234 Annie Point ``` 例: スコープの外部の**無効な参照** 次の例では、`do` のスコープの外部から `fromDoScope` が参照されているため、エラーが生成されます。その結果、連結操作 (`++`) によって名前-値のペアをコレクションに追加できません。 ```dataweave %dw 2.0 var myVar = 1234 var myDo = do { var fn = "Annie" var ln = "Point" var fromDoScope = "Platform" --- { id : myVar, firstname : fn, lastname : ln } } output application/xml --- { person : myDo ++ { "outsideDoScope" : fromDoScope } } ``` この無効な例では、`Unable to resolve reference of fromDoScope.` のエラーが返されます。例: 関数内部の参照次の例では、文字列 `HELLO` をヘッダーで定義された関数 `test` に渡します。`do` スコープは文字列を受け取って小文字に変換し、その文字列を `suffix` 変数と連結します。この変数もスコープのヘッダー内で定義されています。 ```dataweave %dw 2.0 fun test(param1: String) = do { var suffix = "123" fun innerTest(str: String) = lower(str) --- innerTest(param1 ++ suffix) } output application/json --- test("HELLO") ``` 結果は `"hello123"` になります。 ## [](#ラムダ式として割り当てられた変数)ラムダ式として割り当てられた変数変数にラムダ式を割り当てると、変数は関数のように動作します。関数と同様に、変数割り当てのラムダ式には、右側の式で使用できるパラメーターを含めることができます (例: `(string) → upper(string)`。これは、任意の文字列を大文字に変換します)。他の変数を引数として別の変数のラムダ式に渡すこともできます。次の例は、`toUpper` 変数のラムダ式を名前によって `addSuffix` 変数のラムダ式に渡す方法を示しています。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json var toUpper = (aString) -> upper(aString) var addSuffix = (msg, aFunction, suffix) -> aFunction(msg ++ suffix) --- addSuffix("hello", toUpper, " world") //result is "HELLO WORLD" ``` ## [](#lazy-アノテーション)@Lazy() アノテーション Studio で DataWeave スクリプトを記述しているときに、オートコンプリートの候補に内部アノテーション `@Lazy()` が表示されることがあります。このアノテーションは一般的な使用を目的としたものではなく、スクリプトのパフォーマンスが向上することはありません。 # DataWeave 変数 DataWeave は変数が関数のように動作する関数型プログラミング言語です。DataWeave では、変数と関数パラメーターに対して先行評価を使用します。さらに、DataWeave 変数は不変です。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。変数には値が割り当てられます。値は定数 (`var msg = "hello"` など) またはラムダ式 (`() → "hello"` など) のいずれかです。

DataWeave 1.0 の変数については、Mule 3 の DataWeave 1.2 のドキュメントを参照してください。

## [](#dataweave-の変数割り当て)DataWeave の変数割り当て DataWeave 2.0 の変数割り当てのいくつかの例を以下に示します。例: DataWeave スクリプトでの変数割り当て ```dataweave %dw 2.0 output application/json var msg = "Hello" var msg2 = (x = "ignore") -> "hello" var toUpper = (aString) -> upper(aString) var combined = (function, msg="universe") -> function(msg ++ " WORLD") --- [ msg: msg, msg2: msg2(), toUpper: toUpper(msg), combined: combined(toUpper, "hello"), combined2: combined(((x) -> lower(x) ++ " Today"), msg) ] ``` 前のスクリプトでは次の出力が生成されます。例: 出力 ```json [ { "msg": "Hello" }, { "msg2": "hello" }, { "toUpper": "HELLO" }, { "combined": "HELLO WORLD" }, { "combined2": "hello world Today" } ] ``` この例の内容を次に示します。 - `msg` var は定数に割り当てられています。 - `msg2` は、定数にマップする式に割り当てられているため、`msg2()` は `()` のない `msg` と同様に動作します。 - `toUpper` 変数は入力パラメーターを DataWeave `upper` 関数にマップします。そのため、これは、別の言語の従来の関数のように `toUpper(aString)` として使用されます。 - `combined` 変数は関数を入力パラメーターとして受け入れて、その関数名を 2 番目の `msg` 引数に適用します。デフォルト値 `universe` が指定されているため、2 番目の `msg` 引数は省略可能です。式 `combined(toUpper, " world")` の結果では、ヘッダーの前半で定義された `toUpper` 関数が `msg` パラメーター値 `world` に割り当てられます。指定された 2 番目の引数 `world` が `msg="universe"` デフォルト値を上書きするため、結果は `HELLO WORLD` になります。2 番目の引数を省略している式 `combined(toUpper)` は、デフォルトの `msg` 値を使用して `"combined": "UNIVERSE WORLD"` を返します。 `combined2: combined(x) → lower(x) ++ " Today", msg)` は、別のコンテキストで再利用できるラムダ式を定義します。例では、`combined2` キーは、関数のコール時に式を「インプレース (その場)」で定義します。このような「インプレース」式の種別は、JavaScript などの言語ではクロージャーと呼ばれます。 DataWeave にはシンタックスシュガーが含まれており、関数として変数に割り当てられるラムダ式に容易にアクセスできます。これを行うには、`var` ディレクティブを `fun` ディレクティブに置き換えて、ラムダ式の矢印 `→` を等号 (`=`) に置き換えます。また、ラムダ式の引数を関数名の横に移動して、構文を、他の手続き型プログラミング言語の関数宣言のようにします。これにより、変数を関数のように使用できます。前述の例に相当するものは、次のように記述できます。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json var msg = "Hello" var toUpper = (aString) -> upper(aString) var toLower = (aString) -> lower(aString) fun msg2(optParm = "ignore") = "hello" fun toTitle(text: String) = toLower(text[0]) ++ toUpper(text[1 to -1]) fun combined(function, msg="universe") = function(msg ++ " world") --- [ msg: msg, msg2: msg2(), toUpper: toTitle(msg), combined: combined(toUpper, msg), combined2: combined((x) -> lower(x) ++ " today", msg) ] ``` この例は同じ結果を生成します。 ```json [ { "msg": "Hello" }, { "msg2": "hello" }, { "toUpper": "hELLO" }, { "combined": "HELLO WORLD" }, { "combined2": "hello world today" } ] ``` DataWeave における重要な相違点は、関数が変数であることと、各関数が、元の `var` 構文を単に構文的に名前変更したものであることです。これにより、関数名またはラムダ式を引数として他の関数に渡すことができます。`fun` 構文を使用すると、DataWeave の強力な関数型プログラミングの側面にアクセスできるほか、より簡単な式を、使い慣れた関数コールとして記述することもできます。また、DataWeave 変数 (および関数) では、すべての省略可能な引数が引数リストの最後にある限り、デフォルト値を指定することで任意の数の省略可能な引数を指定できます。 ## [](#例-配列変数の宣言およびその要素の変換)例: 配列変数の宣言およびその要素の変換変数は DataWeave では不変ですが、配列変数を反復処理し、その要素に変換を適用した後、変換した要素を新しい変数に割り当てることができます。次の例では、2 つの配列変数を宣言し、反復処理してその要素を変換した後、変換された要素を含む 2 つの新しい配列が含まれるオブジェクトを宣言します。 DataWeave ソース: ```dataweave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json var numberArray = [1,2,3,4,5,6] var stringArray = ["max", "astro", "einstein"] --- { "numberArrayUpdated" : numberArray map ((value, index) -> value * value), "stringArrayUpdated" : stringArray map ((value, index) -> index ++ " - " ++ capitalize(value)) } ``` 出力: ```json { "numberArrayUpdated": [ 1, 4, 9, 16, 25, 36 ], "stringArrayUpdated": [ "0 - Max", "1 - Astro", "2 - Einstein" ] } ``` ## [](#変数の命名規則)変数の命名規則有効な識別子である変数名を宣言できます。詳細は、[「有効な識別子を宣言するためのルール」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-language-introduction#valid-identifiers)を参照してください。 ## [](#変数のスコープ)変数のスコープ DataWeave スクリプトでは、グローバル変数とローカル変数の両方を初期化して使用できます。 - グローバル変数は、DataWeave スクリプトのヘッダーで初期化され、DataWeave スクリプトの本文の任意の場所から名前で参照できます。 DataWeave スクリプトのヘッダーは、変数を初期化する `var` ディレクティブを受け入れます (例: `var language='Español'`)。複数のグローバル変数をヘッダーの別々の行で宣言できます。 - ローカル変数は、DataWeave スクリプトの本文で初期化され、その変数を初期化した式のスコープ内からのみ、名前で参照できます。ローカル変数を初期化する構文は、次のようになります。 ```dataweave do { [type = ]* [var = ]* [fun (*) = ]* [ns ]* --- } ``` DataWeave 変数を再割り当てすることはできません。また、Mule メッセージの一部である変数 (対象変数など) とも異なります。DataWeave 変数は、それを初期化したスクリプトのスコープを超えて存続しません。 ## [](#example_global_variable)例: グローバル DataWeave 変数この例では、定数値 `Español` を使用して `language` 変数を初期化し、その定数値を返す `do` 操作を定義します。DataWeave スクリプトの本文では、変数 `myVar` を使用して `do` 操作をコールします。それによって XML 出力の `` 要素に値 `Español` が入力されます。変換 ```dataweave %dw 2.0 output application/xml var myVar = do { var language = "Español" --- language } --- { document: { language: myVar, text: "Hola mundo" } } ``` 出力 ```xml Español Hola mundo ``` ## [](#example_local_variable)例: ローカル DataWeave 変数ローカル変数を初期化するには、リテラル式、変数参照式、または関数式のいずれかを使用できます。これらの式では、そのスコープ内の他のローカル変数や、入力変数またはグローバル変数を参照できます。ベストプラクティスとして、`do` スコープ内でローカル変数を宣言することをお勧めします ([「DataWeave のフローコントロール」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-flow-control#control_flow_do)参照)。`using` キーワードを使用してスコープを宣言する代替方法は非推奨になり、互換性を提供するためにのみ使用できます。ローカル変数は、それを初期化した式のスコープ内からのみ名前で参照できます。宣言は任意のリテラル式の先頭に追加できます。リテラルにより変数のスコープが区切られるため、そのスコープの外部にある変数を参照することはできません。次の例は、ローカル変数の初期化を示しています。例: 簡単な値へのスコープ設定次の例では、ローカル変数 `myVar` を `do` スコープ内で設定します。そして、`do` を DataWeave スクリプトの本文でコールします。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- do { var myVar = 2 --- 3 + myVar } ``` 結果は `5` になります。例: 配列リテラルへのスコープ設定次の例では、ローカル変数 `myVar` を `do` スコープ内で設定し、それを使用して配列の 2 番目の要素の値を `2` に設定します。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- do { var myVar = 2 --- [1, myVar, 3] } ``` 結果は `[ 1, 2, 3]` になります。例: オブジェクトリテラルへのスコープ設定次の例では、すべての変数への参照が有効です。 `fn` と `ln` は `do` スコープ内で定義されてコールされます。グローバル変数 `myVar` にもそのスコープからアクセスできます。 ```dataweave %dw 2.0 var myVar = 1234 var myDo = do { var fn = "Annie" var ln = "Point" --- { id : myVar, firstname : fn, lastname : ln } } output application/xml --- { person : myDo } ``` ```xml 1234 Annie Point ``` 例: スコープの外部の**無効な参照** 次の例では、`do` のスコープの外部から `fromDoScope` が参照されているため、エラーが生成されます。その結果、連結操作 (`++`) によって名前-値のペアをコレクションに追加できません。 ```dataweave %dw 2.0 var myVar = 1234 var myDo = do { var fn = "Annie" var ln = "Point" var fromDoScope = "Platform" --- { id : myVar, firstname : fn, lastname : ln } } output application/xml --- { person : myDo ++ { "outsideDoScope" : fromDoScope } } ``` この無効な例では、`Unable to resolve reference of fromDoScope.` のエラーが返されます。例: 関数内部の参照次の例では、文字列 `HELLO` をヘッダーで定義された関数 `test` に渡します。`do` スコープは文字列を受け取って小文字に変換し、その文字列を `suffix` 変数と連結します。この変数もスコープのヘッダー内で定義されています。 ```dataweave %dw 2.0 fun test(param1: String) = do { var suffix = "123" fun innerTest(str: String) = lower(str) --- innerTest(param1 ++ suffix) } output application/json --- test("HELLO") ``` 結果は `"hello123"` になります。 ## [](#ラムダ式として割り当てられた変数)ラムダ式として割り当てられた変数変数にラムダ式を割り当てると、変数は関数のように動作します。関数と同様に、変数割り当てのラムダ式には、右側の式で使用できるパラメーターを含めることができます (例: `(string) → upper(string)`。これは、任意の文字列を大文字に変換します)。他の変数を引数として別の変数のラムダ式に渡すこともできます。次の例は、`toUpper` 変数のラムダ式を名前によって `addSuffix` 変数のラムダ式に渡す方法を示しています。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json var toUpper = (aString) -> upper(aString) var addSuffix = (msg, aFunction, suffix) -> aFunction(msg ++ suffix) --- addSuffix("hello", toUpper, " world") //result is "HELLO WORLD" ``` ## [](#lazy-アノテーション)@Lazy() アノテーション Studio で DataWeave スクリプトを記述しているときに、オートコンプリートの候補に内部アノテーション `@Lazy()` が表示されることがあります。このアノテーションは一般的な使用を目的としたものではなく、スクリプトのパフォーマンスが向上することはありません。 # DataWeave 変数 DataWeave は変数が関数のように動作する関数型プログラミング言語です。DataWeave では、変数と関数パラメーターに対して先行評価を使用します。さらに、DataWeave 変数は不変です。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。変数には値が割り当てられます。値は定数 (`var msg = "hello"` など) またはラムダ式 (`() → "hello"` など) のいずれかです。

DataWeave 1.0 の変数については、Mule 3 の DataWeave 1.2 のドキュメントを参照してください。

## [](#dataweave-の変数割り当て)DataWeave の変数割り当て DataWeave 2.0 の変数割り当てのいくつかの例を以下に示します。例: DataWeave スクリプトでの変数割り当て ```dataweave %dw 2.0 output application/json var msg = "Hello" var msg2 = (x = "ignore") -> "hello" var toUpper = (aString) -> upper(aString) var combined = (function, msg="universe") -> function(msg ++ " WORLD") --- [ msg: msg, msg2: msg2(), toUpper: toUpper(msg), combined: combined(toUpper, "hello"), combined2: combined(((x) -> lower(x) ++ " Today"), msg) ] ``` 前のスクリプトでは次の出力が生成されます。例: 出力 ```json [ { "msg": "Hello" }, { "msg2": "hello" }, { "toUpper": "HELLO" }, { "combined": "HELLO WORLD" }, { "combined2": "hello world Today" } ] ``` この例の内容を次に示します。 - `msg` var は定数に割り当てられています。 - `msg2` は、定数にマップする式に割り当てられているため、`msg2()` は `()` のない `msg` と同様に動作します。 - `toUpper` 変数は入力パラメーターを DataWeave `upper` 関数にマップします。そのため、これは、別の言語の従来の関数のように `toUpper(aString)` として使用されます。 - `combined` 変数は関数を入力パラメーターとして受け入れて、その関数名を 2 番目の `msg` 引数に適用します。デフォルト値 `universe` が指定されているため、2 番目の `msg` 引数は省略可能です。式 `combined(toUpper, " world")` の結果では、ヘッダーの前半で定義された `toUpper` 関数が `msg` パラメーター値 `world` に割り当てられます。指定された 2 番目の引数 `world` が `msg="universe"` デフォルト値を上書きするため、結果は `HELLO WORLD` になります。2 番目の引数を省略している式 `combined(toUpper)` は、デフォルトの `msg` 値を使用して `"combined": "UNIVERSE WORLD"` を返します。 `combined2: combined(x) → lower(x) ++ " Today", msg)` は、別のコンテキストで再利用できるラムダ式を定義します。例では、`combined2` キーは、関数のコール時に式を「インプレース (その場)」で定義します。このような「インプレース」式の種別は、JavaScript などの言語ではクロージャーと呼ばれます。 DataWeave にはシンタックスシュガーが含まれており、関数として変数に割り当てられるラムダ式に容易にアクセスできます。これを行うには、`var` ディレクティブを `fun` ディレクティブに置き換えて、ラムダ式の矢印 `→` を等号 (`=`) に置き換えます。また、ラムダ式の引数を関数名の横に移動して、構文を、他の手続き型プログラミング言語の関数宣言のようにします。これにより、変数を関数のように使用できます。前述の例に相当するものは、次のように記述できます。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json var msg = "Hello" var toUpper = (aString) -> upper(aString) var toLower = (aString) -> lower(aString) fun msg2(optParm = "ignore") = "hello" fun toTitle(text: String) = toLower(text[0]) ++ toUpper(text[1 to -1]) fun combined(function, msg="universe") = function(msg ++ " world") --- [ msg: msg, msg2: msg2(), toUpper: toTitle(msg), combined: combined(toUpper, msg), combined2: combined((x) -> lower(x) ++ " today", msg) ] ``` この例は同じ結果を生成します。 ```json [ { "msg": "Hello" }, { "msg2": "hello" }, { "toUpper": "hELLO" }, { "combined": "HELLO WORLD" }, { "combined2": "hello world today" } ] ``` DataWeave における重要な相違点は、関数が変数であることと、各関数が、元の `var` 構文を単に構文的に名前変更したものであることです。これにより、関数名またはラムダ式を引数として他の関数に渡すことができます。`fun` 構文を使用すると、DataWeave の強力な関数型プログラミングの側面にアクセスできるほか、より簡単な式を、使い慣れた関数コールとして記述することもできます。また、DataWeave 変数 (および関数) では、すべての省略可能な引数が引数リストの最後にある限り、デフォルト値を指定することで任意の数の省略可能な引数を指定できます。 ## [](#例-配列変数の宣言およびその要素の変換)例: 配列変数の宣言およびその要素の変換変数は DataWeave では不変ですが、配列変数を反復処理し、その要素に変換を適用した後、変換した要素を新しい変数に割り当てることができます。次の例では、2 つの配列変数を宣言し、反復処理してその要素を変換した後、変換された要素を含む 2 つの新しい配列が含まれるオブジェクトを宣言します。 DataWeave ソース: ```dataweave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json var numberArray = [1,2,3,4,5,6] var stringArray = ["max", "astro", "einstein"] --- { "numberArrayUpdated" : numberArray map ((value, index) -> value * value), "stringArrayUpdated" : stringArray map ((value, index) -> index ++ " - " ++ capitalize(value)) } ``` 出力: ```json { "numberArrayUpdated": [ 1, 4, 9, 16, 25, 36 ], "stringArrayUpdated": [ "0 - Max", "1 - Astro", "2 - Einstein" ] } ``` ## [](#変数の命名規則)変数の命名規則有効な識別子である変数名を宣言できます。詳細は、[「有効な識別子を宣言するためのルール」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-language-introduction#valid-identifiers)を参照してください。 ## [](#変数のスコープ)変数のスコープ DataWeave スクリプトでは、グローバル変数とローカル変数の両方を初期化して使用できます。 - グローバル変数は、DataWeave スクリプトのヘッダーで初期化され、DataWeave スクリプトの本文の任意の場所から名前で参照できます。 DataWeave スクリプトのヘッダーは、変数を初期化する `var` ディレクティブを受け入れます (例: `var language='Español'`)。複数のグローバル変数をヘッダーの別々の行で宣言できます。 - ローカル変数は、DataWeave スクリプトの本文で初期化され、その変数を初期化した式のスコープ内からのみ、名前で参照できます。ローカル変数を初期化する構文は、次のようになります。 ```dataweave do { [type = ]* [var = ]* [fun (*) = ]* [ns ]* --- } ``` DataWeave 変数を再割り当てすることはできません。また、Mule メッセージの一部である変数 (対象変数など) とも異なります。DataWeave 変数は、それを初期化したスクリプトのスコープを超えて存続しません。 ## [](#example_global_variable)例: グローバル DataWeave 変数この例では、定数値 `Español` を使用して `language` 変数を初期化し、その定数値を返す `do` 操作を定義します。DataWeave スクリプトの本文では、変数 `myVar` を使用して `do` 操作をコールします。それによって XML 出力の `` 要素に値 `Español` が入力されます。変換 ```dataweave %dw 2.0 output application/xml var myVar = do { var language = "Español" --- language } --- { document: { language: myVar, text: "Hola mundo" } } ``` 出力 ```xml Español Hola mundo ``` ## [](#example_local_variable)例: ローカル DataWeave 変数ローカル変数を初期化するには、リテラル式、変数参照式、または関数式のいずれかを使用できます。これらの式では、そのスコープ内の他のローカル変数や、入力変数またはグローバル変数を参照できます。ベストプラクティスとして、`do` スコープ内でローカル変数を宣言することをお勧めします ([「DataWeave のフローコントロール」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-flow-control#control_flow_do)参照)。`using` キーワードを使用してスコープを宣言する代替方法は非推奨になり、互換性を提供するためにのみ使用できます。ローカル変数は、それを初期化した式のスコープ内からのみ名前で参照できます。宣言は任意のリテラル式の先頭に追加できます。リテラルにより変数のスコープが区切られるため、そのスコープの外部にある変数を参照することはできません。次の例は、ローカル変数の初期化を示しています。例: 簡単な値へのスコープ設定次の例では、ローカル変数 `myVar` を `do` スコープ内で設定します。そして、`do` を DataWeave スクリプトの本文でコールします。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- do { var myVar = 2 --- 3 + myVar } ``` 結果は `5` になります。例: 配列リテラルへのスコープ設定次の例では、ローカル変数 `myVar` を `do` スコープ内で設定し、それを使用して配列の 2 番目の要素の値を `2` に設定します。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- do { var myVar = 2 --- [1, myVar, 3] } ``` 結果は `[ 1, 2, 3]` になります。例: オブジェクトリテラルへのスコープ設定次の例では、すべての変数への参照が有効です。 `fn` と `ln` は `do` スコープ内で定義されてコールされます。グローバル変数 `myVar` にもそのスコープからアクセスできます。 ```dataweave %dw 2.0 var myVar = 1234 var myDo = do { var fn = "Annie" var ln = "Point" --- { id : myVar, firstname : fn, lastname : ln } } output application/xml --- { person : myDo } ``` ```xml 1234 Annie Point ``` 例: スコープの外部の**無効な参照** 次の例では、`do` のスコープの外部から `fromDoScope` が参照されているため、エラーが生成されます。その結果、連結操作 (`++`) によって名前-値のペアをコレクションに追加できません。 ```dataweave %dw 2.0 var myVar = 1234 var myDo = do { var fn = "Annie" var ln = "Point" var fromDoScope = "Platform" --- { id : myVar, firstname : fn, lastname : ln } } output application/xml --- { person : myDo ++ { "outsideDoScope" : fromDoScope } } ``` この無効な例では、`Unable to resolve reference of fromDoScope.` のエラーが返されます。例: 関数内部の参照次の例では、文字列 `HELLO` をヘッダーで定義された関数 `test` に渡します。`do` スコープは文字列を受け取って小文字に変換し、その文字列を `suffix` 変数と連結します。この変数もスコープのヘッダー内で定義されています。 ```dataweave %dw 2.0 fun test(param1: String) = do { var suffix = "123" fun innerTest(str: String) = lower(str) --- innerTest(param1 ++ suffix) } output application/json --- test("HELLO") ``` 結果は `"hello123"` になります。 ## [](#ラムダ式として割り当てられた変数)ラムダ式として割り当てられた変数変数にラムダ式を割り当てると、変数は関数のように動作します。関数と同様に、変数割り当てのラムダ式には、右側の式で使用できるパラメーターを含めることができます (例: `(string) → upper(string)`。これは、任意の文字列を大文字に変換します)。他の変数を引数として別の変数のラムダ式に渡すこともできます。次の例は、`toUpper` 変数のラムダ式を名前によって `addSuffix` 変数のラムダ式に渡す方法を示しています。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json var toUpper = (aString) -> upper(aString) var addSuffix = (msg, aFunction, suffix) -> aFunction(msg ++ suffix) --- addSuffix("hello", toUpper, " world") //result is "HELLO WORLD" ``` ## [](#lazy-アノテーション)@Lazy() アノテーション Studio で DataWeave スクリプトを記述しているときに、オートコンプリートの候補に内部アノテーション `@Lazy()` が表示されることがあります。このアノテーションは一般的な使用を目的としたものではなく、スクリプトのパフォーマンスが向上することはありません。 # DataWeave 変数 DataWeave は変数が関数のように動作する関数型プログラミング言語です。DataWeave では、変数と関数パラメーターに対して先行評価を使用します。さらに、DataWeave 変数は不変です。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。変数には値が割り当てられます。値は定数 (`var msg = "hello"` など) またはラムダ式 (`() → "hello"` など) のいずれかです。

DataWeave 1.0 の変数については、Mule 3 の DataWeave 1.2 のドキュメントを参照してください。

## [](#dataweave-の変数割り当て)DataWeave の変数割り当て DataWeave 2.0 の変数割り当てのいくつかの例を以下に示します。例: DataWeave スクリプトでの変数割り当て ```dataweave %dw 2.0 output application/json var msg = "Hello" var msg2 = (x = "ignore") -> "hello" var toUpper = (aString) -> upper(aString) var combined = (function, msg="universe") -> function(msg ++ " WORLD") --- [ msg: msg, msg2: msg2(), toUpper: toUpper(msg), combined: combined(toUpper, "hello"), combined2: combined(((x) -> lower(x) ++ " Today"), msg) ] ``` 前のスクリプトでは次の出力が生成されます。例: 出力 ```json [ { "msg": "Hello" }, { "msg2": "hello" }, { "toUpper": "HELLO" }, { "combined": "HELLO WORLD" }, { "combined2": "hello world Today" } ] ``` この例の内容を次に示します。 - `msg` var は定数に割り当てられています。 - `msg2` は、定数にマップする式に割り当てられているため、`msg2()` は `()` のない `msg` と同様に動作します。 - `toUpper` 変数は入力パラメーターを DataWeave `upper` 関数にマップします。そのため、これは、別の言語の従来の関数のように `toUpper(aString)` として使用されます。 - `combined` 変数は関数を入力パラメーターとして受け入れて、その関数名を 2 番目の `msg` 引数に適用します。デフォルト値 `universe` が指定されているため、2 番目の `msg` 引数は省略可能です。式 `combined(toUpper, " world")` の結果では、ヘッダーの前半で定義された `toUpper` 関数が `msg` パラメーター値 `world` に割り当てられます。指定された 2 番目の引数 `world` が `msg="universe"` デフォルト値を上書きするため、結果は `HELLO WORLD` になります。2 番目の引数を省略している式 `combined(toUpper)` は、デフォルトの `msg` 値を使用して `"combined": "UNIVERSE WORLD"` を返します。 `combined2: combined(x) → lower(x) ++ " Today", msg)` は、別のコンテキストで再利用できるラムダ式を定義します。例では、`combined2` キーは、関数のコール時に式を「インプレース (その場)」で定義します。このような「インプレース」式の種別は、JavaScript などの言語ではクロージャーと呼ばれます。 DataWeave にはシンタックスシュガーが含まれており、関数として変数に割り当てられるラムダ式に容易にアクセスできます。これを行うには、`var` ディレクティブを `fun` ディレクティブに置き換えて、ラムダ式の矢印 `→` を等号 (`=`) に置き換えます。また、ラムダ式の引数を関数名の横に移動して、構文を、他の手続き型プログラミング言語の関数宣言のようにします。これにより、変数を関数のように使用できます。前述の例に相当するものは、次のように記述できます。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json var msg = "Hello" var toUpper = (aString) -> upper(aString) var toLower = (aString) -> lower(aString) fun msg2(optParm = "ignore") = "hello" fun toTitle(text: String) = toLower(text[0]) ++ toUpper(text[1 to -1]) fun combined(function, msg="universe") = function(msg ++ " world") --- [ msg: msg, msg2: msg2(), toUpper: toTitle(msg), combined: combined(toUpper, msg), combined2: combined((x) -> lower(x) ++ " today", msg) ] ``` この例は同じ結果を生成します。 ```json [ { "msg": "Hello" }, { "msg2": "hello" }, { "toUpper": "hELLO" }, { "combined": "HELLO WORLD" }, { "combined2": "hello world today" } ] ``` DataWeave における重要な相違点は、関数が変数であることと、各関数が、元の `var` 構文を単に構文的に名前変更したものであることです。これにより、関数名またはラムダ式を引数として他の関数に渡すことができます。`fun` 構文を使用すると、DataWeave の強力な関数型プログラミングの側面にアクセスできるほか、より簡単な式を、使い慣れた関数コールとして記述することもできます。また、DataWeave 変数 (および関数) では、すべての省略可能な引数が引数リストの最後にある限り、デフォルト値を指定することで任意の数の省略可能な引数を指定できます。 ## [](#例-配列変数の宣言およびその要素の変換)例: 配列変数の宣言およびその要素の変換変数は DataWeave では不変ですが、配列変数を反復処理し、その要素に変換を適用した後、変換した要素を新しい変数に割り当てることができます。次の例では、2 つの配列変数を宣言し、反復処理してその要素を変換した後、変換された要素を含む 2 つの新しい配列が含まれるオブジェクトを宣言します。 DataWeave ソース: ```dataweave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json var numberArray = [1,2,3,4,5,6] var stringArray = ["max", "astro", "einstein"] --- { "numberArrayUpdated" : numberArray map ((value, index) -> value * value), "stringArrayUpdated" : stringArray map ((value, index) -> index ++ " - " ++ capitalize(value)) } ``` 出力: ```json { "numberArrayUpdated": [ 1, 4, 9, 16, 25, 36 ], "stringArrayUpdated": [ "0 - Max", "1 - Astro", "2 - Einstein" ] } ``` ## [](#変数の命名規則)変数の命名規則有効な識別子である変数名を宣言できます。詳細は、[「有効な識別子を宣言するためのルール」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-language-introduction#valid-identifiers)を参照してください。 ## [](#変数のスコープ)変数のスコープ DataWeave スクリプトでは、グローバル変数とローカル変数の両方を初期化して使用できます。 - グローバル変数は、DataWeave スクリプトのヘッダーで初期化され、DataWeave スクリプトの本文の任意の場所から名前で参照できます。 DataWeave スクリプトのヘッダーは、変数を初期化する `var` ディレクティブを受け入れます (例: `var language='Español'`)。複数のグローバル変数をヘッダーの別々の行で宣言できます。 - ローカル変数は、DataWeave スクリプトの本文で初期化され、その変数を初期化した式のスコープ内からのみ、名前で参照できます。ローカル変数を初期化する構文は、次のようになります。 ```dataweave do { [type = ]* [var = ]* [fun (*) = ]* [ns ]* --- } ``` DataWeave 変数を再割り当てすることはできません。また、Mule メッセージの一部である変数 (対象変数など) とも異なります。DataWeave 変数は、それを初期化したスクリプトのスコープを超えて存続しません。 ## [](#example_global_variable)例: グローバル DataWeave 変数この例では、定数値 `Español` を使用して `language` 変数を初期化し、その定数値を返す `do` 操作を定義します。DataWeave スクリプトの本文では、変数 `myVar` を使用して `do` 操作をコールします。それによって XML 出力の `` 要素に値 `Español` が入力されます。変換 ```dataweave %dw 2.0 output application/xml var myVar = do { var language = "Español" --- language } --- { document: { language: myVar, text: "Hola mundo" } } ``` 出力 ```xml Español Hola mundo ``` ## [](#example_local_variable)例: ローカル DataWeave 変数ローカル変数を初期化するには、リテラル式、変数参照式、または関数式のいずれかを使用できます。これらの式では、そのスコープ内の他のローカル変数や、入力変数またはグローバル変数を参照できます。ベストプラクティスとして、`do` スコープ内でローカル変数を宣言することをお勧めします ([「DataWeave のフローコントロール」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-flow-control#control_flow_do)参照)。`using` キーワードを使用してスコープを宣言する代替方法は非推奨になり、互換性を提供するためにのみ使用できます。ローカル変数は、それを初期化した式のスコープ内からのみ名前で参照できます。宣言は任意のリテラル式の先頭に追加できます。リテラルにより変数のスコープが区切られるため、そのスコープの外部にある変数を参照することはできません。次の例は、ローカル変数の初期化を示しています。例: 簡単な値へのスコープ設定次の例では、ローカル変数 `myVar` を `do` スコープ内で設定します。そして、`do` を DataWeave スクリプトの本文でコールします。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- do { var myVar = 2 --- 3 + myVar } ``` 結果は `5` になります。例: 配列リテラルへのスコープ設定次の例では、ローカル変数 `myVar` を `do` スコープ内で設定し、それを使用して配列の 2 番目の要素の値を `2` に設定します。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- do { var myVar = 2 --- [1, myVar, 3] } ``` 結果は `[ 1, 2, 3]` になります。例: オブジェクトリテラルへのスコープ設定次の例では、すべての変数への参照が有効です。 `fn` と `ln` は `do` スコープ内で定義されてコールされます。グローバル変数 `myVar` にもそのスコープからアクセスできます。 ```dataweave %dw 2.0 var myVar = 1234 var myDo = do { var fn = "Annie" var ln = "Point" --- { id : myVar, firstname : fn, lastname : ln } } output application/xml --- { person : myDo } ``` ```xml 1234 Annie Point ``` 例: スコープの外部の**無効な参照** 次の例では、`do` のスコープの外部から `fromDoScope` が参照されているため、エラーが生成されます。その結果、連結操作 (`++`) によって名前-値のペアをコレクションに追加できません。 ```dataweave %dw 2.0 var myVar = 1234 var myDo = do { var fn = "Annie" var ln = "Point" var fromDoScope = "Platform" --- { id : myVar, firstname : fn, lastname : ln } } output application/xml --- { person : myDo ++ { "outsideDoScope" : fromDoScope } } ``` この無効な例では、`Unable to resolve reference of fromDoScope.` のエラーが返されます。例: 関数内部の参照次の例では、文字列 `HELLO` をヘッダーで定義された関数 `test` に渡します。`do` スコープは文字列を受け取って小文字に変換し、その文字列を `suffix` 変数と連結します。この変数もスコープのヘッダー内で定義されています。 ```dataweave %dw 2.0 fun test(param1: String) = do { var suffix = "123" fun innerTest(str: String) = lower(str) --- innerTest(param1 ++ suffix) } output application/json --- test("HELLO") ``` 結果は `"hello123"` になります。 ## [](#ラムダ式として割り当てられた変数)ラムダ式として割り当てられた変数変数にラムダ式を割り当てると、変数は関数のように動作します。関数と同様に、変数割り当てのラムダ式には、右側の式で使用できるパラメーターを含めることができます (例: `(string) → upper(string)`。これは、任意の文字列を大文字に変換します)。他の変数を引数として別の変数のラムダ式に渡すこともできます。次の例は、`toUpper` 変数のラムダ式を名前によって `addSuffix` 変数のラムダ式に渡す方法を示しています。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json var toUpper = (aString) -> upper(aString) var addSuffix = (msg, aFunction, suffix) -> aFunction(msg ++ suffix) --- addSuffix("hello", toUpper, " world") //result is "HELLO WORLD" ``` ## [](#lazy-アノテーション)@Lazy() アノテーション Studio で DataWeave スクリプトを記述しているときに、オートコンプリートの候補に内部アノテーション `@Lazy()` が表示されることがあります。このアノテーションは一般的な使用を目的としたものではなく、スクリプトのパフォーマンスが向上することはありません。 # DataWeave 変数 DataWeave は変数が関数のように動作する関数型プログラミング言語です。DataWeave では、変数と関数パラメーターに対して先行評価を使用します。さらに、DataWeave 変数は不変です。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。変数には値が割り当てられます。値は定数 (`var msg = "hello"` など) またはラムダ式 (`() → "hello"` など) のいずれかです。

