Go で JSON を解析するときに Int64 値を保持する
Go で JSON データを解析するとき、json.Unmarshal 関数は多くの場合、大きな整数値を次のように変換します。 float64 型。メンテナンスに問題が生じる可能性があります。
解決策 1:
元の int64 値を保存するには、デコーダと UseNumber オプションを使用します:
package main import ( "encoding/json" "fmt" "bytes" "strconv" ) func main() { body := []byte("{\"tags\":[{\"id\":4418489049307132905},{\"id\":4418489049307132906}]}") d := json.NewDecoder(bytes.NewBuffer(body)) // Enable number preservation d.UseNumber() var dat map[string]interface{} if err := d.Decode(&dat); err != nil { panic(err) } tags := dat["tags"].([]interface{}) n := tags[0].(map[string]interface{})["id"].(json.Number) i64, _ := strconv.ParseUint(string(n), 10, 64) fmt.Println(i64) // prints 4418489049307132905 }
解決策 2:
または、次のこともできます。カスタム データ構造に直接デコードします:
package main import ( "encoding/json" "fmt" ) type A struct { Tags []map[string]uint64 // "tags" } func main() { body := []byte("{\"tags\":[{\"id\":4418489049307132905},{\"id\":4418489049307132906}]}") var a A if err := json.Unmarshal(body, &a); err != nil { panic(err) } fmt.Println(a.Tags[0]["id"]) // logs 4418489049307132905 }
注意:
JavaScript の数値型は IEEE754 倍精度浮動小数点であることに注意してください。これは、64 ビットを表現できないことを意味します精度を失うことなく整数を変換できます。
以上がGo で JSON を解析するときに Int64 の精度を維持するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Golangは、パフォーマンスとスケーラビリティの点でPythonよりも優れています。 1)Golangのコンピレーションタイプの特性と効率的な並行性モデルにより、高い並行性シナリオでうまく機能します。 2)Pythonは解釈された言語として、ゆっくりと実行されますが、Cythonなどのツールを介してパフォーマンスを最適化できます。

GO言語は、同時プログラミング、パフォーマンス、学習曲線などにユニークな利点を持っています。1。GoroutineとChannelを通じて同時プログラミングが実現されます。これは軽量で効率的です。 2。コンピレーション速度は高速で、操作性能はC言語のパフォーマンスに近いです。 3.文法は簡潔で、学習曲線は滑らかで、生態系は豊富です。

GolangとPythonの主な違いは、並行性モデル、タイプシステム、パフォーマンス、実行速度です。 1. GolangはCSPモデルを使用します。これは、同時タスクの高いタスクに適しています。 Pythonは、I/O集約型タスクに適したマルチスレッドとGILに依存しています。 2。Golangは静的なタイプで、Pythonは動的なタイプです。 3.ゴーランコンパイルされた言語実行速度は高速であり、Python解釈言語開発は高速です。

Golangは通常Cよりも遅くなりますが、Golangはプログラミングと開発効率の同時により多くの利点があります。1)Golangのゴミ収集と並行性モデルにより、同時性の高いシナリオではうまく機能します。 2)Cは、手動のメモリ管理とハードウェアの最適化により、より高いパフォーマンスを取得しますが、開発の複雑さが高くなります。

GolangはクラウドコンピューティングとDevOpsで広く使用されており、その利点はシンプルさ、効率性、および同時プログラミング機能にあります。 1)クラウドコンピューティングでは、GolangはGoroutineおよびチャネルメカニズムを介して同時リクエストを効率的に処理します。 2)DevOpsでは、Golangの高速コンピレーションとクロスプラットフォーム機能により、自動化ツールの最初の選択肢になります。

GolangとCにはそれぞれ、パフォーマンス効率に独自の利点があります。 1)GolangはGoroutineおよびGarbage Collectionを通じて効率を向上させますが、一時停止時間を導入する場合があります。 2)Cは、手動のメモリ管理と最適化を通じて高性能を実現しますが、開発者はメモリリークやその他の問題に対処する必要があります。選択するときは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックを考慮する必要があります。

Golangは高い並行性タスクにより適していますが、Pythonには柔軟性がより多くの利点があります。 1.Golangは、GoroutineとChannelを介して並行性を効率的に処理します。 2。Pythonは、GILの影響を受けるが、複数の並行性メソッドを提供するスレッドとAsyncioに依存しています。選択は、特定のニーズに基づいている必要があります。

GolangとCのパフォーマンスの違いは、主にメモリ管理、コンピレーションの最適化、ランタイム効率に反映されています。 1)Golangのゴミ収集メカニズムは便利ですが、パフォーマンスに影響を与える可能性があります。


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