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효율적인 데이터 직렬화는 고성능 파이썬 애플리케이션에 중요합니다. 이 기사는 프로젝트에서 성능을 최적화하고 비용을 줄이는 데 사용한 5 가지 강력한 기술을 탐구합니다.

1. 프로토콜 버퍼 : 구조적 효율

Google의 언어 중립 직렬화 메커니즘 인 프로토콜 버퍼 (Protobuf)는 XML보다 작고 빠른 직렬화를 제공합니다. . proto 파일에서 데이터 구조를 정의하고 protoc 를 사용하여 컴파일 한 다음 생성 된 Python 코드를 사용하십시오 :

syntax = "proto3";

message Person {
  string name = 1;
  int32 age = 2;
  string email = 3;
}

직렬화 및 사제화는 간단합니다 :

import person_pb2

person = person_pb2.Person()
person.name = "Alice"
# ... (rest of the code remains the same)

Protobuf의 강력한 타이핑 및 속도는 사전 정의 된 데이터 구조 및 고성능 요구가있는 응용 프로그램에 이상적입니다.

2. MessagePack : 속도와 소형

MessagePack은 속도와 소형 출력으로 알려진 이진 형식이며 특히 다양한 데이터 구조에 유용합니다. 직렬화 및 사제화는 간단합니다 :

import msgpack

data = {"name": "Bob", "age": 35, ...} # (rest of the code remains the same)

다양한 데이터 구조의 빠른 직렬화가 필요할 때 MessagePack Excels.

3. Apache Avro : 스키마 진화 및 빅 데이터

Apache Avro는 강력한 데이터 구조, 소형 바이너리 형식 및 빅 데이터 프레임 워크와 완벽한 통합을 제공합니다. 주요 장점은 스키마 진화입니다. 기존 데이터와의 호환성을 깨지 않고 스키마를 수정하십시오. 기본 예는 다음과 같습니다.

import avro.schema
# ... (rest of the code remains the same)

AVRO는 스키마 진화와 Hadoop 통합이 필요한 빅 데이터 시나리오를위한 강력한 선택입니다.

4. BSON : 문서 저장 용 바이너리 JSON

BSON (BAINE JSON)은 MongoDB 및 유사한 응용 분야에 가볍고 효율적인 JSON과 유사한 문서의 이진에 인코딩 된 표현입니다. pymongo 라이브러리는 사용을 용이하게합니다.

import bson

data = {"name": "Charlie", "age": 28, ...} # (rest of the code remains the same)

BSON은 문서 데이터베이스 환경에서 또는 효율적인 JSON 유사 데이터 저장소가 필요한 경우에 빛납니다.

5. 피클 : 파이썬 특정 직렬화

피클은 Python의 원시 직렬화로 거의 모든 Python 객체를 처리 할 수 ​​있습니다. 그러나 안전하지 않다는 것을 기억하는 것이 중요합니다. 신뢰할 수없는 데이터를 풀지 마십시오.

import pickle

class CustomClass:
    # ... (rest of the code remains the same)

Pickle의 다양성은 내부 Python 응용 프로그램에 적합하지만 신중한 보안 고려 사항이 필요합니다.

올바른 형식 선택

최고의 직렬화 기술은 다음에 따라 다릅니다.

• 데이터 구조 : 구조화 된 데이터에 대한 프로토콜 버퍼 또는 avro; 유연한 JSON과 같은 데이터를위한 MessagePack 또는 BSON.
• 성능 : MessagePack 및 프로토콜 버퍼는 속도를 우선시합니다.
• 상호 운용성 : 교차 데이터 공유를위한 피클을 피하십시오.
• 스키마 진화 : AVRO는 데이터 손실없이 스키마 변경을 지원합니다.
• 보안 : 신뢰할 수없는 데이터가있는 피클을 피하십시오.
• 실제 응용 프로그램 및 최적화

분산 시스템 (프로토콜 버퍼), 데이터 스토리지 (AVRO), 고 처리량 시나리오 (MessagePack), 문서 데이터베이스 (BSON) 및 캐싱 (피치)에서 이러한 기술을 사용했습니다. 배치 처리, 압축, 부분 탈선, 객체 재사용 및 비동기 처리로 성능을 최적화하십시오.

결론

효율적인 직렬화는 많은 Python 응용 프로그램에 중요합니다. 데이터 구조 및 성능 요구와 같은 요소를 고려할 때 프로토콜 버퍼, MessagePack, Apache Avro, BSON 및 PICKLE 중 신중하게 선택하면 응용 프로그램의 효율성 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 성능을 모니터링하고 필요에 따라 접근 방식을 조정해야합니다.

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