DataWeave 1.0 の変数については、Mule 3 の DataWeave 1.2 のドキュメントを参照してください。

## [](#dataweave-の変数割り当て)DataWeave の変数割り当て DataWeave 2.0 の変数割り当てのいくつかの例を以下に示します。例: DataWeave スクリプトでの変数割り当て ```dataweave %dw 2.0 output application/json var msg = "Hello" var msg2 = (x = "ignore") -> "hello" var toUpper = (aString) -> upper(aString) var combined = (function, msg="universe") -> function(msg ++ " WORLD") --- [ msg: msg, msg2: msg2(), toUpper: toUpper(msg), combined: combined(toUpper, "hello"), combined2: combined(((x) -> lower(x) ++ " Today"), msg) ] ``` 前のスクリプトでは次の出力が生成されます。例: 出力 ```json [ { "msg": "Hello" }, { "msg2": "hello" }, { "toUpper": "HELLO" }, { "combined": "HELLO WORLD" }, { "combined2": "hello world Today" } ] ``` この例の内容を次に示します。 - `msg` var は定数に割り当てられています。 - `msg2` は、定数にマップする式に割り当てられているため、`msg2()` は `()` のない `msg` と同様に動作します。 - `toUpper` 変数は入力パラメーターを DataWeave `upper` 関数にマップします。そのため、これは、別の言語の従来の関数のように `toUpper(aString)` として使用されます。 - `combined` 変数は関数を入力パラメーターとして受け入れて、その関数名を 2 番目の `msg` 引数に適用します。デフォルト値 `universe` が指定されているため、2 番目の `msg` 引数は省略可能です。式 `combined(toUpper, " world")` の結果では、ヘッダーの前半で定義された `toUpper` 関数が `msg` パラメーター値 `world` に割り当てられます。指定された 2 番目の引数 `world` が `msg="universe"` デフォルト値を上書きするため、結果は `HELLO WORLD` になります。2 番目の引数を省略している式 `combined(toUpper)` は、デフォルトの `msg` 値を使用して `"combined": "UNIVERSE WORLD"` を返します。 `combined2: combined(x) → lower(x) ++ " Today", msg)` は、別のコンテキストで再利用できるラムダ式を定義します。例では、`combined2` キーは、関数のコール時に式を「インプレース (その場)」で定義します。このような「インプレース」式の種別は、JavaScript などの言語ではクロージャーと呼ばれます。 DataWeave にはシンタックスシュガーが含まれており、関数として変数に割り当てられるラムダ式に容易にアクセスできます。これを行うには、`var` ディレクティブを `fun` ディレクティブに置き換えて、ラムダ式の矢印 `→` を等号 (`=`) に置き換えます。また、ラムダ式の引数を関数名の横に移動して、構文を、他の手続き型プログラミング言語の関数宣言のようにします。これにより、変数を関数のように使用できます。前述の例に相当するものは、次のように記述できます。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json var msg = "Hello" var toUpper = (aString) -> upper(aString) var toLower = (aString) -> lower(aString) fun msg2(optParm = "ignore") = "hello" fun toTitle(text: String) = toLower(text[0]) ++ toUpper(text[1 to -1]) fun combined(function, msg="universe") = function(msg ++ " world") --- [ msg: msg, msg2: msg2(), toUpper: toTitle(msg), combined: combined(toUpper, msg), combined2: combined((x) -> lower(x) ++ " today", msg) ] ``` この例は同じ結果を生成します。 ```json [ { "msg": "Hello" }, { "msg2": "hello" }, { "toUpper": "hELLO" }, { "combined": "HELLO WORLD" }, { "combined2": "hello world today" } ] ``` DataWeave における重要な相違点は、関数が変数であることと、各関数が、元の `var` 構文を単に構文的に名前変更したものであることです。これにより、関数名またはラムダ式を引数として他の関数に渡すことができます。`fun` 構文を使用すると、DataWeave の強力な関数型プログラミングの側面にアクセスできるほか、より簡単な式を、使い慣れた関数コールとして記述することもできます。また、DataWeave 変数 (および関数) では、すべての省略可能な引数が引数リストの最後にある限り、デフォルト値を指定することで任意の数の省略可能な引数を指定できます。 ## [](#例-配列変数の宣言およびその要素の変換)例: 配列変数の宣言およびその要素の変換変数は DataWeave では不変ですが、配列変数を反復処理し、その要素に変換を適用した後、変換した要素を新しい変数に割り当てることができます。次の例では、2 つの配列変数を宣言し、反復処理してその要素を変換した後、変換された要素を含む 2 つの新しい配列が含まれるオブジェクトを宣言します。 DataWeave ソース: ```dataweave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json var numberArray = [1,2,3,4,5,6] var stringArray = ["max", "astro", "einstein"] --- { "numberArrayUpdated" : numberArray map ((value, index) -> value * value), "stringArrayUpdated" : stringArray map ((value, index) -> index ++ " - " ++ capitalize(value)) } ``` 出力: ```json { "numberArrayUpdated": [ 1, 4, 9, 16, 25, 36 ], "stringArrayUpdated": [ "0 - Max", "1 - Astro", "2 - Einstein" ] } ``` ## [](#変数の命名規則)変数の命名規則有効な識別子である変数名を宣言できます。詳細は、[「有効な識別子を宣言するためのルール」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-language-introduction#valid-identifiers)を参照してください。 ## [](#変数のスコープ)変数のスコープ DataWeave スクリプトでは、グローバル変数とローカル変数の両方を初期化して使用できます。 - グローバル変数は、DataWeave スクリプトのヘッダーで初期化され、DataWeave スクリプトの本文の任意の場所から名前で参照できます。 DataWeave スクリプトのヘッダーは、変数を初期化する `var` ディレクティブを受け入れます (例: `var language='Español'`)。複数のグローバル変数をヘッダーの別々の行で宣言できます。 - ローカル変数は、DataWeave スクリプトの本文で初期化され、その変数を初期化した式のスコープ内からのみ、名前で参照できます。ローカル変数を初期化する構文は、次のようになります。 ```dataweave do { [type = ]* [var = ]* [fun (*) = ]* [ns ]* --- } ``` DataWeave 変数を再割り当てすることはできません。また、Mule メッセージの一部である変数 (対象変数など) とも異なります。DataWeave 変数は、それを初期化したスクリプトのスコープを超えて存続しません。 ## [](#example_global_variable)例: グローバル DataWeave 変数この例では、定数値 `Español` を使用して `language` 変数を初期化し、その定数値を返す `do` 操作を定義します。DataWeave スクリプトの本文では、変数 `myVar` を使用して `do` 操作をコールします。それによって XML 出力の `` 要素に値 `Español` が入力されます。変換 ```dataweave %dw 2.0 output application/xml var myVar = do { var language = "Español" --- language } --- { document: { language: myVar, text: "Hola mundo" } } ``` 出力 ```xml Español Hola mundo ``` ## [](#example_local_variable)例: ローカル DataWeave 変数ローカル変数を初期化するには、リテラル式、変数参照式、または関数式のいずれかを使用できます。これらの式では、そのスコープ内の他のローカル変数や、入力変数またはグローバル変数を参照できます。ベストプラクティスとして、`do` スコープ内でローカル変数を宣言することをお勧めします ([「DataWeave のフローコントロール」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-flow-control#control_flow_do)参照)。`using` キーワードを使用してスコープを宣言する代替方法は非推奨になり、互換性を提供するためにのみ使用できます。ローカル変数は、それを初期化した式のスコープ内からのみ名前で参照できます。宣言は任意のリテラル式の先頭に追加できます。リテラルにより変数のスコープが区切られるため、そのスコープの外部にある変数を参照することはできません。次の例は、ローカル変数の初期化を示しています。例: 簡単な値へのスコープ設定次の例では、ローカル変数 `myVar` を `do` スコープ内で設定します。そして、`do` を DataWeave スクリプトの本文でコールします。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- do { var myVar = 2 --- 3 + myVar } ``` 結果は `5` になります。例: 配列リテラルへのスコープ設定次の例では、ローカル変数 `myVar` を `do` スコープ内で設定し、それを使用して配列の 2 番目の要素の値を `2` に設定します。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- do { var myVar = 2 --- [1, myVar, 3] } ``` 結果は `[ 1, 2, 3]` になります。例: オブジェクトリテラルへのスコープ設定次の例では、すべての変数への参照が有効です。 `fn` と `ln` は `do` スコープ内で定義されてコールされます。グローバル変数 `myVar` にもそのスコープからアクセスできます。 ```dataweave %dw 2.0 var myVar = 1234 var myDo = do { var fn = "Annie" var ln = "Point" --- { id : myVar, firstname : fn, lastname : ln } } output application/xml --- { person : myDo } ``` ```xml 1234 Annie Point ``` 例: スコープの外部の**無効な参照** 次の例では、`do` のスコープの外部から `fromDoScope` が参照されているため、エラーが生成されます。その結果、連結操作 (`++`) によって名前-値のペアをコレクションに追加できません。 ```dataweave %dw 2.0 var myVar = 1234 var myDo = do { var fn = "Annie" var ln = "Point" var fromDoScope = "Platform" --- { id : myVar, firstname : fn, lastname : ln } } output application/xml --- { person : myDo ++ { "outsideDoScope" : fromDoScope } } ``` この無効な例では、`Unable to resolve reference of fromDoScope.` のエラーが返されます。例: 関数内部の参照次の例では、文字列 `HELLO` をヘッダーで定義された関数 `test` に渡します。`do` スコープは文字列を受け取って小文字に変換し、その文字列を `suffix` 変数と連結します。この変数もスコープのヘッダー内で定義されています。 ```dataweave %dw 2.0 fun test(param1: String) = do { var suffix = "123" fun innerTest(str: String) = lower(str) --- innerTest(param1 ++ suffix) } output application/json --- test("HELLO") ``` 結果は `"hello123"` になります。 ## [](#ラムダ式として割り当てられた変数)ラムダ式として割り当てられた変数変数にラムダ式を割り当てると、変数は関数のように動作します。関数と同様に、変数割り当てのラムダ式には、右側の式で使用できるパラメーターを含めることができます (例: `(string) → upper(string)`。これは、任意の文字列を大文字に変換します)。他の変数を引数として別の変数のラムダ式に渡すこともできます。次の例は、`toUpper` 変数のラムダ式を名前によって `addSuffix` 変数のラムダ式に渡す方法を示しています。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json var toUpper = (aString) -> upper(aString) var addSuffix = (msg, aFunction, suffix) -> aFunction(msg ++ suffix) --- addSuffix("hello", toUpper, " world") //result is "HELLO WORLD" ``` ## [](#lazy-アノテーション)@Lazy() アノテーション Studio で DataWeave スクリプトを記述しているときに、オートコンプリートの候補に内部アノテーション `@Lazy()` が表示されることがあります。このアノテーションは一般的な使用を目的としたものではなく、スクリプトのパフォーマンスが向上することはありません。 # DataWeave 変数 DataWeave は変数が関数のように動作する関数型プログラミング言語です。DataWeave では、変数と関数パラメーターに対して先行評価を使用します。さらに、DataWeave 変数は不変です。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。変数には値が割り当てられます。値は定数 (`var msg = "hello"` など) またはラムダ式 (`() → "hello"` など) のいずれかです。

DataWeave 1.0 の変数については、Mule 3 の DataWeave 1.2 のドキュメントを参照してください。

## [](#dataweave-の変数割り当て)DataWeave の変数割り当て DataWeave 2.0 の変数割り当てのいくつかの例を以下に示します。例: DataWeave スクリプトでの変数割り当て ```dataweave %dw 2.0 output application/json var msg = "Hello" var msg2 = (x = "ignore") -> "hello" var toUpper = (aString) -> upper(aString) var combined = (function, msg="universe") -> function(msg ++ " WORLD") --- [ msg: msg, msg2: msg2(), toUpper: toUpper(msg), combined: combined(toUpper, "hello"), combined2: combined(((x) -> lower(x) ++ " Today"), msg) ] ``` 前のスクリプトでは次の出力が生成されます。例: 出力 ```json [ { "msg": "Hello" }, { "msg2": "hello" }, { "toUpper": "HELLO" }, { "combined": "HELLO WORLD" }, { "combined2": "hello world Today" } ] ``` この例の内容を次に示します。 - `msg` var は定数に割り当てられています。 - `msg2` は、定数にマップする式に割り当てられているため、`msg2()` は `()` のない `msg` と同様に動作します。 - `toUpper` 変数は入力パラメーターを DataWeave `upper` 関数にマップします。そのため、これは、別の言語の従来の関数のように `toUpper(aString)` として使用されます。 - `combined` 変数は関数を入力パラメーターとして受け入れて、その関数名を 2 番目の `msg` 引数に適用します。デフォルト値 `universe` が指定されているため、2 番目の `msg` 引数は省略可能です。式 `combined(toUpper, " world")` の結果では、ヘッダーの前半で定義された `toUpper` 関数が `msg` パラメーター値 `world` に割り当てられます。指定された 2 番目の引数 `world` が `msg="universe"` デフォルト値を上書きするため、結果は `HELLO WORLD` になります。2 番目の引数を省略している式 `combined(toUpper)` は、デフォルトの `msg` 値を使用して `"combined": "UNIVERSE WORLD"` を返します。 `combined2: combined(x) → lower(x) ++ " Today", msg)` は、別のコンテキストで再利用できるラムダ式を定義します。例では、`combined2` キーは、関数のコール時に式を「インプレース (その場)」で定義します。このような「インプレース」式の種別は、JavaScript などの言語ではクロージャーと呼ばれます。 DataWeave にはシンタックスシュガーが含まれており、関数として変数に割り当てられるラムダ式に容易にアクセスできます。これを行うには、`var` ディレクティブを `fun` ディレクティブに置き換えて、ラムダ式の矢印 `→` を等号 (`=`) に置き換えます。また、ラムダ式の引数を関数名の横に移動して、構文を、他の手続き型プログラミング言語の関数宣言のようにします。これにより、変数を関数のように使用できます。前述の例に相当するものは、次のように記述できます。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json var msg = "Hello" var toUpper = (aString) -> upper(aString) var toLower = (aString) -> lower(aString) fun msg2(optParm = "ignore") = "hello" fun toTitle(text: String) = toLower(text[0]) ++ toUpper(text[1 to -1]) fun combined(function, msg="universe") = function(msg ++ " world") --- [ msg: msg, msg2: msg2(), toUpper: toTitle(msg), combined: combined(toUpper, msg), combined2: combined((x) -> lower(x) ++ " today", msg) ] ``` この例は同じ結果を生成します。 ```json [ { "msg": "Hello" }, { "msg2": "hello" }, { "toUpper": "hELLO" }, { "combined": "HELLO WORLD" }, { "combined2": "hello world today" } ] ``` DataWeave における重要な相違点は、関数が変数であることと、各関数が、元の `var` 構文を単に構文的に名前変更したものであることです。これにより、関数名またはラムダ式を引数として他の関数に渡すことができます。`fun` 構文を使用すると、DataWeave の強力な関数型プログラミングの側面にアクセスできるほか、より簡単な式を、使い慣れた関数コールとして記述することもできます。また、DataWeave 変数 (および関数) では、すべての省略可能な引数が引数リストの最後にある限り、デフォルト値を指定することで任意の数の省略可能な引数を指定できます。 ## [](#例-配列変数の宣言およびその要素の変換)例: 配列変数の宣言およびその要素の変換変数は DataWeave では不変ですが、配列変数を反復処理し、その要素に変換を適用した後、変換した要素を新しい変数に割り当てることができます。次の例では、2 つの配列変数を宣言し、反復処理してその要素を変換した後、変換された要素を含む 2 つの新しい配列が含まれるオブジェクトを宣言します。 DataWeave ソース: ```dataweave %dw 2.0 import * from dw::core::Strings output application/json var numberArray = [1,2,3,4,5,6] var stringArray = ["max", "astro", "einstein"] --- { "numberArrayUpdated" : numberArray map ((value, index) -> value * value), "stringArrayUpdated" : stringArray map ((value, index) -> index ++ " - " ++ capitalize(value)) } ``` 出力: ```json { "numberArrayUpdated": [ 1, 4, 9, 16, 25, 36 ], "stringArrayUpdated": [ "0 - Max", "1 - Astro", "2 - Einstein" ] } ``` ## [](#変数の命名規則)変数の命名規則有効な識別子である変数名を宣言できます。詳細は、[「有効な識別子を宣言するためのルール」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-language-introduction#valid-identifiers)を参照してください。 ## [](#変数のスコープ)変数のスコープ DataWeave スクリプトでは、グローバル変数とローカル変数の両方を初期化して使用できます。 - グローバル変数は、DataWeave スクリプトのヘッダーで初期化され、DataWeave スクリプトの本文の任意の場所から名前で参照できます。 DataWeave スクリプトのヘッダーは、変数を初期化する `var` ディレクティブを受け入れます (例: `var language='Español'`)。複数のグローバル変数をヘッダーの別々の行で宣言できます。 - ローカル変数は、DataWeave スクリプトの本文で初期化され、その変数を初期化した式のスコープ内からのみ、名前で参照できます。ローカル変数を初期化する構文は、次のようになります。 ```dataweave do { [type = ]* [var = ]* [fun (*) = ]* [ns ]* --- } ``` DataWeave 変数を再割り当てすることはできません。また、Mule メッセージの一部である変数 (対象変数など) とも異なります。DataWeave 変数は、それを初期化したスクリプトのスコープを超えて存続しません。 ## [](#example_global_variable)例: グローバル DataWeave 変数この例では、定数値 `Español` を使用して `language` 変数を初期化し、その定数値を返す `do` 操作を定義します。DataWeave スクリプトの本文では、変数 `myVar` を使用して `do` 操作をコールします。それによって XML 出力の `` 要素に値 `Español` が入力されます。変換 ```dataweave %dw 2.0 output application/xml var myVar = do { var language = "Español" --- language } --- { document: { language: myVar, text: "Hola mundo" } } ``` 出力 ```xml Español Hola mundo ``` ## [](#example_local_variable)例: ローカル DataWeave 変数ローカル変数を初期化するには、リテラル式、変数参照式、または関数式のいずれかを使用できます。これらの式では、そのスコープ内の他のローカル変数や、入力変数またはグローバル変数を参照できます。ベストプラクティスとして、`do` スコープ内でローカル変数を宣言することをお勧めします ([「DataWeave のフローコントロール」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-flow-control#control_flow_do)参照)。`using` キーワードを使用してスコープを宣言する代替方法は非推奨になり、互換性を提供するためにのみ使用できます。ローカル変数は、それを初期化した式のスコープ内からのみ名前で参照できます。宣言は任意のリテラル式の先頭に追加できます。リテラルにより変数のスコープが区切られるため、そのスコープの外部にある変数を参照することはできません。次の例は、ローカル変数の初期化を示しています。例: 簡単な値へのスコープ設定次の例では、ローカル変数 `myVar` を `do` スコープ内で設定します。そして、`do` を DataWeave スクリプトの本文でコールします。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- do { var myVar = 2 --- 3 + myVar } ``` 結果は `5` になります。例: 配列リテラルへのスコープ設定次の例では、ローカル変数 `myVar` を `do` スコープ内で設定し、それを使用して配列の 2 番目の要素の値を `2` に設定します。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- do { var myVar = 2 --- [1, myVar, 3] } ``` 結果は `[ 1, 2, 3]` になります。例: オブジェクトリテラルへのスコープ設定次の例では、すべての変数への参照が有効です。 `fn` と `ln` は `do` スコープ内で定義されてコールされます。グローバル変数 `myVar` にもそのスコープからアクセスできます。 ```dataweave %dw 2.0 var myVar = 1234 var myDo = do { var fn = "Annie" var ln = "Point" --- { id : myVar, firstname : fn, lastname : ln } } output application/xml --- { person : myDo } ``` ```xml 1234 Annie Point ``` 例: スコープの外部の**無効な参照** 次の例では、`do` のスコープの外部から `fromDoScope` が参照されているため、エラーが生成されます。その結果、連結操作 (`++`) によって名前-値のペアをコレクションに追加できません。 ```dataweave %dw 2.0 var myVar = 1234 var myDo = do { var fn = "Annie" var ln = "Point" var fromDoScope = "Platform" --- { id : myVar, firstname : fn, lastname : ln } } output application/xml --- { person : myDo ++ { "outsideDoScope" : fromDoScope } } ``` この無効な例では、`Unable to resolve reference of fromDoScope.` のエラーが返されます。例: 関数内部の参照次の例では、文字列 `HELLO` をヘッダーで定義された関数 `test` に渡します。`do` スコープは文字列を受け取って小文字に変換し、その文字列を `suffix` 変数と連結します。この変数もスコープのヘッダー内で定義されています。 ```dataweave %dw 2.0 fun test(param1: String) = do { var suffix = "123" fun innerTest(str: String) = lower(str) --- innerTest(param1 ++ suffix) } output application/json --- test("HELLO") ``` 結果は `"hello123"` になります。 ## [](#ラムダ式として割り当てられた変数)ラムダ式として割り当てられた変数変数にラムダ式を割り当てると、変数は関数のように動作します。関数と同様に、変数割り当てのラムダ式には、右側の式で使用できるパラメーターを含めることができます (例: `(string) → upper(string)`。これは、任意の文字列を大文字に変換します)。他の変数を引数として別の変数のラムダ式に渡すこともできます。次の例は、`toUpper` 変数のラムダ式を名前によって `addSuffix` 変数のラムダ式に渡す方法を示しています。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json var toUpper = (aString) -> upper(aString) var addSuffix = (msg, aFunction, suffix) -> aFunction(msg ++ suffix) --- addSuffix("hello", toUpper, " world") //result is "HELLO WORLD" ``` ## [](#lazy-アノテーション)@Lazy() アノテーション Studio で DataWeave スクリプトを記述しているときに、オートコンプリートの候補に内部アノテーション `@Lazy()` が表示されることがあります。このアノテーションは一般的な使用を目的としたものではなく、スクリプトのパフォーマンスが向上することはありません。 # DataWeave 形式 (dw) MIME タイプ: `application/dw` ID: `dw` DataWeave (dw) 形式はすべての変換の正規形式です。この形式を使用すると、入力データが新しい形式に変換される前に入力データがどのように解釈されるかを容易に理解できます。

この形式の目的は、DataWeave 変換の結果を容易にデバッグできるようにすることです。動作は他の形式よりも大幅に遅くなります。パフォーマンスに影響する可能性があるため、これを本番アプリケーションで使用することはお勧めしません。

## [](#examples)例: XML を DataWeave (dw) 形式で表す次の例は、XML 入力を DataWeave (dw) 形式に変換する方法を示しています。 ### [](#入力)入力この例では、次の XML スニペットを入力として使用します。 ```xml Mariano DeAchaval Leandro Shokida ``` #### [](#出力)出力 DataWeave 形式の出力 ```dataweave { employees: { employee: { firstname: "Mariano", lastname: "DeAchaval" }, employee: { firstname: "Leandro", lastname: "Shokida" } } } as Object {encoding: "UTF-8", mimeType: "text/xml"} ``` ## [](#properties)Configuration のプロパティ DataWeave では、DataWeave (dw) 形式の次の設定プロパティがサポートされています。 ### [](#リーダープロパティ-dw)リーダープロパティ (dw) DataWeave (dw) 形式では、入力データの読み込みの指示を提供するプロパティを使用できます。

パラメーター型デフォルト説明

externalResources

Boolean

false

readUrl の外部エンティティを読み取ることができるようにします。有効なオプションは、true または false です。

javaModule

Boolean

false

Java Module 機能を読み込むことができるようにします。有効なオプションは、true または false です。

onlyData

Boolean

true

データのみを処理する (関数などの他のコンテンツタイプは処理しない) かどうかを示します。有効なオプションは、true または false です。onlyData モードでは、パーサーの実行時間を短縮できます。

### [](#ライタープロパティ-dw)ライタープロパティ (dw) DataWeave (dw) 形式では、出力データの書き込みの指示を提供するプロパティを使用できます。

パラメーター型デフォルト説明

bufferSize

Number

8192

ライターバッファのサイズ。

deferred

Boolean

false

true に設定すると、DataWeave は出力をデータストリームとして生成し、スクリプトの実行はそれがコンシュームされるまで延期されます。有効な値は、true または false です。

ignoreSchema

Boolean

false

DataWeave ライターでスキーマを無視するかどうかを示すフラグ。有効な値は、true または false です。

indent

String

' '

インデントで使用する文字列。

maxCollectionSize

Number

-1

配列またはオブジェクトで許容される最大要素数。-1 は、制限が設定されないことを示します。

onlyData

Boolean

true

データのみを処理する (関数などの他のコンテンツタイプは処理しない) かどうかを示します。有効なオプションは、true または false です。onlyData モードでは、パーサーの実行時間を短縮できます。

## [](#mime_type)サポートされる MIME タイプ (dw) DataWeave (dw) 形式では、次の MIME タイプがサポートされています。

MIME タイプ

*/dw

# DataWeave 言語 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/index.adoc - include::dataweave::partial$dataweave-intro.adoc\[\] - DataWeave についての詳細は、[言語ガイド](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-language-guide)を参照してください。 - DataWeave 2.3.0 の操作および関数についてのリファレンス情報は、[リファレンスガイド](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-functions)を参照してください。 - 一般的な変換シナリオを解決するサンプルのスクリプトを確認するには、[「DataWeave examples (DataWeave の例)」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-cookbook)にアクセスしてください。 - DataWeave 2.3.0 for Mule Runtime Engine (Mule) バージョン 4.3 以降の使用を開始するには、[クイックスタート](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-quickstart)を参照してください。 ## [](#互換性)互換性 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/index.adoc - include::2.4@dataweave::partial$dataweave/dw-mule-compatibility.adoc\[\] # DataWeave 言語 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/index.adoc - include::dataweave::partial$dataweave-intro.adoc\[\] - DataWeave についての詳細は、[言語ガイド](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-language-guide)を参照してください。 - DataWeave 2.4.0 の操作および関数についてのリファレンス情報は、[リファレンスガイド](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-functions)を参照してください。 - 一般的な変換シナリオを解決するサンプルのスクリプトを確認するには、[「DataWeave examples (DataWeave の例)」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-cookbook)にアクセスしてください。 - DataWeave スクリプトを対話的に試すには、 [DataWeave プレイグラウンド](https://developer.mulesoft.com/learn/dataweave/)にアクセスしてください。 - DataWeave 2.4.0 for Mule Runtime Engine (Mule) バージョン 4.4 以降の使用を開始するには、[クイックスタート](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-quickstart)を参照してください。 ## [](#互換性)互換性 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/index.adoc - include::2.4@dataweave::partial$dataweave/dw-mule-compatibility.adoc\[\] # DataWeave 言語 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/index.adoc - include::dataweave::partial$dataweave-intro.adoc\[\] - DataWeave についての詳細は、[言語ガイド](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-language-guide)を参照してください。 - DataWeave 2.4.0 の操作および関数についてのリファレンス情報は、[リファレンスガイド](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-functions)を参照してください。 - 一般的な変換シナリオを解決するサンプルのスクリプトを確認するには、[「DataWeave examples (DataWeave の例)」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-cookbook)にアクセスしてください。 - DataWeave スクリプトを対話的に試すには、 [DataWeave プレイグラウンド](https://developer.mulesoft.com/learn/dataweave/)にアクセスしてください。 - DataWeave 2.4.0 for Mule Runtime Engine (Mule) バージョン 4.4 以降の使用を開始するには、[クイックスタート](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-quickstart)を参照してください。 ## [](#互換性)互換性 This table specifies which version of DataWeave is bundled with each Mule runtime engine release:

Mule Version DataWeave Version

4.13

2.13

4.12

2.12

4.11

2.11

4.10

2.10

4.9

2.9

4.8

2.8

4.7

2.7

4.6

2.6

4.5

2.5

4.4

2.4

4.3

2.3

4.2

2.2

4.1

2.1

3.9

1.2

3.8

1.1

3.7

1.0

# DataWeave 言語 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/index.adoc - include::dataweave::partial$dataweave-intro.adoc\[\] - DataWeave についての詳細は、[言語ガイド](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-language-guide)を参照してください。 - DataWeave 2.4.0 の操作および関数についてのリファレンス情報は、[リファレンスガイド](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-functions)を参照してください。 - 一般的な変換シナリオを解決するサンプルのスクリプトを確認するには、[「DataWeave examples (DataWeave の例)」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-cookbook)にアクセスしてください。 - DataWeave スクリプトを対話的に試すには、 [DataWeave プレイグラウンド](https://developer.mulesoft.com/learn/dataweave/)にアクセスしてください。 - DataWeave 2.4.0 for Mule Runtime Engine (Mule) バージョン 4.4 以降の使用を開始するには、[クイックスタート](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-quickstart)を参照してください。 ## [](#互換性)互換性 This table specifies which version of DataWeave is bundled with each Mule runtime engine release:

Mule Version DataWeave Version

4.13

2.13

4.12

2.12

4.11

2.11

4.10

2.10

4.9

2.9

4.8

2.8

4.7

2.7

4.6

2.6

4.5

2.5

4.4

2.4

4.3

2.3

4.2

2.2

4.1

2.1

3.9

1.2

3.8

1.1

3.7

1.0

# DataWeave 言語 Unresolved include directive in modules/ROOT/pages/index.adoc - include::dataweave::partial$dataweave-intro.adoc\[\] - DataWeave についての詳細は、[言語ガイド](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-language-guide)を参照してください。 - DataWeave 2.4.0 の操作および関数についてのリファレンス情報は、[リファレンスガイド](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-functions)を参照してください。 - 一般的な変換シナリオを解決するサンプルのスクリプトを確認するには、[「DataWeave examples (DataWeave の例)」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-cookbook)にアクセスしてください。 - DataWeave スクリプトを対話的に試すには、 [DataWeave プレイグラウンド](https://developer.mulesoft.com/learn/dataweave/)にアクセスしてください。 - DataWeave 2.4.0 for Mule Runtime Engine (Mule) バージョン 4.4 以降の使用を開始するには、[クイックスタート](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-quickstart)を参照してください。 ## [](#互換性)互換性 This table specifies which version of DataWeave is bundled with each Mule runtime engine release:

