笔者之前的文章，保姆级教程：ABAP 通过 HTTP POST 调用 OData 服务创建业务数据的具体例子，我编写的 OData 工具类 zcl_odata_tool，其 create_opp 方法，最后返回的是 ABAP 后台成功创建的 Opportunity 数据，即 JSON 格式的字符串：
上图这些字段名称大小写相关，定义在 Opportunity OData 服务元数据里，可以通过事务码 SEGW 查看，即下图 Opportunity->Properties 文件夹下：
有一位读者，打算将我工具类返回的创建成功的 Opportunity JSON 字符串，反序列化成 ABAP 结构。
这种 ABAP 和 JSON 格式之间的序列化和反序列化工作，通过 SAP 标准工具类 /ui2/cl_json 对应的方法来完成。
代码如下：
TYPES: BEGIN OF ty_response,d TYPE cl_crm_opportunity_mpc=>ts_opportunity,END OF ty_response.DATA: ls_response TYPE ty_response./ui2/cl_json=>deserialize( EXPORTING json = lv_created_opp CHANGING data = ls_response ).
这里我们需要手动定义一个新的 ABAP 类型 ty_response, 因为从 ABAP Gateway 返回的数据结构能看出，在实际的 Opportunity 业务数据外面，又包了额外一层，这一层的字段名称为 d，也就是下图图例 1 标注的字段。
该字段的值才是实际的创建成功的 Opportunity 业务数据。
所以进行反序列化时，用来接收反序列化结构的 ABAP 结构，也要体现出对应的这种结构。
执行 ABAP 报表之后，发现反序列化得到的 ABAP 结构里，只有 GUID，DESCRIPTION 和 STARTDATE 这几个字段有值。
仔细比较 JSON 字符串的字段名称和用来接收反序列化结果的 ABAP 结构内的字段名称，发现反序列化成功的三个字段，恰好都是其 JSON 和 ABAP 结构，字段名称完全一致的情况（不考虑大小写）。
回过头研究 /ui2/cl_json 的 deserialize 方法，果然发现一个名叫 name_mappings 的输入参数。
这个参数类型是一个哈希表，表的行项目，负责维护 ABAP 和 JSON 端的映射关系。
所以遇到 ABAP 和 JSON 端字段名称不一致的情况，只需要维护这张命名映射表，传递给 /ui2/cl_json 的 deserialize 方法，后者在反序列化时，就知道如何应对。
改进后的源代码为：
TYPES: BEGIN OF ty_response,d TYPE cl_crm_opportunity_mpc=>ts_opportunity,END OF ty_response.DATA: ls_response TYPE ty_response.DATA: lt_mapping TYPE /ui2/cl_json=>name_mappings,ls_mapping LIKE LINE OF lt_mapping.ls_mapping-abap = 'OBJECT_ID'.ls_mapping-json = 'Id'.INSERT ls_mapping INTO TABLE lt_mapping.ls_mapping-abap = 'PROCESS_TYPE'.ls_mapping-json = 'ProcessType'.INSERT ls_mapping INTO TABLE lt_mapping./ui2/cl_json=>deserialize( EXPORTING json = lv_created_opp name_mappings = lt_mapping CHANGING data = ls_response ).
这一次，维护了同 ABAP 字段映射关系的 Id 和 ProcessType 这两个 JSON 字段，其反序列化后对应的 OBJECT_ID 和 PROCESS_TYPE 这两个 ABAP 字段，也填充上对应的值了。
/ui2/cl_json 类的 deserialize 方法内部，采用了递归的方式，实现了 JSON 数据的反序列化。
大家如果对其实现细节感兴趣，可以拜托 ChatGPT 生成详细的源码分析和解读报告。
首先把完整的源代码扔给 ChatGPT，让其理解。
/ui2/cl_json 完整的源代码，在 Github 上能找到：
https://github.com/fidley/JSON2ABAPType/blob/master/src/zui2_json.clas.abap
请你扮演一个资深的 ABAP 技术专家，我给你发送一个 class 的完整源代码，请你对它进行理解，然后等待我进一步的指令。
通过阅读源代码，ChatGPT 已经判断出这个类实现了 JSON 和 ABAP 数据结构之间的转换逻辑。
接下来让 ChatGPT 按照类似图的深度优先遍历方式，对源代码逐行进行解读：
请你详细分析方法 DESERIALIZE 的实现原理，通过分析源代码的方式进行解释。如果这个方法的源代码，调用到了新的方法，请你进行新的方法继续分析，直至该方法涉及到的所有方法都已经分析完毕。分析方法的时候，请逐行介绍该行语句实现的功能。
利用这种方法，可以通过研读 SAP 高质量的代码，来提高自己的编码水平。
