Jadual Kandungan
Terangkan format serasi data yang berbeza (contohnya, JSON, PICHLE, buffer protokol). Bilakah anda akan menggunakan masing -masing?
Apakah perbezaan utama antara penampan JSON, Pickle, dan protokol dari segi prestasi dan keserasian?
Format siri data mana yang paling sesuai untuk API web dan mengapa?
Bagaimanakah pilihan format bersiri memberi kesan kepada keselamatan data dan integriti?
Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Terangkan format serasi data yang berbeza (mis., JSON, Pickle, Buffer Protokol). Bilakah anda akan menggunakan masing -masing?

Terangkan format serasi data yang berbeza (mis., JSON, Pickle, Buffer Protokol). Bilakah anda akan menggunakan masing -masing?

Mar 25, 2025 pm 03:33 PM

Terangkan format serasi data yang berbeza (contohnya, JSON, PICHLE, buffer protokol). Bilakah anda akan menggunakan masing -masing?

JSON (Notasi Objek JavaScript):
JSON adalah format pertukaran data berasaskan teks yang ringan yang mudah bagi manusia untuk membaca dan menulis dan mudah untuk mesin untuk menghuraikan dan menjana. Ia adalah bahasa yang bebas dan digunakan secara meluas dalam aplikasi web untuk pertukaran data antara pelayan dan klien.

  • Bila Menggunakan JSON: JSON sangat sesuai untuk API Web kerana kesederhanaan dan sokongan luasnya dalam pelbagai bahasa pengaturcaraan. Ia juga biasa digunakan dalam fail konfigurasi, perkhidmatan web, dan pangkalan data NoSQL. Format yang boleh dibaca manusia JSON menjadikannya sesuai untuk senario di mana data boleh diperiksa secara manual atau diedit.

Pickle:
Pickle adalah format bersiri binari khusus python yang dapat menyatukan objek python, termasuk kelas tersuai dan struktur data yang kompleks. Ia direka untuk digunakan dalam ekosistem Python.

  • Bila Menggunakan Pickle: Pickle terbaik digunakan untuk bersiri objek python apabila data perlu disimpan atau dipindahkan antara aplikasi python. Ia adalah cekap untuk bersiri struktur data python kompleks. Walau bagaimanapun, kerana Pickle adalah khusus untuk Python, ia tidak boleh digunakan untuk pertukaran data silang bahasa atau apabila keselamatan menjadi kebimbangan.

Buffer Protokol:
Penampan protokol (Protobuf) adalah format siri binari yang dibangunkan oleh Google, yang direka untuk menjadi cepat, kecil, dan bebas platform. Ia memerlukan definisi skema dan menjana kod untuk siri dan deserialization data berstruktur.

  • Bila menggunakan buffer protokol: Penampan protokol sangat baik untuk senario berprestasi tinggi di mana kecekapan dan kelajuan adalah kritikal, seperti dalam microservices dan sistem berskala besar. Mereka juga sesuai untuk aplikasi yang memerlukan keserasian ke belakang dan ke hadapan. Penggunaan skema Protobuf membantu memastikan integriti data dan dapat mengurangkan saiz data bersiri.

Apakah perbezaan utama antara penampan JSON, Pickle, dan protokol dari segi prestasi dan keserasian?

Prestasi:

  • JSON: JSON agak lambat dari segi siri dan deserialization kerana ia adalah format berasaskan teks. Ia kurang padat berbanding format binari seperti buffer acar dan protokol.
  • Pickle: Pickle biasanya lebih cepat daripada JSON kerana sifat binari, dioptimumkan untuk Python. Walau bagaimanapun, ia mungkin tidak secepat penampan protokol dalam beberapa senario.
  • Buffer Protokol: Penampan protokol menawarkan prestasi terbaik dari segi kelajuan dan saiz, kerana ia direka untuk menjadi sangat efisien dan dioptimumkan untuk kedua -dua proses serialisasi dan deserialization.