Mule Version DataWeave Version

4.13

2.13

4.12

2.12

4.11

2.11

4.10

2.10

4.9

2.9

4.8

2.8

4.7

2.7

4.6

2.6

4.5

2.5

4.4

2.4

4.3

2.3

4.2

2.2

4.1

2.1

3.9

1.2

3.8

1.1

3.7

1.0

# DataWeave 言語ガイド DataWeave は、データ変換を実行するために Mule アプリケーションで使用される関数型言語です。 DataWeave を使用して独自の強力で複雑なデータ変換をコーディングする前に、プログラミングの基本概念と関数型プログラミング言語のコア機能を理解する必要があります。 DataWeave を使用すると、次のような関数型プログラミングの利点を活用できます。 - 同じ入力に対して常に同じ出力を生成する純粋関数により、デバッグが容易になる。 - 実行中に値が変更されない不変変数により、コードの安定性が増す。 - 純粋関数では結果の生成に入力パラメーターのみが使用されるため、関数シグネチャーによって関数の実行に影響する要素に関するその他の透明性を示す。 - 関数型言語はコードが簡潔明瞭であるため、保守が容易なコードが生成される。 - 式は必要な場合にのみ評価され、入力パラメーターが同じ場合に式が複数回評価されないように結果が保存されるため、必要呼び戦略 (_遅延評価_とも呼ばれる) によりパフォーマンスが向上する。 ## [](#dataweave-言語の基本概念)DataWeave 言語の基本概念 DataWeave には、ほとんどのプログラミング言語に共通する概念が組み込まれています。すべての DataWeave スクリプトは、変換の出力形式などの重要なディレクティブを含む_ヘッダー_、および結果を生成する式を含む_本文_で構成されます。 DataWeave では、_単純型_、_複雑型_、_複合型_など、さまざまな_データ構造_がサポートされます。ほとんどの DataWeave 変換では、_データセレクター_、_データ演算子_、および_関数_を_配列_や_オブジェクト_と一緒に使用して、データのマッピングまたは変換を実行します。事前作成済み DataWeave _モジュール_をインポートして、スクリプトで使用できる関数のセットを拡張することもできます。 ### [](#dataweave-スクリプトのアーキテクチャ)DataWeave スクリプトのアーキテクチャ DataWeave スクリプトは、3 つのダッシュ (`---`) で区切られた_ヘッダー_と_本文_で構成されます。ヘッダーには、言語ディレクティブ (`import` など) が含まれ、変換の出力形式を定義し、変数および関数の宣言を含めることもできます。本文には、結果の出力を生成する式 (通常はデータマッピングまたは変換) が含まれます。次に、基本的な DataWeave 変換の例を示します。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- payload ``` ### [](#データ型)データ型 DataWeave では値を使用してデータを表します。値にはそれぞれデータ型が関連付けられています。型システムを使用すると、変数と関数パラメーターに制約を適用できます。サポートされるデータ型には、`String`、`Boolean`、`Number`、`Date` などの単純型、および `Array`、`Object`、`Any` などの複合型と複雑型が含まれます。サポートされるすべてのデータ型の完全なリストについては、[「型システム」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-type-system)を参照してください。 ### [](#データセレクター)データセレクターデータセレクターを使用すると、データ構造内の項目にアクセスできるため、DataWeave スクリプトの実行中に作成されたペイロードまたはその他の変数からデータを取得できます。異なる種別のセレクターには、構造からデータを抽出するために使用できるさまざまなオプションがあります。たとえば、_単一値_セレクター `payload.userName` を使用して単一値 `userName` を取得できます。`userName` は、入力メッセージの実際のキーを表します。データセレクターとその使用法の完全なリストについては、[「セレクター」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-selectors)を参照してください。 ### [](#関数)関数関数は、アプリケーションで関数がコールされたときに実行される操作のグループを含むコードブロックです。関数は、さまざまなパラメーターを入力として受け入れ、関数で定義された操作でそれらを使用できます。さらに、すべての関数は処理の終了後に値を返し、この値を別の関数の入力として使用できます。コンポーネント (Transform Message コンポーネントや Set Payload コンポーネント) で記述する各 DataWeave スクリプトは、独立したプログラムとして機能します。つまり、すべての関数の定義とコールは、コンポーネントで定義されたスクリプトに固有です。関数定義についての詳細は、[「DataWeave 関数の定義」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-functions)を参照してください。 #### [](#関数定義と関数コール)関数定義と関数コール DataWeave では、スクリプトのヘッダーで関数を_定義_し、関数コール時に実行される操作を定義するプロセスのブループリントを作成します。 DataWeave 式から関数を_コール_する場合、スクリプトの実行の正確な時点で、その関数で定義されたすべての操作を実行するように DataWeave に指示することになります。たとえば、`upper` は String モジュールで定義された組み込み関数です。この関数をコールして、テキスト値を大文字に変換できます。また、セレクターを使用してペイロードから値を取得し、この値を入力パラメーター `upper(payload.someKey)` として `upper()` 関数コールを実行することもできます。 DataWeave では、関数コールの_前置_表記 (`function (param1, param2)`) と_中置_表記 (`param1 function param2`) の両方がサポートされます。中置表記は、2 つのパラメーターのみを受け入れる関数でのみ使用できます。 [「関数シグネチャー」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-functions#function_signatures)も参照してください。 ### [](#データ演算子)データ演算子データ演算子は、データの操作を実行して結果を生成できるようにする記号です。DataWeave では、数学演算子 (`` `、`-`、`/`、`*`)、比較演算子 (`<`、`>`、`⇐+ ``、`>=`、`==`、`~=`)、論理演算子 (`not`、`!`、`and`、`or`) など、ほとんどのプログラミング言語で一般的な演算子がサポートされています。 DataWeave では次の演算子もサポートされています。 - 追加 (`<<`、`+`)、先頭に追加 (`>>`)、および削除 (`-`)。配列内のデータを管理できます。 - スコープおよびフローコントロール演算子 (`do`、`using`、`if`、`else`)。新しい変数および関数を宣言可能なスコープを作成したり、条件に基づいて式を実行したりできます。 - 更新 (`update`)。データ構造の特定の項目を更新できます。サポートされる演算子、その使用法、および例の完全なリストについては、[「DataWeave の演算子」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-operators)を参照してください。 #### [](#関数モジュールのインポート)関数モジュールのインポートデフォルトでは、DataWeave スクリプトは `dw::Core` 関数モジュールをインポートします。異なるモジュールの関数を使用するには、`import` ディレクティブを追加してモジュールをスクリプトにインポートします。 `import` ディレクティブの使用については、[「DataWeave リファレンス」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-functions)を参照してください。 ### [](#配列)配列配列は、サポートされる DataWeave 型の要素をいくつでも含めることができるデータ構造です。配列を宣言するには、括弧 (`[` および `]`) を使用して要素のカンマ区切りのリストを囲みます (`[1,2,3]` など)。配列では、条件付き要素 (`[(value1) if condition]`など) を定義する条件付きロジックの適用もサポートされます。たとえば、式 `[(1) if true, (2) if false, (3) if payload != null]` は配列 `[1,3]` を定義します (`payload` が `null` でない場合)。 ### [](#オブジェクト)オブジェクトオブジェクトは、0 個以上の `Key` と `value` のペアのコレクションです。 - `Key`: 次の要素で形成されます。 - `Name`: ローカル名としての `String` 値と省略可能な `Namespace` で構成されます。 - `Attributes`: 0 個以上の `Name:value` ペアのコレクション。`value` には使用可能な任意の値を指定できます。 - `Value`: 別のオブジェクト、関数コール、または配列を含む、サポートされる任意の種別で構成されます。オブジェクトを宣言するには、括弧 (`{` および `}`) を使用して `Key:value` ペアのカンマ区切りのリストを囲みます。 ```dataweave { keyName @(keyAttributeName :"keyAttributeValue"): "value", User @(role:"admin"): upper("max the mule"), myArray: [1,2,3] } ``` オブジェクトでは、条件付き要素の定義もサポートされています。 ```dataweave { (userName: name) if !isBlank(name), (userRole: role) if !isBlank(role) } ``` ## [](#関数型プログラミングの原則)関数型プログラミングの原則関数型プログラミングのパラダイムにより、開発者は純粋関数合成と不変データを使用してアプリケーションを構築できます。関数型プログラミングは宣言型であるため、DataWeave の関数はプログラムの状態を変更する命令ステートメントではなく、値を返す単なる式です。 DataWeave は、純粋関数、第一級関数、高階関数、関数合成、ラムダ式、不変データなど、関数型プログラミングの基本原則に従います。 ### [](#純粋関数)純粋関数プログラミングの純粋関数は、特定の入力に対して常に同じ出力を返す点で、数学の純粋関数に似ています。また、関数の実行は、結果を生成すること以外はプログラムの他の部分に影響しません。 DataWeave のすべての関数は純粋です。実行の結果を変更する可能性がある外部値には影響されません。 ### [](#第一級関数)第一級関数 DataWeave の純粋関数は、変数に保存され、パラメーターとして渡され、結果として返されるなど、他のデータ型で使用できる操作がサポートされているという点で「第一級関数」でもあります。 ### [](#高階関数)高階関数プログラミングの高階関数も、数学での概念と同じです。これらの関数は、1 つ以上の関数をパラメーターとして取り、結果として関数を返します。高階関数の結果は、別の関数の入力パラメーターとして使用でき、_関数合成_の概念を可能にします。 ### [](#関数合成)関数合成関数合成は、関数を組み合わせて複雑な操作を作成するプロセスです。この場合、1 つの関数を実行した結果は、次の関数の入力パラメーターとして機能します。DataWeave では、すべてのデータ変換は式のチェーンであり、必要に応じてデータを出力する最終結果を取得するために構成された関数です。 #### [](#関数合成の例)関数合成の例次の例では、関数 `pluck` を使用してオブジェクトを配列にマップします。次に、結果の配列が関数 `filter` の入力として機能し、`Role` が `ADMIN` の配列内の要素を選択します。マッピングプロセス中に、関数 `upper` は `role` 値を変換します。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json var collaborators = { Max: {role: "admin", id: "01"}, Einstein: {role: "dev", id: "02"}, Astro: {role: "admin", id: "03"}, Blaze: {role: "user", id: "04"} } --- collaborators pluck ((value,key,index)-> { "Name": key, "Role": upper(value.role), "ID": value.id }) filter ((item, index) -> item.Role == "ADMIN") ``` 次の例は同じ式を示していますが、前置表記を使用しています。この構文は、`filter` が `pluck` の結果を最初のパラメーターとして取る方法を視覚化するのに役立ちます。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json var collaborators = { Max: {role: "admin", id: "01"}, Einstein: {role: "dev", id: "02"}, Astro: {role: "admin", id: "03"}, Blaze: {role: "user", id: "04"} } --- filter( pluck( collaborators, (value,key,index)-> { "Name": key, "Role": upper(value.role), "ID": value.id }), (item, index) -> item.Role == "ADMIN") ``` 両方の式の出力は次のようになります。 ```dataweave [ { "Name": "Max", "Role": "ADMIN", "ID": "01" }, { "Name": "Astro", "Role": "ADMIN", "ID": "03" } ] ``` ### [](#ラムダ式)ラムダ式ラムダ式は_匿名関数_または_関数リテラル_とも呼ばれ、識別子名を持たない関数定義であり、パラメーターとして高階関数に渡すことができます。ラムダ構文は、「特定の入力 (`a` および `b`) に基づいて次 (`c`) を実行する」ことを示す、`(a,b) → c` 形式で表されます。たとえば、DataWeave の `map` 関数は、パラメーターの 1 つとしてラムダ式 `map(Array, (item: T, index: Number) → R): Array` を受け入れます。 `map` は配列内の項目を反復処理し、パラメーターとして渡されるラムダ式を実行します。このラムダ式は、実行中の各配列要素の値 (`item`) とインデックス (`index`) を表す 2 つのパラメーター、および反復 `R` 中に実行する関数定義で構成されます。次のコード例は、ラムダ式を受け取り、反復処理する配列内の各要素のインデックスと値を連結し、それらの値を新しい配列として返す、`map` 関数を示しています。ソース ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- ["Max", "the", "Mule"] map (item, index) -> index ++ " - " ++ item ``` 出力 ```dataweave [ "0 - Max", "1 - the", "2 - Mule" ] ``` ラムダ式についての詳細は、[「DataWeave での関数とラムダの操作」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-functions-lambdas)を参照してください。 ### [](#不変データ)不変データ DataWeave では、変数は定義後に割り当てられた値を変更できません。これにより、関数の実行で予期しない結果が発生しなくなります。操作の結果の新しい値を保存する場合は、新しいデータ構造を宣言する必要があります。 ## [](#命令型プログラミングとの違い)命令型プログラミングとの違いオブジェクト指向プログラミング言語を使用した開発の経験がある場合、関数型プログラミングではデータと関数が分離され、ループ制御ステートメントは使用されないことを理解することが重要です。 ### [](#データと関数の分離)データと関数の分離 DataWeave は代入ステートメントを使用しないため、データは不変のままです。getter メソッドと setter メソッドはなく、データ構造と動作を含むクラスもないため、各関数は入力として指定したデータでのみ機能します。既存のデータ構造を変更する必要がある場合は、新しいコピーを作成し、関数を適用してその値を変更します。 ### [](#フローの制御ステートメント)フローの制御ステートメント DataWeave には `for` や `while` のようなループ制御ステートメントはありません。DataWeave では、反復を使用して手順を実行する方法を定義する代わりに、式を記述するときに現在の要件に焦点を絞ります。たとえば、リストに変更を加えるには、`map` 関数を使用してコレクション内の要素に変更を適用します。さらに、`filter` 関数を使用してリストから特定の要素を削除したり、`reduce` 関数を使用して配列のすべての値を 1 つの単一値にまとめたりすることができます。ただし、`if-else` ステートメントを使用して、式の実行時に条件を適用できます。 ```dataweave %dw 2.0 var myVar = { country : "FRANCE" } output application/json --- if (myVar.country == "USA") { currency: "USD" } else { currency: "EUR" } ``` #### [](#dataweave-の例)DataWeave の例 `map`、`reduce`、および `filter` の使用例については、以下を参照してください。 - [DataWeave を使用したデータのマップ](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-cookbook-map) - [関数を使用したリストの条件付き削減](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-cookbook-conditional-list-reduction-via-function) - [個別のオブジェクトの項目のマージ](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-cookbook-merge-multiple-payloads) ## [](#関連情報)関連情報 - [Mule メッセージ構造](https://docs.mulesoft.com/jp/mule-runtime/4.3/about-mule-message) - [Mule イベント](https://docs.mulesoft.com/jp/mule-runtime/4.3/about-mule-event) - [コアコンポーネント](https://docs.mulesoft.com/jp/mule-runtime/4.3/about-components) - [コネクタおよびモジュール](https://docs.mulesoft.com/connectors/) - [Transform Message コンポーネント](https://docs.mulesoft.com/jp/mule-runtime/4.3/transform-component-about) # DataWeave 言語ガイド DataWeave は、データ変換を実行するために Mule アプリケーションで使用される関数型言語です。 DataWeave を使用して独自の強力で複雑なデータ変換をコーディングする前に、プログラミングの基本概念と関数型プログラミング言語のコア機能を理解する必要があります。 DataWeave を使用すると、次のような関数型プログラミングの利点を活用できます。 - 同じ入力に対して常に同じ出力を生成する純粋関数により、デバッグが容易になる。 - 実行中に値が変更されない不変変数により、コードの安定性が増す。 - 純粋関数では結果の生成に入力パラメーターのみが使用されるため、関数シグネチャーによって関数の実行に影響する要素に関するその他の透明性を示す。 - 関数型言語はコードが簡潔明瞭であるため、保守が容易なコードが生成される。 - 式は必要な場合にのみ評価され、入力パラメーターが同じ場合に式が複数回評価されないように結果が保存されるため、必要呼び戦略 (_遅延評価_とも呼ばれる) によりパフォーマンスが向上する。 ## [](#dataweave-言語の基本概念)DataWeave 言語の基本概念 DataWeave には、ほとんどのプログラミング言語に共通する概念が組み込まれています。すべての DataWeave スクリプトは、変換の出力形式などの重要なディレクティブを含む_ヘッダー_、および結果を生成する式を含む_本文_で構成されます。 DataWeave では、_単純型_、_複雑型_、_複合型_など、さまざまな_データ構造_がサポートされます。ほとんどの DataWeave 変換では、_データセレクター_、_データ演算子_、および_関数_を_配列_や_オブジェクト_と一緒に使用して、データのマッピングまたは変換を実行します。事前作成済み DataWeave _モジュール_をインポートして、スクリプトで使用できる関数のセットを拡張することもできます。 ### [](#dataweave-スクリプトのアーキテクチャ)DataWeave スクリプトのアーキテクチャ DataWeave スクリプトは、3 つのダッシュ (`---`) で区切られた_ヘッダー_と_本文_で構成されます。ヘッダーには、言語ディレクティブ (`import` など) が含まれ、変換の出力形式を定義し、変数および関数の宣言を含めることもできます。本文には、結果の出力を生成する式 (通常はデータマッピングまたは変換) が含まれます。次に、基本的な DataWeave 変換の例を示します。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- payload ``` ### [](#データ型)データ型 DataWeave では値を使用してデータを表します。値にはそれぞれデータ型が関連付けられています。型システムを使用すると、変数と関数パラメーターに制約を適用できます。サポートされるデータ型には、`String`、`Boolean`、`Number`、`Date` などの単純型、および `Array`、`Object`、`Any` などの複合型と複雑型が含まれます。サポートされるすべてのデータ型の完全なリストについては、[「型システム」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-type-system)を参照してください。 ### [](#データセレクター)データセレクターデータセレクターを使用すると、データ構造内の項目にアクセスできるため、DataWeave スクリプトの実行中に作成されたペイロードまたはその他の変数からデータを取得できます。異なる種別のセレクターには、構造からデータを抽出するために使用できるさまざまなオプションがあります。たとえば、_単一値_セレクター `payload.userName` を使用して単一値 `userName` を取得できます。`userName` は、入力メッセージの実際のキーを表します。データセレクターとその使用法の完全なリストについては、[「セレクター」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-selectors)を参照してください。 ### [](#関数)関数関数は、アプリケーションで関数がコールされたときに実行される操作のグループを含むコードブロックです。関数は、さまざまなパラメーターを入力として受け入れ、関数で定義された操作でそれらを使用できます。さらに、すべての関数は処理の終了後に値を返し、この値を別の関数の入力として使用できます。コンポーネント (Transform Message コンポーネントや Set Payload コンポーネント) で記述する各 DataWeave スクリプトは、独立したプログラムとして機能します。つまり、すべての関数の定義とコールは、コンポーネントで定義されたスクリプトに固有です。関数定義についての詳細は、[「DataWeave 関数の定義」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-functions)を参照してください。 #### [](#関数定義と関数コール)関数定義と関数コール DataWeave を使用して、スクリプトのヘッダーで[独自の関数を定義](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-functions)し、関数コール時に実行される操作を定義するプロセスのブループリントを作成できます。[DataWeave のマッピングおよびモジュールファイル](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-create-module)で定義することもできます。 DataWeave 式から関数を_コール_する場合、スクリプトの実行の正確な時点で、その関数で定義されたすべての操作を実行するように DataWeave に指示することになります。たとえば、`upper` は String モジュールで定義された組み込み関数です。この関数をコールして、テキスト値を大文字に変換できます。また、セレクターを使用してペイロードから値を取得し、この値を入力パラメーター `upper(payload.someKey)` として `upper()` 関数コールを実行することもできます。 DataWeave では、関数コールの_前置_表記 (`function (param1, param2)`) と_中置_表記 (`param1 function param2`) の両方がサポートされます。中置表記は、2 つのパラメーターのみを受け入れる関数でのみ使用できます。 [「関数シグネチャー」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-functions#function_signatures)も参照してください。 ### [](#データ演算子)データ演算子データ演算子は、データの操作を実行して結果を生成できるようにする記号です。DataWeave では、数学演算子 (`` `、`-`、`/`、`*`)、比較演算子 (`<`、`>`、`⇐+ ``、`>=`、`==`、`~=`)、論理演算子 (`not`、`!`、`and`、`or`) など、ほとんどのプログラミング言語で一般的な演算子がサポートされています。 DataWeave では次の演算子もサポートされています。 - 追加 (`<<`、`+`)、先頭に追加 (`>>`)、および削除 (`-`)。配列内のデータを管理できます。 - スコープおよびフローコントロール演算子 (`do`、`using`、`if`、`else`)。新しい変数および関数を宣言可能なスコープを作成したり、条件に基づいて式を実行したりできます。 - 更新 (`update`)。データ構造の特定の項目を更新できます。サポートされる演算子、その使用法、および例の完全なリストについては、[「DataWeave の演算子」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-operators)を参照してください。 #### [](#関数モジュールのインポート)関数モジュールのインポートデフォルトでは、DataWeave スクリプトは `dw::Core` 関数モジュールをインポートします。異なるモジュールの関数を使用するには、`import` ディレクティブを追加してモジュールをスクリプトにインポートします。 `import` ディレクティブの使用については、[「DataWeave リファレンス」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-functions)を参照してください。 ### [](#配列)配列配列は、サポートされる DataWeave 型の要素をいくつでも含めることができるデータ構造です。配列を宣言するには、括弧 (`[` および `]`) を使用して要素のカンマ区切りのリストを囲みます (`[1,2,3]` など)。配列では、条件付き要素 (`[(value1) if condition]`など) を定義する条件付きロジックの適用もサポートされます。たとえば、式 `[(1) if true, (2) if false, (3) if payload != null]` は配列 `[1,3]` を定義します (`payload` が `null` でない場合)。 ### [](#オブジェクト)オブジェクトオブジェクトは、0 個以上の `Key` と `value` のペアのコレクションです。 - `Key`: 次の要素で形成されます。 - `Name`: ローカル名としての `String` 値と省略可能な `Namespace` で構成されます。 - `Attributes`: 0 個以上の `Name:value` ペアのコレクション。`value` には使用可能な任意の値を指定できます。 - `Value`: 別のオブジェクト、関数コール、または配列を含む、サポートされる任意の種別で構成されます。オブジェクトを宣言するには、括弧 (`{` および `}`) を使用して `Key:value` ペアのカンマ区切りのリストを囲みます。 ```dataweave { keyName @(keyAttributeName :"keyAttributeValue"): "value", User @(role:"admin"): upper("max the mule"), myArray: [1,2,3] } ``` オブジェクトでは、条件付き要素の定義もサポートされています。 ```dataweave { (userName: name) if !isBlank(name), (userRole: role) if !isBlank(role) } ``` ## [](#関数型プログラミングの原則)関数型プログラミングの原則関数型プログラミングのパラダイムにより、開発者は純粋関数合成と不変データを使用してアプリケーションを構築できます。関数型プログラミングは宣言型であるため、DataWeave の関数はプログラムの状態を変更する命令ステートメントではなく、値を返す単なる式です。 DataWeave は、純粋関数、第一級関数、高階関数、関数合成、ラムダ式、不変データなど、関数型プログラミングの基本原則に従います。 ### [](#純粋関数)純粋関数プログラミングの純粋関数は、特定の入力に対して常に同じ出力を返す点で、数学の純粋関数に似ています。また、関数の実行は、結果を生成すること以外はプログラムの他の部分に影響しません。 DataWeave のすべての関数は純粋です。実行の結果を変更する可能性がある外部値には影響されません。 ### [](#第一級関数)第一級関数 DataWeave の純粋関数は、変数に保存され、パラメーターとして渡され、結果として返されるなど、他のデータ型で使用できる操作がサポートされているという点で「第一級関数」でもあります。 ### [](#高階関数)高階関数プログラミングの高階関数も、数学での概念と同じです。これらの関数は、1 つ以上の関数をパラメーターとして取り、結果として関数を返します。高階関数の結果は、別の関数の入力パラメーターとして使用でき、_関数合成_の概念を可能にします。 ### [](#関数合成)関数合成関数合成は、関数を組み合わせて複雑な操作を作成するプロセスです。この場合、1 つの関数を実行した結果は、次の関数の入力パラメーターとして機能します。DataWeave では、すべてのデータ変換は式のチェーンであり、必要に応じてデータを出力する最終結果を取得するために構成された関数です。 #### [](#関数合成の例)関数合成の例次の例では、関数 `pluck` を使用してオブジェクトを配列にマップします。次に、結果の配列が関数 `filter` の入力として機能し、`Role` が `ADMIN` の配列内の要素を選択します。マッピングプロセス中に、関数 `upper` は `role` 値を変換します。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json var collaborators = { Max: {role: "admin", id: "01"}, Einstein: {role: "dev", id: "02"}, Astro: {role: "admin", id: "03"}, Blaze: {role: "user", id: "04"} } --- collaborators pluck ((value,key,index)-> { "Name": key, "Role": upper(value.role), "ID": value.id }) filter ((item, index) -> item.Role == "ADMIN") ``` 次の例は同じ式を示していますが、前置表記を使用しています。この構文は、`filter` が `pluck` の結果を最初のパラメーターとして取る方法を視覚化するのに役立ちます。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json var collaborators = { Max: {role: "admin", id: "01"}, Einstein: {role: "dev", id: "02"}, Astro: {role: "admin", id: "03"}, Blaze: {role: "user", id: "04"} } --- filter( pluck( collaborators, (value,key,index)-> { "Name": key, "Role": upper(value.role), "ID": value.id }), (item, index) -> item.Role == "ADMIN") ``` 両方の式の出力は次のようになります。 ```dataweave [ { "Name": "Max", "Role": "ADMIN", "ID": "01" }, { "Name": "Astro", "Role": "ADMIN", "ID": "03" } ] ``` ### [](#ラムダ式)ラムダ式ラムダ式は_匿名関数_または_関数リテラル_とも呼ばれ、識別子名を持たない関数定義であり、パラメーターとして高階関数に渡すことができます。ラムダ構文は、「特定の入力 (`a` および `b`) に基づいて次 (`c`) を実行する」ことを示す、`(a,b) → c` 形式で表されます。たとえば、DataWeave の `map` 関数は、パラメーターの 1 つとしてラムダ式 `map(Array, (item: T, index: Number) → R): Array` を受け入れます。 `map` は配列内の項目を反復処理し、パラメーターとして渡されるラムダ式を実行します。このラムダ式は、実行中の各配列要素の値 (`item`) とインデックス (`index`) を表す 2 つのパラメーター、および反復 `R` 中に実行する関数定義で構成されます。次のコード例は、ラムダ式を受け取り、反復処理する配列内の各要素のインデックスと値を連結し、それらの値を新しい配列として返す、`map` 関数を示しています。ソース ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- ["Max", "the", "Mule"] map (item, index) -> index ++ " - " ++ item ``` 出力 ```dataweave [ "0 - Max", "1 - the", "2 - Mule" ] ``` ラムダ式についての詳細は、[「DataWeave での関数とラムダの操作」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-functions-lambdas)を参照してください。 ### [](#不変データ)不変データ DataWeave では、変数は定義後に割り当てられた値を変更できません。これにより、関数の実行で予期しない結果が発生しなくなります。操作の結果の新しい値を保存する場合は、新しいデータ構造を宣言する必要があります。 ## [](#命令型プログラミングとの違い)命令型プログラミングとの違いオブジェクト指向プログラミング言語を使用した開発の経験がある場合、関数型プログラミングではデータと関数が分離され、ループ制御ステートメントは使用されないことを理解することが重要です。 ### [](#データと関数の分離)データと関数の分離 DataWeave は代入ステートメントを使用しないため、データは不変のままです。getter メソッドと setter メソッドはなく、データ構造と動作を含むクラスもないため、各関数は入力として指定したデータでのみ機能します。既存のデータ構造を変更する必要がある場合は、新しいコピーを作成し、関数を適用してその値を変更します。 ### [](#フローの制御ステートメント)フローの制御ステートメント DataWeave には `for` や `while` のようなループ制御ステートメントはありません。DataWeave では、反復を使用して手順を実行する方法を定義する代わりに、式を記述するときに現在の要件に焦点を絞ります。たとえば、リストに変更を加えるには、`map` 関数を使用してコレクション内の要素に変更を適用します。さらに、`filter` 関数を使用してリストから特定の要素を削除したり、`reduce` 関数を使用して配列のすべての値を 1 つの単一値にまとめたりすることができます。ただし、`if-else` ステートメントを使用して、式の実行時に条件を適用できます。 ```dataweave %dw 2.0 var myVar = { country : "FRANCE" } output application/json --- if (myVar.country == "USA") { currency: "USD" } else { currency: "EUR" } ``` #### [](#dataweave-の例)DataWeave の例 `map`、`reduce`、および `filter` の使用例については、以下を参照してください。 - [DataWeave を使用したデータのマップ](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-cookbook-map) - [関数を使用したリストの条件付き削減](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-cookbook-conditional-list-reduction-via-function) - [個別のオブジェクトの項目のマージ](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-cookbook-merge-multiple-payloads) ## [](#関連情報)関連情報 - [Mule メッセージ構造](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/about-mule-message) - [Mule イベント](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/about-mule-event) - [コアコンポーネント](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/about-components) - [コネクタおよびモジュール](https://docs.mulesoft.com/connectors/) - [Transform Message コンポーネント](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/transform-component-about) # DataWeave 言語ガイド DataWeave は、データ変換を実行するために Mule アプリケーションで使用される関数型言語です。 DataWeave を使用して独自の強力で複雑なデータ変換をコーディングする前に、プログラミングの基本概念と関数型プログラミング言語のコア機能を理解する必要があります。 DataWeave を使用すると、次のような関数型プログラミングの利点を活用できます。 - 同じ入力に対して常に同じ出力を生成する純粋関数により、デバッグが容易になる。 - 実行中に値が変更されない不変変数により、コードの安定性が増す。 - 純粋関数では結果の生成に入力パラメーターのみが使用されるため、関数シグネチャーによって関数の実行に影響する要素に関するその他の透明性を示す。 - 関数型言語はコードが簡潔明瞭であるため、保守が容易なコードが生成される。 - 式は必要な場合にのみ評価され、入力パラメーターが同じ場合に式が複数回評価されないように結果が保存されるため、必要呼び戦略 (_遅延評価_とも呼ばれる) によりパフォーマンスが向上する。 ## [](#dataweave-言語の基本概念)DataWeave 言語の基本概念 DataWeave には、ほとんどのプログラミング言語に共通する概念が組み込まれています。すべての DataWeave スクリプトは、変換の出力形式などの重要なディレクティブを含む_ヘッダー_、および結果を生成する式を含む_本文_で構成されます。 DataWeave では、_単純型_、_複雑型_、_複合型_など、さまざまな_データ構造_がサポートされます。ほとんどの DataWeave 変換では、_データセレクター_、_データ演算子_、および_関数_を_配列_や_オブジェクト_と一緒に使用して、データのマッピングまたは変換を実行します。事前作成済み DataWeave _モジュール_をインポートして、スクリプトで使用できる関数のセットを拡張することもできます。 ### [](#dataweave-スクリプトのアーキテクチャ)DataWeave スクリプトのアーキテクチャ DataWeave スクリプトは、3 つのダッシュ (`---`) で区切られた_ヘッダー_と_本文_で構成されます。ヘッダーには、言語ディレクティブ (`import` など) が含まれ、変換の出力形式を定義し、変数および関数の宣言を含めることもできます。本文には、結果の出力を生成する式 (通常はデータマッピングまたは変換) が含まれます。次に、基本的な DataWeave 変換の例を示します。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- payload ``` ### [](#データ型)データ型 DataWeave では値を使用してデータを表します。値にはそれぞれデータ型が関連付けられています。型システムを使用すると、変数と関数パラメーターに制約を適用できます。サポートされるデータ型には、`String`、`Boolean`、`Number`、`Date` などの単純型、および `Array`、`Object`、`Any` などの複合型と複雑型が含まれます。サポートされるすべてのデータ型の完全なリストについては、[「型システム」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-type-system)を参照してください。 ### [](#データセレクター)データセレクターデータセレクターを使用すると、データ構造内の項目にアクセスできるため、DataWeave スクリプトの実行中に作成されたペイロードまたはその他の変数からデータを取得できます。異なる種別のセレクターには、構造からデータを抽出するために使用できるさまざまなオプションがあります。たとえば、_単一値_セレクター `payload.userName` を使用して単一値 `userName` を取得できます。`userName` は、入力メッセージの実際のキーを表します。データセレクターとその使用法の完全なリストについては、[「セレクター」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-selectors)を参照してください。 ### [](#関数)関数関数は、アプリケーションで関数がコールされたときに実行される操作のグループを含むコードブロックです。関数は、さまざまなパラメーターを入力として受け入れ、関数で定義された操作でそれらを使用できます。さらに、すべての関数は処理の終了後に値を返し、この値を別の関数の入力として使用できます。コンポーネント (Transform Message コンポーネントや Set Payload コンポーネント) で記述する各 DataWeave スクリプトは、独立したプログラムとして機能します。つまり、すべての関数の定義とコールは、コンポーネントで定義されたスクリプトに固有です。関数定義についての詳細は、[「DataWeave 関数の定義」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-functions)を参照してください。 #### [](#関数定義と関数コール)関数定義と関数コール DataWeave を使用して、スクリプトのヘッダーで[独自の関数を定義](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-functions)し、関数コール時に実行される操作を定義するプロセスのブループリントを作成できます。[DataWeave のマッピングおよびモジュールファイル](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-create-module)で定義することもできます。 DataWeave 式から関数を_コール_する場合、スクリプトの実行の正確な時点で、その関数で定義されたすべての操作を実行するように DataWeave に指示することになります。たとえば、`upper` は String モジュールで定義された組み込み関数です。この関数をコールして、テキスト値を大文字に変換できます。また、セレクターを使用してペイロードから値を取得し、この値を入力パラメーター `upper(payload.someKey)` として `upper()` 関数コールを実行することもできます。 DataWeave では、関数コールの_前置_表記 (`function (param1, param2)`) と_中置_表記 (`param1 function param2`) の両方がサポートされます。中置表記は、2 つのパラメーターのみを受け入れる関数でのみ使用できます。 [「関数シグネチャー」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-functions#function_signatures)も参照してください。 ### [](#データ演算子)データ演算子データ演算子は、データの操作を実行して結果を生成できるようにする記号です。DataWeave では、数学演算子 (`` `、`-`、`/`、`*`)、比較演算子 (`<`、`>`、`⇐+ ``、`>=`、`==`、`~=`)、論理演算子 (`not`、`!`、`and`、`or`) など、ほとんどのプログラミング言語で一般的な演算子がサポートされています。 DataWeave では次の演算子もサポートされています。 - 追加 (`<<`<<\`, `+`)、先頭に追加 (`>>`\>>\`、削除 (`-`)。配列内のデータを管理できます。 - スコープおよびフローコントロール演算子 (`do`、`using`、`if`、`else`)。新しい変数および関数を宣言可能なスコープを作成したり、条件に基づいて式を実行したりできます。 - 更新 (`update`)。データ構造の特定の項目を更新できます。サポートされる演算子、その使用法、および例の完全なリストについては、[「DataWeave の演算子」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-operators)を参照してください。 #### [](#関数モジュールのインポート)関数モジュールのインポートデフォルトでは、DataWeave スクリプトは `dw::Core` 関数モジュールをインポートします。異なるモジュールの関数を使用するには、`import` ディレクティブを追加してモジュールをスクリプトにインポートします。 `import` ディレクティブの使用については、[「DataWeave リファレンス」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-functions)を参照してください。 ### [](#配列)配列配列は、サポートされる DataWeave 型の要素をいくつでも含めることができるデータ構造です。配列を宣言するには、括弧 (`[` および `]`) を使用して要素のカンマ区切りのリストを囲みます (`[1,2,3]` など)。配列では、条件付き要素 (`[(value1) if condition]`など) を定義する条件付きロジックの適用もサポートされます。たとえば、式 `[(1) if true, (2) if false, (3) if payload != null]` は配列 `[1,3]` を定義します (`payload` が `null` でない場合)。 ### [](#オブジェクト)オブジェクトオブジェクトは、0 個以上の `Key` と `value` のペアのコレクションです。 - `Key`: 次の要素で形成されます。 - `Name`: ローカル名としての `String` 値と省略可能な `Namespace` で構成されます。 - `Attributes`: 0 個以上の `Name:value` ペアのコレクション。`value` には使用可能な任意の値を指定できます。 - `Value`: 別のオブジェクト、関数コール、または配列を含む、サポートされる任意の種別で構成されます。オブジェクトを宣言するには、括弧 (`{` および `}`) を使用して `Key:value` ペアのカンマ区切りのリストを囲みます。 ```dataweave { keyName @(keyAttributeName :"keyAttributeValue"): "value", User @(role:"admin"): upper("max the mule"), myArray: [1,2,3] } ``` オブジェクトでは、条件付き要素の定義もサポートされています。 ```dataweave { (userName: name) if !isBlank(name), (userRole: role) if !isBlank(role) } ``` ## [](#関数型プログラミングの原則)関数型プログラミングの原則関数型プログラミングのパラダイムにより、開発者は純粋関数合成と不変データを使用してアプリケーションを構築できます。関数型プログラミングは宣言型であるため、DataWeave の関数はプログラムの状態を変更する命令ステートメントではなく、値を返す単なる式です。 DataWeave は、純粋関数、第一級関数、高階関数、関数合成、ラムダ式、不変データなど、関数型プログラミングの基本原則に従います。 ### [](#純粋関数)純粋関数プログラミングの純粋関数は、特定の入力に対して常に同じ出力を返す点で、数学の純粋関数に似ています。また、関数の実行は、結果を生成すること以外はプログラムの他の部分に影響しません。 DataWeave のすべての関数は純粋です。実行の結果を変更する可能性がある外部値には影響されません。 ### [](#第一級関数)第一級関数 DataWeave の純粋関数は、変数に保存され、パラメーターとして渡され、結果として返されるなど、他のデータ型で使用できる操作がサポートされているという点で「第一級関数」でもあります。 ### [](#高階関数)高階関数プログラミングの高階関数も、数学での概念と同じです。これらの関数は、1 つ以上の関数をパラメーターとして取り、結果として関数を返します。高階関数の結果は、別の関数の入力パラメーターとして使用でき、_関数合成_の概念を可能にします。 ### [](#関数合成)関数合成関数合成は、関数を組み合わせて複雑な操作を作成するプロセスです。この場合、1 つの関数を実行した結果は、次の関数の入力パラメーターとして機能します。DataWeave では、すべてのデータ変換は式のチェーンであり、必要に応じてデータを出力する最終結果を取得するために構成された関数です。 #### [](#関数合成の例)関数合成の例次の例では、関数 `pluck` を使用してオブジェクトを配列にマップします。次に、結果の配列が関数 `filter` の入力として機能し、`Role` が `ADMIN` の配列内の要素を選択します。マッピングプロセス中に、関数 `upper` は `role` 値を変換します。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json var collaborators = { Max: {role: "admin", id: "01"}, Einstein: {role: "dev", id: "02"}, Astro: {role: "admin", id: "03"}, Blaze: {role: "user", id: "04"} } --- collaborators pluck ((value,key,index)-> { "Name": key, "Role": upper(value.role), "ID": value.id }) filter ((item, index) -> item.Role == "ADMIN") ``` 次の例は同じ式を示していますが、前置表記を使用しています。この構文は、`filter` が `pluck` の結果を最初のパラメーターとして取る方法を視覚化するのに役立ちます。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json var collaborators = { Max: {role: "admin", id: "01"}, Einstein: {role: "dev", id: "02"}, Astro: {role: "admin", id: "03"}, Blaze: {role: "user", id: "04"} } --- filter( pluck( collaborators, (value,key,index)-> { "Name": key, "Role": upper(value.role), "ID": value.id }), (item, index) -> item.Role == "ADMIN") ``` 両方の式の出力は次のようになります。 ```dataweave [ { "Name": "Max", "Role": "ADMIN", "ID": "01" }, { "Name": "Astro", "Role": "ADMIN", "ID": "03" } ] ``` ### [](#ラムダ式)ラムダ式ラムダ式は_匿名関数_または_関数リテラル_とも呼ばれ、識別子名を持たない関数定義であり、パラメーターとして高階関数に渡すことができます。ラムダ構文は、「特定の入力 (`a` および `b`) に基づいて次 (`c`) を実行する」ことを示す、`(a,b) → c` 形式で表されます。たとえば、DataWeave の `map` 関数は、パラメーターの 1 つとしてラムダ式 `map(Array, (item: T, index: Number) → R): Array` を受け入れます。 `map` は配列内の項目を反復処理し、パラメーターとして渡されるラムダ式を実行します。このラムダ式は、実行中の各配列要素の値 (`item`) とインデックス (`index`) を表す 2 つのパラメーター、および反復 `R` 中に実行する関数定義で構成されます。次のコード例は、ラムダ式を受け取り、反復処理する配列内の各要素のインデックスと値を連結し、それらの値を新しい配列として返す、`map` 関数を示しています。ソース ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- ["Max", "the", "Mule"] map (item, index) -> index ++ " - " ++ item ``` 出力 ```dataweave [ "0 - Max", "1 - the", "2 - Mule" ] ``` ラムダ式についての詳細は、[「DataWeave での関数とラムダの操作」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-functions-lambdas)を参照してください。 ### [](#不変データ)不変データ DataWeave では、変数は定義後に割り当てられた値を変更できません。これにより、関数の実行で予期しない結果が発生しなくなります。操作の結果の新しい値を保存する場合は、新しいデータ構造を宣言する必要があります。 ## [](#命令型プログラミングとの違い)命令型プログラミングとの違いオブジェクト指向プログラミング言語を使用した開発の経験がある場合、関数型プログラミングではデータと関数が分離され、ループ制御ステートメントは使用されないことを理解することが重要です。 ### [](#データと関数の分離)データと関数の分離 DataWeave は代入ステートメントを使用しないため、データは不変のままです。getter メソッドと setter メソッドはなく、データ構造と動作を含むクラスもないため、各関数は入力として指定したデータでのみ機能します。既存のデータ構造を変更する必要がある場合は、新しいコピーを作成し、関数を適用してその値を変更します。 ### [](#フローの制御ステートメント)フローの制御ステートメント DataWeave には `for` や `while` のようなループ制御ステートメントはありません。DataWeave では、反復を使用して手順を実行する方法を定義する代わりに、式を記述するときに現在の要件に焦点を絞ります。たとえば、リストに変更を加えるには、`map` 関数を使用してコレクション内の要素に変更を適用します。さらに、`filter` 関数を使用してリストから特定の要素を削除したり、`reduce` 関数を使用して配列のすべての値を 1 つの単一値にまとめたりすることができます。ただし、`if-else` ステートメントを使用して、式の実行時に条件を適用できます。 ```dataweave %dw 2.0 var myVar = { country : "FRANCE" } output application/json --- if (myVar.country == "USA") { currency: "USD" } else { currency: "EUR" } ``` #### [](#dataweave-の例)DataWeave の例 `map`、`reduce`、および `filter` の使用例については、以下を参照してください。 - [DataWeave を使用したデータのマップ](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-cookbook-map) - [関数を使用したリストの条件付き削減](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-cookbook-conditional-list-reduction-via-function) - [個別のオブジェクトの項目のマージ](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-cookbook-merge-multiple-payloads) ## [](#関連情報)関連情報 - [Mule メッセージ構造](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/about-mule-message) - [Mule イベント](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/about-mule-event) - [コアコンポーネント](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/about-components) - [コネクタおよびモジュール](https://docs.mulesoft.com/connectors/) - [Transform Message コンポーネント](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/transform-component-about) # DataWeave 言語ガイド DataWeave は、データ変換を実行するために Mule アプリケーションで使用される関数型言語です。 DataWeave を使用して独自の強力で複雑なデータ変換をコーディングする前に、プログラミングの基本概念と関数型プログラミング言語のコア機能を理解する必要があります。 DataWeave を使用すると、次のような関数型プログラミングの利点を活用できます。 - 同じ入力に対して常に同じ出力を生成する純粋関数により、デバッグが容易になる。 - 実行中に値が変更されない不変変数により、コードの安定性が増す。 - 純粋関数では結果の生成に入力パラメーターのみが使用されるため、関数シグネチャーによって関数の実行に影響する要素に関するその他の透明性を示す。 - 関数型言語はコードが簡潔明瞭であるため、保守が容易なコードが生成される。 - 式は必要な場合にのみ評価され、入力パラメーターが同じ場合に式が複数回評価されないように結果が保存されるため、必要呼び戦略 (_遅延評価_とも呼ばれる) によりパフォーマンスが向上する。 ## [](#dataweave-言語の基本概念)DataWeave 言語の基本概念 DataWeave には、ほとんどのプログラミング言語に共通する概念が組み込まれています。すべての DataWeave スクリプトは、変換の出力形式などの重要なディレクティブを含む_ヘッダー_、および結果を生成する式を含む_本文_で構成されます。 DataWeave では、_単純型_、_複雑型_、_複合型_など、さまざまな_データ構造_がサポートされます。ほとんどの DataWeave 変換では、_データセレクター_、_データ演算子_、および_関数_を_配列_や_オブジェクト_と一緒に使用して、データのマッピングまたは変換を実行します。事前作成済み DataWeave _モジュール_をインポートして、スクリプトで使用できる関数のセットを拡張することもできます。 ### [](#dataweave-スクリプトのアーキテクチャ)DataWeave スクリプトのアーキテクチャ DataWeave スクリプトは、3 つのダッシュ (`---`) で区切られた_ヘッダー_と_本文_で構成されます。ヘッダーには、言語ディレクティブ (`import` など) が含まれ、変換の出力形式を定義し、変数および関数の宣言を含めることもできます。本文には、結果の出力を生成する式 (通常はデータマッピングまたは変換) が含まれます。次に、基本的な DataWeave 変換の例を示します。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- payload ``` ### [](#データ型)データ型 DataWeave では値を使用してデータを表します。値にはそれぞれデータ型が関連付けられています。型システムを使用すると、変数と関数パラメーターに制約を適用できます。サポートされるデータ型には、`String`、`Boolean`、`Number`、`Date` などの単純型、および `Array`、`Object`、`Any` などの複合型と複雑型が含まれます。サポートされるすべてのデータ型の完全なリストについては、[「型システム」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-type-system)を参照してください。 ### [](#データセレクター)データセレクターデータセレクターを使用すると、データ構造内の項目にアクセスできるため、DataWeave スクリプトの実行中に作成されたペイロードまたはその他の変数からデータを取得できます。異なる種別のセレクターには、構造からデータを抽出するために使用できるさまざまなオプションがあります。たとえば、_単一値_セレクター `payload.userName` を使用して単一値 `userName` を取得できます。`userName` は、入力メッセージの実際のキーを表します。データセレクターとその使用法の完全なリストについては、[「セレクター」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-selectors)を参照してください。 ### [](#関数)関数関数は、アプリケーションで関数がコールされたときに実行される操作のグループを含むコードブロックです。関数は、さまざまなパラメーターを入力として受け入れ、関数で定義された操作でそれらを使用できます。さらに、すべての関数は処理の終了後に値を返し、この値を別の関数の入力として使用できます。コンポーネント (Transform Message コンポーネントや Set Payload コンポーネント) で記述する各 DataWeave スクリプトは、独立したプログラムとして機能します。つまり、すべての関数の定義とコールは、コンポーネントで定義されたスクリプトに固有です。関数定義についての詳細は、[「DataWeave 関数の定義」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-functions)を参照してください。 #### [](#関数定義と関数コール)関数定義と関数コール DataWeave を使用して、スクリプトのヘッダーで[独自の関数を定義](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-functions)し、関数コール時に実行される操作を定義するプロセスのブループリントを作成できます。[DataWeave のマッピングおよびモジュールファイル](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-create-module)で定義することもできます。 DataWeave 式から関数を_コール_する場合、スクリプトの実行の正確な時点で、その関数で定義されたすべての操作を実行するように DataWeave に指示することになります。たとえば、`upper` は String モジュールで定義された組み込み関数です。この関数をコールして、テキスト値を大文字に変換できます。また、セレクターを使用してペイロードから値を取得し、この値を入力パラメーター `upper(payload.someKey)` として `upper()` 関数コールを実行することもできます。 DataWeave では、関数コールの_前置_表記 (`function (param1, param2)`) と_中置_表記 (`param1 function param2`) の両方がサポートされます。中置表記は、2 つのパラメーターのみを受け入れる関数でのみ使用できます。 [「関数シグネチャー」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-functions#function_signatures)も参照してください。 ### [](#データ演算子)データ演算子データ演算子は、データの操作を実行して結果を生成できるようにする記号です。DataWeave では、数学演算子 (`` `、`-`、`/`、`*`)、比較演算子 (`<`、`>`、`⇐+ ``、`>=`、`==`、`~=`)、論理演算子 (`not`、`!`、`and`、`or`) など、ほとんどのプログラミング言語で一般的な演算子がサポートされています。 DataWeave では次の演算子もサポートされています。 - 追加 (`<<`<<\`, `+`)、先頭に追加 (`>>`\>>\`、削除 (`-`)。配列内のデータを管理できます。 - スコープおよびフローコントロール演算子 (`do`、`using`、`if`、`else`)。新しい変数および関数を宣言可能なスコープを作成したり、条件に基づいて式を実行したりできます。 - 更新 (`update`)。データ構造の特定の項目を更新できます。サポートされる演算子、その使用法、および例の完全なリストについては、[「DataWeave の演算子」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-operators)を参照してください。 #### [](#関数モジュールのインポート)関数モジュールのインポートデフォルトでは、DataWeave スクリプトは `dw::Core` 関数モジュールをインポートします。異なるモジュールの関数を使用するには、`import` ディレクティブを追加してモジュールをスクリプトにインポートします。 `import` ディレクティブの使用については、[「DataWeave リファレンス」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-functions)を参照してください。 ### [](#配列)配列配列は、サポートされる DataWeave 型の要素をいくつでも含めることができるデータ構造です。配列を宣言するには、括弧 (`[` および `]`) を使用して要素のカンマ区切りのリストを囲みます (`[1,2,3]` など)。配列では、条件付き要素 (`[(value1) if condition]`など) を定義する条件付きロジックの適用もサポートされます。たとえば、式 `[(1) if true, (2) if false, (3) if payload != null]` は配列 `[1,3]` を定義します (`payload` が `null` でない場合)。 ### [](#オブジェクト)オブジェクトオブジェクトは、0 個以上の `Key` と `value` のペアのコレクションです。 - `Key`: 次の要素で形成されます。 - `Name`: ローカル名としての `String` 値と省略可能な `Namespace` で構成されます。 - `Attributes`: 0 個以上の `Name:value` ペアのコレクション。`value` には使用可能な任意の値を指定できます。 - `Value`: 別のオブジェクト、関数コール、または配列を含む、サポートされる任意の種別で構成されます。オブジェクトを宣言するには、括弧 (`{` および `}`) を使用して `Key:value` ペアのカンマ区切りのリストを囲みます。 ```dataweave { keyName @(keyAttributeName :"keyAttributeValue"): "value", User @(role:"admin"): upper("max the mule"), myArray: [1,2,3] } ``` オブジェクトでは、条件付き要素の定義もサポートされています。 ```dataweave { (userName: name) if !isBlank(name), (userRole: role) if !isBlank(role) } ``` ## [](#関数型プログラミングの原則)関数型プログラミングの原則関数型プログラミングのパラダイムにより、開発者は純粋関数合成と不変データを使用してアプリケーションを構築できます。関数型プログラミングは宣言型であるため、DataWeave の関数はプログラムの状態を変更する命令ステートメントではなく、値を返す単なる式です。 DataWeave は、純粋関数、第一級関数、高階関数、関数合成、ラムダ式、不変データなど、関数型プログラミングの基本原則に従います。 ### [](#純粋関数)純粋関数プログラミングの純粋関数は、特定の入力に対して常に同じ出力を返す点で、数学の純粋関数に似ています。また、関数の実行は、結果を生成すること以外はプログラムの他の部分に影響しません。 DataWeave のすべての関数は純粋です。実行の結果を変更する可能性がある外部値には影響されません。 ### [](#第一級関数)第一級関数 DataWeave の純粋関数は、変数に保存され、パラメーターとして渡され、結果として返されるなど、他のデータ型で使用できる操作がサポートされているという点で「第一級関数」でもあります。 ### [](#高階関数)高階関数プログラミングの高階関数も、数学での概念と同じです。これらの関数は、1 つ以上の関数をパラメーターとして取り、結果として関数を返します。高階関数の結果は、別の関数の入力パラメーターとして使用でき、_関数合成_の概念を可能にします。 ### [](#関数合成)関数合成関数合成は、関数を組み合わせて複雑な操作を作成するプロセスです。この場合、1 つの関数を実行した結果は、次の関数の入力パラメーターとして機能します。DataWeave では、すべてのデータ変換は式のチェーンであり、必要に応じてデータを出力する最終結果を取得するために構成された関数です。 #### [](#関数合成の例)関数合成の例次の例では、関数 `pluck` を使用してオブジェクトを配列にマップします。次に、結果の配列が関数 `filter` の入力として機能し、`Role` が `ADMIN` の配列内の要素を選択します。マッピングプロセス中に、関数 `upper` は `role` 値を変換します。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json var collaborators = { Max: {role: "admin", id: "01"}, Einstein: {role: "dev", id: "02"}, Astro: {role: "admin", id: "03"}, Blaze: {role: "user", id: "04"} } --- collaborators pluck ((value,key,index)-> { "Name": key, "Role": upper(value.role), "ID": value.id }) filter ((item, index) -> item.Role == "ADMIN") ``` 次の例は同じ式を示していますが、前置表記を使用しています。この構文は、`filter` が `pluck` の結果を最初のパラメーターとして取る方法を視覚化するのに役立ちます。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json var collaborators = { Max: {role: "admin", id: "01"}, Einstein: {role: "dev", id: "02"}, Astro: {role: "admin", id: "03"}, Blaze: {role: "user", id: "04"} } --- filter( pluck( collaborators, (value,key,index)-> { "Name": key, "Role": upper(value.role), "ID": value.id }), (item, index) -> item.Role == "ADMIN") ``` 両方の式の出力は次のようになります。 ```dataweave [ { "Name": "Max", "Role": "ADMIN", "ID": "01" }, { "Name": "Astro", "Role": "ADMIN", "ID": "03" } ] ``` ### [](#ラムダ式)ラムダ式ラムダ式は_匿名関数_または_関数リテラル_とも呼ばれ、識別子名を持たない関数定義であり、パラメーターとして高階関数に渡すことができます。ラムダ構文は、「特定の入力 (`a` および `b`) に基づいて次 (`c`) を実行する」ことを示す、`(a,b) → c` 形式で表されます。たとえば、DataWeave の `map` 関数は、パラメーターの 1 つとしてラムダ式 `map(Array, (item: T, index: Number) → R): Array` を受け入れます。 `map` は配列内の項目を反復処理し、パラメーターとして渡されるラムダ式を実行します。このラムダ式は、実行中の各配列要素の値 (`item`) とインデックス (`index`) を表す 2 つのパラメーター、および反復 `R` 中に実行する関数定義で構成されます。次のコード例は、ラムダ式を受け取り、反復処理する配列内の各要素のインデックスと値を連結し、それらの値を新しい配列として返す、`map` 関数を示しています。ソース ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- ["Max", "the", "Mule"] map (item, index) -> index ++ " - " ++ item ``` 出力 ```dataweave [ "0 - Max", "1 - the", "2 - Mule" ] ``` ラムダ式についての詳細は、[「DataWeave での関数とラムダの操作」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-functions-lambdas)を参照してください。 ### [](#不変データ)不変データ DataWeave では、変数は定義後に割り当てられた値を変更できません。これにより、関数の実行で予期しない結果が発生しなくなります。操作の結果の新しい値を保存する場合は、新しいデータ構造を宣言する必要があります。 ## [](#命令型プログラミングとの違い)命令型プログラミングとの違いオブジェクト指向プログラミング言語を使用した開発の経験がある場合、関数型プログラミングではデータと関数が分離され、ループ制御ステートメントは使用されないことを理解することが重要です。 ### [](#データと関数の分離)データと関数の分離 DataWeave は代入ステートメントを使用しないため、データは不変のままです。getter メソッドと setter メソッドはなく、データ構造と動作を含むクラスもないため、各関数は入力として指定したデータでのみ機能します。既存のデータ構造を変更する必要がある場合は、新しいコピーを作成し、関数を適用してその値を変更します。 ### [](#フローの制御ステートメント)フローの制御ステートメント DataWeave には `for` や `while` のようなループ制御ステートメントはありません。DataWeave では、反復を使用して手順を実行する方法を定義する代わりに、式を記述するときに現在の要件に焦点を絞ります。たとえば、リストに変更を加えるには、`map` 関数を使用してコレクション内の要素に変更を適用します。さらに、`filter` 関数を使用してリストから特定の要素を削除したり、`reduce` 関数を使用して配列のすべての値を 1 つの単一値にまとめたりすることができます。ただし、`if-else` ステートメントを使用して、式の実行時に条件を適用できます。 ```dataweave %dw 2.0 var myVar = { country : "FRANCE" } output application/json --- if (myVar.country == "USA") { currency: "USD" } else { currency: "EUR" } ``` #### [](#dataweave-の例)DataWeave の例 `map`、`reduce`、および `filter` の使用例については、以下を参照してください。 - [DataWeave を使用したデータのマップ](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-cookbook-map) - [関数を使用したリストの条件付き削減](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-cookbook-conditional-list-reduction-via-function) - [個別のオブジェクトの項目のマージ](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-cookbook-merge-multiple-payloads) ## [](#関連情報)関連情報 - [Mule メッセージ構造](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/about-mule-message) - [Mule イベント](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/about-mule-event) - [コアコンポーネント](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/about-components) - [コネクタおよびモジュール](https://docs.mulesoft.com/connectors/) - [Transform Message コンポーネント](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/transform-component-about) # DataWeave 言語ガイド DataWeave は、データ変換を実行するために Mule アプリケーションで使用される関数型言語です。 DataWeave を使用して独自の強力で複雑なデータ変換をコーディングする前に、プログラミングの基本概念と関数型プログラミング言語のコア機能を理解する必要があります。 DataWeave を使用すると、次のような関数型プログラミングの利点を活用できます。 - 同じ入力に対して常に同じ出力を生成する純粋関数により、デバッグが容易になる。 - 実行中に値が変更されない不変変数により、コードの安定性が増す。 - 純粋関数では結果の生成に入力パラメーターのみが使用されるため、関数シグネチャーによって関数の実行に影響する要素に関するその他の透明性を示す。 - 関数型言語はコードが簡潔明瞭であるため、保守が容易なコードが生成される。 - 式は必要な場合にのみ評価され、入力パラメーターが同じ場合に式が複数回評価されないように結果が保存されるため、必要呼び戦略 (_遅延評価_とも呼ばれる) によりパフォーマンスが向上する。 ## [](#dataweave-言語の基本概念)DataWeave 言語の基本概念 DataWeave には、ほとんどのプログラミング言語に共通する概念が組み込まれています。すべての DataWeave スクリプトは、変換の出力形式などの重要なディレクティブを含む_ヘッダー_、および結果を生成する式を含む_本文_で構成されます。 DataWeave では、_単純型_、_複雑型_、_複合型_など、さまざまな_データ構造_がサポートされます。ほとんどの DataWeave 変換では、_データセレクター_、_データ演算子_、および_関数_を_配列_や_オブジェクト_と一緒に使用して、データのマッピングまたは変換を実行します。事前作成済み DataWeave _モジュール_をインポートして、スクリプトで使用できる関数のセットを拡張することもできます。 ### [](#dataweave-スクリプトのアーキテクチャ)DataWeave スクリプトのアーキテクチャ DataWeave スクリプトは、3 つのダッシュ (`---`) で区切られた_ヘッダー_と_本文_で構成されます。ヘッダーには、言語ディレクティブ (`import` など) が含まれ、変換の出力形式を定義し、変数および関数の宣言を含めることもできます。本文には、結果の出力を生成する式 (通常はデータマッピングまたは変換) が含まれます。次に、基本的な DataWeave 変換の例を示します。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- payload ``` ### [](#データ型)データ型 DataWeave では値を使用してデータを表します。値にはそれぞれデータ型が関連付けられています。型システムを使用すると、変数と関数パラメーターに制約を適用できます。サポートされるデータ型には、`String`、`Boolean`、`Number`、`Date` などの単純型、および `Array`、`Object`、`Any` などの複合型と複雑型が含まれます。サポートされるすべてのデータ型の完全なリストについては、[「型システム」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-type-system)を参照してください。 ### [](#データセレクター)データセレクターデータセレクターを使用すると、データ構造内の項目にアクセスできるため、DataWeave スクリプトの実行中に作成されたペイロードまたはその他の変数からデータを取得できます。異なる種別のセレクターには、構造からデータを抽出するために使用できるさまざまなオプションがあります。たとえば、_単一値_セレクター `payload.userName` を使用して単一値 `userName` を取得できます。`userName` は、入力メッセージの実際のキーを表します。データセレクターとその使用法の完全なリストについては、[「セレクター」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-selectors)を参照してください。 ### [](#関数)関数関数は、アプリケーションで関数がコールされたときに実行される操作のグループを含むコードブロックです。関数は、さまざまなパラメーターを入力として受け入れ、関数で定義された操作でそれらを使用できます。さらに、すべての関数は処理の終了後に値を返し、この値を別の関数の入力として使用できます。コンポーネント (Transform Message コンポーネントや Set Payload コンポーネント) で記述する各 DataWeave スクリプトは、独立したプログラムとして機能します。つまり、すべての関数の定義とコールは、コンポーネントで定義されたスクリプトに固有です。関数定義についての詳細は、[「DataWeave 関数の定義」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-functions)を参照してください。 #### [](#関数定義と関数コール)関数定義と関数コール DataWeave を使用して、スクリプトのヘッダーで[独自の関数を定義](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-functions)し、関数コール時に実行される操作を定義するプロセスのブループリントを作成できます。[DataWeave のマッピングおよびモジュールファイル](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-create-module)で定義することもできます。 DataWeave 式から関数を_コール_する場合、スクリプトの実行の正確な時点で、その関数で定義されたすべての操作を実行するように DataWeave に指示することになります。たとえば、`upper` は String モジュールで定義された組み込み関数です。この関数をコールして、テキスト値を大文字に変換できます。また、セレクターを使用してペイロードから値を取得し、この値を入力パラメーター `upper(payload.someKey)` として `upper()` 関数コールを実行することもできます。 DataWeave では、関数コールの_前置_表記 (`function (param1, param2)`) と_中置_表記 (`param1 function param2`) の両方がサポートされます。中置表記は、2 つのパラメーターのみを受け入れる関数でのみ使用できます。 [「関数シグネチャー」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-functions#function_signatures)も参照してください。 ### [](#データ演算子)データ演算子データ演算子は、データの操作を実行して結果を生成できるようにする記号です。DataWeave では、数学演算子 (`` `、`-`、`/`、`*`)、比較演算子 (`<`、`>`、`⇐+ ``、`>=`、`==`、`~=`)、論理演算子 (`not`、`!`、`and`、`or`) など、ほとんどのプログラミング言語で一般的な演算子がサポートされています。 DataWeave では次の演算子もサポートされています。 - 追加 (`<<`<<\`, `+`)、先頭に追加 (`>>`\>>\`、削除 (`-`)。配列内のデータを管理できます。 - スコープおよびフローコントロール演算子 (`do`、`using`、`if`、`else`)。新しい変数および関数を宣言可能なスコープを作成したり、条件に基づいて式を実行したりできます。 - 更新 (`update`)。データ構造の特定の項目を更新できます。サポートされる演算子、その使用法、および例の完全なリストについては、[「DataWeave の演算子」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-operators)を参照してください。 #### [](#関数モジュールのインポート)関数モジュールのインポートデフォルトでは、DataWeave スクリプトは `dw::Core` 関数モジュールをインポートします。異なるモジュールの関数を使用するには、`import` ディレクティブを追加してモジュールをスクリプトにインポートします。 `import` ディレクティブの使用については、[「DataWeave リファレンス」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-functions)を参照してください。 ### [](#配列)配列配列は、サポートされる DataWeave 型の要素をいくつでも含めることができるデータ構造です。配列を宣言するには、括弧 (`[` および `]`) を使用して要素のカンマ区切りのリストを囲みます (`[1,2,3]` など)。配列では、条件付き要素 (`[(value1) if condition]`など) を定義する条件付きロジックの適用もサポートされます。たとえば、式 `[(1) if true, (2) if false, (3) if payload != null]` は配列 `[1,3]` を定義します (`payload` が `null` でない場合)。 ### [](#オブジェクト)オブジェクトオブジェクトは、0 個以上の `Key` と `value` のペアのコレクションです。 - `Key`: 次の要素で形成されます。 - `Name`: ローカル名としての `String` 値と省略可能な `Namespace` で構成されます。 - `Attributes`: 0 個以上の `Name:value` ペアのコレクション。`value` には使用可能な任意の値を指定できます。 - `Value`: 別のオブジェクト、関数コール、または配列を含む、サポートされる任意の種別で構成されます。オブジェクトを宣言するには、括弧 (`{` および `}`) を使用して `Key:value` ペアのカンマ区切りのリストを囲みます。 ```dataweave { keyName @(keyAttributeName :"keyAttributeValue"): "value", User @(role:"admin"): upper("max the mule"), myArray: [1,2,3] } ``` オブジェクトでは、条件付き要素の定義もサポートされています。 ```dataweave { (userName: name) if !isBlank(name), (userRole: role) if !isBlank(role) } ``` ## [](#関数型プログラミングの原則)関数型プログラミングの原則関数型プログラミングのパラダイムにより、開発者は純粋関数合成と不変データを使用してアプリケーションを構築できます。関数型プログラミングは宣言型であるため、DataWeave の関数はプログラムの状態を変更する命令ステートメントではなく、値を返す単なる式です。 DataWeave は、純粋関数、第一級関数、高階関数、関数合成、ラムダ式、不変データなど、関数型プログラミングの基本原則に従います。 ### [](#純粋関数)純粋関数プログラミングの純粋関数は、特定の入力に対して常に同じ出力を返す点で、数学の純粋関数に似ています。また、関数の実行は、結果を生成すること以外はプログラムの他の部分に影響しません。 DataWeave のすべての関数は純粋です。実行の結果を変更する可能性がある外部値には影響されません。 ### [](#第一級関数)第一級関数 DataWeave の純粋関数は、変数に保存され、パラメーターとして渡され、結果として返されるなど、他のデータ型で使用できる操作がサポートされているという点で「第一級関数」でもあります。 ### [](#高階関数)高階関数プログラミングの高階関数も、数学での概念と同じです。これらの関数は、1 つ以上の関数をパラメーターとして取り、結果として関数を返します。高階関数の結果は、別の関数の入力パラメーターとして使用でき、_関数合成_の概念を可能にします。 ### [](#関数合成)関数合成関数合成は、関数を組み合わせて複雑な操作を作成するプロセスです。この場合、1 つの関数を実行した結果は、次の関数の入力パラメーターとして機能します。DataWeave では、すべてのデータ変換は式のチェーンであり、必要に応じてデータを出力する最終結果を取得するために構成された関数です。 #### [](#関数合成の例)関数合成の例次の例では、関数 `pluck` を使用してオブジェクトを配列にマップします。次に、結果の配列が関数 `filter` の入力として機能し、`Role` が `ADMIN` の配列内の要素を選択します。マッピングプロセス中に、関数 `upper` は `role` 値を変換します。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json var collaborators = { Max: {role: "admin", id: "01"}, Einstein: {role: "dev", id: "02"}, Astro: {role: "admin", id: "03"}, Blaze: {role: "user", id: "04"} } --- collaborators pluck ((value,key,index)-> { "Name": key, "Role": upper(value.role), "ID": value.id }) filter ((item, index) -> item.Role == "ADMIN") ``` 次の例は同じ式を示していますが、前置表記を使用しています。この構文は、`filter` が `pluck` の結果を最初のパラメーターとして取る方法を視覚化するのに役立ちます。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json var collaborators = { Max: {role: "admin", id: "01"}, Einstein: {role: "dev", id: "02"}, Astro: {role: "admin", id: "03"}, Blaze: {role: "user", id: "04"} } --- filter( pluck( collaborators, (value,key,index)-> { "Name": key, "Role": upper(value.role), "ID": value.id }), (item, index) -> item.Role == "ADMIN") ``` 両方の式の出力は次のようになります。 ```dataweave [ { "Name": "Max", "Role": "ADMIN", "ID": "01" }, { "Name": "Astro", "Role": "ADMIN", "ID": "03" } ] ``` ### [](#ラムダ式)ラムダ式ラムダ式は_匿名関数_または_関数リテラル_とも呼ばれ、識別子名を持たない関数定義であり、パラメーターとして高階関数に渡すことができます。ラムダ構文は、「特定の入力 (`a` および `b`) に基づいて次 (`c`) を実行する」ことを示す、`(a,b) → c` 形式で表されます。たとえば、DataWeave の `map` 関数は、パラメーターの 1 つとしてラムダ式 `map(Array, (item: T, index: Number) → R): Array` を受け入れます。 `map` は配列内の項目を反復処理し、パラメーターとして渡されるラムダ式を実行します。このラムダ式は、実行中の各配列要素の値 (`item`) とインデックス (`index`) を表す 2 つのパラメーター、および反復 `R` 中に実行する関数定義で構成されます。次のコード例は、ラムダ式を受け取り、反復処理する配列内の各要素のインデックスと値を連結し、それらの値を新しい配列として返す、`map` 関数を示しています。ソース ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- ["Max", "the", "Mule"] map (item, index) -> index ++ " - " ++ item ``` 出力 ```dataweave [ "0 - Max", "1 - the", "2 - Mule" ] ``` ラムダ式についての詳細は、[「DataWeave での関数とラムダの操作」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-functions-lambdas)を参照してください。 ### [](#不変データ)不変データ DataWeave では、変数は定義後に割り当てられた値を変更できません。これにより、関数の実行で予期しない結果が発生しなくなります。操作の結果の新しい値を保存する場合は、新しいデータ構造を宣言する必要があります。 ## [](#命令型プログラミングとの違い)命令型プログラミングとの違いオブジェクト指向プログラミング言語を使用した開発の経験がある場合、関数型プログラミングではデータと関数が分離され、ループ制御ステートメントは使用されないことを理解することが重要です。 ### [](#データと関数の分離)データと関数の分離 DataWeave は代入ステートメントを使用しないため、データは不変のままです。getter メソッドと setter メソッドはなく、データ構造と動作を含むクラスもないため、各関数は入力として指定したデータでのみ機能します。既存のデータ構造を変更する必要がある場合は、新しいコピーを作成し、関数を適用してその値を変更します。 ### [](#フローの制御ステートメント)フローの制御ステートメント DataWeave には `for` や `while` のようなループ制御ステートメントはありません。DataWeave では、反復を使用して手順を実行する方法を定義する代わりに、式を記述するときに現在の要件に焦点を絞ります。たとえば、リストに変更を加えるには、`map` 関数を使用してコレクション内の要素に変更を適用します。さらに、`filter` 関数を使用してリストから特定の要素を削除したり、`reduce` 関数を使用して配列のすべての値を 1 つの単一値にまとめたりすることができます。ただし、`if-else` ステートメントを使用して、式の実行時に条件を適用できます。 ```dataweave %dw 2.0 var myVar = { country : "FRANCE" } output application/json --- if (myVar.country == "USA") { currency: "USD" } else { currency: "EUR" } ``` #### [](#dataweave-の例)DataWeave の例 `map`、`reduce`、および `filter` の使用例については、以下を参照してください。 - [DataWeave を使用したデータのマップ](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-cookbook-map) - [関数を使用したリストの条件付き削減](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-cookbook-conditional-list-reduction-via-function) - [個別のオブジェクトの項目のマージ](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-cookbook-merge-multiple-payloads) ## [](#関連情報)関連情報 - [Mule メッセージ構造](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/about-mule-message) - [Mule イベント](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/about-mule-event) - [コアコンポーネント](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/about-components) - [コネクタおよびモジュール](https://docs.mulesoft.com/connectors/) - [Transform Message コンポーネント](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/transform-component-about) # DataWeave 言語ガイド DataWeave は、データ変換を実行するために Mule アプリケーションで使用される関数型言語です。 DataWeave を使用して独自の強力で複雑なデータ変換をコーディングする前に、プログラミングの基本概念と関数型プログラミング言語のコア機能を理解する必要があります。 DataWeave を使用すると、次のような関数型プログラミングの利点を活用できます。 - 同じ入力に対して常に同じ出力を生成する純粋関数により、デバッグが容易になる。 - 実行中に値が変更されない不変変数により、コードの安定性が増す。 - 純粋関数では結果の生成に入力パラメーターのみが使用されるため、関数シグネチャーによって関数の実行に影響する要素に関するその他の透明性を示す。 - 関数型言語はコードが簡潔明瞭であるため、保守が容易なコードが生成される。 - 式は必要な場合にのみ評価され、入力パラメーターが同じ場合に式が複数回評価されないように結果が保存されるため、必要呼び戦略 (_遅延評価_とも呼ばれる) によりパフォーマンスが向上する。 ## [](#dataweave-言語の基本概念)DataWeave 言語の基本概念 DataWeave には、ほとんどのプログラミング言語に共通する概念が組み込まれています。すべての DataWeave スクリプトは、変換の出力形式などの重要なディレクティブを含む_ヘッダー_、および結果を生成する式を含む_本文_で構成されます。 DataWeave では、_単純型_、_複雑型_、_複合型_など、さまざまな_データ構造_がサポートされます。ほとんどの DataWeave 変換では、_データセレクター_、_データ演算子_、および_関数_を_配列_や_オブジェクト_と一緒に使用して、データのマッピングまたは変換を実行します。事前作成済み DataWeave _モジュール_をインポートして、スクリプトで使用できる関数のセットを拡張することもできます。 ### [](#dataweave-スクリプトのアーキテクチャ)DataWeave スクリプトのアーキテクチャ DataWeave スクリプトは、3 つのダッシュ (`---`) で区切られた_ヘッダー_と_本文_で構成されます。ヘッダーには、言語ディレクティブ (`import` など) が含まれ、変換の出力形式を定義し、変数および関数の宣言を含めることもできます。本文には、結果の出力を生成する式 (通常はデータマッピングまたは変換) が含まれます。次に、基本的な DataWeave 変換の例を示します。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- payload ``` ### [](#データ型)データ型 DataWeave では値を使用してデータを表します。値にはそれぞれデータ型が関連付けられています。型システムを使用すると、変数と関数パラメーターに制約を適用できます。サポートされるデータ型には、`String`、`Boolean`、`Number`、`Date` などの単純型、および `Array`、`Object`、`Any` などの複合型と複雑型が含まれます。サポートされるすべてのデータ型の完全なリストについては、[「型システム」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-type-system)を参照してください。 ### [](#データセレクター)データセレクターデータセレクターを使用すると、データ構造内の項目にアクセスできるため、DataWeave スクリプトの実行中に作成されたペイロードまたはその他の変数からデータを取得できます。異なる種別のセレクターには、構造からデータを抽出するために使用できるさまざまなオプションがあります。たとえば、_単一値_セレクター `payload.userName` を使用して単一値 `userName` を取得できます。`userName` は、入力メッセージの実際のキーを表します。データセレクターとその使用法の完全なリストについては、[「セレクター」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-selectors)を参照してください。 ### [](#関数)関数関数は、アプリケーションで関数がコールされたときに実行される操作のグループを含むコードブロックです。関数は、さまざまなパラメーターを入力として受け入れ、関数で定義された操作でそれらを使用できます。さらに、すべての関数は処理の終了後に値を返し、この値を別の関数の入力として使用できます。コンポーネント (Transform Message コンポーネントや Set Payload コンポーネント) で記述する各 DataWeave スクリプトは、独立したプログラムとして機能します。つまり、すべての関数の定義とコールは、コンポーネントで定義されたスクリプトに固有です。関数定義についての詳細は、[「DataWeave 関数の定義」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-functions)を参照してください。 #### [](#関数定義と関数コール)関数定義と関数コール DataWeave を使用して、スクリプトのヘッダーで[独自の関数を定義](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-functions)し、関数コール時に実行される操作を定義するプロセスのブループリントを作成できます。[DataWeave のマッピングおよびモジュールファイル](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-create-module)で定義することもできます。 DataWeave 式から関数を_コール_する場合、スクリプトの実行の正確な時点で、その関数で定義されたすべての操作を実行するように DataWeave に指示することになります。たとえば、`upper` は String モジュールで定義された組み込み関数です。この関数をコールして、テキスト値を大文字に変換できます。また、セレクターを使用してペイロードから値を取得し、この値を入力パラメーター `upper(payload.someKey)` として `upper()` 関数コールを実行することもできます。 DataWeave では、関数コールの_前置_表記 (`function (param1, param2)`) と_中置_表記 (`param1 function param2`) の両方がサポートされます。中置表記は、2 つのパラメーターのみを受け入れる関数でのみ使用できます。 [「関数シグネチャー」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-functions#function_signatures)も参照してください。 ### [](#データ演算子)データ演算子データ演算子は、データの操作を実行して結果を生成できるようにする記号です。DataWeave では、数学演算子 (`` `、`-`、`/`、`*`)、比較演算子 (`<`、`>`、`⇐+ ``、`>=`、`==`、`~=`)、論理演算子 (`not`、`!`、`and`、`or`) など、ほとんどのプログラミング言語で一般的な演算子がサポートされています。 DataWeave では次の演算子もサポートされています。 - 追加 (`<<`<<\`, `+`)、先頭に追加 (`>>`\>>\`、削除 (`-`)。配列内のデータを管理できます。 - スコープおよびフローコントロール演算子 (`do`、`using`、`if`、`else`)。新しい変数および関数を宣言可能なスコープを作成したり、条件に基づいて式を実行したりできます。 - 更新 (`update`)。データ構造の特定の項目を更新できます。サポートされる演算子、その使用法、および例の完全なリストについては、[「DataWeave の演算子」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-operators)を参照してください。 #### [](#関数モジュールのインポート)関数モジュールのインポートデフォルトでは、DataWeave スクリプトは `dw::Core` 関数モジュールをインポートします。異なるモジュールの関数を使用するには、`import` ディレクティブを追加してモジュールをスクリプトにインポートします。 `import` ディレクティブの使用については、[「DataWeave リファレンス」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-functions)を参照してください。 ### [](#配列)配列配列は、サポートされる DataWeave 型の要素をいくつでも含めることができるデータ構造です。配列を宣言するには、括弧 (`[` および `]`) を使用して要素のカンマ区切りのリストを囲みます (`[1,2,3]` など)。配列では、条件付き要素 (`[(value1) if condition]` など) を定義する条件付きロジックの適用もサポートされます。たとえば、式 `[(1) if true, (2) if false, (3) if payload != null]` は配列 `[1,3]` を定義します (`payload` が `null` でない場合)。 ### [](#オブジェクト)オブジェクトオブジェクトは、0 個以上の `Key` と `value` のペアのコレクションです。 - `Key`: 次の要素で形成されます。 - `Name`: ローカル名としての `String` 値と省略可能な `Namespace` で構成されます。 - `Attributes`: 0 個以上の `Name:value` ペアのコレクション。`value` には使用可能な任意の値を指定できます。 - `Value`: 別のオブジェクト、関数コール、または配列を含む、サポートされる任意の種別で構成されます。オブジェクトを宣言するには、括弧 (`{` および `}`) を使用して `Key:value` ペアのカンマ区切りのリストを囲みます。 ```dataweave { keyName @(keyAttributeName :"keyAttributeValue"): "value", User @(role:"admin"): upper("max the mule"), myArray: [1,2,3] } ``` オブジェクトでは、条件付き要素の定義もサポートされています。 ```dataweave { (userName: name) if !isBlank(name), (userRole: role) if !isBlank(role) } ``` ## [](#関数型プログラミングの原則)関数型プログラミングの原則関数型プログラミングのパラダイムにより、開発者は純粋関数合成と不変データを使用してアプリケーションを構築できます。関数型プログラミングは宣言型であるため、DataWeave の関数はプログラムの状態を変更する命令ステートメントではなく、値を返す単なる式です。 DataWeave は、純粋関数、第一級関数、高階関数、関数合成、ラムダ式、不変データなど、関数型プログラミングの基本原則に従います。 ### [](#純粋関数)純粋関数プログラミングの純粋関数は、特定の入力に対して常に同じ出力を返す点で、数学の純粋関数に似ています。また、関数の実行は、結果を生成すること以外はプログラムの他の部分に影響しません。 DataWeave のすべての関数は純粋です。実行の結果を変更する可能性がある外部値には影響されません。 ### [](#第一級関数)第一級関数 DataWeave の純粋関数は、変数に保存され、パラメーターとして渡され、結果として返されるなど、他のデータ型で使用できる操作がサポートされているという点で「第一級関数」でもあります。 ### [](#高階関数)高階関数プログラミングの高階関数も、数学での概念と同じです。これらの関数は、1 つ以上の関数をパラメーターとして取り、結果として関数を返します。高階関数の結果は、別の関数の入力パラメーターとして使用でき、_関数合成_の概念を可能にします。 ### [](#関数合成)関数合成関数合成は、関数を組み合わせて複雑な操作を作成するプロセスです。この場合、1 つの関数を実行した結果は、次の関数の入力パラメーターとして機能します。DataWeave では、すべてのデータ変換は式のチェーンであり、必要に応じてデータを出力する最終結果を取得するために構成された関数です。 #### [](#関数合成の例)関数合成の例次の例では、関数 `pluck` を使用してオブジェクトを配列にマップします。次に、結果の配列が関数 `filter` の入力として機能し、`Role` が `ADMIN` の配列内の要素を選択します。マッピングプロセス中に、関数 `upper` は `role` 値を変換します。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json var collaborators = { Max: {role: "admin", id: "01"}, Einstein: {role: "dev", id: "02"}, Astro: {role: "admin", id: "03"}, Blaze: {role: "user", id: "04"} } --- collaborators pluck ((value,key,index)-> { "Name": key, "Role": upper(value.role), "ID": value.id }) filter ((item, index) -> item.Role == "ADMIN") ``` 次の例は同じ式を示していますが、前置表記を使用しています。この構文は、`filter` が `pluck` の結果を最初のパラメーターとして取る方法を視覚化するのに役立ちます。 ```dataweave %dw 2.0 output application/json var collaborators = { Max: {role: "admin", id: "01"}, Einstein: {role: "dev", id: "02"}, Astro: {role: "admin", id: "03"}, Blaze: {role: "user", id: "04"} } --- filter( pluck( collaborators, (value,key,index)-> { "Name": key, "Role": upper(value.role), "ID": value.id }), (item, index) -> item.Role == "ADMIN") ``` 両方の式の出力は次のようになります。 ```dataweave [ { "Name": "Max", "Role": "ADMIN", "ID": "01" }, { "Name": "Astro", "Role": "ADMIN", "ID": "03" } ] ``` ### [](#ラムダ式)ラムダ式ラムダ式は_匿名関数_または_関数リテラル_とも呼ばれ、識別子名を持たない関数定義であり、パラメーターとして高階関数に渡すことができます。ラムダ構文は、「特定の入力 (`a` および `b`) に基づいて次 (`c`) を実行する」ことを示す、`(a,b) → c` 形式で表されます。たとえば、DataWeave の `map` 関数は、パラメーターの 1 つとしてラムダ式 `map(Array, (item: T, index: Number) → R): Array` を受け入れます。 `map` は配列内の項目を反復処理し、パラメーターとして渡されるラムダ式を実行します。このラムダ式は、実行中の各配列要素の値 (`item`) とインデックス (`index`) を表す 2 つのパラメーター、および反復 `R` 中に実行する関数定義で構成されます。次のコード例は、ラムダ式を受け取り、反復処理する配列内の各要素のインデックスと値を連結し、それらの値を新しい配列として返す、`map` 関数を示しています。ソース ```dataweave %dw 2.0 output application/json --- ["Max", "the", "Mule"] map (item, index) -> index ++ " - " ++ item ``` 出力 ```dataweave [ "0 - Max", "1 - the", "2 - Mule" ] ``` ラムダ式についての詳細は、[「DataWeave での関数とラムダの操作」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-functions-lambdas)を参照してください。 ### [](#不変データ)不変データ DataWeave では、変数は定義後に割り当てられた値を変更できません。これにより、関数の実行で予期しない結果が発生しなくなります。操作の結果の新しい値を保存する場合は、新しいデータ構造を宣言する必要があります。 ## [](#命令型プログラミングとの違い)命令型プログラミングとの違いオブジェクト指向プログラミング言語を使用した開発の経験がある場合、関数型プログラミングではデータと関数が分離され、ループ制御ステートメントは使用されないことを理解することが重要です。 ### [](#データと関数の分離)データと関数の分離 DataWeave は代入ステートメントを使用しないため、データは不変のままです。getter メソッドと setter メソッドはなく、データ構造と動作を含むクラスもないため、各関数は入力として指定したデータでのみ機能します。既存のデータ構造を変更する必要がある場合は、新しいコピーを作成し、関数を適用してその値を変更します。 ### [](#フローの制御ステートメント)フローの制御ステートメント DataWeave には `for` や `while` のようなループ制御ステートメントはありません。DataWeave では、反復を使用して手順を実行する方法を定義する代わりに、式を記述するときに現在の要件に焦点を絞ります。たとえば、リストに変更を加えるには、`map` 関数を使用してコレクション内の要素に変更を適用します。さらに、`filter` 関数を使用してリストから特定の要素を削除したり、`reduce` 関数を使用して配列のすべての値を 1 つの単一値にまとめたりすることができます。ただし、`if-else` ステートメントを使用して、式の実行時に条件を適用できます。 ```dataweave %dw 2.0 var myVar = { country : "FRANCE" } output application/json --- if (myVar.country == "USA") { currency: "USD" } else { currency: "EUR" } ``` #### [](#dataweave-の例)DataWeave の例 `map`、`reduce`、および `filter` の使用例については、以下を参照してください。 - [DataWeave を使用したデータのマップ](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-cookbook-map) - [関数を使用したリストの条件付き削減](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-cookbook-conditional-list-reduction-via-function) - [個別のオブジェクトの項目のマージ](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-cookbook-merge-multiple-payloads) ## [](#関連情報)関連情報 - [Mule メッセージ構造](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/about-mule-message) - [Mule イベント](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/about-mule-event) - [コアコンポーネント](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/about-components) - [コネクタおよびモジュール](https://docs.mulesoft.com/connectors/) - [Transform Message コンポーネント](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/latest/transform-component-about) # DataWeave 関数の定義 DataWeave スクリプトのヘッダー内で `fun` 宣言を使用して、独自の DataWeave 関数を定義できます。開始する前に、DataWeave バージョン 2 は Mule 4 アプリケーションを対象とすることに注意してください。Mule 3 アプリケーションの場合、Mule 3.9 ドキュメントの [DataWeave バージョン 1 ドキュメントセット](#1.2@index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、Mule Runtime の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#dataweave-関数定義の構文)DataWeave 関数定義の構文 DataWeave で関数を定義するには、次の構文を使用します。 fun myFunction(param1, param2, ...) = - `fun` キーワードは関数の定義を開始します。 - `myFunction` は、関数に対して定義する名前です。関数名は有効な識別子である必要があります。有効な識別子についての詳細は、[「有効な識別子を宣言するためのルール」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-language-introduction#valid-identifiers)を参照してください。 - `(param1, param2, … , paramn)` は、関数で受け入れるパラメーターを表します。ゼロ個から任意の数までのパラメーターをカンマ (`,`) で区切り、括弧で囲んで指定できます。 - `=` 記号は、関数がコールされたときに実行するコードブロックの先頭をマークします。 - `` は、関数で定義する実際のコードを表します。 ## [](#関数定義の例)関数定義の例次の例では、1 つの文字列引数を受け入れて、受け取った文字列引数を使用して `upper` 関数をコールし、結果を出力する DataWeave 関数を定義します。例: 簡単な関数定義 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun toUpper(aString) = upper(aString) --- toUpper("hello") ``` 出力 "HELLO" 次の例は、DataWeave 関数の引数で任意の DataWeave 式を使用する方法を示しています。例: 引数としての式の使用 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun toUpper(aString) = upper(aString) --- toUpper("h" ++ "el" ++ lower("LO") ) ``` 出力 "HELLO" 次の例では、組み込みの `match` 操作を使用して[パターン一致](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-pattern-matching)を実行し、関数に渡された引数の型をテストします。例: パターン一致を使用する例 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun toUpper(aString) = aString match { case is String -> upper(aString) else -> null } --- toUpper("h" ++ "el" ++ lower("LO") ) ``` 出力 "HELLO" 次の例では、数値文字列を共通の電話番号形式に再度書式設定する関数を作成します。例: toPhoneFormat() 関数 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun toPhoneFormat(str: String) = "(" ++ str[0 to 2] ++ ") " ++ str[3 to 5] ++ "-" ++ str[6 to 9] --- toPhoneFormat("1234567890") ``` 出力 "(123) 456-7890" ## [](#型制約の定義)型制約の定義関数を宣言するときに型制約の式を定義すると、関数コールの引数に、定義した型制約を確実に適用できます。関数の型制約を定義するには、次の構文を使用します。 fun myFunction(param1: Type, param2: Type): ResultType = 例: 型制約を使用する関数 %dw 2.0 output application/json fun toUser(id: Number, userName: String): String = "you called the function toUser!" この例の型制約では、関数 `toUser` が 1 番目の引数で `Number` 型のみを受け入れ、2 番目の引数で `String` 型のみを受け入れることを定義します。また、この関数では、結果を `String` 型にする制約も指定されています。この戻り値の型制約は関数コールには影響しません。この制約を関数コードに適用して、関数で定義済みの型が生成されたことを検証します。 DataWeave 型システムについての詳細は、 [https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/4.3/dataweave-type-system](https://docs.mulesoft.com/mule-runtime/4.3/dataweave-type-system) を参照してください。 ## [](#省略可能なパラメーターの定義)省略可能なパラメーターの定義デフォルト値をパラメーターに割り当てることで、省略可能なパラメーターを定義できます。次の例は、必須の 1 つのパラメーター (`name`) と、デフォルト値を持つ省略可能な 2 番目のパラメーター (`countryCode`) を定義している関数を示しています。例: 省略可能なパラメーターを使用する関数 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun createUserData(name, countryCode = "US") = { "User name" : name, "Location": countryCode} --- [createUserData("Cristian", "AR"), createUserData("Max The Mule")] ``` 出力 \[ { "User name": "Cristian", "Location": "AR" }, { "User name": "Max The Mule", "Location": "US" } \] ### [](#省略可能なパラメーターの順序)省略可能なパラメーターの順序 DataWeave では、パラメーター定義の先頭または末尾で省略可能なパラメーターを定義できます。例: 省略可能なパラメーターを使用する関数 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun optionalParamsLast(a, b = 2, c = 3) fun optionalParamsFirst(a = 1, b = 2, c) ``` 関数をコールすると、引数は左から右へ割り当てられます。ただし、省略可能なパラメーターを最初に定義した場合、引数は右から左へ割り当てられます。また、関数のすべてのパラメーターが省略可能な場合も、割り当ては右から左です。例: 省略可能なパラメーターの割り当て ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun optionalParamsLast(param1, param2 = 2, param3 = 3) = { "param1": param1, "param2": param2, "param3": param3} fun optionalParamsFirst(param1 = 1, param2 = 2, param3) = { "param1": param1, "param2": param2, "param3": param3} fun allParametersOptional(param1 = 1, param2 = 2, param3 = 3) = { "param1": param1, "param2": param2, "param3": param3} --- { "optionalParamsLast(A)":optionalParamsLast('A'), "optionalParamsLast(A, B)":optionalParamsLast('A', 'B'), "optionalParamsLast(A, B, C)":optionalParamsLast('A', 'B', 'C'), "optionalParamsFirst(A)":optionalParamsFirst('A'), "optionalParamsFirst(A, B)":optionalParamsFirst('A', 'B'), "optionalParamsFirst(A, B, C)":optionalParamsFirst('A', 'B', 'C'), "allParametersOptional(A)":allParametersOptional('A'), "allParametersOptional(A, B)":allParametersOptional('A', 'B'), "allParametersOptional(A, B, C)":allParametersOptional('A', 'B', 'C') } ``` 出力 { "optionalParamsLast(A)": { "param1": "A", "param2": 2, "param3": 3 }, "optionalParamsLast(A, B)": { "param1": "A", "param2": "B", "param3": 3 }, "optionalParamsLast(A, B, C)": { "param1": "A", "param2": "B", "param3": "C" }, "optionalParamsFirst(A)": { "param1": 1, "param2": 2, "param3": "A" }, "optionalParamsFirst(A, B)": { "param1": 1, "param2": "A", "param3": "B" }, "optionalParamsFirst(A, B, C)": { "param1": "A", "param2": "B", "param3": "C" }, "allParametersOptional(A)": { "param1": 1, "param2": 2, "param3": "A" }, "allParametersOptional(A, B)": { "param1": 1, "param2": "A", "param3": "B" }, "allParametersOptional(A, B, C)": { "param1": "A", "param2": "B", "param3": "C" } } ## [](#関数オーバーロード)関数オーバーロード DataWeave では、同じ名前でパラメーターの異なる複数の関数を作成できます。これは、関数コールの引数に基づいて異なる動作を定義するのに便利です。オーバーロードされた関数のパラメーターは、数や型が異なります。関数パラメーターの型を定義する際の制約については、[「型システム」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-type-system)を参照してください。 DataWeave は、スクリプトで関数が宣言されている順序に従って、関数コールの引数を受け入れる最初の関数を使用します。例: 関数オーバーロードを使用する関数 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun toUpper(a: String) = upper(a) fun toUpper(a: Any) = null fun toUpper(a: String, b: Number) = upper(a) ++ b as String --- toUpper("hi!") ``` 関数コール `toUpper("hi!")` の引数は、String (文字列) 型と Any (任意) 型に一致するため、最初の 2 つの定義で関数を呼び出すことができます。ただし、Any (任意) 型を使用する関数より先に `fun toUpper(a: String) = upper(a)` 関数が定義されているため、DataWeave はこの関数を実行します。 Output of toUpper("hi!") "HI!" Output of toUpper(true) null Output of toUpper("age: ", 26) "AGE: 26" ## [](#関連情報)関連情報 [カスタムモジュールおよびマッピングの作成](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dataweave-create-module) [DataWeave リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-functions) # DataWeave 関数の定義 DataWeave スクリプトのヘッダー内で `fun` 宣言を使用して、独自の DataWeave 関数を定義できます。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#dataweave-関数定義の構文)DataWeave 関数定義の構文 DataWeave で関数を定義するには、次の構文を使用します。 fun myFunction(param1, param2, ...) = - `fun` キーワードは関数の定義を開始します。 - `myFunction` は、関数に対して定義する名前です。関数名は有効な識別子である必要があります。有効な識別子についての詳細は、[「有効な識別子を宣言するためのルール」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-language-introduction#valid-identifiers)を参照してください。 - `(param1, param2, … , paramn)` は、関数で受け入れるパラメーターを表します。ゼロ個から任意の数までのパラメーターをカンマ (`,`) で区切り、括弧で囲んで指定できます。 - `=` 記号は、関数がコールされたときに実行するコードブロックの先頭をマークします。 - `` は、関数で定義する実際のコードを表します。 ## [](#関数定義の例)関数定義の例次の例では、1 つの文字列引数を受け入れて、受け取った文字列引数を使用して `upper` 関数をコールし、結果を出力する DataWeave 関数を定義します。例: 簡単な関数定義 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun toUpper(aString) = upper(aString) --- toUpper("hello") ``` 出力 "HELLO" 次の例は、DataWeave 関数の引数で任意の DataWeave 式を使用する方法を示しています。例: 引数としての式の使用 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun toUpper(aString) = upper(aString) --- toUpper("h" ++ "el" ++ lower("LO") ) ``` 出力 "HELLO" 次の例では、組み込みの `match` 操作を使用して[パターン一致](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-pattern-matching)を実行し、関数に渡された引数の型をテストします。例: パターン一致を使用する例 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun toUpper(aString) = aString match { case is String -> upper(aString) else -> null } --- toUpper("h" ++ "el" ++ lower("LO") ) ``` 出力 "HELLO" 次の例では、数値文字列を共通の電話番号形式に再度書式設定する関数を作成します。例: toPhoneFormat() 関数 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun toPhoneFormat(str: String) = "(" ++ str[0 to 2] ++ ") " ++ str[3 to 5] ++ "-" ++ str[6 to 9] --- toPhoneFormat("1234567890") ``` 出力 "(123) 456-7890" ## [](#型制約の定義)型制約の定義関数を宣言するときに型制約の式を定義すると、関数コールの引数に、定義した型制約を確実に適用できます。関数の型制約を定義するには、次の構文を使用します。 fun myFunction(param1: Type, param2: Type): ResultType = 例: 型制約を使用する関数 %dw 2.0 output application/json fun toUser(id: Number, userName: String): String = "you called the function toUser!" この例の型制約では、関数 `toUser` が 1 番目の引数で `Number` 型のみを受け入れ、2 番目の引数で `String` 型のみを受け入れることを定義します。また、この関数では、結果を `String` 型にする制約も指定されています。この戻り値の型制約は関数コールには影響しません。この制約を関数コードに適用して、関数で定義済みの型が生成されたことを検証します。 DataWeave 型システムについての詳細は、[https://docs.mulesoft.com/dataweave/latest/dataweave-type-system](https://docs.mulesoft.com/dataweave/latest/dataweave-type-system) を参照してください。 ## [](#省略可能なパラメーターの定義)省略可能なパラメーターの定義デフォルト値をパラメーターに割り当てることで、省略可能なパラメーターを定義できます。次の例は、必須の 1 つのパラメーター (`name`) と、デフォルト値を持つ省略可能な 2 番目のパラメーター (`countryCode`) を定義している関数を示しています。例: 省略可能なパラメーターを使用する関数 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun createUserData(name, countryCode = "US") = { "User name" : name, "Location": countryCode} --- [createUserData("Cristian", "AR"), createUserData("Max The Mule")] ``` 出力 \[ { "User name": "Cristian", "Location": "AR" }, { "User name": "Max The Mule", "Location": "US" } \] ### [](#省略可能なパラメーターの順序)省略可能なパラメーターの順序 DataWeave では、パラメーター定義の先頭または末尾で省略可能なパラメーターを定義できます。例: 省略可能なパラメーターを使用する関数 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun optionalParamsLast(a, b = 2, c = 3) fun optionalParamsFirst(a = 1, b = 2, c) ``` 関数をコールすると、引数は左から右へ割り当てられます。ただし、省略可能なパラメーターを最初に定義した場合、引数は右から左へ割り当てられます。また、関数のすべてのパラメーターが省略可能な場合も、割り当ては右から左です。例: 省略可能なパラメーターの割り当て ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun optionalParamsLast(param1, param2 = 2, param3 = 3) = { "param1": param1, "param2": param2, "param3": param3} fun optionalParamsFirst(param1 = 1, param2 = 2, param3) = { "param1": param1, "param2": param2, "param3": param3} fun allParametersOptional(param1 = 1, param2 = 2, param3 = 3) = { "param1": param1, "param2": param2, "param3": param3} --- { "optionalParamsLast(A)":optionalParamsLast('A'), "optionalParamsLast(A, B)":optionalParamsLast('A', 'B'), "optionalParamsLast(A, B, C)":optionalParamsLast('A', 'B', 'C'), "optionalParamsFirst(A)":optionalParamsFirst('A'), "optionalParamsFirst(A, B)":optionalParamsFirst('A', 'B'), "optionalParamsFirst(A, B, C)":optionalParamsFirst('A', 'B', 'C'), "allParametersOptional(A)":allParametersOptional('A'), "allParametersOptional(A, B)":allParametersOptional('A', 'B'), "allParametersOptional(A, B, C)":allParametersOptional('A', 'B', 'C') } ``` 出力 { "optionalParamsLast(A)": { "param1": "A", "param2": 2, "param3": 3 }, "optionalParamsLast(A, B)": { "param1": "A", "param2": "B", "param3": 3 }, "optionalParamsLast(A, B, C)": { "param1": "A", "param2": "B", "param3": "C" }, "optionalParamsFirst(A)": { "param1": 1, "param2": 2, "param3": "A" }, "optionalParamsFirst(A, B)": { "param1": 1, "param2": "A", "param3": "B" }, "optionalParamsFirst(A, B, C)": { "param1": "A", "param2": "B", "param3": "C" }, "allParametersOptional(A)": { "param1": 1, "param2": 2, "param3": "A" }, "allParametersOptional(A, B)": { "param1": 1, "param2": "A", "param3": "B" }, "allParametersOptional(A, B, C)": { "param1": "A", "param2": "B", "param3": "C" } } ## [](#関数オーバーロード)関数オーバーロード DataWeave では、同じ名前でパラメーターの異なる複数の関数を作成できます。これは、関数コールの引数に基づいて異なる動作を定義するのに便利です。オーバーロードされた関数のパラメーターは、数や型が異なります。関数パラメーターの型を定義する際の制約については、[「型システム」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-type-system)を参照してください。 DataWeave は、スクリプトで関数が宣言されている順序に従って、関数コールの引数を受け入れる最初の関数を使用します。例: 関数オーバーロードを使用する関数 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun toUpper(a: String) = upper(a) fun toUpper(a: Any) = null fun toUpper(a: String, b: Number) = upper(a) ++ b as String --- toUpper("hi!") ``` 関数コール `toUpper("hi!")` の引数は、String (文字列) 型と Any (任意) 型に一致するため、最初の 2 つの定義で関数を呼び出すことができます。ただし、Any (任意) 型を使用する関数より先に `fun toUpper(a: String) = upper(a)` 関数が定義されているため、DataWeave はこの関数を実行します。 Output of toUpper("hi!") "HI!" Output of toUpper(true) null Output of toUpper("age: ", 26) "AGE: 26" ## [](#関連情報)関連情報 [カスタムモジュールおよびマッピングの作成](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dataweave-create-module) [DataWeave リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-functions) # DataWeave 関数の定義 DataWeave スクリプトのヘッダー内で `fun` 宣言を使用して、独自の DataWeave 関数を定義できます。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#dataweave-関数定義の構文)DataWeave 関数定義の構文 DataWeave で関数を定義するには、次の構文を使用します。 fun myFunction(param1, param2, ...) = - `fun` キーワードは関数の定義を開始します。 - `myFunction` は、関数に対して定義する名前です。関数名は有効な識別子である必要があります。有効な識別子についての詳細は、[「有効な識別子を宣言するためのルール」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-language-introduction#valid-identifiers)を参照してください。 - `(param1, param2, … , paramn)` は、関数で受け入れるパラメーターを表します。ゼロ個から任意の数までのパラメーターをカンマ (`,`) で区切り、括弧で囲んで指定できます。 - `=` 記号は、関数がコールされたときに実行するコードブロックの先頭をマークします。 - `` は、関数で定義する実際のコードを表します。 ## [](#関数定義の例)関数定義の例次の例では、1 つの文字列引数を受け入れて、受け取った文字列引数を使用して `upper` 関数をコールし、結果を出力する DataWeave 関数を定義します。例: 簡単な関数定義 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun toUpper(aString) = upper(aString) --- toUpper("hello") ``` 出力 "HELLO" 次の例は、DataWeave 関数の引数で任意の DataWeave 式を使用する方法を示しています。例: 引数としての式の使用 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun toUpper(aString) = upper(aString) --- toUpper("h" ++ "el" ++ lower("LO") ) ``` 出力 "HELLO" 次の例では、組み込みの `match` 操作を使用して[パターン一致](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-pattern-matching)を実行し、関数に渡された引数の型をテストします。例: パターン一致を使用する例 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun toUpper(aString) = aString match { case is String -> upper(aString) else -> null } --- toUpper("h" ++ "el" ++ lower("LO") ) ``` 出力 "HELLO" 次の例では、数値文字列を共通の電話番号形式に再度書式設定する関数を作成します。例: toPhoneFormat() 関数 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun toPhoneFormat(str: String) = "(" ++ str[0 to 2] ++ ") " ++ str[3 to 5] ++ "-" ++ str[6 to 9] --- toPhoneFormat("1234567890") ``` 出力 "(123) 456-7890" ## [](#型制約の定義)型制約の定義関数を宣言するときに型制約の式を定義すると、関数コールの引数に、定義した型制約を確実に適用できます。関数の型制約を定義するには、次の構文を使用します。 fun myFunction(param1: Type, param2: Type): ResultType = 例: 型制約を使用する関数 %dw 2.0 output application/json fun toUser(id: Number, userName: String): String = "you called the function toUser!" この例の型制約では、関数 `toUser` が 1 番目の引数で `Number` 型のみを受け入れ、2 番目の引数で `String` 型のみを受け入れることを定義します。また、この関数では、結果を `String` 型にする制約も指定されています。この戻り値の型制約は関数コールには影響しません。この制約を関数コードに適用して、関数で定義済みの型が生成されたことを検証します。 DataWeave 型システムについての詳細は、[https://docs.mulesoft.com/dataweave/latest/dataweave-type-system](https://docs.mulesoft.com/dataweave/latest/dataweave-type-system) を参照してください。 ## [](#省略可能なパラメーターの定義)省略可能なパラメーターの定義デフォルト値をパラメーターに割り当てることで、省略可能なパラメーターを定義できます。次の例は、必須の 1 つのパラメーター (`name`) と、デフォルト値を持つ省略可能な 2 番目のパラメーター (`countryCode`) を定義している関数を示しています。例: 省略可能なパラメーターを使用する関数 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun createUserData(name, countryCode = "US") = { "User name" : name, "Location": countryCode} --- [createUserData("Cristian", "AR"), createUserData("Max The Mule")] ``` 出力 \[ { "User name": "Cristian", "Location": "AR" }, { "User name": "Max The Mule", "Location": "US" } \] ### [](#省略可能なパラメーターの順序)省略可能なパラメーターの順序 DataWeave では、パラメーター定義の先頭または末尾で省略可能なパラメーターを定義できます。例: 省略可能なパラメーターを使用する関数 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun optionalParamsLast(a, b = 2, c = 3) fun optionalParamsFirst(a = 1, b = 2, c) ``` 関数をコールすると、引数は左から右へ割り当てられます。ただし、省略可能なパラメーターを最初に定義した場合、引数は右から左へ割り当てられます。また、関数のすべてのパラメーターが省略可能な場合も、割り当ては右から左です。例: 省略可能なパラメーターの割り当て ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun optionalParamsLast(param1, param2 = 2, param3 = 3) = { "param1": param1, "param2": param2, "param3": param3} fun optionalParamsFirst(param1 = 1, param2 = 2, param3) = { "param1": param1, "param2": param2, "param3": param3} fun allParametersOptional(param1 = 1, param2 = 2, param3 = 3) = { "param1": param1, "param2": param2, "param3": param3} --- { "optionalParamsLast(A)":optionalParamsLast('A'), "optionalParamsLast(A, B)":optionalParamsLast('A', 'B'), "optionalParamsLast(A, B, C)":optionalParamsLast('A', 'B', 'C'), "optionalParamsFirst(A)":optionalParamsFirst('A'), "optionalParamsFirst(A, B)":optionalParamsFirst('A', 'B'), "optionalParamsFirst(A, B, C)":optionalParamsFirst('A', 'B', 'C'), "allParametersOptional(A)":allParametersOptional('A'), "allParametersOptional(A, B)":allParametersOptional('A', 'B'), "allParametersOptional(A, B, C)":allParametersOptional('A', 'B', 'C') } ``` 出力 { "optionalParamsLast(A)": { "param1": "A", "param2": 2, "param3": 3 }, "optionalParamsLast(A, B)": { "param1": "A", "param2": "B", "param3": 3 }, "optionalParamsLast(A, B, C)": { "param1": "A", "param2": "B", "param3": "C" }, "optionalParamsFirst(A)": { "param1": 1, "param2": 2, "param3": "A" }, "optionalParamsFirst(A, B)": { "param1": 1, "param2": "A", "param3": "B" }, "optionalParamsFirst(A, B, C)": { "param1": "A", "param2": "B", "param3": "C" }, "allParametersOptional(A)": { "param1": 1, "param2": 2, "param3": "A" }, "allParametersOptional(A, B)": { "param1": 1, "param2": "A", "param3": "B" }, "allParametersOptional(A, B, C)": { "param1": "A", "param2": "B", "param3": "C" } } ## [](#型パラメーターの定義)型パラメーターの定義 DataWeave 関数定義では、一部のプログラミング言語の汎用型に似ている型パラメーターの使用がサポートされています。例: 型パラメーターを使用する関数 ```dataweace %dw 2.0 output application/json fun toArray(x: T): Array = [x] --- toArray(2) ``` DataWeave では、関数で受け入れられる入力を制限する型パラメーター制約の追加もサポートされています。例: 型パラメーターと制約を使用する関数 ```dataweace %dw 2.0 output application/json fun getName(x: T): String = x.name --- { name: getName({ name: "Andrés" }) //name: getName({ age: 20 }) invalid call as the parameter does not fullfill the constraint } ``` ## [](#関数オーバーロード)関数オーバーロード DataWeave では、同じ名前でパラメーターの異なる複数の関数を作成できます。これは、関数コールの引数に基づいて異なる動作を定義するのに便利です。オーバーロードされた関数のパラメーターは、数や型が異なります。関数パラメーターの型を定義する際の制約については、[「型システム」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-type-system)を参照してください。 DataWeave は、スクリプトで関数が宣言されている順序に従って、関数コールの引数を受け入れる最初の関数を使用します。例: 関数オーバーロードを使用する関数 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun toUpper(a: String) = upper(a) fun toUpper(a: Any) = null fun toUpper(a: String, b: Number) = upper(a) ++ b as String --- toUpper("hi!") ``` 関数コール `toUpper("hi!")` の引数は、String (文字列) 型と Any (任意) 型に一致するため、最初の 2 つの定義で関数を呼び出すことができます。ただし、Any (任意) 型を使用する関数より先に `fun toUpper(a: String) = upper(a)` 関数が定義されているため、DataWeave はこの関数を実行します。 Output of toUpper("hi!") "HI!" Output of toUpper(true) null Output of toUpper("age: ", 26) "AGE: 26" ## [](#関連情報)関連情報 [カスタムモジュールおよびマッピングの作成](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dataweave-create-module) [DataWeave リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-functions) # DataWeave 関数の定義 DataWeave スクリプトのヘッダー内で `fun` 宣言を使用して、独自の DataWeave 関数を定義できます。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#dataweave-関数定義の構文)DataWeave 関数定義の構文 DataWeave で関数を定義するには、次の構文を使用します。 fun myFunction(param1, param2, ...) = - `fun` キーワードは関数の定義を開始します。 - `myFunction` は、関数に対して定義する名前です。関数名は有効な識別子である必要があります。有効な識別子についての詳細は、[「有効な識別子を宣言するためのルール」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-language-introduction#valid-identifiers)を参照してください。 - `(param1, param2, … , paramn)` は、関数で受け入れるパラメーターを表します。ゼロ個から任意の数までのパラメーターをカンマ (`,`) で区切り、括弧で囲んで指定できます。 - `=` 記号は、関数がコールされたときに実行するコードブロックの先頭をマークします。 - `` は、関数で定義する実際のコードを表します。 ## [](#関数定義の例)関数定義の例次の例では、1 つの文字列引数を受け入れて、受け取った文字列引数を使用して `upper` 関数をコールし、結果を出力する DataWeave 関数を定義します。例: 簡単な関数定義 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun toUpper(aString) = upper(aString) --- toUpper("hello") ``` 出力 "HELLO" 次の例は、DataWeave 関数の引数で任意の DataWeave 式を使用する方法を示しています。例: 引数としての式の使用 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun toUpper(aString) = upper(aString) --- toUpper("h" ++ "el" ++ lower("LO") ) ``` 出力 "HELLO" 次の例では、組み込みの `match` 操作を使用して[パターン一致](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-pattern-matching)を実行し、関数に渡された引数の型をテストします。例: パターン一致を使用する例 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun toUpper(aString) = aString match { case is String -> upper(aString) else -> null } --- toUpper("h" ++ "el" ++ lower("LO") ) ``` 出力 "HELLO" 次の例では、数値文字列を共通の電話番号形式に再度書式設定する関数を作成します。例: toPhoneFormat() 関数 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun toPhoneFormat(str: String) = "(" ++ str[0 to 2] ++ ") " ++ str[3 to 5] ++ "-" ++ str[6 to 9] --- toPhoneFormat("1234567890") ``` 出力 "(123) 456-7890" ## [](#型制約の定義)型制約の定義関数を宣言するときに型制約の式を定義すると、関数コールの引数に、定義した型制約を確実に適用できます。関数の型制約を定義するには、次の構文を使用します。 fun myFunction(param1: Type, param2: Type): ResultType = 例: 型制約を使用する関数 %dw 2.0 output application/json fun toUser(id: Number, userName: String): String = "you called the function toUser!" この例の型制約では、関数 `toUser` が 1 番目の引数で `Number` 型のみを受け入れ、2 番目の引数で `String` 型のみを受け入れることを定義します。また、この関数では、結果を `String` 型にする制約も指定されています。この戻り値の型制約は関数コールには影響しません。この制約を関数コードに適用して、関数で定義済みの型が生成されたことを検証します。 DataWeave 型システムについての詳細は、[https://docs.mulesoft.com/dataweave/latest/dataweave-type-system](https://docs.mulesoft.com/dataweave/latest/dataweave-type-system) を参照してください。 ## [](#省略可能なパラメーターの定義)省略可能なパラメーターの定義デフォルト値をパラメーターに割り当てることで、省略可能なパラメーターを定義できます。次の例は、必須の 1 つのパラメーター (`name`) と、デフォルト値を持つ省略可能な 2 番目のパラメーター (`countryCode`) を定義している関数を示しています。例: 省略可能なパラメーターを使用する関数 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun createUserData(name, countryCode = "US") = { "User name" : name, "Location": countryCode} --- [createUserData("Cristian", "AR"), createUserData("Max The Mule")] ``` 出力 \[ { "User name": "Cristian", "Location": "AR" }, { "User name": "Max The Mule", "Location": "US" } \] ### [](#省略可能なパラメーターの順序)省略可能なパラメーターの順序 DataWeave では、パラメーター定義の先頭または末尾で省略可能なパラメーターを定義できます。例: 省略可能なパラメーターを使用する関数 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun optionalParamsLast(a, b = 2, c = 3) fun optionalParamsFirst(a = 1, b = 2, c) ``` 関数をコールすると、引数は左から右へ割り当てられます。ただし、省略可能なパラメーターを最初に定義した場合、引数は右から左へ割り当てられます。また、関数のすべてのパラメーターが省略可能な場合も、割り当ては右から左です。例: 省略可能なパラメーターの割り当て ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun optionalParamsLast(param1, param2 = 2, param3 = 3) = { "param1": param1, "param2": param2, "param3": param3} fun optionalParamsFirst(param1 = 1, param2 = 2, param3) = { "param1": param1, "param2": param2, "param3": param3} fun allParametersOptional(param1 = 1, param2 = 2, param3 = 3) = { "param1": param1, "param2": param2, "param3": param3} --- { "optionalParamsLast(A)":optionalParamsLast('A'), "optionalParamsLast(A, B)":optionalParamsLast('A', 'B'), "optionalParamsLast(A, B, C)":optionalParamsLast('A', 'B', 'C'), "optionalParamsFirst(A)":optionalParamsFirst('A'), "optionalParamsFirst(A, B)":optionalParamsFirst('A', 'B'), "optionalParamsFirst(A, B, C)":optionalParamsFirst('A', 'B', 'C'), "allParametersOptional(A)":allParametersOptional('A'), "allParametersOptional(A, B)":allParametersOptional('A', 'B'), "allParametersOptional(A, B, C)":allParametersOptional('A', 'B', 'C') } ``` 出力 { "optionalParamsLast(A)": { "param1": "A", "param2": 2, "param3": 3 }, "optionalParamsLast(A, B)": { "param1": "A", "param2": "B", "param3": 3 }, "optionalParamsLast(A, B, C)": { "param1": "A", "param2": "B", "param3": "C" }, "optionalParamsFirst(A)": { "param1": 1, "param2": 2, "param3": "A" }, "optionalParamsFirst(A, B)": { "param1": 1, "param2": "A", "param3": "B" }, "optionalParamsFirst(A, B, C)": { "param1": "A", "param2": "B", "param3": "C" }, "allParametersOptional(A)": { "param1": 1, "param2": 2, "param3": "A" }, "allParametersOptional(A, B)": { "param1": 1, "param2": "A", "param3": "B" }, "allParametersOptional(A, B, C)": { "param1": "A", "param2": "B", "param3": "C" } } ## [](#型パラメーターの定義)型パラメーターの定義 DataWeave 関数定義では、一部のプログラミング言語の汎用型に似ている型パラメーターの使用がサポートされています。例: 型パラメーターを使用する関数 ```dataweace %dw 2.0 output application/json fun toArray(x: T): Array = [x] --- toArray(2) ``` DataWeave では、関数で受け入れられる入力を制限する型パラメーター制約の追加もサポートされています。例: 型パラメーターと制約を使用する関数 ```dataweace %dw 2.0 output application/json fun getName(x: T): String = x.name --- { name: getName({ name: "Andrés" }) //name: getName({ age: 20 }) invalid call as the parameter does not fullfill the constraint } ``` ## [](#関数オーバーロード)関数オーバーロード DataWeave では、同じ名前でパラメーターの異なる複数の関数を作成できます。これは、関数コールの引数に基づいて異なる動作を定義するのに便利です。オーバーロードされた関数のパラメーターは、数や型が異なります。関数パラメーターの型を定義する際の制約については、[「型システム」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-type-system)を参照してください。 DataWeave は、スクリプトで関数が宣言されている順序に従って、関数コールの引数を受け入れる最初の関数を使用します。例: 関数オーバーロードを使用する関数 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun toUpper(a: String) = upper(a) fun toUpper(a: Any) = null fun toUpper(a: String, b: Number) = upper(a) ++ b as String --- toUpper("hi!") ``` 関数コール `toUpper("hi!")` の引数は、String (文字列) 型と Any (任意) 型に一致するため、最初の 2 つの定義で関数を呼び出すことができます。ただし、Any (任意) 型を使用する関数より先に `fun toUpper(a: String) = upper(a)` 関数が定義されているため、DataWeave はこの関数を実行します。 Output of toUpper("hi!") "HI!" Output of toUpper(true) null Output of toUpper("age: ", 26) "AGE: 26" ## [](#関連情報)関連情報 [カスタムモジュールおよびマッピングの作成](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dataweave-create-module) [DataWeave リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-functions) # DataWeave 関数の定義 DataWeave スクリプトのヘッダー内で `fun` 宣言を使用して、独自の DataWeave 関数を定義できます。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#dataweave-関数定義の構文)DataWeave 関数定義の構文 DataWeave で関数を定義するには、次の構文を使用します。 fun myFunction(param1, param2, ...) = - `fun` キーワードは関数の定義を開始します。 - `myFunction` は、関数に対して定義する名前です。関数名は有効な識別子である必要があります。有効な識別子についての詳細は、[「有効な識別子を宣言するためのルール」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-language-introduction#valid-identifiers)を参照してください。 - `(param1, param2, … , paramn)` は、関数で受け入れるパラメーターを表します。ゼロ個から任意の数までのパラメーターをカンマ (`,`) で区切り、括弧で囲んで指定できます。 - `=` 記号は、関数がコールされたときに実行するコードブロックの先頭をマークします。 - `` は、関数で定義する実際のコードを表します。 ## [](#関数定義の例)関数定義の例次の例では、1 つの文字列引数を受け入れて、受け取った文字列引数を使用して `upper` 関数をコールし、結果を出力する DataWeave 関数を定義します。例: 簡単な関数定義 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun toUpper(aString) = upper(aString) --- toUpper("hello") ``` 出力 "HELLO" 次の例は、DataWeave 関数の引数で任意の DataWeave 式を使用する方法を示しています。例: 引数としての式の使用 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun toUpper(aString) = upper(aString) --- toUpper("h" ++ "el" ++ lower("LO") ) ``` 出力 "HELLO" 次の例では、組み込みの `match` 操作を使用して[パターン一致](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-pattern-matching)を実行し、関数に渡された引数の型をテストします。例: パターン一致を使用する例 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun toUpper(aString) = aString match { case is String -> upper(aString) else -> null } --- toUpper("h" ++ "el" ++ lower("LO") ) ``` 出力 "HELLO" 次の例では、数値文字列を共通の電話番号形式に再度書式設定する関数を作成します。例: toPhoneFormat() 関数 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun toPhoneFormat(str: String) = "(" ++ str[0 to 2] ++ ") " ++ str[3 to 5] ++ "-" ++ str[6 to 9] --- toPhoneFormat("1234567890") ``` 出力 "(123) 456-7890" ## [](#型制約の定義)型制約の定義関数を宣言するときに型制約の式を定義すると、関数コールの引数に、定義した型制約を確実に適用できます。関数の型制約を定義するには、次の構文を使用します。 fun myFunction(param1: Type, param2: Type): ResultType = 例: 型制約を使用する関数 %dw 2.0 output application/json fun toUser(id: Number, userName: String): String = "you called the function toUser!" この例の型制約では、関数 `toUser` が 1 番目の引数で `Number` 型のみを受け入れ、2 番目の引数で `String` 型のみを受け入れることを定義します。また、この関数では、結果を `String` 型にする制約も指定されています。この戻り値の型制約は関数コールには影響しません。この制約を関数コードに適用して、関数で定義済みの型が生成されたことを検証します。 DataWeave 型システムについての詳細は、[https://docs.mulesoft.com/dataweave/latest/dataweave-type-system](https://docs.mulesoft.com/dataweave/latest/dataweave-type-system) を参照してください。 ## [](#省略可能なパラメーターの定義)省略可能なパラメーターの定義デフォルト値をパラメーターに割り当てることで、省略可能なパラメーターを定義できます。次の例は、必須の 1 つのパラメーター (`name`) と、デフォルト値を持つ省略可能な 2 番目のパラメーター (`countryCode`) を定義している関数を示しています。