


Wie gehe ich mit dynamischen Eigenschaften im Google App Engine-Datenspeicher mit Go um?
So implementieren Sie dynamische Eigenschaften in Go im Google App Engine Datastore
Der Google App Engine Datastore bietet eine leistungsstarke Datenspeicherlösung für Webanwendungen und bietet Flexibilität und Skalierbarkeit. Manchmal besteht die Notwendigkeit, Daten mit dynamischen Eigenschaften zu speichern, also Eigenschaften, die nicht im Voraus deklariert werden. Dies kann in Go durch die Nutzung der PropertyLoadSaver-Schnittstelle von Google App Engine erreicht werden.
PropertyLoadSaver-Schnittstelle
Mit der PropertyLoadSaver-Schnittstelle können Sie definieren, wie die Eigenschaften einer Entität geladen und im Datenspeicher gespeichert werden sollen. Durch die Implementierung dieser Schnittstelle erhalten Sie Kontrolle über die dynamische Eigenschaftenverwaltung.
PropertyList-Typ
Die Go App Engine-Plattform stellt einen PropertyList-Typ bereit, der die PropertyLoadSaver-Schnittstelle implementiert. PropertyList ist im Wesentlichen ein Teil von Eigenschaften, mit dem Sie Eigenschaften dynamisch hinzufügen und entfernen können.
Beispiel für die Verwendung von PropertyList
Um mithilfe von PropertyList eine Entität mit dynamischen Eigenschaften zu erstellen, führen Sie die folgenden Schritte aus:
import "google.golang.org/appengine/datastore" // Create a PropertyList to hold the dynamic properties. props := datastore.PropertyList{ datastore.Property{Name: "time", Value: time.Now()}, datastore.Property{Name: "email", Value: "[email protected]"}, } // Create an incomplete key for the new entity. k := datastore.NewIncompleteKey(ctx, "DynEntity", nil) // Save the entity using the PropertyList. key, err := datastore.Put(ctx, k, &props)
Dieses Code-Snippet erstellt eine Entität mit der Art „DynEntity“ und zwei dynamischen Eigenschaften: „time“ und „email“. Die PropertyList wird als Wert für die Entität gespeichert.
Implementieren Ihres eigenen PropertyLoadSaver (optional)
Bei Bedarf können Sie auch Ihren eigenen PropertyLoadSaver implementieren. Hier ist ein Beispiel mit einem benutzerdefinierten Typ namens „DynEnt“:
import "google.golang.org/appengine/datastore" type DynEnt map[string]interface{} func (d *DynEnt) Load(props []datastore.Property) error { for _, p := range props { (*d)[p.Name] = p.Value } return nil } func (d *DynEnt) Save(props []datastore.Property, err error) error { for k, v := range *d { props = append(props, datastore.Property{Name: k, Value: v}) } return err }
Dieser DynEnt-Typ kann dann zum Speichern von Entitäten mit dynamischen Eigenschaften verwendet werden, wie unten gezeigt:
import "google.golang.org/appengine/datastore" // Create a DynEnt with dynamic properties. d := DynEnt{"email": "[email protected]", "time": time.Now()} // Create an incomplete key for the new entity. k := datastore.NewIncompleteKey(ctx, "DynEntity", nil) // Save the entity using the DynEnt. key, err := datastore.Put(ctx, k, &d)
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie gehe ich mit dynamischen Eigenschaften im Google App Engine-Datenspeicher mit Go um?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Golang ist in Bezug auf Leistung und Skalierbarkeit besser als Python. 1) Golangs Kompilierungseigenschaften und effizientes Parallelitätsmodell machen es in hohen Parallelitätsszenarien gut ab. 2) Python wird als interpretierte Sprache langsam ausgeführt, kann aber die Leistung durch Tools wie Cython optimieren.

Golang ist in Gleichzeitigkeit besser als C, während C bei Rohgeschwindigkeit besser als Golang ist. 1) Golang erreicht durch Goroutine und Kanal eine effiziente Parallelität, die zum Umgang mit einer großen Anzahl von gleichzeitigen Aufgaben geeignet ist. 2) C über Compiler -Optimierung und Standardbibliothek bietet es eine hohe Leistung in der Nähe der Hardware, die für Anwendungen geeignet ist, die eine extreme Optimierung erfordern.

GoisidealforBeginersandSuitableforCloudandNetWorkServicesDuetoitsSimplicity, Effizienz und Konsumfeaturen.1) InstallgoFromTheofficialwebSiteAnDverifyWith'goversion'.2) CreateAneDrunyourFirstProgramwith'gorunhello.go.go.go.

Golang ist für schnelle Entwicklung und gleichzeitige Szenarien geeignet, und C ist für Szenarien geeignet, in denen extreme Leistung und Kontrolle auf niedriger Ebene erforderlich sind. 1) Golang verbessert die Leistung durch Müllsammlung und Parallelitätsmechanismen und eignet sich für die Entwicklung von Webdiensten mit hoher Konsequenz. 2) C erreicht die endgültige Leistung durch das manuelle Speicherverwaltung und die Compiler -Optimierung und eignet sich für eingebettete Systementwicklung.

GoimpactsDevelopmentPositivyThroughSpeed, Effizienz und DiasMlitication.1) Geschwindigkeit: Gocompilesquickandrunseffiction, idealforlargeProjects

C eignet sich besser für Szenarien, in denen eine direkte Kontrolle der Hardware -Ressourcen und hohe Leistungsoptimierung erforderlich ist, während Golang besser für Szenarien geeignet ist, in denen eine schnelle Entwicklung und eine hohe Parallelitätsverarbeitung erforderlich sind. 1.Cs Vorteil liegt in den nahezu Hardware-Eigenschaften und hohen Optimierungsfunktionen, die für leistungsstarke Bedürfnisse wie die Spieleentwicklung geeignet sind. 2. Golangs Vorteil liegt in seiner präzisen Syntax und der natürlichen Unterstützung, die für die Entwicklung einer hohen Parallelitätsdienste geeignet ist.

Golang und Python haben jeweils ihre eigenen Vorteile: Golang ist für hohe Leistung und gleichzeitige Programmierung geeignet, während Python für Datenwissenschaft und Webentwicklung geeignet ist. Golang ist bekannt für sein Parallelitätsmodell und seine effiziente Leistung, während Python für sein Ökosystem für die kurze Syntax und sein reiches Bibliothek bekannt ist.

Die Leistungsunterschiede zwischen Golang und C spiegeln sich hauptsächlich in der Speicherverwaltung, der Kompilierungsoptimierung und der Laufzeiteffizienz wider. 1) Golangs Müllsammlung Mechanismus ist praktisch, kann jedoch die Leistung beeinflussen.