Keserasian:

  • JSON: JSON secara meluas serasi dengan hampir semua bahasa dan platform pengaturcaraan, menjadikannya pilihan yang sangat baik untuk komunikasi silang platform.
  • Pickle: Pickle adalah khusus untuk Python dan tidak serasi dengan bahasa pengaturcaraan lain. Ia juga versi khusus, yang bermaksud data bersiri dengan satu versi Python mungkin tidak boleh deserializable dengan versi lain.
  • Penampan Protokol: Penampan protokol adalah platform bebas dan mempunyai keserasian ke belakang dan ke hadapan yang sangat baik, membolehkan anda menambah medan baru ke struktur data anda tanpa melanggar aplikasi yang ada.

Format siri data mana yang paling sesuai untuk API web dan mengapa?

JSON adalah format yang paling sesuai untuk API web kerana beberapa sebab:

  • Keserasian Universal: JSON disokong oleh semua bahasa dan platform pengaturcaraan utama, menjadikannya sesuai untuk aplikasi web di mana pelanggan dan pelayan boleh menggunakan teknologi yang berbeza.
  • Manusia boleh dibaca: Format berasaskan teks JSON mudah dibaca dan debug, yang memberi manfaat kepada pemaju dan penguji API.
  • Sokongan Penyemak Imbas Terbina: Pelayar Web Moden menyokong JSON, memudahkan integrasi API Web dengan skrip sisi klien.
  • Ringan: Walaupun tidak padat sebagai format binari, JSON masih agak ringan dan mencukupi untuk kebanyakan kes penggunaan API web.
  • Perkhidmatan Restful: JSON adalah standard de facto untuk perkhidmatan yang tenang, menyediakan format data yang konsisten dan dijangka untuk pengguna API.

Bagaimanakah pilihan format bersiri memberi kesan kepada keselamatan data dan integriti?

Keselamatan:

  • JSON: JSON umumnya selamat kerana ia berasaskan teks dan lebih mudah untuk memeriksa kandungan berniat jahat. Walau bagaimanapun, penjagaan mesti diambil apabila data JSON deserializing untuk mencegah serangan suntikan.
  • Pickle: Pickle boleh menimbulkan risiko keselamatan yang signifikan kerana ia boleh melaksanakan kod sewenang -wenang semasa deserialization. Ia tidak boleh digunakan dengan data yang tidak dipercayai, kerana ia boleh menyebabkan kelemahan suntikan kod.
  • Buffer Protokol: Penampan protokol dianggap selamat kerana mereka bergantung pada skema yang telah ditetapkan, yang membantu mencegah pelaksanaan kod sewenang -wenangnya. Walau bagaimanapun, keselamatan bergantung kepada pelaksanaan dan penggunaan skema yang betul.

Integriti:

  • JSON: Sifat yang boleh dibaca manusia JSON menjadikannya lebih mudah untuk mengesahkan integriti data secara manual. Walau bagaimanapun, ia tidak mempunyai mekanisme terbina dalam untuk pengesahan data, yang boleh menjejaskan integriti data jika tidak dikendalikan dengan betul.
  • Pickle: Pickle mengekalkan integriti objek Python dan boleh memasukkan logik pengesahan tersuai. Walau bagaimanapun, sifat khusus pythonnya mengehadkan penggunaannya untuk memastikan integriti data silang platform.
  • Buffer Protokol: Penampan protokol menyediakan integriti data yang sangat baik melalui penggunaan skema. Takrif skema membantu memastikan data mematuhi struktur tertentu, mengurangkan kemungkinan rasuah data atau data tidak sah yang deserialized. Di samping itu, penampan protokol menyokong medan pilihan, yang membolehkan keserasian ke belakang dan ke hadapan, meningkatkan integriti data.

Atas ialah kandungan terperinci Terangkan format serasi data yang berbeza (mis., JSON, Pickle, Buffer Protokol). Bilakah anda akan menggunakan masing -masing?. 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!

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
1655
14
Tutorial PHP
1252
29
Tutorial C#
1226
24
Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkan Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkan Apr 12, 2025 am 12:01 AM

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi Apr 13, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam? Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam? Apr 09, 2025 pm 04:33 PM

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Apr 11, 2025 am 12:04 AM

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

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: meneroka aplikasi utamanya Python: meneroka aplikasi utamanya Apr 10, 2025 am 09:41 AM

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

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: 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.

See all articles