例: 省略可能なパラメーターを使用する関数 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun createUserData(name, countryCode = "US") = { "User name" : name, "Location": countryCode} --- [createUserData("Cristian", "AR"), createUserData("Max The Mule")] ``` 出力 \[ { "User name": "Cristian", "Location": "AR" }, { "User name": "Max The Mule", "Location": "US" } \] ### [](#省略可能なパラメーターの順序)省略可能なパラメーターの順序 DataWeave では、パラメーター定義の先頭または末尾で省略可能なパラメーターを定義できます。例: 省略可能なパラメーターを使用する関数 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun optionalParamsLast(a, b = 2, c = 3) fun optionalParamsFirst(a = 1, b = 2, c) ``` 関数をコールすると、引数は左から右へ割り当てられます。ただし、省略可能なパラメーターを最初に定義した場合、引数は右から左へ割り当てられます。また、関数のすべてのパラメーターが省略可能な場合も、割り当ては右から左です。例: 省略可能なパラメーターの割り当て ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun optionalParamsLast(param1, param2 = 2, param3 = 3) = { "param1": param1, "param2": param2, "param3": param3} fun optionalParamsFirst(param1 = 1, param2 = 2, param3) = { "param1": param1, "param2": param2, "param3": param3} fun allParametersOptional(param1 = 1, param2 = 2, param3 = 3) = { "param1": param1, "param2": param2, "param3": param3} --- { "optionalParamsLast(A)":optionalParamsLast('A'), "optionalParamsLast(A, B)":optionalParamsLast('A', 'B'), "optionalParamsLast(A, B, C)":optionalParamsLast('A', 'B', 'C'), "optionalParamsFirst(A)":optionalParamsFirst('A'), "optionalParamsFirst(A, B)":optionalParamsFirst('A', 'B'), "optionalParamsFirst(A, B, C)":optionalParamsFirst('A', 'B', 'C'), "allParametersOptional(A)":allParametersOptional('A'), "allParametersOptional(A, B)":allParametersOptional('A', 'B'), "allParametersOptional(A, B, C)":allParametersOptional('A', 'B', 'C') } ``` 出力 { "optionalParamsLast(A)": { "param1": "A", "param2": 2, "param3": 3 }, "optionalParamsLast(A, B)": { "param1": "A", "param2": "B", "param3": 3 }, "optionalParamsLast(A, B, C)": { "param1": "A", "param2": "B", "param3": "C" }, "optionalParamsFirst(A)": { "param1": 1, "param2": 2, "param3": "A" }, "optionalParamsFirst(A, B)": { "param1": 1, "param2": "A", "param3": "B" }, "optionalParamsFirst(A, B, C)": { "param1": "A", "param2": "B", "param3": "C" }, "allParametersOptional(A)": { "param1": 1, "param2": 2, "param3": "A" }, "allParametersOptional(A, B)": { "param1": 1, "param2": "A", "param3": "B" }, "allParametersOptional(A, B, C)": { "param1": "A", "param2": "B", "param3": "C" } } ## [](#型パラメーターの定義)型パラメーターの定義 DataWeave 関数定義では、一部のプログラミング言語の汎用型に似ている型パラメーターの使用がサポートされています。例: 型パラメーターを使用する関数 ```dataweace %dw 2.0 output application/json fun toArray(x: T): Array = [x] --- toArray(2) ``` DataWeave では、関数で受け入れられる入力を制限する型パラメーター制約の追加もサポートされています。例: 型パラメーターと制約を使用する関数 ```dataweace %dw 2.0 output application/json fun getName(x: T): String = x.name --- { name: getName({ name: "Andrés" }) //name: getName({ age: 20 }) invalid call as the parameter does not fullfill the constraint } ``` ## [](#関数オーバーロード)関数オーバーロード DataWeave では、同じ名前でパラメーターの異なる複数の関数を作成できます。これは、関数コールの引数に基づいて異なる動作を定義するのに便利です。オーバーロードされた関数のパラメーターは、数や型が異なります。関数パラメーターの型を定義する際の制約については、[「型システム」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-type-system)を参照してください。 DataWeave は、スクリプトで関数が宣言されている順序に従って、関数コールの引数を受け入れる最初の関数を使用します。例: 関数オーバーロードを使用する関数 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun toUpper(a: String) = upper(a) fun toUpper(a: Any) = null fun toUpper(a: String, b: Number) = upper(a) ++ b as String --- toUpper("hi!") ``` 関数コール `toUpper("hi!")` の引数は、String (文字列) 型と Any (任意) 型に一致するため、最初の 2 つの定義で関数を呼び出すことができます。ただし、Any (任意) 型を使用する関数より先に `fun toUpper(a: String) = upper(a)` 関数が定義されているため、DataWeave はこの関数を実行します。 Output of toUpper("hi!") "HI!" Output of toUpper(true) null Output of toUpper("age: ", 26) "AGE: 26" ## [](#関連情報)関連情報 [カスタムモジュールおよびマッピングの作成](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dataweave-create-module) [DataWeave リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-functions) # DataWeave 関数の定義 DataWeave スクリプトのヘッダー内で `fun` 宣言を使用して、独自の DataWeave 関数を定義できます。開始する前に、Mule 4 アプリケーションでは DataWeave のバージョン 2.x が使用されることに注意してください。Mule 3 アプリケーションでの DataWeave については、[DataWeave バージョン 1.2 のドキュメント](#1.2@dataweave::index.adoc)を参照してください。他の Mule バージョンの場合は、DataWeave の目次のバージョンセレクターを使用できます。 ## [](#dataweave-関数定義の構文)DataWeave 関数定義の構文 DataWeave で関数を定義するには、次の構文を使用します。 fun myFunction(param1, param2, ...) = - `fun` キーワードは関数の定義を開始します。 - `myFunction` は、関数に対して定義する名前です。関数名は有効な識別子である必要があります。有効な識別子についての詳細は、[「有効な識別子を宣言するためのルール」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-language-introduction#valid-identifiers)を参照してください。 - `(param1, param2, … , paramn)` は、関数で受け入れるパラメーターを表します。ゼロ個から任意の数までのパラメーターをカンマ (`,`) で区切り、括弧で囲んで指定できます。 - `=` 記号は、関数がコールされたときに実行するコードブロックの先頭をマークします。 - `` は、関数で定義する実際のコードを表します。 ## [](#関数定義の例)関数定義の例次の例では、1 つの文字列引数を受け入れて、受け取った文字列引数を使用して `upper` 関数をコールし、結果を出力する DataWeave 関数を定義します。例: 簡単な関数定義 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun toUpper(aString) = upper(aString) --- toUpper("hello") ``` 出力 "HELLO" 次の例は、DataWeave 関数の引数で任意の DataWeave 式を使用する方法を示しています。例: 引数としての式の使用 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun toUpper(aString) = upper(aString) --- toUpper("h" ++ "el" ++ lower("LO") ) ``` 出力 "HELLO" 次の例では、組み込みの `match` 操作を使用して[パターン一致](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-pattern-matching)を実行し、関数に渡された引数の型をテストします。例: パターン一致を使用する例 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun toUpper(aString) = aString match { case is String -> upper(aString) else -> null } --- toUpper("h" ++ "el" ++ lower("LO") ) ``` 出力 "HELLO" 次の例では、数値文字列を共通の電話番号形式に再度書式設定する関数を作成します。例: toPhoneFormat() 関数 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun toPhoneFormat(str: String) = "(" ++ str[0 to 2] ++ ") " ++ str[3 to 5] ++ "-" ++ str[6 to 9] --- toPhoneFormat("1234567890") ``` 出力 "(123) 456-7890" ## [](#型制約の定義)型制約の定義関数を宣言するときに型制約の式を定義すると、関数コールの引数に、定義した型制約を確実に適用できます。関数の型制約を定義するには、次の構文を使用します。 fun myFunction(param1: Type, param2: Type): ResultType = 例: 型制約を使用する関数 %dw 2.0 output application/json fun toUser(id: Number, userName: String): String = "you called the function toUser!" この例の型制約では、関数 `toUser` が 1 番目の引数で `Number` 型のみを受け入れ、2 番目の引数で `String` 型のみを受け入れることを定義します。また、この関数では、結果を `String` 型にする制約も指定されています。この戻り値の型制約は関数コールには影響しません。この制約を関数コードに適用して、関数で定義済みの型が生成されたことを検証します。 DataWeave 型システムについての詳細は、[https://docs.mulesoft.com/dataweave/latest/dataweave-type-system](https://docs.mulesoft.com/dataweave/latest/dataweave-type-system) を参照してください。 ## [](#省略可能なパラメーターの定義)省略可能なパラメーターの定義デフォルト値をパラメーターに割り当てることで、省略可能なパラメーターを定義できます。次の例は、必須の 1 つのパラメーター (`name`) と、デフォルト値を持つ省略可能な 2 番目のパラメーター (`countryCode`) を定義している関数を示しています。例: 省略可能なパラメーターを使用する関数 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun createUserData(name, countryCode = "US") = { "User name" : name, "Location": countryCode} --- [createUserData("Cristian", "AR"), createUserData("Max The Mule")] ``` 出力 \[ { "User name": "Cristian", "Location": "AR" }, { "User name": "Max The Mule", "Location": "US" } \] ### [](#省略可能なパラメーターの順序)省略可能なパラメーターの順序 DataWeave では、パラメーター定義の先頭または末尾で省略可能なパラメーターを定義できます。例: 省略可能なパラメーターを使用する関数 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun optionalParamsLast(a, b = 2, c = 3) fun optionalParamsFirst(a = 1, b = 2, c) ``` 関数をコールすると、引数は左から右へ割り当てられます。ただし、省略可能なパラメーターを最初に定義した場合、引数は右から左へ割り当てられます。また、関数のすべてのパラメーターが省略可能な場合も、割り当ては右から左です。例: 省略可能なパラメーターの割り当て ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun optionalParamsLast(param1, param2 = 2, param3 = 3) = { "param1": param1, "param2": param2, "param3": param3} fun optionalParamsFirst(param1 = 1, param2 = 2, param3) = { "param1": param1, "param2": param2, "param3": param3} fun allParametersOptional(param1 = 1, param2 = 2, param3 = 3) = { "param1": param1, "param2": param2, "param3": param3} --- { "optionalParamsLast(A)":optionalParamsLast('A'), "optionalParamsLast(A, B)":optionalParamsLast('A', 'B'), "optionalParamsLast(A, B, C)":optionalParamsLast('A', 'B', 'C'), "optionalParamsFirst(A)":optionalParamsFirst('A'), "optionalParamsFirst(A, B)":optionalParamsFirst('A', 'B'), "optionalParamsFirst(A, B, C)":optionalParamsFirst('A', 'B', 'C'), "allParametersOptional(A)":allParametersOptional('A'), "allParametersOptional(A, B)":allParametersOptional('A', 'B'), "allParametersOptional(A, B, C)":allParametersOptional('A', 'B', 'C') } ``` 出力 { "optionalParamsLast(A)": { "param1": "A", "param2": 2, "param3": 3 }, "optionalParamsLast(A, B)": { "param1": "A", "param2": "B", "param3": 3 }, "optionalParamsLast(A, B, C)": { "param1": "A", "param2": "B", "param3": "C" }, "optionalParamsFirst(A)": { "param1": 1, "param2": 2, "param3": "A" }, "optionalParamsFirst(A, B)": { "param1": 1, "param2": "A", "param3": "B" }, "optionalParamsFirst(A, B, C)": { "param1": "A", "param2": "B", "param3": "C" }, "allParametersOptional(A)": { "param1": 1, "param2": 2, "param3": "A" }, "allParametersOptional(A, B)": { "param1": 1, "param2": "A", "param3": "B" }, "allParametersOptional(A, B, C)": { "param1": "A", "param2": "B", "param3": "C" } } ## [](#型パラメーターの定義)型パラメーターの定義 DataWeave 関数定義では、一部のプログラミング言語の汎用型に似ている型パラメーターの使用がサポートされています。例: 型パラメーターを使用する関数 ```dataweace %dw 2.0 output application/json fun toArray(x: T): Array = [x] --- toArray(2) ``` DataWeave では、関数で受け入れられる入力を制限する型パラメーター制約の追加もサポートされています。例: 型パラメーターと制約を使用する関数 ```dataweace %dw 2.0 output application/json fun getName(x: T): String = x.name --- { name: getName({ name: "Andrés" }) //name: getName({ age: 20 }) invalid call as the parameter does not fullfill the constraint } ``` ## [](#関数オーバーロード)関数オーバーロード DataWeave では、同じ名前でパラメーターの異なる複数の関数を作成できます。これは、関数コールの引数に基づいて異なる動作を定義するのに便利です。オーバーロードされた関数のパラメーターは、数や型が異なります。関数パラメーターの型を定義する際の制約については、[「型システム」](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-type-system)を参照してください。 DataWeave は、スクリプトで関数が宣言されている順序に従って、関数コールの引数を受け入れる最初の関数を使用します。例: 関数オーバーロードを使用する関数 ```dataweave %dw 2.0 output application/json fun toUpper(a: String) = upper(a) fun toUpper(a: Any) = null fun toUpper(a: String, b: Number) = upper(a) ++ b as String --- toUpper("hi!") ``` 関数コール `toUpper("hi!")` の引数は、String (文字列) 型と Any (任意) 型に一致するため、最初の 2 つの定義で関数を呼び出すことができます。ただし、Any (任意) 型を使用する関数より先に `fun toUpper(a: String) = upper(a)` 関数が定義されているため、DataWeave はこの関数を実行します。 Output of toUpper("hi!") "HI!" Output of toUpper(true) null Output of toUpper("age: ", 26) "AGE: 26" ## [](#関連情報)関連情報 [カスタムモジュールおよびマッピングの作成](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dataweave-create-module) [DataWeave リファレンス](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-functions) # Dates (dw::core::Dates) このモジュールには、日付を作成して操作するための関数が含まれます。このモジュールを使用するには、DataWeave コードにインポートする必要があります。その方法として、たとえば、行 `import * from dw::core::Dates` を DataWeave スクリプトのヘッダーに追加します。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ## [](#関数)関数名前説明 atBeginningOfDay 入力内の Time 値を指定された日の開始に変更する新しい DateTime 値を返します。 atBeginningOfHour 入力内の Time 値を指定された時間の開始に変更する新しい DateTime 値を返します。 atBeginningOfMonth 入力の Day 値を指定された月の初日に変更する新しい DateTime 値を返します。Time 値も 00:00:00 に設定します。 atBeginningOfWeek 入力の Day 値と Time 値を指定された週の初日の開始に変更する新しい DateTime 値を返します。 atBeginningOfYear DateTime 値を入力として取得し、入力内で指定された年の初日の DateTime 値を返します。Time 値も 00:00:00 に設定します。 date year 項目、month 項目、day 項目について指定された値から Date 値を作成します。 dateTime year 項目、month 項目、day 項目、hour 項目、minutes 項目、seconds 項目、timezone 項目について指定された値から DateTime 値を作成します。 localDateTime year 項目、month 項目、day 項目、hour 項目、minutes 項目、seconds 項目について指定された値から LocalDateTime 値を作成します。 localTime hour 項目、minutes 項目、seconds 項目について指定された値から LocalTime 値を作成します。 time hour 項目、minutes 項目、seconds 項目、timezone 項目について指定された値から Time 値を作成します。 today 今日の日付を Date 型として返します。 tomorrow 明日の日付を Date 型として返します。 yesterday 昨日の日付を Date 型として返します。 ## [](#型)型 - [Dates 型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-dates-types) # Dates (dw::core::Dates) このモジュールには、日付を作成して操作するための関数が含まれます。このモジュールを使用するには、DataWeave コードにインポートする必要があります。その方法として、たとえば、行 `import * from dw::core::Dates` を DataWeave スクリプトのヘッダーに追加します。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ## [](#関数)関数名前説明 atBeginningOfDay 入力内の Time 値を指定された日の開始に変更する新しい DateTime 値を返します。 atBeginningOfHour 入力内の Time 値を指定された時間の開始に変更する新しい DateTime 値を返します。 atBeginningOfMonth 入力の Day 値を指定された月の初日に変更する新しい DateTime 値を返します。Time 値も 00:00:00 に設定します。 atBeginningOfWeek 入力の Day 値と Time 値を指定された週の初日の開始に変更する新しい DateTime 値を返します。 atBeginningOfYear DateTime 値を入力として取得し、入力内で指定された年の初日の DateTime 値を返します。Time 値も 00:00:00 に設定します。 date year 項目、month 項目、day 項目について指定された値から Date 値を作成します。 dateTime year 項目、month 項目、day 項目、hour 項目、minutes 項目、seconds 項目、timezone 項目について指定された値から DateTime 値を作成します。 localDateTime year 項目、month 項目、day 項目、hour 項目、minutes 項目、seconds 項目について指定された値から LocalDateTime 値を作成します。 localTime hour 項目、minutes 項目、seconds 項目について指定された値から LocalTime 値を作成します。 time hour 項目、minutes 項目、seconds 項目、timezone 項目について指定された値から Time 値を作成します。 today 今日の日付を Date 型として返します。 tomorrow 明日の日付を Date 型として返します。 yesterday 昨日の日付を Date 型として返します。 ## [](#型)型 - [Dates 型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-dates-types) # Dates (dw::core::Dates) このモジュールには、日付を作成して操作するための関数が含まれます。このモジュールを使用するには、DataWeave コードにインポートする必要があります。その方法として、たとえば、行 `import * from dw::core::Dates` を DataWeave スクリプトのヘッダーに追加します。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ## [](#関数)関数名前説明 atBeginningOfDay 入力内の Time 値を指定された日の開始に変更する新しい DateTime 値を返します。 atBeginningOfHour 入力内の Time 値を指定された時間の開始に変更する新しい DateTime 値を返します。 atBeginningOfMonth 入力の Day 値を指定された月の初日に変更する新しい DateTime 値を返します。Time 値も 00:00:00 に設定します。 atBeginningOfWeek 入力の Day 値と Time 値を指定された週の初日の開始に変更する新しい DateTime 値を返します。 atBeginningOfYear DateTime 値を入力として取得し、入力内で指定された年の初日の DateTime 値を返します。Time 値も 00:00:00 に設定します。 date year 項目、month 項目、day 項目について指定された値から Date 値を作成します。 dateTime year 項目、month 項目、day 項目、hour 項目、minutes 項目、seconds 項目、timezone 項目について指定された値から DateTime 値を作成します。 localDateTime year 項目、month 項目、day 項目、hour 項目、minutes 項目、seconds 項目について指定された値から LocalDateTime 値を作成します。 localTime hour 項目、minutes 項目、seconds 項目について指定された値から LocalTime 値を作成します。 time hour 項目、minutes 項目、seconds 項目、timezone 項目について指定された値から Time 値を作成します。 today 今日の日付を Date 型として返します。 tomorrow 明日の日付を Date 型として返します。 yesterday 昨日の日付を Date 型として返します。 ## [](#型)型 - [Dates 型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-dates-types) # Dates (dw::core::Dates) このモジュールには、日付を作成して操作するための関数が含まれます。このモジュールを使用するには、DataWeave コードにインポートする必要があります。その方法として、たとえば、行 `import * from dw::core::Dates` を DataWeave スクリプトのヘッダーに追加します。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ## [](#関数)関数名前説明 atBeginningOfDay 入力内の Time 値を指定された日の開始に変更する新しい DateTime 値を返します。 atBeginningOfHour 入力内の Time 値を指定された時間の開始に変更する新しい DateTime 値を返します。 atBeginningOfMonth 入力の Day 値を指定された月の初日に変更する新しい DateTime 値を返します。Time 値も 00:00:00 に設定します。 atBeginningOfWeek 入力の Day 値と Time 値を指定された週の初日の開始に変更する新しい DateTime 値を返します。 atBeginningOfYear DateTime 値を入力として取得し、入力内で指定された年の初日の DateTime 値を返します。Time 値も 00:00:00 に設定します。 date year 項目、month 項目、day 項目について指定された値から Date 値を作成します。 dateTime year 項目、month 項目、day 項目、hour 項目、minutes 項目、seconds 項目、timezone 項目について指定された値から DateTime 値を作成します。 localDateTime year 項目、month 項目、day 項目、hour 項目、minutes 項目、seconds 項目について指定された値から LocalDateTime 値を作成します。 localTime hour 項目、minutes 項目、seconds 項目について指定された値から LocalTime 値を作成します。 time hour 項目、minutes 項目、seconds 項目、timezone 項目について指定された値から Time 値を作成します。 today 今日の日付を Date 型として返します。 tomorrow 明日の日付を Date 型として返します。 yesterday 昨日の日付を Date 型として返します。 ## [](#型)型 - [Dates 型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-dates-types) # Dates (dw::core::Dates) このモジュールには、日付を作成して操作するための関数が含まれます。このモジュールを使用するには、DataWeave コードにインポートする必要があります。その方法として、たとえば、行 `import * from dw::core::Dates` を DataWeave スクリプトのヘッダーに追加します。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ## [](#関数)関数名前説明 atBeginningOfDay 入力内の Time 値を指定された日の開始に変更する新しい DateTime 値を返します。 atBeginningOfHour 入力内の Time 値を指定された時間の開始に変更する新しい DateTime 値を返します。 atBeginningOfMonth 入力の Day 値を指定された月の初日に変更する新しい DateTime 値を返します。Time 値も 00:00:00 に設定します。 atBeginningOfWeek 入力の Day 値と Time 値を指定された週の初日の開始に変更する新しい DateTime 値を返します。 atBeginningOfYear DateTime 値を入力として取得し、入力内で指定された年の初日の DateTime 値を返します。Time 値も 00:00:00 に設定します。 date year 項目、month 項目、day 項目について指定された値から Date 値を作成します。 dateTime year 項目、month 項目、day 項目、hour 項目、minutes 項目、seconds 項目、timezone 項目について指定された値から DateTime 値を作成します。 localDateTime year 項目、month 項目、day 項目、hour 項目、minutes 項目、seconds 項目について指定された値から LocalDateTime 値を作成します。 localTime hour 項目、minutes 項目、seconds 項目について指定された値から LocalTime 値を作成します。 time hour 項目、minutes 項目、seconds 項目、timezone 項目について指定された値から Time 値を作成します。 today 今日の日付を Date 型として返します。 tomorrow 明日の日付を Date 型として返します。 yesterday 昨日の日付を Date 型として返します。 ## [](#型)型 - [Dates 型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-dates-types) # Dates 型 (dw::core::Dates) 型定義説明 DateFactory type DateFactory = { day: Number, month: Number, year: Number } 選択可能な day キー、month キー、year キー、および対応する Number 値が含まれる型 ({day: 21, month: 1, year: 2021} など)。項目は Number 値を受け入れます。 0 が前に付加された数値 (01 など) は無効です。 DateTimeFactory type DateTimeFactory = DateFactory & LocalTimeFactory & Zoned DateFactory 型、LocalTimeFactory 型、Zoned 型を組み合わせた型。たとえば、{day: 21, month: 1, year: 2021, hour: 8, minutes: 31, seconds: 55, timeZone : |-03:00|} as DateTimeFactory は有効な DateTimeFactory 値です。 LocalDateTimeFactory type LocalDateTimeFactory = DateFactory & LocalTimeFactory DateFactory 型と LocalTimeFactory 型を組み合わせた型。たとえば、{day: 21, month: 1, year: 2021, hour: 8, minutes: 31, seconds: 55, timeZone : |-03:00|} as LocalDateTimeFactory は有効な LocalDateTimeFactory 値です。timeZone 項目は省略可能です。 LocalTimeFactory type LocalTimeFactory = { hour: Number, minutes: Number, seconds: Number } 選択可能な hour キー、minutes キー、seconds キー、および対応する Number 値が含まれる型 ({hour: 8, minutes: 31, seconds: 55} など)。項目は任意の Number 値を受け入れます。 TimeFactory type TimeFactory = LocalTimeFactory & Zoned LocalTimeFactory 型と Zoned 型を組み合わせた型。たとえば、{hour: 8, minutes: 31, seconds: 55, timeZone : |-03:00|} as TimeFactory は有効な TimeFactory 値です。 Zoned (ゾーン) type Zoned = { timeZone: TimeZone } 選択可能な timeZone キーと TimeZone 値が含まれる型 ({ timezone : |-03:00|} など)。 # Dates 型 (dw::core::Dates) 型定義説明 DateFactory type DateFactory = { day: Number, month: Number, year: Number } 選択可能な day キー、month キー、year キー、および対応する Number 値が含まれる型 ({day: 21, month: 1, year: 2021} など)。項目は Number 値を受け入れます。 0 が前に付加された数値 (01 など) は無効です。 DateTimeFactory type DateTimeFactory = DateFactory & LocalTimeFactory & Zoned DateFactory 型、LocalTimeFactory 型、Zoned 型を組み合わせた型。たとえば、{day: 21, month: 1, year: 2021, hour: 8, minutes: 31, seconds: 55, timeZone : |-03:00|} as DateTimeFactory は有効な DateTimeFactory 値です。 LocalDateTimeFactory type LocalDateTimeFactory = DateFactory & LocalTimeFactory DateFactory 型と LocalTimeFactory 型を組み合わせた型。たとえば、{day: 21, month: 1, year: 2021, hour: 8, minutes: 31, seconds: 55, timeZone : |-03:00|} as LocalDateTimeFactory は有効な LocalDateTimeFactory 値です。timeZone 項目は省略可能です。 LocalTimeFactory type LocalTimeFactory = { hour: Number, minutes: Number, seconds: Number } 選択可能な hour キー、minutes キー、seconds キー、および対応する Number 値が含まれる型 ({hour: 8, minutes: 31, seconds: 55} など)。項目は任意の Number 値を受け入れます。 TimeFactory type TimeFactory = LocalTimeFactory & Zoned LocalTimeFactory 型と Zoned 型を組み合わせた型。たとえば、{hour: 8, minutes: 31, seconds: 55, timeZone : |-03:00|} as TimeFactory は有効な TimeFactory 値です。 Zoned (ゾーン) type Zoned = { timeZone: TimeZone } 選択可能な timeZone キーと TimeZone 値が含まれる型 ({ timezone : |-03:00|} など)。 # Dates 型 (dw::core::Dates) 型定義説明 DateFactory type DateFactory = { day: Number, month: Number, year: Number } 選択可能な day キー、month キー、year キー、および対応する Number 値が含まれる型 ({day: 21, month: 1, year: 2021} など)。項目は Number 値を受け入れます。 0 が前に付加された数値 (01 など) は無効です。 DateTimeFactory type DateTimeFactory = DateFactory & LocalTimeFactory & Zoned DateFactory 型、LocalTimeFactory 型、Zoned 型を組み合わせた型。たとえば、{day: 21, month: 1, year: 2021, hour: 8, minutes: 31, seconds: 55, timeZone : |-03:00|} as DateTimeFactory は有効な DateTimeFactory 値です。 LocalDateTimeFactory type LocalDateTimeFactory = DateFactory & LocalTimeFactory DateFactory 型と LocalTimeFactory 型を組み合わせた型。たとえば、{day: 21, month: 1, year: 2021, hour: 8, minutes: 31, seconds: 55, timeZone : |-03:00|} as LocalDateTimeFactory は有効な LocalDateTimeFactory 値です。timeZone 項目は省略可能です。 LocalTimeFactory type LocalTimeFactory = { hour: Number, minutes: Number, seconds: Number } 選択可能な hour キー、minutes キー、seconds キー、および対応する Number 値が含まれる型 ({hour: 8, minutes: 31, seconds: 55} など)。項目は任意の Number 値を受け入れます。 TimeFactory type TimeFactory = LocalTimeFactory & Zoned LocalTimeFactory 型と Zoned 型を組み合わせた型。たとえば、{hour: 8, minutes: 31, seconds: 55, timeZone : |-03:00|} as TimeFactory は有効な TimeFactory 値です。 Zoned (ゾーン) type Zoned = { timeZone: TimeZone } 選択可能な timeZone キーと TimeZone 値が含まれる型 ({ timezone : |-03:00|} など)。 # Dates 型 (dw::core::Dates) 型定義説明 DateFactory type DateFactory = { day: Number, month: Number, year: Number } 選択可能な day キー、month キー、year キー、および対応する Number 値が含まれる型 ({day: 21, month: 1, year: 2021} など)。項目は Number 値を受け入れます。 0 が前に付加された数値 (01 など) は無効です。 DateTimeFactory type DateTimeFactory = DateFactory & LocalTimeFactory & Zoned DateFactory 型、LocalTimeFactory 型、Zoned 型を組み合わせた型。たとえば、{day: 21, month: 1, year: 2021, hour: 8, minutes: 31, seconds: 55, timeZone : |-03:00|} as DateTimeFactory は有効な DateTimeFactory 値です。 LocalDateTimeFactory type LocalDateTimeFactory = DateFactory & LocalTimeFactory DateFactory 型と LocalTimeFactory 型を組み合わせた型。たとえば、{day: 21, month: 1, year: 2021, hour: 8, minutes: 31, seconds: 55, timeZone : |-03:00|} as LocalDateTimeFactory は有効な LocalDateTimeFactory 値です。timeZone 項目は省略可能です。 LocalTimeFactory type LocalTimeFactory = { hour: Number, minutes: Number, seconds: Number } 選択可能な hour キー、minutes キー、seconds キー、および対応する Number 値が含まれる型 ({hour: 8, minutes: 31, seconds: 55} など)。項目は任意の Number 値を受け入れます。 TimeFactory type TimeFactory = LocalTimeFactory & Zoned LocalTimeFactory 型と Zoned 型を組み合わせた型。たとえば、{hour: 8, minutes: 31, seconds: 55, timeZone : |-03:00|} as TimeFactory は有効な TimeFactory 値です。 Zoned (ゾーン) type Zoned = { timeZone: TimeZone } 選択可能な timeZone キーと TimeZone 値が含まれる型 ({ timezone : |-03:00|} など)。 # Dates 型 (dw::core::Dates) 型定義説明 DateFactory type DateFactory = { day: Number, month: Number, year: Number } 選択可能な day キー、month キー、year キー、および対応する Number 値が含まれる型 ({day: 21, month: 1, year: 2021} など)。項目は Number 値を受け入れます。 0 が前に付加された数値 (01 など) は無効です。 DateTimeFactory type DateTimeFactory = DateFactory & LocalTimeFactory & Zoned DateFactory 型、LocalTimeFactory 型、Zoned 型を組み合わせた型。たとえば、{day: 21, month: 1, year: 2021, hour: 8, minutes: 31, seconds: 55, timeZone : |-03:00|} as DateTimeFactory は有効な DateTimeFactory 値です。 LocalDateTimeFactory type LocalDateTimeFactory = DateFactory & LocalTimeFactory DateFactory 型と LocalTimeFactory 型を組み合わせた型。たとえば、{day: 21, month: 1, year: 2021, hour: 8, minutes: 31, seconds: 55, timeZone : |-03:00|} as LocalDateTimeFactory は有効な LocalDateTimeFactory 値です。timeZone 項目は省略可能です。 LocalTimeFactory type LocalTimeFactory = { hour: Number, minutes: Number, seconds: Number } 選択可能な hour キー、minutes キー、seconds キー、および対応する Number 値が含まれる型 ({hour: 8, minutes: 31, seconds: 55} など)。項目は任意の Number 値を受け入れます。 TimeFactory type TimeFactory = LocalTimeFactory & Zoned LocalTimeFactory 型と Zoned 型を組み合わせた型。たとえば、{hour: 8, minutes: 31, seconds: 55, timeZone : |-03:00|} as TimeFactory は有効な TimeFactory 値です。 Zoned (ゾーン) type Zoned = { timeZone: TimeZone } 選択可能な timeZone キーと TimeZone 値が含まれる型 ({ timezone : |-03:00|} など)。 # dateTime ## [](#datetime1)dateTime(parts: DateTimeFactory): DateTime `year` 項目、`month` 項目、`day` 項目、`hour` 項目、`minutes` 項目、`seconds` 項目、`timezone` 項目について指定された値から `DateTime` 値を作成します。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター名前説明 parts year 項目、month 項目、day 項目、hour 項目、minutes 項目、seconds 項目の Number 値で、その後に timezone 項目の TimeZone 値が続きます。有効な値は、month では 1 ～ 12、day では 1 ～ 31、hour では 0 ～ 23、minutes では 0 ～ 59、seconds では 0 ～ 59 (59.99 などの小数を含む) です。名前-値のペアは任意の順序で指定できますが、出力はデフォルトで DateTime 値として並び替えられます (2012-10-11T10:10:10-03:00 など)。入力項目は DateTimeFactory 型の一部です。 ### [](#例)例次の例では、`DateTime` 型の値を作成する方法を示しています。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { newDateTime: dateTime({year: 2012, month: 10, day: 11, hour: 12, minutes: 30, seconds: 40 , timeZone: |-03:00|}) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "newDateTime": "2012-10-11T12:30:40-03:00" } ``` # dateTime ## [](#datetime1)dateTime(parts: DateTimeFactory): DateTime `year` 項目、`month` 項目、`day` 項目、`hour` 項目、`minutes` 項目、`seconds` 項目、`timezone` 項目について指定された値から `DateTime` 値を作成します。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター名前説明 parts year 項目、month 項目、day 項目、hour 項目、minutes 項目、seconds 項目の Number 値で、その後に timezone 項目の TimeZone 値が続きます。有効な値は、month では 1 ～ 12、day では 1 ～ 31、hour では 0 ～ 23、minutes では 0 ～ 59、seconds では 0 ～ 59 (59.99 などの小数を含む) です。名前-値のペアは任意の順序で指定できますが、出力はデフォルトで DateTime 値として並び替えられます (2012-10-11T10:10:10-03:00 など)。入力項目は DateTimeFactory 型の一部です。 ### [](#例)例次の例では、`DateTime` 型の値を作成する方法を示しています。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { newDateTime: dateTime({year: 2012, month: 10, day: 11, hour: 12, minutes: 30, seconds: 40 , timeZone: |-03:00|}) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "newDateTime": "2012-10-11T12:30:40-03:00" } ``` # dateTime ## [](#datetime1)dateTime(parts: DateTimeFactory): DateTime `year` 項目、`month` 項目、`day` 項目、`hour` 項目、`minutes` 項目、`seconds` 項目、`timezone` 項目について指定された値から `DateTime` 値を作成します。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター名前説明 parts year 項目、month 項目、day 項目、hour 項目、minutes 項目、seconds 項目の Number 値で、その後に timezone 項目の TimeZone 値が続きます。有効な値は、month では 1 ～ 12、day では 1 ～ 31、hour では 0 ～ 23、minutes では 0 ～ 59、seconds では 0 ～ 59 (59.99 などの小数を含む) です。名前-値のペアは任意の順序で指定できますが、出力はデフォルトで DateTime 値として並び替えられます (2012-10-11T10:10:10-03:00 など)。入力項目は DateTimeFactory 型の一部です。 ### [](#例)例次の例では、`DateTime` 型の値を作成する方法を示しています。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { newDateTime: dateTime({year: 2012, month: 10, day: 11, hour: 12, minutes: 30, seconds: 40 , timeZone: |-03:00|}) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "newDateTime": "2012-10-11T12:30:40-03:00" } ``` # dateTime ## [](#datetime1)dateTime(parts: DateTimeFactory): DateTime `year` 項目、`month` 項目、`day` 項目、`hour` 項目、`minutes` 項目、`seconds` 項目、`timezone` 項目について指定された値から `DateTime` 値を作成します。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター名前説明 parts year 項目、month 項目、day 項目、hour 項目、minutes 項目、seconds 項目の Number 値で、その後に timezone 項目の TimeZone 値が続きます。有効な値は、month では 1 ～ 12、day では 1 ～ 31、hour では 0 ～ 23、minutes では 0 ～ 59、seconds では 0 ～ 59 (59.99 などの小数を含む) です。名前-値のペアは任意の順序で指定できますが、出力はデフォルトで DateTime 値として並び替えられます (2012-10-11T10:10:10-03:00 など)。入力項目は DateTimeFactory 型の一部です。 ### [](#例)例次の例では、`DateTime` 型の値を作成する方法を示しています。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { newDateTime: dateTime({year: 2012, month: 10, day: 11, hour: 12, minutes: 30, seconds: 40 , timeZone: |-03:00|}) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "newDateTime": "2012-10-11T12:30:40-03:00" } ``` # dateTime ## [](#datetime1)dateTime(parts: DateTimeFactory): DateTime `year` 項目、`month` 項目、`day` 項目、`hour` 項目、`minutes` 項目、`seconds` 項目、`timezone` 項目について指定された値から `DateTime` 値を作成します。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター名前説明 parts year 項目、month 項目、day 項目、hour 項目、minutes 項目、seconds 項目の Number 値で、その後に timezone 項目の TimeZone 値が続きます。有効な値は、month では 1 ～ 12、day では 1 ～ 31、hour では 0 ～ 23、minutes では 0 ～ 59、seconds では 0 ～ 59 (59.99 などの小数を含む) です。名前-値のペアは任意の順序で指定できますが、出力はデフォルトで DateTime 値として並び替えられます (2012-10-11T10:10:10-03:00 など)。入力項目は DateTimeFactory 型の一部です。 ### [](#例)例次の例では、`DateTime` 型の値を作成する方法を示しています。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Dates output application/json --- { newDateTime: dateTime({year: 2012, month: 10, day: 11, hour: 12, minutes: 30, seconds: 40 , timeZone: |-03:00|}) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "newDateTime": "2012-10-11T12:30:40-03:00" } ``` # days ## [](#days1)days(nDays: Number): Period 指定された日数から Period (期間) 値を作成します。この関数では、`period` 関数を整数の入力に、`duration` 関数を小数の入力に適用します。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター名前説明 nDays 整数または小数としての時間数。正または負の数値が有効です。 ### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `days` の動作を示します。DateTime (日時) 値に対して時間数を加算および減算します。また、小数値 `4.555` を Period (期間) 形式の時間数、分数、秒数 (`PT109H19M12S`) に、整数 `4` を Period (期間) 形式の日数 (`P4D`) にも変換します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Periods output application/json --- { tomorrow: |2020-10-05T20:22:34.385Z| + days(1), yesterday: |2020-10-05T20:22:34.385Z| - days(1), decimalDaysPlusQuarter: |2020-10-05T00:00:00.000Z| + days(0.25), decimalDaysPlusHalf: |2020-10-05T00:00:00.000Z| + days(0.5), decimalDaysPlusThreeQuarters: |2020-10-05T00:00:00.000Z| + days(0.75), decimalInputAsPeriod : days(4.555), fourDayPeriod: days(4), negativeValue: days(-1) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "tomorrow": "2020-10-06T20:22:34.385Z", "yesterday": "2020-10-04T20:22:34.385Z", "decimalDaysPlusQuarter": "2020-10-05T06:00:00Z", "decimalDaysPlusHalf": "2020-10-05T12:00:00Z", "decimalDaysPlusThreeQuarters": "2020-10-05T18:00:00Z", "decimalInputAsPeriod": "PT109H19M12S", "fourDayPeriod": "P4D", "negativeValue": "P-1D" } ``` # days ## [](#days1)days(nDays: Number): Period 指定された日数から Period (期間) 値を作成します。この関数では、`period` 関数を整数の入力に、`duration` 関数を小数の入力に適用します。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター名前説明 nDays 整数または小数としての時間数。正または負の数値が有効です。 ### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `days` の動作を示します。DateTime (日時) 値に対して時間数を加算および減算します。また、小数値 `4.555` を Period (期間) 形式の時間数、分数、秒数 (`PT109H19M12S`) に、整数 `4` を Period (期間) 形式の日数 (`P4D`) にも変換します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Periods output application/json --- { tomorrow: |2020-10-05T20:22:34.385Z| + days(1), yesterday: |2020-10-05T20:22:34.385Z| - days(1), decimalDaysPlusQuarter: |2020-10-05T00:00:00.000Z| + days(0.25), decimalDaysPlusHalf: |2020-10-05T00:00:00.000Z| + days(0.5), decimalDaysPlusThreeQuarters: |2020-10-05T00:00:00.000Z| + days(0.75), decimalInputAsPeriod : days(4.555), fourDayPeriod: days(4), negativeValue: days(-1) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "tomorrow": "2020-10-06T20:22:34.385Z", "yesterday": "2020-10-04T20:22:34.385Z", "decimalDaysPlusQuarter": "2020-10-05T06:00:00Z", "decimalDaysPlusHalf": "2020-10-05T12:00:00Z", "decimalDaysPlusThreeQuarters": "2020-10-05T18:00:00Z", "decimalInputAsPeriod": "PT109H19M12S", "fourDayPeriod": "P4D", "negativeValue": "P-1D" } ``` # days ## [](#days1)days(nDays: Number): Period 指定された日数から Period (期間) 値を作成します。この関数では、`period` 関数を整数の入力に、`duration` 関数を小数の入力に適用します。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター名前説明 nDays 整数または小数としての時間数。正または負の数値が有効です。 ### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `days` の動作を示します。DateTime (日時) 値に対して時間数を加算および減算します。また、小数値 `4.555` を Period (期間) 形式の時間数、分数、秒数 (`PT109H19M12S`) に、整数 `4` を Period (期間) 形式の日数 (`P4D`) にも変換します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Periods output application/json --- { tomorrow: |2020-10-05T20:22:34.385Z| + days(1), yesterday: |2020-10-05T20:22:34.385Z| - days(1), decimalDaysPlusQuarter: |2020-10-05T00:00:00.000Z| + days(0.25), decimalDaysPlusHalf: |2020-10-05T00:00:00.000Z| + days(0.5), decimalDaysPlusThreeQuarters: |2020-10-05T00:00:00.000Z| + days(0.75), decimalInputAsPeriod : days(4.555), fourDayPeriod: days(4), negativeValue: days(-1) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "tomorrow": "2020-10-06T20:22:34.385Z", "yesterday": "2020-10-04T20:22:34.385Z", "decimalDaysPlusQuarter": "2020-10-05T06:00:00Z", "decimalDaysPlusHalf": "2020-10-05T12:00:00Z", "decimalDaysPlusThreeQuarters": "2020-10-05T18:00:00Z", "decimalInputAsPeriod": "PT109H19M12S", "fourDayPeriod": "P4D", "negativeValue": "P-1D" } ``` # days ## [](#days1)days(nDays: Number): Period 指定された日数から Period (期間) 値を作成します。この関数では、`period` 関数を整数の入力に、`duration` 関数を小数の入力に適用します。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター名前説明 nDays 整数または小数としての時間数。正または負の数値が有効です。 ### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `days` の動作を示します。DateTime (日時) 値に対して時間数を加算および減算します。また、小数値 `4.555` を Period (期間) 形式の時間数、分数、秒数 (`PT109H19M12S`) に、整数 `4` を Period (期間) 形式の日数 (`P4D`) にも変換します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Periods output application/json --- { tomorrow: |2020-10-05T20:22:34.385Z| + days(1), yesterday: |2020-10-05T20:22:34.385Z| - days(1), decimalDaysPlusQuarter: |2020-10-05T00:00:00.000Z| + days(0.25), decimalDaysPlusHalf: |2020-10-05T00:00:00.000Z| + days(0.5), decimalDaysPlusThreeQuarters: |2020-10-05T00:00:00.000Z| + days(0.75), decimalInputAsPeriod : days(4.555), fourDayPeriod: days(4), negativeValue: days(-1) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "tomorrow": "2020-10-06T20:22:34.385Z", "yesterday": "2020-10-04T20:22:34.385Z", "decimalDaysPlusQuarter": "2020-10-05T06:00:00Z", "decimalDaysPlusHalf": "2020-10-05T12:00:00Z", "decimalDaysPlusThreeQuarters": "2020-10-05T18:00:00Z", "decimalInputAsPeriod": "PT109H19M12S", "fourDayPeriod": "P4D", "negativeValue": "P-1D" } ``` # days ## [](#days1)days(nDays: Number): Period 指定された日数から Period (期間) 値を作成します。この関数では、`period` 関数を整数の入力に、`duration` 関数を小数の入力に適用します。 _DataWeave バージョン 2.4.0 で導入されました。_ ### [](#パラメーター)パラメーター名前説明 nDays 整数または小数としての時間数。正または負の数値が有効です。 ### [](#例)例次の例では、さまざまな入力での `days` の動作を示します。DateTime (日時) 値に対して時間数を加算および減算します。また、小数値 `4.555` を Period (期間) 形式の時間数、分数、秒数 (`PT109H19M12S`) に、整数 `4` を Period (期間) 形式の日数 (`P4D`) にも変換します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Periods output application/json --- { tomorrow: |2020-10-05T20:22:34.385Z| + days(1), yesterday: |2020-10-05T20:22:34.385Z| - days(1), decimalDaysPlusQuarter: |2020-10-05T00:00:00.000Z| + days(0.25), decimalDaysPlusHalf: |2020-10-05T00:00:00.000Z| + days(0.5), decimalDaysPlusThreeQuarters: |2020-10-05T00:00:00.000Z| + days(0.75), decimalInputAsPeriod : days(4.555), fourDayPeriod: days(4), negativeValue: days(-1) } ``` #### [](#出力)出力 ```Json { "tomorrow": "2020-10-06T20:22:34.385Z", "yesterday": "2020-10-04T20:22:34.385Z", "decimalDaysPlusQuarter": "2020-10-05T06:00:00Z", "decimalDaysPlusHalf": "2020-10-05T12:00:00Z", "decimalDaysPlusThreeQuarters": "2020-10-05T18:00:00Z", "decimalInputAsPeriod": "PT109H19M12S", "fourDayPeriod": "P4D", "negativeValue": "P-1D" } ``` # daysBetween ## [](#daysbetween1)daysBetween(Date, Date): Number 2 つの日付間の日数を返します。 ### [](#パラメーター)パラメーター名前説明 from 開始日 (Date (日付) 型)。 to 終了日 (Date (日付) 型)。to の日付が from の日付よりも前の場合、この 2 つの日付間の日数に等しい負数が返されます。 ### [](#例)例次の例では、指定された日付間の日数を返します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { days : daysBetween('2016-10-01T23:57:59-03:00', '2017-10-01T23:57:59-03:00') } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "days" : 365 } ``` # daysBetween ## [](#daysbetween1)daysBetween(from: Date, to: Date): Number 2 つの日付間の日数を返します。 ### [](#パラメーター)パラメーター名前説明 from 開始日 (Date (日付) 型)。 to 終了日 (Date (日付) 型)。to の日付が from の日付よりも前の場合、この 2 つの日付間の日数に等しい負数が返されます。 ### [](#例)例次の例では、指定された日付間の日数を返します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { days : daysBetween('2016-10-01T23:57:59-03:00', '2017-10-01T23:57:59-03:00') } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "days" : 365 } ``` # daysBetween ## [](#daysbetween1)daysBetween(from: Date, to: Date): Number 2 つの日付間の日数を返します。 ### [](#パラメーター)パラメーター名前説明 from 開始日 (Date (日付) 型)。 to 終了日 (Date (日付) 型)。to の日付が from の日付よりも前の場合、この 2 つの日付間の日数に等しい負数が返されます。 ### [](#例)例次の例では、指定された日付間の日数を返します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { days : daysBetween('2016-10-01T23:57:59-03:00', '2017-10-01T23:57:59-03:00') } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "days" : 365 } ``` # daysBetween ## [](#daysbetween1)daysBetween(from: Date, to: Date): Number 2 つの日付間の日数を返します。 ### [](#パラメーター)パラメーター名前説明 from 開始日 (Date (日付) 型)。 to 終了日 (Date (日付) 型)。to の日付が from の日付よりも前の場合、この 2 つの日付間の日数に等しい負数が返されます。 ### [](#例)例次の例では、指定された日付間の日数を返します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { days : daysBetween('2016-10-01T23:57:59-03:00', '2017-10-01T23:57:59-03:00') } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "days" : 365 } ``` # daysBetween ## [](#daysbetween1)daysBetween(from: Date, to: Date): Number 2 つの日付間の日数を返します。 ### [](#パラメーター)パラメーター名前説明 from 開始日 (Date (日付) 型)。 to 終了日 (Date (日付) 型)。to の日付が from の日付よりも前の場合、この 2 つの日付間の日数に等しい負数が返されます。 ### [](#例)例次の例では、指定された日付間の日数を返します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { days : daysBetween('2016-10-01T23:57:59-03:00', '2017-10-01T23:57:59-03:00') } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "days" : 365 } ``` # daysBetween ## [](#daysbetween1)daysBetween(from: Date, to: Date): Number 2 つの日付間の日数を返します。 ### [](#パラメーター)パラメーター名前説明 from 開始日 (Date (日付) 型)。 to 終了日 (Date (日付) 型)。to の日付が from の日付よりも前の場合、この 2 つの日付間の日数に等しい負数が返されます。 ### [](#例)例次の例では、指定された日付間の日数を返します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- { days : daysBetween('2016-10-01T23:57:59-03:00', '2017-10-01T23:57:59-03:00') } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "days" : 365 } ``` # decodeURI ## [](#decodeuri1)decodeURI(String): String URI 内のエスケープシーケンス (`%20` など) をデコードします。この関数は、エンコードされた URI 内の各エスケープシーケンスをそれが表す文字に置き換えますが、`encodeURI` によって挿入された可能性のないエスケープシーケンスはデコードしません。文字 `#` はエスケープシーケンスからデコードされません。 ### [](#パラメーター)パラメーター名前説明 text デコードする URI。 ### [](#例)例次の例では、スペースに使用される URL パーセントエンコード `%20` を含む URI をデコードします。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::URL output application/json --- { "decodeURI" : decodeURI('http://asd/%20text%20to%20decode%20/text') } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "decodeURI": "http://asd/ text to decode /text" } ``` # decodeURI ## [](#decodeuri1)decodeURI(text: String): String URI 内のエスケープシーケンス (`%20` など) をデコードします。この関数は、エンコードされた URI 内の各エスケープシーケンスをそれが表す文字に置き換えますが、`encodeURI` によって挿入された可能性のないエスケープシーケンスはデコードしません。文字 `#` はエスケープシーケンスからデコードされません。 ### [](#パラメーター)パラメーター名前説明 text デコードする URI。 ### [](#例)例次の例では、スペースに使用される URL パーセントエンコード `%20` を含む URI をデコードします。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::URL output application/json --- { "decodeURI" : decodeURI('http://asd/%20text%20to%20decode%20/text') } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "decodeURI": "http://asd/ text to decode /text" } ``` # decodeURI ## [](#decodeuri1)decodeURI(text: String): String URI 内のエスケープシーケンス (`%20` など) をデコードします。この関数は、エンコードされた URI 内の各エスケープシーケンスをそれが表す文字に置き換えますが、`encodeURI` によって挿入された可能性のないエスケープシーケンスはデコードしません。文字 `#` はエスケープシーケンスからデコードされません。 ### [](#パラメーター)パラメーター名前説明 text デコードする URI。 ### [](#例)例次の例では、スペースに使用される URL パーセントエンコード `%20` を含む URI をデコードします。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::URL output application/json --- { "decodeURI" : decodeURI('http://asd/%20text%20to%20decode%20/text') } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "decodeURI": "http://asd/ text to decode /text" } ``` # decodeURI ## [](#decodeuri1)decodeURI(text: String): String URI 内のエスケープシーケンス (`%20` など) をデコードします。この関数は、エンコードされた URI 内の各エスケープシーケンスをそれが表す文字に置き換えますが、`encodeURI` によって挿入された可能性のないエスケープシーケンスはデコードしません。文字 `#` はエスケープシーケンスからデコードされません。 ### [](#パラメーター)パラメーター名前説明 text デコードする URI。 ### [](#例)例次の例では、スペースに使用される URL パーセントエンコード `%20` を含む URI をデコードします。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::URL output application/json --- { "decodeURI" : decodeURI('http://asd/%20text%20to%20decode%20/text') } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "decodeURI": "http://asd/ text to decode /text" } ``` # decodeURI ## [](#decodeuri1)decodeURI(text: String): String URI 内のエスケープシーケンス (`%20` など) をデコードします。この関数は、エンコードされた URI 内の各エスケープシーケンスをそれが表す文字に置き換えますが、`encodeURI` によって挿入された可能性のないエスケープシーケンスはデコードしません。文字 `#` はエスケープシーケンスからデコードされません。 ### [](#パラメーター)パラメーター名前説明 text デコードする URI。 ### [](#例)例次の例では、スペースに使用される URL パーセントエンコード `%20` を含む URI をデコードします。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::URL output application/json --- { "decodeURI" : decodeURI('http://asd/%20text%20to%20decode%20/text') } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "decodeURI": "http://asd/ text to decode /text" } ``` # decodeURI ## [](#decodeuri1)decodeURI(text: String): String URI 内のエスケープシーケンス (`%20` など) をデコードします。この関数は、エンコードされた URI 内の各エスケープシーケンスをそれが表す文字に置き換えますが、`encodeURI` によって挿入された可能性のないエスケープシーケンスはデコードしません。文字 `#` はエスケープシーケンスからデコードされません。 ### [](#パラメーター)パラメーター名前説明 text デコードする URI。 ### [](#例)例次の例では、スペースに使用される URL パーセントエンコード `%20` を含む URI をデコードします。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::URL output application/json --- { "decodeURI" : decodeURI('http://asd/%20text%20to%20decode%20/text') } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "decodeURI": "http://asd/ text to decode /text" } ``` # decodeURIComponent ## [](#decodeuricomponent1)decodeURIComponent(String): String `encodeURIComponent` または類似のルーチンによって以前に作成された Uniform Resource Identifier (URI) コンポーネントをデコードします。例については、「`encodeURIComponent`」を参照してください。 ### [](#パラメーター)パラメーター名前説明 text URI コンポーネント文字列。 ### [](#例)例次の例では、さまざまな URI コンポーネントをデコードします。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::URL output application/json --- { "decodeURIComponent": { "decodeURIComponent" : decodeURIComponent("%20PATH/%20TO%20/DECODE%20"), "decodeURIComponent" : decodeURIComponent("%3B%2C%2F%3F%3A%40%26%3D"), "decodeURIComponent" : decodeURIComponent("%2D%5F%2E%21%7E%2A%27%28%29%24"), } } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { decodeURIComponent: { decodeURIComponent: " PATH/ TO /DECODE ", decodeURIComponent: ";,/?:@&=", decodeURIComponent: "-_.!~*'()\$" } } ``` # decodeURIComponent ## [](#decodeuricomponent1)decodeURIComponent(text: String): String `encodeURIComponent` または類似のルーチンによって以前に作成された Uniform Resource Identifier (URI) コンポーネントをデコードします。例については、「`encodeURIComponent`」を参照してください。 ### [](#パラメーター)パラメーター名前説明 text URI コンポーネント文字列。 ### [](#例)例次の例では、さまざまな URI コンポーネントをデコードします。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::URL output application/json --- { "decodeURIComponent": { "decodeURIComponent" : decodeURIComponent("%20PATH/%20TO%20/DECODE%20"), "decodeURIComponent" : decodeURIComponent("%3B%2C%2F%3F%3A%40%26%3D"), "decodeURIComponent" : decodeURIComponent("%2D%5F%2E%21%7E%2A%27%28%29%24"), } } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { decodeURIComponent: { decodeURIComponent: " PATH/ TO /DECODE ", decodeURIComponent: ";,/?:@&=", decodeURIComponent: "-_.!