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1。协议缓冲区：结构化效率

中定义您的数据结构。

syntax = "proto3"; 消息人{ 字符串名称= 1; int32 age = 2; 字符串电子邮件= 3; }

序列化和避难所很简单：

Protobuf的强键入和速度使其非常适合具有预定义数据结构和高性能需求的应用。

syntax = "proto3";

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

导入msgpack data = {“ name”：“ bob”，“ age”：35，...}＃（代码的其余部分保持不变）

import person_pb2

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

3。 Apache Avro：架构进化和大数据

导入avro.schema ＃...（其余代码保持不变）

AVRO是需要模式进化和Hadoop集成的大数据方案的强大选择。

import msgpack

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

BSON（Binary JSON）是类似JSON的文档，轻巧且有效的MongoDB和类似应用程序的二进制编码表示。

pymongo

库有助于其用途：

BSON在文档数据库环境中或需要有效的JSON样数据存储时闪耀。

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

[2 最佳的序列化技术取决于：

数据结构：协议缓冲器或AVRO用于结构化数据； MessagePack或BSON用于灵活的，类似JSON的数据。

[2 [2

import bson

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

我在分布式系统（协议缓冲区），数据存储（AVRO），高通量方案（MessagePack），文档数据库（BSON）和CACHING（PICKLE）中使用了这些技术。 通过批处理处理，压缩，部分避难所，对象重复使用和异步处理来优化性能。

结论

有效序列化对于许多Python应用程序至关重要。 通过在协议缓冲区，MessagePack，Apache Avro，Bson和Pickle之间仔细选择，考虑到数据结构和性能需求等因素，您可以显着提高应用程序的效率和可扩展性。 请记住监视性能并根据需要调整您的方法。

101书

import pickle

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

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