


Unmarshaling von JSON in ein Protobuf-Strukturfeld: Behebung des Datenfeld-Null-Problems
Beim Versuch, JSON-Daten in ein Protobuf-Strukturfeld vom Typ „google“ zu entmarshalieren .protobuf.Value, kann es vorkommen, dass das Datenfeld in der protobuf-Struktur auf Null gesetzt ist. Dieses Problem entsteht aufgrund der Inkompatibilität zwischen dem Encoding/JSON-Paket der Standardbibliothek und den spezifischen Anforderungen der Protobuf-Wertfelder.
Um dieses Problem zu lösen, sollte eine besser geeignete Bibliothek für das Unmarshaling verwendet werden. Die Protobuf-Bibliothek von Google bietet einen robusteren und maßgeschneiderten Ansatz für den Umgang mit Protobuf-spezifischen Datentypen. Hier ist der korrigierte Code mit protojson.Unmarshal:
<code class="go">import ( "google.golang.org/protobuf/encoding/protojson" "google.golang.org/protobuf/proto" "io" ) req := &proto.JobCreateRequest{} bytes, err := io.ReadAll(r.Body) if err != nil { return err } err = protojson.Unmarshal(bytes, req) if err != nil { return err }</code>
Durch die Nutzung von protojson.Unmarshal anstelle des Encoding/Json-Pakets können Sie die JSON-Daten effektiv in die Protobuf-Struktur konvertieren und so sicherstellen, dass das Datenfeld korrekt ist besiedelt. Die resultierende JobCreateRequest-Struktur enthält die erwarteten Werte für den Namen, die Beschreibung und die Datenfelder.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann das Problem mit Nulldatenfeldern beim Unmarshaling von JSON in die Protobuf-Struktur gelöst werden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Golang eignet sich besser für hohe Parallelitätsaufgaben, während Python mehr Vorteile bei der Flexibilität hat. 1. Golang behandelt die Parallelität effizient über Goroutine und Kanal. 2. Python stützt sich auf Threading und Asyncio, das von GIL betroffen ist, jedoch mehrere Parallelitätsmethoden liefert. Die Wahl sollte auf bestimmten Bedürfnissen beruhen.

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.

Wählen SieGolangforHighperformanceConcurcurrency, idealforbackendServicesandNetworkProgramming; selectPythonforrapidDevelopment, DataScience und MachinelearningDuEToSverseStilityAntenSiveselibrary.

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.

In welchen Aspekten sind Golang und Python einfacher zu verwenden und haben eine glattere Lernkurve? Golang eignet sich besser für hohe Parallelitäts- und hohe Leistungsbedürfnisse, und die Lernkurve ist für Entwickler mit C -Sprachhintergrund relativ sanft. Python eignet sich besser für Datenwissenschaft und schnelles Prototyping, und die Lernkurve ist für Anfänger sehr reibungslos.

Golang und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile bei Leistungswettbewerben: 1) Golang ist für eine hohe Parallelität und schnelle Entwicklung geeignet, und 2) C bietet eine höhere Leistung und eine feinkörnige Kontrolle. Die Auswahl sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.

Golang eignet sich für eine schnelle Entwicklung und gleichzeitige Programmierung, während C für Projekte, die eine extreme Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern, besser geeignet sind. 1) Golangs Parallelitätsmodell vereinfacht die Parallelitätsprogrammierung durch Goroutine und Kanal. 2) Die Vorlagenprogrammierung von C bietet generische Code und Leistungsoptimierung. 3) Golangs Müllsammlung ist bequem, kann jedoch die Leistung beeinflussen. Die Speicherverwaltung von C ist komplex, aber die Kontrolle ist in Ordnung.

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