~*'()\$" } } ``` # decodeURIComponent ## [](#decodeuricomponent1)decodeURIComponent(text: String): String `encodeURIComponent` または類似のルーチンによって以前に作成された Uniform Resource Identifier (URI) コンポーネントをデコードします。例については、「`encodeURIComponent`」を参照してください。 ### [](#パラメーター)パラメーター名前説明 text URI コンポーネント文字列。 ### [](#例)例次の例では、さまざまな URI コンポーネントをデコードします。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::URL output application/json --- { "decodeURIComponent": { "decodeURIComponent" : decodeURIComponent("%20PATH/%20TO%20/DECODE%20"), "decodeURIComponent" : decodeURIComponent("%3B%2C%2F%3F%3A%40%26%3D"), "decodeURIComponent" : decodeURIComponent("%2D%5F%2E%21%7E%2A%27%28%29%24"), } } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { decodeURIComponent: { decodeURIComponent: " PATH/ TO /DECODE ", decodeURIComponent: ";,/?:@&=", decodeURIComponent: "-_.!~*'()\$" } } ``` # decodeURIComponent ## [](#decodeuricomponent1)decodeURIComponent(text: String): String `encodeURIComponent` または類似のルーチンによって以前に作成された Uniform Resource Identifier (URI) コンポーネントをデコードします。例については、「`encodeURIComponent`」を参照してください。 ### [](#パラメーター)パラメーター名前説明 text URI コンポーネント文字列。 ### [](#例)例次の例では、さまざまな URI コンポーネントをデコードします。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::URL output application/json --- { "decodeURIComponent": { "decodeURIComponent" : decodeURIComponent("%20PATH/%20TO%20/DECODE%20"), "decodeURIComponent" : decodeURIComponent("%3B%2C%2F%3F%3A%40%26%3D"), "decodeURIComponent" : decodeURIComponent("%2D%5F%2E%21%7E%2A%27%28%29%24"), } } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { decodeURIComponent: { decodeURIComponent: " PATH/ TO /DECODE ", decodeURIComponent: ";,/?:@&=", decodeURIComponent: "-_.!~*'()\$" } } ``` # decodeURIComponent ## [](#decodeuricomponent1)decodeURIComponent(text: String): String `encodeURIComponent` または類似のルーチンによって以前に作成された Uniform Resource Identifier (URI) コンポーネントをデコードします。例については、「`encodeURIComponent`」を参照してください。 ### [](#パラメーター)パラメーター名前説明 text URI コンポーネント文字列。 ### [](#例)例次の例では、さまざまな URI コンポーネントをデコードします。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::URL output application/json --- { "decodeURIComponent": { "decodeURIComponent" : decodeURIComponent("%20PATH/%20TO%20/DECODE%20"), "decodeURIComponent" : decodeURIComponent("%3B%2C%2F%3F%3A%40%26%3D"), "decodeURIComponent" : decodeURIComponent("%2D%5F%2E%21%7E%2A%27%28%29%24"), } } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { decodeURIComponent: { decodeURIComponent: " PATH/ TO /DECODE ", decodeURIComponent: ";,/?:@&=", decodeURIComponent: "-_.!~*'()\$" } } ``` # decodeURIComponent ## [](#decodeuricomponent1)decodeURIComponent(text: String): String `encodeURIComponent` または類似のルーチンによって以前に作成された Uniform Resource Identifier (URI) コンポーネントをデコードします。例については、「`encodeURIComponent`」を参照してください。 ### [](#パラメーター)パラメーター名前説明 text URI コンポーネント文字列。 ### [](#例)例次の例では、さまざまな URI コンポーネントをデコードします。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::URL output application/json --- { "decodeURIComponent": { "decodeURIComponent" : decodeURIComponent("%20PATH/%20TO%20/DECODE%20"), "decodeURIComponent" : decodeURIComponent("%3B%2C%2F%3F%3A%40%26%3D"), "decodeURIComponent" : decodeURIComponent("%2D%5F%2E%21%7E%2A%27%28%29%24"), } } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { decodeURIComponent: { decodeURIComponent: " PATH/ TO /DECODE ", decodeURIComponent: ";,/?:@&=", decodeURIComponent: "-_.!~*'()\$" } } ``` # diff ## [](#diff1)diff(Any, Any, { unordered?: Boolean }, String): Diff 2 つの値の構造的な違いを返します。オブジェクト間の違いは、順序あり (デフォルト) または順序なしにできます。順序ありにすると、2 つのオブジェクトはキー - 値ペアが同じ順序である場合に、異なっていないと見なされます。違いは `Difference` 型として表現されます。 ### [](#パラメーター)パラメーター名前説明 actual 実際の値。任意のデータ型を使用できます。 expected 実際の値と比較する期待値。任意のデータ型を使用できます。 diffConfig { "unordered" : true} を使用して、デフォルトから順序なしに変更するための設定 (前述)。 ### [](#例)例この例は、`diff` のさまざまな使用方法を示しています。 #### [](#ソース)ソース ```Dataweave import diff from dw::util::Diff ns ns0 http://locahost.com ns ns1 http://acme.com output application/dw --- { "a": diff({a: 1}, {b:1}), "b": diff({ns0#a: 1}, {ns1#a:1}), "c": diff([1,2,3], []), "d": diff([], [1,2,3]), "e": diff([1,2,3], [1,2,3, 4]), "f": diff([{a: 1}], [{a: 2}]), "g": diff({a @(c: 2): 1}, {a @(c: 3): 1}), "h": diff(true, false), "i": diff(1, 2), "j": diff("test", "other test"), "k": diff({a: 1}, {a:1}), "l": diff({ns0#a: 1}, {ns0#a:1}), "m": diff([1,2,3], [1,2,3]), "n": diff([], []), "o": diff([{a: 1}], [{a: 1}]), "p": diff({a @(c: 2): 1}, {a @(c:2): 1}), "q": diff(true, true), "r": diff(1, 1), "s": diff("other test", "other test"), "t": diff({a:1 ,b: 2},{b: 2, a:1}, {unordered: true}), "u": [{format: "ssn",data: "ABC"}] diff [{ format: "ssn",data: "ABC"}] } ``` #### [](#出力)出力 ```XML ns ns0 http://locahost.com ns ns1 http://acme.com --- { a: { matches: false, diffs: [ { expected: "Entry (root).a with type Number", actual: "was not present in object.", path: "(root).a" } ] }, b: { matches: false, diffs: [ { expected: "Entry (root).ns0#a with type Number", actual: "was not present in object.", path: "(root).ns0#a" } ] }, c: { matches: false, diffs: [ { expected: "Array size is 0", actual: "was 3", path: "(root)" } ] }, d: { matches: false, diffs: [ { expected: "Array size is 3", actual: "was 0", path: "(root)" } ] }, e: { matches: false, diffs: [ { expected: "Array size is 4", actual: "was 3", path: "(root)" } ] }, f: { matches: false, diffs: [ { expected: "1" as String {mimeType: "application/dw"}, actual: "2" as String {mimeType: "application/dw"}, path: "(root)[0].a" } ] }, g: { matches: false, diffs: [ { expected: "3" as String {mimeType: "application/dw"}, actual: "2" as String {mimeType: "application/dw"}, path: "(root).a.@.c" } ] }, h: { matches: false, diffs: [ { expected: "false", actual: "true", path: "(root)" } ] }, i: { matches: false, diffs: [ { expected: "2", actual: "1", path: "(root)" } ] }, j: { matches: false, diffs: [ { expected: "\"other test\"", actual: "\"test\"", path: "(root)" } ] }, k: { matches: true, diffs: [] }, l: { matches: true, diffs: [] }, m: { matches: true, diffs: [] }, n: { matches: true, diffs: [] }, o: { matches: true, diffs: [] }, p: { matches: true, diffs: [] }, q: { matches: true, diffs: [] }, r: { matches: true, diffs: [] }, s: { matches: true, diffs: [] }, t: { matches: true, diffs: [] }, u: { matches: true, diffs: [] } } ``` # diff ## [](#diff1)diff(actual: Any, expected: Any, diffConfig: { unordered?: Boolean } = {}, path: String = "(root)"): Diff 2 つの値の構造的な違いを返します。オブジェクト間の違いは、順序あり (デフォルト) または順序なしにできます。順序ありにすると、2 つのオブジェクトはキー - 値ペアが同じ順序である場合に、異なっていないと見なされます。違いは `Difference` 型として表現されます。 ### [](#パラメーター)パラメーター名前説明 actual 実際の値。任意のデータ型を使用できます。 expected 実際の値と比較する期待値。任意のデータ型を使用できます。 diffConfig { "unordered" : true} を使用して、デフォルトから順序なしに変更するための設定 (前述)。 ### [](#例)例この例は、`diff` のさまざまな使用方法を示しています。 #### [](#ソース)ソース ```Dataweave import diff from dw::util::Diff ns ns0 http://locahost.com ns ns1 http://acme.com output application/dw --- { "a": diff({a: 1}, {b:1}), "b": diff({ns0#a: 1}, {ns1#a:1}), "c": diff([1,2,3], []), "d": diff([], [1,2,3]), "e": diff([1,2,3], [1,2,3, 4]), "f": diff([{a: 1}], [{a: 2}]), "g": diff({a @(c: 2): 1}, {a @(c: 3): 1}), "h": diff(true, false), "i": diff(1, 2), "j": diff("test", "other test"), "k": diff({a: 1}, {a:1}), "l": diff({ns0#a: 1}, {ns0#a:1}), "m": diff([1,2,3], [1,2,3]), "n": diff([], []), "o": diff([{a: 1}], [{a: 1}]), "p": diff({a @(c: 2): 1}, {a @(c:2): 1}), "q": diff(true, true), "r": diff(1, 1), "s": diff("other test", "other test"), "t": diff({a:1 ,b: 2},{b: 2, a:1}, {unordered: true}), "u": [{format: "ssn",data: "ABC"}] diff [{ format: "ssn",data: "ABC"}] } ``` #### [](#出力)出力 ```XML ns ns0 http://locahost.com ns ns1 http://acme.com --- { a: { matches: false, diffs: [ { expected: "Entry (root).a with type Number", actual: "was not present in object.", path: "(root).a" } ] }, b: { matches: false, diffs: [ { expected: "Entry (root).ns0#a with type Number", actual: "was not present in object.", path: "(root).ns0#a" } ] }, c: { matches: false, diffs: [ { expected: "Array size is 0", actual: "was 3", path: "(root)" } ] }, d: { matches: false, diffs: [ { expected: "Array size is 3", actual: "was 0", path: "(root)" } ] }, e: { matches: false, diffs: [ { expected: "Array size is 4", actual: "was 3", path: "(root)" } ] }, f: { matches: false, diffs: [ { expected: "1" as String {mimeType: "application/dw"}, actual: "2" as String {mimeType: "application/dw"}, path: "(root)[0].a" } ] }, g: { matches: false, diffs: [ { expected: "3" as String {mimeType: "application/dw"}, actual: "2" as String {mimeType: "application/dw"}, path: "(root).a.@.c" } ] }, h: { matches: false, diffs: [ { expected: "false", actual: "true", path: "(root)" } ] }, i: { matches: false, diffs: [ { expected: "2", actual: "1", path: "(root)" } ] }, j: { matches: false, diffs: [ { expected: "\"other test\"", actual: "\"test\"", path: "(root)" } ] }, k: { matches: true, diffs: [] }, l: { matches: true, diffs: [] }, m: { matches: true, diffs: [] }, n: { matches: true, diffs: [] }, o: { matches: true, diffs: [] }, p: { matches: true, diffs: [] }, q: { matches: true, diffs: [] }, r: { matches: true, diffs: [] }, s: { matches: true, diffs: [] }, t: { matches: true, diffs: [] }, u: { matches: true, diffs: [] } } ``` # diff ## [](#diff1)diff(actual: Any, expected: Any, diffConfig: { unordered?: Boolean } = {}, path: String = "(root)"): Diff 2 つの値の構造的な違いを返します。オブジェクト間の違いは、順序あり (デフォルト) または順序なしにできます。順序ありにすると、2 つのオブジェクトはキー - 値ペアが同じ順序である場合に、異なっていないと見なされます。違いは `Difference` 型として表現されます。 ### [](#パラメーター)パラメーター名前説明 actual 実際の値。任意のデータ型を使用できます。 expected 実際の値と比較する期待値。任意のデータ型を使用できます。 diffConfig `{ "unordered" : true} を使用して、デフォルトから順序なしに変更するための設定 (前述)。 ### [](#例)例この例は、`diff` のさまざまな使用方法を示しています。 #### [](#ソース)ソース ```Dataweave import diff from dw::util::Diff ns ns0 http://locahost.com ns ns1 http://acme.com output application/dw --- { "a": diff({a: 1}, {b:1}), "b": diff({ns0#a: 1}, {ns1#a:1}), "c": diff([1,2,3], []), "d": diff([], [1,2,3]), "e": diff([1,2,3], [1,2,3, 4]), "f": diff([{a: 1}], [{a: 2}]), "g": diff({a @(c: 2): 1}, {a @(c: 3): 1}), "h": diff(true, false), "i": diff(1, 2), "j": diff("test", "other test"), "k": diff({a: 1}, {a:1}), "l": diff({ns0#a: 1}, {ns0#a:1}), "m": diff([1,2,3], [1,2,3]), "n": diff([], []), "o": diff([{a: 1}], [{a: 1}]), "p": diff({a @(c: 2): 1}, {a @(c:2): 1}), "q": diff(true, true), "r": diff(1, 1), "s": diff("other test", "other test"), "t": diff({a:1 ,b: 2},{b: 2, a:1}, {unordered: true}), "u": [{format: "ssn",data: "ABC"}] diff [{ format: "ssn",data: "ABC"}] } ``` #### [](#出力)出力 ```XML ns ns0 http://locahost.com ns ns1 http://acme.com --- { a: { matches: false, diffs: [ { expected: "Entry (root).a with type Number", actual: "was not present in object.", path: "(root).a" } ] }, b: { matches: false, diffs: [ { expected: "Entry (root).ns0#a with type Number", actual: "was not present in object.", path: "(root).ns0#a" } ] }, c: { matches: false, diffs: [ { expected: "Array size is 0", actual: "was 3", path: "(root)" } ] }, d: { matches: false, diffs: [ { expected: "Array size is 3", actual: "was 0", path: "(root)" } ] }, e: { matches: false, diffs: [ { expected: "Array size is 4", actual: "was 3", path: "(root)" } ] }, f: { matches: false, diffs: [ { expected: "1" as String {mimeType: "application/dw"}, actual: "2" as String {mimeType: "application/dw"}, path: "(root)[0].a" } ] }, g: { matches: false, diffs: [ { expected: "3" as String {mimeType: "application/dw"}, actual: "2" as String {mimeType: "application/dw"}, path: "(root).a.@.c" } ] }, h: { matches: false, diffs: [ { expected: "false", actual: "true", path: "(root)" } ] }, i: { matches: false, diffs: [ { expected: "2", actual: "1", path: "(root)" } ] }, j: { matches: false, diffs: [ { expected: "\"other test\"", actual: "\"test\"", path: "(root)" } ] }, k: { matches: true, diffs: [] }, l: { matches: true, diffs: [] }, m: { matches: true, diffs: [] }, n: { matches: true, diffs: [] }, o: { matches: true, diffs: [] }, p: { matches: true, diffs: [] }, q: { matches: true, diffs: [] }, r: { matches: true, diffs: [] }, s: { matches: true, diffs: [] }, t: { matches: true, diffs: [] }, u: { matches: true, diffs: [] } } ``` # diff ## [](#diff1)diff(actual: Any, expected: Any, diffConfig: { unordered?: Boolean } = {}, path: String = "(root)"): Diff 2 つの値の構造的な違いを返します。オブジェクト間の違いは、順序あり (デフォルト) または順序なしにできます。順序ありにすると、2 つのオブジェクトはキー - 値ペアが同じ順序である場合に、異なっていないと見なされます。違いは `Difference` 型として表現されます。 ### [](#パラメーター)パラメーター名前説明 actual 実際の値。任意のデータ型を使用できます。 expected 実際の値と比較する期待値。任意のデータ型を使用できます。 diffConfig `{ "unordered" : true} を使用して、デフォルトから順序なしに変更するための設定 (前述)。 ### [](#例)例この例は、`diff` のさまざまな使用方法を示しています。 #### [](#ソース)ソース ```Dataweave import diff from dw::util::Diff ns ns0 http://locahost.com ns ns1 http://acme.com output application/dw --- { "a": diff({a: 1}, {b:1}), "b": diff({ns0#a: 1}, {ns1#a:1}), "c": diff([1,2,3], []), "d": diff([], [1,2,3]), "e": diff([1,2,3], [1,2,3, 4]), "f": diff([{a: 1}], [{a: 2}]), "g": diff({a @(c: 2): 1}, {a @(c: 3): 1}), "h": diff(true, false), "i": diff(1, 2), "j": diff("test", "other test"), "k": diff({a: 1}, {a:1}), "l": diff({ns0#a: 1}, {ns0#a:1}), "m": diff([1,2,3], [1,2,3]), "n": diff([], []), "o": diff([{a: 1}], [{a: 1}]), "p": diff({a @(c: 2): 1}, {a @(c:2): 1}), "q": diff(true, true), "r": diff(1, 1), "s": diff("other test", "other test"), "t": diff({a:1 ,b: 2},{b: 2, a:1}, {unordered: true}), "u": [{format: "ssn",data: "ABC"}] diff [{ format: "ssn",data: "ABC"}] } ``` #### [](#出力)出力 ```XML ns ns0 http://locahost.com ns ns1 http://acme.com --- { a: { matches: false, diffs: [ { expected: "Entry (root).a with type Number", actual: "was not present in object.", path: "(root).a" } ] }, b: { matches: false, diffs: [ { expected: "Entry (root).ns0#a with type Number", actual: "was not present in object.", path: "(root).ns0#a" } ] }, c: { matches: false, diffs: [ { expected: "Array size is 0", actual: "was 3", path: "(root)" } ] }, d: { matches: false, diffs: [ { expected: "Array size is 3", actual: "was 0", path: "(root)" } ] }, e: { matches: false, diffs: [ { expected: "Array size is 4", actual: "was 3", path: "(root)" } ] }, f: { matches: false, diffs: [ { expected: "1" as String {mimeType: "application/dw"}, actual: "2" as String {mimeType: "application/dw"}, path: "(root)[0].a" } ] }, g: { matches: false, diffs: [ { expected: "3" as String {mimeType: "application/dw"}, actual: "2" as String {mimeType: "application/dw"}, path: "(root).a.@.c" } ] }, h: { matches: false, diffs: [ { expected: "false", actual: "true", path: "(root)" } ] }, i: { matches: false, diffs: [ { expected: "2", actual: "1", path: "(root)" } ] }, j: { matches: false, diffs: [ { expected: "\"other test\"", actual: "\"test\"", path: "(root)" } ] }, k: { matches: true, diffs: [] }, l: { matches: true, diffs: [] }, m: { matches: true, diffs: [] }, n: { matches: true, diffs: [] }, o: { matches: true, diffs: [] }, p: { matches: true, diffs: [] }, q: { matches: true, diffs: [] }, r: { matches: true, diffs: [] }, s: { matches: true, diffs: [] }, t: { matches: true, diffs: [] }, u: { matches: true, diffs: [] } } ``` # diff ## [](#diff1)diff(actual: Any, expected: Any, diffConfig: { unordered?: Boolean } = {}, path: String = "(root)"): Diff 2 つの値の構造的な違いを返します。オブジェクト間の違いは、順序あり (デフォルト) または順序なしにできます。順序ありにすると、2 つのオブジェクトはキー - 値ペアが同じ順序である場合に、異なっていないと見なされます。違いは `Difference` 型として表現されます。 ### [](#パラメーター)パラメーター名前説明 actual 実際の値。任意のデータ型を使用できます。 expected 実際の値と比較する期待値。任意のデータ型を使用できます。 diffConfig `{ "unordered" : true} を使用して、デフォルトから順序なしに変更するための設定 (前述)。 ### [](#例)例この例は、`diff` のさまざまな使用方法を示しています。 #### [](#ソース)ソース ```Dataweave import diff from dw::util::Diff ns ns0 http://locahost.com ns ns1 http://acme.com output application/dw --- { "a": diff({a: 1}, {b:1}), "b": diff({ns0#a: 1}, {ns1#a:1}), "c": diff([1,2,3], []), "d": diff([], [1,2,3]), "e": diff([1,2,3], [1,2,3, 4]), "f": diff([{a: 1}], [{a: 2}]), "g": diff({a @(c: 2): 1}, {a @(c: 3): 1}), "h": diff(true, false), "i": diff(1, 2), "j": diff("test", "other test"), "k": diff({a: 1}, {a:1}), "l": diff({ns0#a: 1}, {ns0#a:1}), "m": diff([1,2,3], [1,2,3]), "n": diff([], []), "o": diff([{a: 1}], [{a: 1}]), "p": diff({a @(c: 2): 1}, {a @(c:2): 1}), "q": diff(true, true), "r": diff(1, 1), "s": diff("other test", "other test"), "t": diff({a:1 ,b: 2},{b: 2, a:1}, {unordered: true}), "u": [{format: "ssn",data: "ABC"}] diff [{ format: "ssn",data: "ABC"}] } ``` #### [](#出力)出力 ```XML ns ns0 http://locahost.com ns ns1 http://acme.com --- { a: { matches: false, diffs: [ { expected: "Entry (root).a with type Number", actual: "was not present in object.", path: "(root).a" } ] }, b: { matches: false, diffs: [ { expected: "Entry (root).ns0#a with type Number", actual: "was not present in object.", path: "(root).ns0#a" } ] }, c: { matches: false, diffs: [ { expected: "Array size is 0", actual: "was 3", path: "(root)" } ] }, d: { matches: false, diffs: [ { expected: "Array size is 3", actual: "was 0", path: "(root)" } ] }, e: { matches: false, diffs: [ { expected: "Array size is 4", actual: "was 3", path: "(root)" } ] }, f: { matches: false, diffs: [ { expected: "1" as String {mimeType: "application/dw"}, actual: "2" as String {mimeType: "application/dw"}, path: "(root)[0].a" } ] }, g: { matches: false, diffs: [ { expected: "3" as String {mimeType: "application/dw"}, actual: "2" as String {mimeType: "application/dw"}, path: "(root).a.@.c" } ] }, h: { matches: false, diffs: [ { expected: "false", actual: "true", path: "(root)" } ] }, i: { matches: false, diffs: [ { expected: "2", actual: "1", path: "(root)" } ] }, j: { matches: false, diffs: [ { expected: "\"other test\"", actual: "\"test\"", path: "(root)" } ] }, k: { matches: true, diffs: [] }, l: { matches: true, diffs: [] }, m: { matches: true, diffs: [] }, n: { matches: true, diffs: [] }, o: { matches: true, diffs: [] }, p: { matches: true, diffs: [] }, q: { matches: true, diffs: [] }, r: { matches: true, diffs: [] }, s: { matches: true, diffs: [] }, t: { matches: true, diffs: [] }, u: { matches: true, diffs: [] } } ``` # diff ## [](#diff1)diff(actual: Any, expected: Any, diffConfig: { unordered?: Boolean } = {}, path: String = "(root)"): Diff 2 つの値の構造的な違いを返します。オブジェクト間の違いは、順序あり (デフォルト) または順序なしにできます。順序ありにすると、2 つのオブジェクトはキー - 値ペアが同じ順序である場合に、異なっていないと見なされます。違いは `Difference` 型として表現されます。 ### [](#パラメーター)パラメーター名前説明 actual 実際の値。任意のデータ型を使用できます。 expected 実際の値と比較する期待値。任意のデータ型を使用できます。 diffConfig `{ "unordered" : true} を使用して、デフォルトから順序なしに変更するための設定 (前述)。 ### [](#例)例この例は、`diff` のさまざまな使用方法を示しています。 #### [](#ソース)ソース ```Dataweave import diff from dw::util::Diff ns ns0 http://locahost.com ns ns1 http://acme.com output application/dw --- { "a": diff({a: 1}, {b:1}), "b": diff({ns0#a: 1}, {ns1#a:1}), "c": diff([1,2,3], []), "d": diff([], [1,2,3]), "e": diff([1,2,3], [1,2,3, 4]), "f": diff([{a: 1}], [{a: 2}]), "g": diff({a @(c: 2): 1}, {a @(c: 3): 1}), "h": diff(true, false), "i": diff(1, 2), "j": diff("test", "other test"), "k": diff({a: 1}, {a:1}), "l": diff({ns0#a: 1}, {ns0#a:1}), "m": diff([1,2,3], [1,2,3]), "n": diff([], []), "o": diff([{a: 1}], [{a: 1}]), "p": diff({a @(c: 2): 1}, {a @(c:2): 1}), "q": diff(true, true), "r": diff(1, 1), "s": diff("other test", "other test"), "t": diff({a:1 ,b: 2},{b: 2, a:1}, {unordered: true}), "u": [{format: "ssn",data: "ABC"}] diff [{ format: "ssn",data: "ABC"}] } ``` #### [](#出力)出力 ```XML ns ns0 http://locahost.com ns ns1 http://acme.com --- { a: { matches: false, diffs: [ { expected: "Entry (root).a with type Number", actual: "was not present in object.", path: "(root).a" } ] }, b: { matches: false, diffs: [ { expected: "Entry (root).ns0#a with type Number", actual: "was not present in object.", path: "(root).ns0#a" } ] }, c: { matches: false, diffs: [ { expected: "Array size is 0", actual: "was 3", path: "(root)" } ] }, d: { matches: false, diffs: [ { expected: "Array size is 3", actual: "was 0", path: "(root)" } ] }, e: { matches: false, diffs: [ { expected: "Array size is 4", actual: "was 3", path: "(root)" } ] }, f: { matches: false, diffs: [ { expected: "1" as String {mimeType: "application/dw"}, actual: "2" as String {mimeType: "application/dw"}, path: "(root)[0].a" } ] }, g: { matches: false, diffs: [ { expected: "3" as String {mimeType: "application/dw"}, actual: "2" as String {mimeType: "application/dw"}, path: "(root).a.@.c" } ] }, h: { matches: false, diffs: [ { expected: "false", actual: "true", path: "(root)" } ] }, i: { matches: false, diffs: [ { expected: "2", actual: "1", path: "(root)" } ] }, j: { matches: false, diffs: [ { expected: "\"other test\"", actual: "\"test\"", path: "(root)" } ] }, k: { matches: true, diffs: [] }, l: { matches: true, diffs: [] }, m: { matches: true, diffs: [] }, n: { matches: true, diffs: [] }, o: { matches: true, diffs: [] }, p: { matches: true, diffs: [] }, q: { matches: true, diffs: [] }, r: { matches: true, diffs: [] }, s: { matches: true, diffs: [] }, t: { matches: true, diffs: [] }, u: { matches: true, diffs: [] } } ``` # Diff (dw::util::Diff) このユーティリティモジュールは、2 つの値の差を計算し、差のリストを返します。このモジュールは Mule Runtime に含まれています。使用するには、DataWeave コードにインポートする必要があります。たとえば、ヘッダーに行 `import dw::util::Diff` または `import * from dw::util::Diff` を追加するなどします。 ## [](#関数)関数名前説明 diff 2 つの値の構造的な違いを返します。 ## [](#型)型 - [Diff の型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.3/dw-diff-types) # Diff (dw::util::Diff) このユーティリティモジュールは、2 つの値の差を計算し、差のリストを返します。このモジュールを使用するには、DataWeave コードにインポートする必要があります。その方法として、たとえば、行 `import * from dw::util::Diff` を DataWeave スクリプトのヘッダーに追加します。 ## [](#関数)関数名前説明 diff 2 つの値の構造的な違いを返します。 ## [](#型)型 - [Diff の型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.4/dw-diff-types) # Diff (dw::util::Diff) このユーティリティモジュールは、2 つの値の差を計算し、差のリストを返します。このモジュールを使用するには、DataWeave コードにインポートする必要があります。その方法として、たとえば、行 `import * from dw::util::Diff` を DataWeave スクリプトのヘッダーに追加します。 ## [](#関数)関数名前説明 diff 2 つの値の構造的な違いを返します。 ## [](#型)型 - [Diff の型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.5/dw-diff-types) # Diff (dw::util::Diff) このユーティリティモジュールは、2 つの値の差を計算し、差のリストを返します。このモジュールを使用するには、DataWeave コードにインポートする必要があります。その方法として、たとえば、行 `import * from dw::util::Diff` を DataWeave スクリプトのヘッダーに追加します。 ## [](#関数)関数名前説明 diff 2 つの値の構造的な違いを返します。 ## [](#型)型 - [Diff の型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.6/dw-diff-types) # Diff (dw::util::Diff) このユーティリティモジュールは、2 つの値の差を計算し、差のリストを返します。このモジュールを使用するには、DataWeave コードにインポートする必要があります。その方法として、たとえば、行 `import * from dw::util::Diff` を DataWeave スクリプトのヘッダーに追加します。 ## [](#関数)関数名前説明 diff 2 つの値の構造的な違いを返します。 ## [](#型)型 - [Diff の型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.7/dw-diff-types) # Diff (dw::util::Diff) このユーティリティモジュールは、2 つの値の差を計算し、差のリストを返します。このモジュールを使用するには、DataWeave コードにインポートする必要があります。その方法として、たとえば、行 `import * from dw::util::Diff` を DataWeave スクリプトのヘッダーに追加します。 ## [](#関数)関数名前説明 diff 2 つの値の構造的な違いを返します。 ## [](#型)型 - [Diff の型](https://docs.mulesoft.com/jp/dataweave/2.8/dw-diff-types) # Diff 型 (dw::util::Diff) 型定義説明 Diff (差分) type Diff = { matches: Boolean, diffs: Array<Difference> } 2 つの値の間の違い全体を表します。違いがない場合の例: { "matches": true, "diffs": [ ] } 違いがある場合の例: { "matches": true, "diffs": [ "expected": "4", "actual": "2", "path": "(root).a.@.d" ] } 別の例については、diff 関数を参照してください。 Difference (差) type Difference = { expected: String, actual: String, path: String } 指定された構造の 2 つの値の間の 1 つの違いを表します。 # Diff 型 (dw::util::Diff) 型定義説明 Diff (差分) type Diff = { matches: Boolean, diffs: Array<Difference> } 2 つの値の間の違い全体を表します。違いがない場合の例: { "matches": true, "diffs": [ ] } 違いがある場合の例: { "matches": true, "diffs": [ "expected": "4", "actual": "2", "path": "(root).a.@.d" ] } 別の例については、diff 関数を参照してください。 Difference (差) type Difference = { expected: String, actual: String, path: String } 指定された構造の 2 つの値の間の 1 つの違いを表します。 # Diff 型 (dw::util::Diff) 型定義説明 Diff (差分) type Diff = { matches: Boolean, diffs: Array<Difference> } 2 つの値の間の違い全体を表します。違いがない場合の例: { "matches": true, "diffs": [ ] } 違いがある場合の例: { "matches": true, "diffs": [ "expected": "4", "actual": "2", "path": "(root).a.@.d" ] } 別の例については、diff 関数を参照してください。 Difference (差) type Difference = { expected: String, actual: String, path: String } 指定された構造の 2 つの値の間の 1 つの違いを表します。 # Diff 型 (dw::util::Diff) 型定義説明 Diff (差分) type Diff = { matches: Boolean, diffs: Array<Difference> } 2 つの値の間の違い全体を表します。違いがない場合の例: { "matches": true, "diffs": [ ] } 違いがある場合の例: { "matches": true, "diffs": [ "expected": "4", "actual": "2", "path": "(root).a.@.d" ] } 別の例については、diff 関数を参照してください。 Difference (差) type Difference = { expected: String, actual: String, path: String } 指定された構造の 2 つの値の間の 1 つの違いを表します。 # Diff 型 (dw::util::Diff) 型定義説明 Diff (差分) type Diff = { matches: Boolean, diffs: Array<Difference> } 2 つの値の間の違い全体を表します。違いがない場合の例: { "matches": true, "diffs": [ ] } 違いがある場合の例: { "matches": true, "diffs": [ "expected": "4", "actual": "2", "path": "(root).a.@.d" ] } 別の例については、diff 関数を参照してください。 Difference (差) type Difference = { expected: String, actual: String, path: String } 指定された構造の 2 つの値の間の 1 つの違いを表します。 # Diff 型 (dw::util::Diff) 型定義説明 Diff (差分) type Diff = { matches: Boolean, diffs: Array<Difference> } 2 つの値の間の違い全体を表します。違いがない場合の例: { "matches": true, "diffs": [ ] } 違いがある場合の例: { "matches": true, "diffs": [ "expected": "4", "actual": "2", "path": "(root).a.@.d" ] } 別の例については、diff 関数を参照してください。 Difference (差) type Difference = { expected: String, actual: String, path: String } 指定された構造の 2 つの値の間の 1 つの違いを表します。 # distinctBy ## [](#distinctby1)distinctBy(Array, (item: T, index: Number) -> Any): Array 配列を反復処理し、一意の要素を配列に返します。このバージョンの `distinctBy` 項目は、配列内の一意の値を検索します。その他のバージョンは、オブジェクトで動作し、null 値を処理します。DataWeave では、指定したラムダを一意性の条件として適用した結果が使用されます。 ### [](#パラメーター)パラメーター名前説明 items 評価する配列。 criteria 配列から item または index を選択するために使用する条件。 ### [](#例)例次の例では、重複する数値を含む配列を入力し、その入力からの一意の数値を含む配列を返します。値の代わりに匿名パラメーターを使用して同じ式を記述することができます (`[0, 1, 2, 3, 3, 2, 1, 4] distinctBy $`)。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- [0, 1, 2, 3, 3, 2, 1, 4] distinctBy (value) -> { "unique" : value } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON [ 0, 1, 2, 3, 4] ``` ### [](#例-2)例次の例では、配列から `"Kurt Cagle"` の重複を削除します。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json var record = { "title": "XQuery Kick Start", "author": [ "James McGovern", "Per Bothner", "Kurt Cagle", "James Linn", "Kurt Cagle", "Kurt Cagle", "Kurt Cagle", "Vaidyanathan Nagarajan" ], "year":"2000" } --- { "book" : { "title" : record.title, "year" : record.year, "authors" : record.author distinctBy $ } } ``` #### [](#出力-2)出力 ```JSON { "book": { "title": "XQuery Kick Start", "year": "2000", "authors": [ "James McGovern", "Per Bothner", "Kurt Cagle", "James Linn", "Vaidyanathan Nagarajan" ] } } ``` ## [](#distinctby2)distinctBy(Null, (item: Nothing, index: Nothing) -> Any): Null `distinctBy` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 ## [](#distinctby3)distinctBy({ (K)?: V }, (value: V, key: K) -> Any): Object オブジェクトから重複するキー-値ペアを削除します。 ### [](#パラメーター-2)パラメーター名前説明 object キー-値ペアを削除する元のオブジェクト。 criteria 削除するキー-値ペアを識別するために使用する key (キー) および/または value (値)。 ### [](#例-3)例次の例では、重複するキー-値ペアを含むオブジェクトを入力し、その入力のキー-値ペアを含むオブジェクトを返します。キー (`a` と `A`) は大文字と小文字を区別して処理されませんが、値 (`b` と `B`) は大文字と小文字を区別して処理されます。値の代わりに匿名パラメーターを使用して同じ式を記述することができます (`{a : "b", a : "b", A : "b", a : "B"} distinctBy $`)。 #### [](#ソース-3)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- {a : "b", a : "b", A : "b", a : "B"} distinctBy (value) -> { "unique" : value } ``` #### [](#出力-3)出力 ```JSON { "a": "b", "a": "B" } ``` ### [](#例-4)例次の例では、`` から重複 (`James McGovern`) を削除します。 #### [](#ソース-4)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/xml --- { book : { title : payload.book.title, authors: payload.book.&author distinctBy $ } } ``` #### [](#入力)入力 ```XML "XQuery Kick Start" James Linn Per Bothner James McGovern James McGovern James McGovern ``` #### [](#出力-4)出力 ```XML "XQuery Kick Start" James Linn Per Bothner James McGovern ``` # distinctBy ## [](#distinctby1)distinctBy(@StreamCapable items: Array, criteria: (item: T, index: Number) -> Any): Array 配列を反復処理し、一意の要素を配列に返します。 DataWeave では、指定したラムダを一意性の条件として適用した結果が使用されます。このバージョンの `distinctBy` 項目は、配列内の一意の値を検索します。その他のバージョンは、オブジェクトで動作し、`null` 値を処理します。 ### [](#パラメーター)パラメーター名前説明 items 評価する配列。 criteria 配列から item または index を選択するために使用する条件。 ### [](#例)例次の例では、重複する数値を含む配列を入力し、その入力からの一意の数値を含む配列を返します。値の代わりに匿名パラメーターを使用して同じ式を記述することができます (`[0, 1, 2, 3, 3, 2, 1, 4] distinctBy $`)。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- [0, 1, 2, 3, 3, 2, 1, 4] distinctBy (value) -> { "unique" : value } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON [ 0, 1, 2, 3, 4] ``` ### [](#例-2)例次の例では、配列から `"Kurt Cagle"` の重複を削除します。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json var record = { "title": "XQuery Kick Start", "author": [ "James McGovern", "Per Bothner", "Kurt Cagle", "James Linn", "Kurt Cagle", "Kurt Cagle", "Kurt Cagle", "Vaidyanathan Nagarajan" ], "year":"2000" } --- { "book" : { "title" : record.title, "year" : record.year, "authors" : record.author distinctBy $ } } ``` #### [](#出力-2)出力 ```JSON { "book": { "title": "XQuery Kick Start", "year": "2000", "authors": [ "James McGovern", "Per Bothner", "Kurt Cagle", "James Linn", "Vaidyanathan Nagarajan" ] } } ``` ## [](#distinctby2)distinctBy(object: { (K)?: V }, criteria: (value: V, key: K) -> Any): Object オブジェクトから重複するキー-値ペアを削除します。 ### [](#パラメーター-2)パラメーター名前説明 object キー-値ペアを削除する元のオブジェクト。 criteria 削除するキー-値ペアを識別するために使用する key (キー) および/または value (値)。 ### [](#例-3)例次の例では、重複するキー-値ペアを含むオブジェクトを入力し、その入力のキー-値ペアを含むオブジェクトを返します。キー (`a` と `A`) は大文字と小文字を区別して処理されませんが、値 (`b` と `B`) は大文字と小文字を区別して処理されます。値の代わりに匿名パラメーターを使用して同じ式を記述することができます (`{a : "b", a : "b", A : "b", a : "B"} distinctBy $`)。 #### [](#ソース-3)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- {a : "b", a : "b", A : "b", a : "B"} distinctBy (value) -> { "unique" : value } ``` #### [](#出力-3)出力 ```JSON { "a": "b", "a": "B" } ``` ### [](#例-4)例次の例では、`` から重複 (`James McGovern`) を削除します。 #### [](#ソース-4)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/xml --- { book : { title : payload.book.title, authors: payload.book.&author distinctBy $ } } ``` #### [](#入力)入力 ```XML "XQuery Kick Start" James Linn Per Bothner James McGovern James McGovern James McGovern ``` #### [](#出力-4)出力 ```XML "XQuery Kick Start" James Linn Per Bothner James McGovern ``` ## [](#distinctby3)distinctBy(@StreamCapable items: Null, criteria: (item: Nothing, index: Nothing) -> Any): Null `distinctBy` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 # distinctBy ## [](#distinctby1)distinctBy(@StreamCapable items: Array, criteria: (item: T, index: Number) -> Any): Array 入力を反復処理し、一意の要素を配列に返します。 DataWeave では、一意性の条件として指定したラムダの結果が使用されます。このバージョンの `distinctBy` 項目は、配列内の一意の値を検索します。その他のバージョンは、オブジェクトで動作し、`null` 値を処理します。 ### [](#パラメーター)パラメーター名前説明 items 評価する配列。 criteria 配列から item または index を選択するために使用する条件。 ### [](#例)例次の例では、重複する数値を含む配列を入力し、その入力からの一意の数値を含む配列を返します。値の代わりに匿名パラメーターを使用して同じ式を記述することができます (`[0, 1, 2, 3, 3, 2, 1, 4] distinctBy $`)。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- [0, 1, 2, 3, 3, 2, 1, 4] distinctBy (value) -> { "unique" : value } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON [ 0, 1, 2, 3, 4] ``` ### [](#例-2)例次の例では、配列から `"Kurt Cagle"` の重複を削除します。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json var record = { "title": "XQuery Kick Start", "author": [ "James McGovern", "Per Bothner", "Kurt Cagle", "James Linn", "Kurt Cagle", "Kurt Cagle", "Kurt Cagle", "Vaidyanathan Nagarajan" ], "year":"2000" } --- { "book" : { "title" : record.title, "year" : record.year, "authors" : record.author distinctBy $ } } ``` #### [](#出力-2)出力 ```JSON { "book": { "title": "XQuery Kick Start", "year": "2000", "authors": [ "James McGovern", "Per Bothner", "Kurt Cagle", "James Linn", "Vaidyanathan Nagarajan" ] } } ``` ## [](#distinctby2)distinctBy(object: { (K)?: V }, criteria: (value: V, key: K) -> Any): Object オブジェクトから重複するキー-値ペアを削除します。 ### [](#パラメーター-2)パラメーター名前説明 object キー-値ペアを削除する元のオブジェクト。 criteria 削除するキー-値ペアを識別するために使用する key (キー) および/または value (値)。 ### [](#例-3)例次の例では、重複するキー-値ペアを含むオブジェクトを入力し、その入力のキー-値ペアを含むオブジェクトを返します。キー (`a` と `A`) は大文字と小文字を区別して処理されませんが、値 (`b` と `B`) は大文字と小文字を区別して処理されます。値の代わりに匿名パラメーターを使用して同じ式を記述することができます (`{a : "b", a : "b", A : "b", a : "B"} distinctBy $`)。 #### [](#ソース-3)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- {a : "b", a : "b", A : "b", a : "B"} distinctBy (value) -> { "unique" : value } ``` #### [](#出力-3)出力 ```JSON { "a": "b", "a": "B" } ``` ### [](#例-4)例次の例では、`` から重複 (`James McGovern`) を削除します。 #### [](#ソース-4)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/xml --- { book : { title : payload.book.title, authors: payload.book.&author distinctBy $ } } ``` #### [](#入力)入力 ```XML "XQuery Kick Start" James Linn Per Bothner James McGovern James McGovern James McGovern ``` #### [](#出力-4)出力 ```XML "XQuery Kick Start" James Linn Per Bothner James McGovern ``` ## [](#distinctby3)distinctBy(@StreamCapable items: Null, criteria: (item: Nothing, index: Nothing) -> Any): Null `distinctBy` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 # distinctBy ## [](#distinctby1)distinctBy(@StreamCapable items: Array, criteria: (item: T, index: Number) -> Any): Array 入力を反復処理し、一意の要素を配列に返します。 DataWeave では、一意性の条件として指定したラムダの結果が使用されます。このバージョンの `distinctBy` 項目は、配列内の一意の値を検索します。その他のバージョンは、オブジェクトで動作し、`null` 値を処理します。 ### [](#パラメーター)パラメーター名前説明 items 評価する配列。 criteria 配列から item または index を選択するために使用する条件。 ### [](#例)例次の例では、重複する数値を含む配列を入力し、その入力からの一意の数値を含む配列を返します。値の代わりに匿名パラメーターを使用して同じ式を記述することができます (`[0, 1, 2, 3, 3, 2, 1, 4] distinctBy $`)。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- [0, 1, 2, 3, 3, 2, 1, 4] distinctBy (value) -> { "unique" : value } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON [ 0, 1, 2, 3, 4] ``` ### [](#例-2)例次の例では、配列から `"Kurt Cagle"` の重複を削除します。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json var record = { "title": "XQuery Kick Start", "author": [ "James McGovern", "Per Bothner", "Kurt Cagle", "James Linn", "Kurt Cagle", "Kurt Cagle", "Kurt Cagle", "Vaidyanathan Nagarajan" ], "year":"2000" } --- { "book" : { "title" : record.title, "year" : record.year, "authors" : record.author distinctBy $ } } ``` #### [](#出力-2)出力 ```JSON { "book": { "title": "XQuery Kick Start", "year": "2000", "authors": [ "James McGovern", "Per Bothner", "Kurt Cagle", "James Linn", "Vaidyanathan Nagarajan" ] } } ``` ## [](#distinctby2)distinctBy(object: { (K)?: V }, criteria: (value: V, key: K) -> Any): Object オブジェクトから重複するキー-値ペアを削除します。 ### [](#パラメーター-2)パラメーター名前説明 object キー-値ペアを削除する元のオブジェクト。 criteria 削除するキー-値ペアを識別するために使用する key (キー) および/または value (値)。 ### [](#例-3)例次の例では、重複するキー-値ペアを含むオブジェクトを入力し、その入力のキー-値ペアを含むオブジェクトを返します。キー (`a` と `A`) は大文字と小文字を区別して処理されませんが、値 (`b` と `B`) は大文字と小文字を区別して処理されます。値の代わりに匿名パラメーターを使用して同じ式を記述することができます (`{a : "b", a : "b", A : "b", a : "B"} distinctBy $`)。 #### [](#ソース-3)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- {a : "b", a : "b", A : "b", a : "B"} distinctBy (value) -> { "unique" : value } ``` #### [](#出力-3)出力 ```JSON { "a": "b", "a": "B" } ``` ### [](#例-4)例次の例では、`` から重複 (`James McGovern`) を削除します。 #### [](#ソース-4)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/xml --- { book : { title : payload.book.title, authors: payload.book.&author distinctBy $ } } ``` #### [](#入力)入力 ```XML "XQuery Kick Start" James Linn Per Bothner James McGovern James McGovern James McGovern ``` #### [](#出力-4)出力 ```XML "XQuery Kick Start" James Linn Per Bothner James McGovern ``` ## [](#distinctby3)distinctBy(@StreamCapable items: Null, criteria: (item: Nothing, index: Nothing) -> Any): Null `distinctBy` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 # distinctBy ## [](#distinctby1)distinctBy(@StreamCapable items: Array, criteria: (item: T, index: Number) -> Any): Array 入力を反復処理し、一意の要素を配列に返します。 DataWeave では、一意性の条件として指定したラムダの結果が使用されます。このバージョンの `distinctBy` 項目は、配列内の一意の値を検索します。その他のバージョンは、オブジェクトで動作し、`null` 値を処理します。 ### [](#パラメーター)パラメーター名前説明 items 評価する配列。 criteria 配列から item または index を選択するために使用する条件。 ### [](#例)例次の例では、重複する数値を含む配列を入力し、その入力からの一意の数値を含む配列を返します。値の代わりに匿名パラメーターを使用して同じ式を記述することができます (`[0, 1, 2, 3, 3, 2, 1, 4] distinctBy $`)。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- [0, 1, 2, 3, 3, 2, 1, 4] distinctBy (value) -> { "unique" : value } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON [ 0, 1, 2, 3, 4] ``` ### [](#例-2)例次の例では、配列から `"Kurt Cagle"` の重複を削除します。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json var record = { "title": "XQuery Kick Start", "author": [ "James McGovern", "Per Bothner", "Kurt Cagle", "James Linn", "Kurt Cagle", "Kurt Cagle", "Kurt Cagle", "Vaidyanathan Nagarajan" ], "year":"2000" } --- { "book" : { "title" : record.title, "year" : record.year, "authors" : record.author distinctBy $ } } ``` #### [](#出力-2)出力 ```JSON { "book": { "title": "XQuery Kick Start", "year": "2000", "authors": [ "James McGovern", "Per Bothner", "Kurt Cagle", "James Linn", "Vaidyanathan Nagarajan" ] } } ``` ## [](#distinctby2)distinctBy(object: { (K)?: V }, criteria: (value: V, key: K) -> Any): Object オブジェクトから重複するキー-値ペアを削除します。 ### [](#パラメーター-2)パラメーター名前説明 object キー-値ペアを削除する元のオブジェクト。 criteria 削除するキー-値ペアを識別するために使用する key (キー) および/または value (値)。 ### [](#例-3)例次の例では、重複するキー-値ペアを含むオブジェクトを入力し、その入力のキー-値ペアを含むオブジェクトを返します。キー (`a` と `A`) は大文字と小文字を区別して処理されませんが、値 (`b` と `B`) は大文字と小文字を区別して処理されます。値の代わりに匿名パラメーターを使用して同じ式を記述することができます (`{a : "b", a : "b", A : "b", a : "B"} distinctBy $`)。 #### [](#ソース-3)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- {a : "b", a : "b", A : "b", a : "B"} distinctBy (value) -> { "unique" : value } ``` #### [](#出力-3)出力 ```JSON { "a": "b", "a": "B" } ``` ### [](#例-4)例次の例では、`` から重複 (`James McGovern`) を削除します。 #### [](#ソース-4)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/xml --- { book : { title : payload.book.title, authors: payload.book.&author distinctBy $ } } ``` #### [](#入力)入力 ```XML "XQuery Kick Start" James Linn Per Bothner James McGovern James McGovern James McGovern ``` #### [](#出力-4)出力 ```XML "XQuery Kick Start" James Linn Per Bothner James McGovern ``` ## [](#distinctby3)distinctBy(@StreamCapable items: Null, criteria: (item: Nothing, index: Nothing) -> Any): Null `distinctBy` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 # distinctBy ## [](#distinctby1)distinctBy(@StreamCapable items: Array, criteria: (item: T, index: Number) -> Any): Array 入力を反復処理し、一意の要素を配列に返します。 DataWeave では、一意性の条件として指定したラムダの結果が使用されます。このバージョンの `distinctBy` 項目は、配列内の一意の値を検索します。その他のバージョンは、オブジェクトで動作し、`null` 値を処理します。 ### [](#パラメーター)パラメーター名前説明 items 評価する配列。 criteria 配列から item または index を選択するために使用する条件。 ### [](#例)例次の例では、重複する数値を含む配列を入力し、その入力からの一意の数値を含む配列を返します。値の代わりに匿名パラメーターを使用して同じ式を記述することができます (`[0, 1, 2, 3, 3, 2, 1, 4] distinctBy $`)。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- [0, 1, 2, 3, 3, 2, 1, 4] distinctBy (value) -> { "unique" : value } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON [ 0, 1, 2, 3, 4] ``` ### [](#例-2)例次の例では、配列から `"Kurt Cagle"` の重複を削除します。 #### [](#ソース-2)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json var record = { "title": "XQuery Kick Start", "author": [ "James McGovern", "Per Bothner", "Kurt Cagle", "James Linn", "Kurt Cagle", "Kurt Cagle", "Kurt Cagle", "Vaidyanathan Nagarajan" ], "year":"2000" } --- { "book" : { "title" : record.title, "year" : record.year, "authors" : record.author distinctBy $ } } ``` #### [](#出力-2)出力 ```JSON { "book": { "title": "XQuery Kick Start", "year": "2000", "authors": [ "James McGovern", "Per Bothner", "Kurt Cagle", "James Linn", "Vaidyanathan Nagarajan" ] } } ``` ## [](#distinctby2)distinctBy(object: { (K)?: V }, criteria: (value: V, key: K) -> Any): Object オブジェクトから重複するキー-値ペアを削除します。 ### [](#パラメーター-2)パラメーター名前説明 object キー-値ペアを削除する元のオブジェクト。 criteria 削除するキー-値ペアを識別するために使用する key (キー) および/または value (値)。 ### [](#例-3)例次の例では、重複するキー-値ペアを含むオブジェクトを入力し、その入力のキー-値ペアを含むオブジェクトを返します。キー (`a` と `A`) は大文字と小文字を区別して処理されませんが、値 (`b` と `B`) は大文字と小文字を区別して処理されます。値の代わりに匿名パラメーターを使用して同じ式を記述することができます (`{a : "b", a : "b", A : "b", a : "B"} distinctBy $`)。 #### [](#ソース-3)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/json --- {a : "b", a : "b", A : "b", a : "B"} distinctBy (value) -> { "unique" : value } ``` #### [](#出力-3)出力 ```JSON { "a": "b", "a": "B" } ``` ### [](#例-4)例次の例では、`` から重複 (`James McGovern`) を削除します。 #### [](#ソース-4)ソース ```DataWeave %dw 2.0 output application/xml --- { book : { title : payload.book.title, authors: payload.book.&author distinctBy $ } } ``` #### [](#入力)入力 ```XML "XQuery Kick Start" James Linn Per Bothner James McGovern James McGovern James McGovern ``` #### [](#出力-4)出力 ```XML "XQuery Kick Start" James Linn Per Bothner James McGovern ``` ## [](#distinctby3)distinctBy(@StreamCapable items: Null, criteria: (item: Nothing, index: Nothing) -> Any): Null `distinctBy` を `null` 値に使用できるようにするヘルパー関数。 # divideBy ## [](#divideby1)divideBy(Array, Number): Array> 配列を、指定数の要素が含まれるサブ配列に分割します。入力配列内の要素数が指定数より少ない場合、この関数は 1 つのサブ配列にそれらの要素を入力します。指定数より多い場合、この関数は、必要な数のサブ配列に追加の要素を入力します。 ### [](#パラメーター)パラメーター名前説明 items 入力配列の項目。 amount サブ配列あたりの許容される要素数。 ### [](#例)例次の例では、指定された `amount` (数量) に基づいて配列をサブ配列に分割します。 #### [](#ソース)ソース ```DataWeave %dw 2.0 import * from dw::core::Arrays output application/json --- { "divideBy" : [ { "divideBy2" : [1, 2, 3, 4, 5] divideBy 2 }, { "divideBy2" : [1, 2, 3, 4, 5, 6] divideBy 2 }, { "divideBy3" : [1, 2, 3, 4, 5] divideBy 3 } ] } ``` #### [](#出力)出力 ```JSON { "divideBy": [ { "divideBy2": [ [ 1, 2 ], [ 3, 4 ], [ 5 ] ] }, { "divideBy2": [ [ 1, 2 ], [ 3, 4 ], [ 5, 6 ] ] }, { "divideBy3": [ [ 1, 2, 3 ], [ 4, 5 ] ] } ] } ``` # divideBy ## [](#divideby1)divideBy(Object, Number): Array

