Jadual Kandungan
101 Buku
Ciptaan Kami
Kami berada di Sederhana
Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Teknik Pensirian Data Python yang luar biasa untuk Prestasi Optimum

Teknik Pensirian Data Python yang luar biasa untuk Prestasi Optimum

Jan 09, 2025 pm 06:09 PM

owerful Python Data Serialization Techniques for Optimal Performance

Sebagai pengarang laris, saya menjemput anda untuk menerokai buku saya di Amazon. Ikuti saya di Medium untuk mendapatkan kemas kini dan tunjukkan sokongan anda! Dorongan anda bermakna dunia bagi saya!

Siri data yang cekap adalah penting untuk aplikasi Python berprestasi tinggi. Artikel ini meneroka lima teknik hebat yang saya gunakan untuk mengoptimumkan prestasi dan mengurangkan kos dalam projek saya.

1. Penampan Protokol: Kecekapan Berstruktur

Penimbal Protokol (protobuf), mekanisme penyirian neutral bahasa Google, menawarkan penyirian yang lebih kecil dan lebih pantas daripada XML. Tentukan struktur data anda dalam fail .proto, susunkannya menggunakan protoc, dan kemudian gunakan kod Python yang dijana:

syntax = "proto3";

message Person {
  string name = 1;
  int32 age = 2;
  string email = 3;
}
Salin selepas log masuk

Pensirilan dan penyahserikatan adalah mudah:

import person_pb2

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

Taip dan kelajuan Protobuf yang kuat menjadikannya sesuai untuk aplikasi dengan struktur data yang dipratentukan dan keperluan prestasi tinggi.

2. MessagePack: Kelajuan dan Kekompakan

MessagePack ialah format binari yang terkenal dengan kelajuan dan keluaran padat, terutamanya berguna untuk struktur data yang pelbagai. Pensirian dan penyahserikatan adalah mudah:

import msgpack

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

MessagePack cemerlang apabila siri cepat struktur data yang pelbagai diperlukan.

3. Apache Avro: Evolusi Skema dan Data Besar

Apache Avro menawarkan struktur data yang mantap, format binari padat dan penyepaduan yang lancar dengan rangka kerja data besar. Kelebihan utamanya ialah evolusi skema: ubah suai skema anda tanpa melanggar keserasian dengan data sedia ada. Berikut ialah contoh asas:

import avro.schema
# ... (rest of the code remains the same)
Salin selepas log masuk

Avro ialah pilihan yang kukuh untuk senario data besar yang memerlukan evolusi skema dan penyepaduan Hadoop.

4. BSON: JSON Binari untuk Penyimpanan Dokumen

BSON (Binary JSON) ialah perwakilan berkod binari bagi dokumen seperti JSON, ringan dan cekap untuk MongoDB dan aplikasi serupa. Perpustakaan pymongo memudahkan penggunaannya:

import bson

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

BSON bersinar dalam persekitaran pangkalan data dokumen atau apabila storan data seperti JSON yang cekap diperlukan.

5. Acar: Pensirilan Khusus Python

Pickle ialah siri asli Python, mampu mengendalikan hampir semua objek Python. Walau bagaimanapun, adalah penting untuk diingat bahawa ia tidak selamat; jangan sekali-kali membuang data yang tidak dipercayai.

import pickle

class CustomClass:
    # ... (rest of the code remains the same)
Salin selepas log masuk

Kepelbagaian pickle menjadikannya sesuai untuk aplikasi Python dalaman tetapi memerlukan pertimbangan keselamatan yang teliti.

Memilih Format yang Betul

Teknik bersiri terbaik bergantung pada:

  • Struktur Data: Penampan Protokol atau Avro untuk data berstruktur; MessagePack atau BSON untuk data yang fleksibel seperti JSON.
  • Prestasi: MessagePack dan Penampan Protokol mengutamakan kelajuan.
  • Saling kendali: Elakkan Pickle untuk perkongsian data merentas bahasa.
  • Evolusi Skema: Avro menyokong perubahan skema tanpa kehilangan data.
  • Integrasi: BSON untuk MongoDB, Avro untuk Hadoop.
  • Keselamatan: Elakkan Pickle dengan data yang tidak dipercayai.

Aplikasi & Pengoptimuman Dunia Sebenar

Saya telah menggunakan teknik ini dalam sistem teragih (Penimbal Protokol), storan data (Avro), senario pemprosesan tinggi (MessagePack), pangkalan data dokumen (BSON) dan caching (Pickle). Optimumkan prestasi dengan pemprosesan kelompok, pemampatan, penyahserikatan separa, penggunaan semula objek dan pemprosesan tak segerak.

Kesimpulan

Siri yang cekap adalah penting untuk banyak aplikasi Python. Dengan memilih dengan teliti antara Penampan Protokol, MessagePack, Apache Avro, BSON dan Pickle, dengan mengambil kira faktor seperti struktur data dan keperluan prestasi, anda boleh meningkatkan kecekapan dan kebolehskalaan aplikasi anda dengan ketara. Ingat untuk memantau prestasi dan menyesuaikan pendekatan anda mengikut keperluan.


101 Buku

101 Books ialah syarikat penerbitan dipacu AI yang diasaskan bersama oleh Aarav Joshi, menawarkan buku berkualiti tinggi dengan harga berpatutan. Cari buku Kod Bersih Golang kami di Amazon dan cari "Aarav Joshi" untuk lebih banyak tajuk dan diskaun istimewa!

Ciptaan Kami

Pusat Pelabur | Investor Central Spanish | Pelabur Jerman Tengah | Kehidupan Pintar | Epok & Gema | Misteri Membingungkan | Hindutva | Elit Dev | Sekolah JS


Kami berada di Sederhana

Tech Koala Insights | Epochs & Echoes World | Investor Central Medium | Medium Misteri Membingungkan | Sains & Epochs Medium | Hindutva moden

Atas ialah kandungan terperinci Teknik Pensirian Data Python yang luar biasa untuk Prestasi Optimum. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - Cara Mendapatkan dan Menggunakan Kekunci Diraja
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Whispers of the Witch Tree - Cara Membuka Kunci Cangkuk Bergelut
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1671
14
Tutorial PHP
1276
29
Tutorial C#
1256
24
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Apr 14, 2025 am 12:02 AM

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python vs C: Memahami perbezaan utama Python vs C: Memahami perbezaan utama Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Apr 19, 2025 am 12:15 AM

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

See all articles