当 json 数据被双重编码（先 json 序列化，再 url 编码），需先 `url.queryunescape` 解码，再用 `json.unmarshal` 解析；若字符串本身是 json 编码的字符串（即外层带引号、内部转义），需额外一次 `json.unmarshal` 去除外层引号并还原原始 json。
在 Go 中处理从 URL 查询参数、表单或 API 响应中获取的 JSON 数据时，常遇到一种典型场景：原始 JSON 字符串被先序列化为 JSON 字符串（自动添加外层双引号并转义内部引号），再经过 url.QueryEscape 编码（如 %22%7B...%7D%22）。此时直接对 url.QueryUnescape 后的结果调用 json.Unmarshal 会失败，因为解码后得到的是一个带引号的 JSON 字符串字面量（例如 "\"{\\\"key\\\":\\\"value\\\"}\""），而非可直接解析的 JSON 对象。
正确的处理流程分两步：
- URL 解码：使用 url.QueryUnescape 还原原始字节；
- JSON 字符串解引用：将解码结果再次作为 JSON 字符串反序列化，以剥离外层引号、还原转义，得到真正的 JSON 字节流；
- 最终结构体解析：用该 JSON 字节流解析为目标 Go 结构体。
以下是一个完整示例：
package main
import (
"encoding/json"
"fmt"
"net/url"
)
type Info struct {
SessionId string `json:"sessionId"`
UserId int `json:"userId"`
UserName string `json:"userName"`
UserEmail string `json:"userEmail"`
UserRoles []string `json:"userRoles"`
}
func main() {
// 模拟双重编码的字符串：%22%7B...%7D%22 → 即 URL 编码后的 JSON 字符串
encoded := "%22%7B%5C%22sessionId%5C%22%3A%5C%225331b937-7b55-4c2d-798a-25e574a7e8af%5C%22%2C%5C%22userId%5C%22%3A2%2C%5C%22userName%5C%22%3A%5C%22datami_op%5C%22%2C%5C%22userEmail%5C%22%3A%5C%22datami_op%40example.com%5C%22%2C%5C%22userRoles%5C%22%3A[%5C%22operator%5C%22]%7D%22"
// 步骤 1：URL 解码
s, err := url.QueryUnescape(encoded)
if err != nil {
panic(err)
}
fmt.Printf("URL decoded: %s\n", s) // 输出："{\"sessionId\":\"...\",\"userRoles\":[\"operator\"]}"
// 步骤 2：将解码后的字符串视为 JSON 字符串，再次 Unmarshal → 得到原始 JSON 字节
var unquoted string
if err := json.Unmarshal([]byte(s), &unquoted); err != nil {
panic(err)
}
fmt.Printf("Unquoted JSON: %s\n", unquoted) // 输出：{"sessionId":"...", "userRoles":["operator"]}
// 步骤 3：解析为结构体
var info Info
if err := json.Unmarshal([]byte(unquoted), &info); err != nil {
panic(err)
}
fmt.Printf("Parsed struct: %+v\n", info)
}✅ 关键点总结：
- 不要手动字符串替换（如 strings.ReplaceAll(s, "\\\"", "\"")），易出错且不健壮；
- json.Unmarshal 可安全处理已转义的 JSON 字符串字面量（含 \"、\n 等），是标准且可靠的方式；
- 若不确定是否双重编码，可先打印 url.QueryUnescape 后的字符串——若开头结尾是 " 且内部大量 \"，即需二次 json.Unmarshal；
- 生产环境建议始终检查 err，避免静默失败。
通过这一模式，你就能稳健地解析来自 Web 表单、重定向参数或遗留接口中那些“套娃式”编码的 JSON 数据。