名前	説明	形式
`count`	出現数 (省略可能、デフォルトは `1`)。	インラインまたは参照
`id`	要素識別子	参照された定義
`idRef`	要素識別子	参照
`name`	要素名 (省略可能)	すべて
`type`	値の型コード (以下のリストを参照)	インライン、または参照された定義
`format`	型固有の書式情報	インライン、または参照された定義
`length`	値の文字位置の数	インライン、または参照された定義
`tagValue`	セグメントを識別するために使用するこの要素の値 (「スキーマの完全な例」を参照)	インライン、または参照された定義

キー	説明	適用先
digits (桁数)	許可される桁数	Binary (バイナリ)
implicit (暗黙的)	暗黙的な小数点以下桁数 (テキスト形式で小数点のない固定小数点値で使用されます)	Binary (バイナリ)、Decimal (10 進数)、Packed (パック)、Zoned (ゾーン)
justify (行揃え)	項目内の行揃え (LEFT、RIGHT、NONE、または ZEROES。ZEROES は数値のみで使用)	Binary (バイナリ) と Packed (パック) 以外のすべて
pattern (パターン)	数値の場合、解析および書き込み用の `java.text.DecimalFormat` パターン。日時値の場合、`java.time.format.DateTimeFormatter` パターン。	Date (日付)、DateTime、Decimal (10 進数)、Integer (整数)、Time (時刻)
署名	数値の符号の使用方法 (UNSIGNED、NEGATIVE_ONLY、OPTIONAL、ALWAYS_LEFT、ALWAYS_RIGHT)	Decimal (10 進数)、Integer (整数)、Zoned (ゾーン)
signed (符号あり)	符号ありか符号なしかを示すフラグ	Binary (バイナリ)、Packed (パック)

