Effizientes Dekodieren großer JSON-Streams
Enorme JSON-Arrays können eine Speicherherausforderung darstellen, wenn sie auf einmal dekodiert werden. Um dieses Problem zu lösen, ist es ratsam, einen Streaming-Ansatz zu verwenden, der die Elemente einzeln durchläuft.
JSON-Element für Element streamen
Das Paket „encoding/json“ bietet eine Methode zum Streamen von JSON-Daten. Hier ist ein Beispiel:
import ( "encoding/json" "fmt" "log" "strings" ) func main() { const jsonStream = ` [ {"Name": "Ed", "Text": "Knock knock."}, {"Name": "Sam", "Text": "Who's there?"}, {"Name": "Ed", "Text": "Go fmt."}, {"Name": "Sam", "Text": "Go fmt who?"}, {"Name": "Ed", "Text": "Go fmt yourself!"} ]` dec := json.NewDecoder(strings.NewReader(jsonStream)) // skip the opening bracket dec.Token() // read and process each element for dec.More() { var message Message if err := dec.Decode(&message); err != nil { log.Fatal(err) } fmt.Printf("%v: %v\n", message.Name, message.Text) } // skip the closing bracket dec.Token() }
In diesem Code verwenden wir einen json.NewDecoder, um einen Decoder für den JSON-Stream zu erstellen. Anschließend durchlaufen wir den Stream, überspringen die öffnenden und schließenden Klammern ({ und }) und verwenden dec.More(), um zu prüfen, ob weitere Elemente verarbeitet werden müssen.
Für jedes Element erstellen wir eine Nachrichtenstruktur und dekodieren Sie die JSON-Daten mit dec.Decode darin. Anschließend drucken wir die Felder „Name“ und „Text“ der Nachricht aus.
Dieser Ansatz ermöglicht es uns, große JSON-Arrays zu verarbeiten, ohne das gesamte Array in den Speicher zu laden, wodurch Fehler aufgrund von Speichermangel vermieden und die Leistung verbessert werden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich große Streaming-JSON-Daten in Go effizient dekodieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

In dem Artikel wird erläutert, wie das PPROF -Tool zur Analyse der GO -Leistung verwendet wird, einschließlich der Aktivierung des Profils, des Sammelns von Daten und der Identifizierung gängiger Engpässe wie CPU- und Speicherprobleme.Character Count: 159

In dem Artikel werden Schreiben von Unit -Tests in GO erörtert, die Best Practices, Spottechniken und Tools für ein effizientes Testmanagement abdecken.

OpenSSL bietet als Open -Source -Bibliothek, die in der sicheren Kommunikation weit verbreitet sind, Verschlüsselungsalgorithmen, Tasten und Zertifikatverwaltungsfunktionen. In seiner historischen Version sind jedoch einige Sicherheitslücken bekannt, von denen einige äußerst schädlich sind. Dieser Artikel konzentriert sich auf gemeinsame Schwachstellen und Antwortmaßnahmen für OpenSSL in Debian -Systemen. DebianopensL Bekannte Schwachstellen: OpenSSL hat mehrere schwerwiegende Schwachstellen erlebt, wie z. Ein Angreifer kann diese Sicherheitsanfälligkeit für nicht autorisierte Lesen sensibler Informationen auf dem Server verwenden, einschließlich Verschlüsselungsschlüssel usw.

Dieser Artikel zeigt, dass Mocks und Stubs in GO für Unit -Tests erstellen. Es betont die Verwendung von Schnittstellen, liefert Beispiele für Mock -Implementierungen und diskutiert Best Practices wie die Fokussierung von Mocks und die Verwendung von Assertion -Bibliotheken. Die Articl

In diesem Artikel werden die benutzerdefinierten Typ -Einschränkungen von GO für Generika untersucht. Es wird beschrieben, wie Schnittstellen die minimalen Typanforderungen für generische Funktionen definieren und die Sicherheitstypsicherheit und die Wiederverwendbarkeit von Code verbessern. Der Artikel erörtert auch Einschränkungen und Best Practices

In dem Artikel wird das Reflect -Paket von Go, das zur Laufzeitmanipulation von Code verwendet wird, von Vorteil für die Serialisierung, generische Programmierung und vieles mehr. Es warnt vor Leistungskosten wie langsamere Ausführung und höherer Speichergebrauch, beraten die vernünftige Verwendung und am besten am besten

In dem Artikel werden mit Tabellensteuerungstests in GO eine Methode mit einer Tabelle mit Testfällen getestet, um Funktionen mit mehreren Eingaben und Ergebnissen zu testen. Es zeigt Vorteile wie eine verbesserte Lesbarkeit, verringerte Vervielfältigung, Skalierbarkeit, Konsistenz und a

In diesem Artikel wird die Verwendung von Tracing -Tools zur Analyse von GO -Anwendungsausführungsfluss untersucht. Es werden manuelle und automatische Instrumentierungstechniken, den Vergleich von Tools wie Jaeger, Zipkin und Opentelemetrie erörtert und die effektive Datenvisualisierung hervorheben


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

SublimeText3 Englische Version
Empfohlen: Win-Version, unterstützt Code-Eingabeaufforderungen!

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Herunterladen der Mac-Version des Atom-Editors
Der beliebteste Open-Source-Editor

MinGW – Minimalistisches GNU für Windows
Dieses Projekt wird derzeit auf osdn.net/projects/mingw migriert. Sie können uns dort weiterhin folgen. MinGW: Eine native Windows-Portierung der GNU Compiler Collection (GCC), frei verteilbare Importbibliotheken und Header-Dateien zum Erstellen nativer Windows-Anwendungen, einschließlich Erweiterungen der MSVC-Laufzeit zur Unterstützung der C99-Funktionalität. Die gesamte MinGW-Software kann auf 64-Bit-Windows-Plattformen ausgeführt werden.

Dreamweaver Mac
Visuelle Webentwicklungstools