


Bagaimana untuk Menyahkod JSON Penstriman Besar dengan Cekap dalam Go?
Cara Menyahkod Penstriman JSON dalam Go
Apabila bekerja dengan respons JSON yang besar, adalah tidak sesuai untuk memuatkan keseluruhan respons ke dalam memori sebelum menyahkodnya. Menggunakan fungsi ioutil.ReadAll boleh menyebabkan masalah ingatan apabila berurusan dengan muatan JSON yang besar. Artikel ini akan meneroka cara untuk menyahkod data JSON dengan cepat semasa ia mengalir masuk, mengelakkan masalah penggunaan memori.
Penstriman JSON dengan json.Decoder
Json.Decoder dalam pustaka standard Go menyediakan keupayaan untuk menghuraikan aliran JSON secara berperingkat. Ini dicapai melalui kaedah Dekoder.Token().
Kaedah Dekoder.Token() mengembalikan token seterusnya dalam strim JSON tanpa menggunakannya. Ini membenarkan penghuraian terpilih bagi data JSON dan pemprosesan dipacu peristiwa.
Mengendalikan Struktur JSON
Penghuraian dipacu peristiwa memerlukan mesin keadaan untuk menjejak kedudukan semasa dalam struktur JSON. Kita boleh menggunakan mesin keadaan ini untuk memproses bahagian data JSON yang berbeza kerana ia muncul dalam strim.
Sebagai contoh, katakan kami menerima respons JSON dengan format berikut:
{ "property1": "value1", "property2": "value2", "array": [ { "item1": "value3" }, { "item2": "value4" } ] }
Kita boleh menulis fungsi yang menghuraikan aliran JSON ini secara berperingkat dan memproses elemen tatasusunan secara berasingan:
func processJSONStream(stream io.Reader) { decoder := json.NewDecoder(stream) state := "start" for decoder.More() { token, err := decoder.Token() if err != nil { log.Fatal(err) } switch state { case "start": if delim, ok := token.(json.Delim); ok && delim == '{' { state = "object" } else { log.Fatal("Expected object") } case "object": switch t := token.(type) { case json.Delim: if t == '}' { // End of object state = "end" } else if t == ',' { // Next property continue } else if t == '[' { // Array found state = "array" } if t == ':' { // Property value expected state = "prop_value" } case string: // Property name fmt.Printf("Property '%s'\n", t) default: // Property value fmt.Printf("Value: %v\n", t) } case "array": if delim, ok := token.(json.Delim); ok && delim == ']' { // End of array state = "object" } else if token == json.Delim('{') { // Array item object fmt.Printf("Item:\n") state = "item" } case "item": switch t := token.(type) { case json.Delim: if t == '}' { // End of item object fmt.Printf("\n") state = "array" } else if t == ',' { // Next item property fmt.Printf(",\n") continue } case string: // Item property name fmt.Printf("\t'%s'", t) default: // Item property value fmt.Printf(": %v", t) } case "prop_value": // Decode the property value var value interface{} if err := decoder.Decode(&value); err != nil { log.Fatal(err) } fmt.Printf("Value: %v\n", value) state = "object" } } }
Apabila dipanggil dengan JSON respons, fungsi ini akan mencetak nama dan nilai sifat, serta item individu dalam tatasusunan.
Kesimpulan
Menggunakan json.Decoder dan Decoder.Token() dalam event-driven pemprosesan membolehkan kami menghuraikan respons JSON yang besar secara berperingkat, mengelakkan isu penggunaan memori dan membolehkan pemprosesan data yang cekap semasa ia mengalir masuk.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menyahkod JSON Penstriman Besar dengan Cekap dalam Go?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



OpenSSL, sebagai perpustakaan sumber terbuka yang digunakan secara meluas dalam komunikasi yang selamat, menyediakan algoritma penyulitan, kunci dan fungsi pengurusan sijil. Walau bagaimanapun, terdapat beberapa kelemahan keselamatan yang diketahui dalam versi sejarahnya, yang sebahagiannya sangat berbahaya. Artikel ini akan memberi tumpuan kepada kelemahan umum dan langkah -langkah tindak balas untuk OpenSSL dalam sistem Debian. Debianopenssl yang dikenal pasti: OpenSSL telah mengalami beberapa kelemahan yang serius, seperti: Kerentanan Pendarahan Jantung (CVE-2014-0160): Kelemahan ini mempengaruhi OpenSSL 1.0.1 hingga 1.0.1f dan 1.0.2 hingga 1.0.2 versi beta. Penyerang boleh menggunakan kelemahan ini untuk maklumat sensitif baca yang tidak dibenarkan di pelayan, termasuk kunci penyulitan, dll.

Artikel ini menerangkan cara menggunakan alat PPROF untuk menganalisis prestasi GO, termasuk membolehkan profil, mengumpul data, dan mengenal pasti kesesakan biasa seperti CPU dan isu memori.

Artikel ini membincangkan ujian unit menulis di GO, meliputi amalan terbaik, teknik mengejek, dan alat untuk pengurusan ujian yang cekap.

Perpustakaan yang digunakan untuk operasi nombor terapung dalam bahasa Go memperkenalkan cara memastikan ketepatannya ...

Masalah Threading Giliran di GO Crawler Colly meneroka masalah menggunakan Perpustakaan Colly Crawler dalam bahasa Go, pemaju sering menghadapi masalah dengan benang dan permintaan beratur. � ...

Laluan Pembelajaran Backend: Perjalanan Eksplorasi dari Front-End ke Back-End sebagai pemula back-end yang berubah dari pembangunan front-end, anda sudah mempunyai asas Nodejs, ...

Artikel ini membincangkan perintah Go FMT dalam pengaturcaraan GO, yang format kod untuk mematuhi garis panduan gaya rasmi. Ia menyoroti kepentingan GO FMT untuk mengekalkan konsistensi kod, kebolehbacaan, dan mengurangkan perdebatan gaya. Amalan terbaik untuk

Artikel ini memperkenalkan pelbagai kaedah dan alat untuk memantau pangkalan data PostgreSQL di bawah sistem Debian, membantu anda memahami pemantauan prestasi pangkalan data sepenuhnya. 1. Gunakan PostgreSQL untuk membina pemantauan PostgreSQL sendiri menyediakan pelbagai pandangan untuk pemantauan aktiviti pangkalan data: PG_STAT_ACTIVITY: Memaparkan aktiviti pangkalan data dalam masa nyata, termasuk sambungan, pertanyaan, urus niaga dan maklumat lain. PG_STAT_REPLITI: Memantau status replikasi, terutamanya sesuai untuk kluster replikasi aliran. PG_STAT_DATABASE: Menyediakan statistik pangkalan data, seperti saiz pangkalan data, masa komitmen/masa rollback transaksi dan petunjuk utama lain. 2. Gunakan alat analisis log pgbadg
