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1。協議緩衝區：結構化效率

中定義您的數據結構。

syntax = "proto3"; 消息人{ 字符串名稱= 1; int32 age = 2; 字符串電子郵件= 3; }

序列化和避難所很簡單：

Protobuf的強鍵入和速度使其非常適合具有預定義數據結構和高性能需求的應用。

syntax = "proto3";

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

導入msgpack data = {“ name”：“ bob”，“ age”：35，...}＃（代碼的其餘部分保持不變）

import person_pb2

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

3。 Apache Avro：架構進化和大數據

導入avro.schema ＃...（其餘代碼保持不變）

AVRO是需要模式進化和Hadoop集成的大數據方案的強大選擇。

import msgpack

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

BSON（Binary JSON）是類似JSON的文檔，輕巧且有效的MongoDB和類似應用程序的二進制編碼表示。

pymongo

庫有助於其用途：

BSON在文檔數據庫環境中或需要有效的JSON樣數據存儲時閃耀。

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

[2 最佳的序列化技術取決於：

數據結構：協議緩衝器或AVRO用於結構化數據； MessagePack或BSON用於靈活的，類似JSON的數據。

[2 [2

import bson

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

我在分佈式系統（協議緩衝區），數據存儲（AVRO），高通量方案（MessagePack），文檔數據庫（BSON）和CACHING（PICKLE）中使用了這些技術。 通過批處理處理，壓縮，部分避難所，對象重複使用和異步處理來優化性能。

結論

有效序列化對於許多Python應用程序至關重要。 通過在協議緩衝區，MessagePack，Apache Avro，Bson和Pickle之間仔細選擇，考慮到數據結構和性能需求等因素，您可以顯著提高應用程序的效率和可擴展性。 請記住監視性能並根據需要調整您的方法。

101書

import pickle

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

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