名前	説明	形式
`count`	出現数 (省略可能、デフォルトは `1`)。	インラインまたは参照
`id`	要素識別子。	参照された定義
`idRef`	要素識別子。	参照
`name`	要素名 (省略可能)	すべて
`type`	値の型コード (以下のリストを参照)	インライン、または参照された定義
`format`	型固有の書式情報	インライン、または参照された定義
`length`	値の文字位置の数	インライン、または参照された定義
`tagValue`	セグメントを識別するために使用するこの要素の値 (「スキーマの完全な例」を参照)	インライン、または参照された定義

Key (キー)	説明	適用先
digits (桁数)	許可される桁数	Binary (バイナリ)
implicit (暗黙的)	暗黙的な小数点以下桁数 (テキスト形式で小数点のない固定小数点値で使用されます)	Binary (バイナリ)、Decimal (10 進数)、Packed (パック)、Zoned (ゾーン)
justify (行揃え)	項目内の行揃え (LEFT、RIGHT、NONE、または ZEROES。ZEROES は数値のみで使用)	Binary (バイナリ) と Packed (パック) 以外のすべて
pattern (パターン)	数値の場合、解析および書き込み用の `java.text.DecimalFormat` パターン。日時値の場合、`java.time.format.DateTimeFormatter` パターン。	Date (日付)、DateTime、Decimal (10 進数)、Integer (整数)、Time (時刻)
署名	数値の符号の使用方法 (UNSIGNED、NEGATIVE_ONLY、OPTIONAL、ALWAYS_LEFT、ALWAYS_RIGHT)	Decimal (10 進数)、Integer (整数)、Zoned (ゾーン)
signed (符号あり)	符号ありか符号なしかを示すフラグ	Binary (バイナリ)、Packed (パック)

名前	説明	形式
`count`	出現数 (省略可能、デフォルトは `1`)。	インラインまたは参照
`id`	要素識別子	参照された定義
`idRef`	要素識別子	参照
`name`	要素名 (省略可能)	すべて
`type`	値の型コード (以下のリストを参照)	インライン、または参照された定義
`format`	型固有の書式情報	インライン、または参照された定義
`length`	値の文字位置の数	インライン、または参照された定義
`tagValue`	セグメントを識別するために使用するこの要素の値 (「スキーマの完全な例」を参照)	インライン、または参照された定義

レベル	演算子または関数
1	`using`: DataWeave スクリプトでローカル変数を初期化するために使用。このレベルの DataWeave 単項演算子: `.^`: スキーマセレクター。 `.#`: 名前空間セレクター。 `..`: 子孫セレクター。 `not`: 否定の論理演算子。 `.@`: 全属性セレクター。オブジェクトの配列 `{ "attr1": "foo", "attr2": "bar" }` 内で入力ペイロード `<root> <a attr1="foo" attr2="bar" /></root>` の属性と値を返す式 `payload.root.a.@` を使用する場合などで使用。
2	`as`: 型強制に使用。
3	`*`: 乗算。 `/`: 除算。
4	`+`: 加算。 `-`: 減算。 `>>`: データを先頭に追加。 `<<`: データを末尾に付加。
5	`>`: 以上。 `=`: 等しい。 `<`: 以下。 `<`: より小さい `>`: より大きい。 `is`: 型を比較。指定した XML 属性の削除などで使用。
6	`!=`: 等しくない。 `~=`: 含む。 `==`: 値の型が異なる場合、等価演算子は、1 つの値をもう 1 つの値の型に強制変換しようとします。
7	`and`: `and` 論理演算子。
8	`or`: `or` 論理演算子。
9	`default`: デフォルト値の設定に使用。 `case` と `else`: パターン照合に使用。このレベルの DataWeave 関数: `matches` `match` `map` `mapObject` `groupBy` `filter` このレベルの DataWeave バイナリセレクター: `.@keyName` と `.@`: DataWeave バイナリ属性セレクター。 `.`: 複数値セレクター。 `.^`: メタデータセレクター。 `.&`: キー/値ペアセレクター `[?()]`: 絞り込みセレクター `.keyName`: 値セレクター。 `[<index> to <index>]`: 範囲セレクター。
10	`if else`: DataWeave でのフロー制御に使用する条件式。

Mule Version	DataWeave Version
4.13	2.13
4.12	2.12
4.11	2.11
4.10	2.10
4.9	2.9
4.8	2.8
4.7	2.7
4.6	2.6
4.5	2.5
4.4	2.4
4.3	2.3
4.2	2.2
4.1	2.1
3.9	1.2
3.8	1.1
3.7	1.0

演算子	説明
`do`	スコープを作成します。このスコープ内で、新しい変数、関数、アノテーション、または名前空間を宣言し、使用できます。構文は、`---` で区切られたヘッダーと本文で構成されるという点でマッピングに似ています。このヘッダーはすべての宣言を定義する場所であり、本文は式の結果です。例については「do」と「例: ローカル DataWeave 変数」を参照してください。
`using`	`do` に置き換えられました。後方互換性のためにのみサポートされています。

演算子	説明
`if else`	`if` 演算子は条件式を評価し、条件式が true の場合のみ、`if` の下の値を返します。それ以外の場合、`else` の下の式を返します。各 `if` 式に、対応する `else` 式が必要です。例については「if else」を参照してください。
`else if`	`else if` を組み込むと、`else` 演算子によって if-else 構造内での式をまとめてチェーニングできます。例については「else if」を参照してください。

名前	説明
Binary (バイナリ)	バイナリ値 (COBOL 形式、2、4、8 バイト)
Boolean (ブール)	ブール値
Date (日付)	年、月、および日コンポーネントを持つ非ゾーン日付値 (一部はテキスト形式で表示されない場合があります)
DateTime	年、月、日、時、分、秒、およびミリ秒コンポーネントを持つ非ゾーン日時値 (一部はテキスト形式で表示されない場合があります)
Decimal (10 進数)	10 進数値。テキスト形式に明示的な小数点が含まれる場合と含まれない場合があります
Integer (整数)	整数値
Packed (パック)	10 進数値のパック 10 進数表現 (COBOL 形式)
String (文字列)	文字列値
Time (時刻)	時、分、秒、およびミリ秒コンポーネントを持つ非ゾーン時刻値 (一部はテキスト形式で表示されない場合があります)
Zoned (ゾーン)	ゾーン 10 進数 (COBOL 形式)

1	Transform コンポーネントでは、スクリプトヘッダーで次のライタープロパティが指定されます。 `output`: 変換の出力 MIME タイプで、この場合は `application/flatfile` `schemapath`: フラットファイルスキーマ (`.ffd` ファイル) へのパスを指定するライタープロパティ
2	File Write 操作では `path` プロパティが指定され、フラットファイルをどこに書き込むかが定義されます。