如何在 Go 中可靠地检测字节顺序:受 TensorFlow 启发的方法?
在 Go 中检测字节序:一种改进的方法
在 Go 中,确定机器的字节序对于诸如跨域等任务至关重要。平台数据处理。虽然不鼓励使用不安全的包来检查字节顺序,因为它缺乏可移植性并且不遵守 Go 指南,但存在一种更可靠的方法。
受 TensorFlow 启发的解决方案
Go 的 TensorFlow API 为字节序检测提供了一个优雅的解决方案。它利用两个字节的缓冲区,并将一个无符号的 16 位整数分配给第一个字节的内存地址。根据生成的字节顺序,该函数推断机器的字节序。
这是 TensorFlow 的tensor.go 的实现:
<code class="go">var nativeEndian binary.ByteOrder func init() { buf := [2]byte{} *(*uint16)(unsafe.Pointer(&buf[0])) = uint16(0xABCD) switch buf { case [2]byte{0xCD, 0xAB}: nativeEndian = binary.LittleEndian case [2]byte{0xAB, 0xCD}: nativeEndian = binary.BigEndian default: panic("Could not determine native endianness.") } }</code>
此方法的优点
- 可移植性:遵循 Go 的兼容性准则,确保跨平台可移植性。
- 可靠性:在程序初始化时进行测试,消除了用户干预和潜在错误的需要。
- 更新的字节顺序:它使用更新的binary.ByteOrder类型,这更惯用,更容易与二进制包结合使用。
结论
虽然 Go 中有时不鼓励使用 unsafe,但此处介绍的方法受 TensorFlow 启发,提供了一种有效检测字节序的平衡方法同时保持便携性和可靠性。对于任何需要处理平台相关数据的 Go 程序来说,它都是一个有价值的补充。
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