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Comment décompresser efficacement les champs entiers d'un tampon d'octets dans Go ?

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2024-11-28 03:21:17316parcourir

How to Efficiently Unpack Integer Fields from a Byte Buffer in Go?

Déballage de champs entiers dans un tampon d'octets (Golang)

Dans les scénarios nécessitant l'extraction de champs spécifiques d'un tampon d'octets, les développeurs sont souvent confrontés au défi de gérer efficacement et précisément y parvenir. Pour résoudre ce problème, explorons la solution existante et envisageons des approches alternatives.

Solution existante

La solution fournie consiste à créer un octet.Buffer pour chaque champ, puis à utiliser binaire.Lire pour remplir le champ souhaité. champs. Bien que fonctionnelle, cette approche peut être améliorée en termes d'efficacité et de brièveté du code.

Approche améliorée utilisant Next()

Pour améliorer la solution existante, nous pouvons exploiter la méthode .Next() de le bytes.Buffer pour ignorer les octets indésirables. Cela élimine le besoin de créer plusieurs tampons et permet un code plus concis.

p := bytes.NewBuffer(buf)

// Skip [8:20)
p.Next(12)

// 20: uint32
binary.Read(p, binary.LittleEndian, &fs.sb.firstDataBlock)

Utiliser une structure d'en-tête

Une approche alternative consiste à définir une structure d'en-tête qui représente les différents champs, puis lire la structure directement en utilisant binaire.Read. Cela nécessite la création d'une structure personnalisée, mais cela fournit une solution plus efficace et plus maintenable.

type Head struct {
    InodeCount      uint32
    BlockCount      uint32
    FirstBlock      uint32
    BlockSize       uint32
    BlocksPerGroup  uint32
    InodesPerBlock  uint32
}

func main() {
    var header Head

    err = binary.Read(file, binary.LittleEndian, &header)

    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    log.Printf("%#v\n", header)
}

Conclusion

L'approche améliorée utilisant .Next() fournit une solution plus optimisée qui nécessite moins d'allocations et la répétition du code. L'approche de la structure d'en-tête offre une perspective différente et peut être utile lorsqu'il s'agit de structures de données plus volumineuses ou plus complexes.

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