ペイロード全体を読み取らずに JSON ストリームをデコードする
このシナリオでは、HTTP ストリーミング経由で受信した JSON データを、データをロードせずにデコードする必要があります。反応全体が記憶に残ります。目的は、個々の JSON 項目 (配列内の「ラージ オブジェクト」として表される) を処理し、受信したときにメッセージ キューにディスパッチすることです。
イベント駆動型 JSON 解析
これを実現するために、json.Decoder とその Decode() および Token() メソッドを使用します。 Decode() を使用すると単一の値をアンマーシャリングできますが、Token() を使用すると JSON ストリーム内の次のトークンのみを解析できるため、データを段階的に処理できます。
フライ トークンの処理
JSON 構造内での位置を追跡するために「ステート マシン」を確立します。各トークンを分析することで、オブジェクト階層をナビゲートし、「items」配列とその大きなオブジェクト要素を特定します。
コード実装
package main import ( "bufio" "encoding/json" "fmt" "io" "log" "os" ) // Helper error handler func he(err error) { if err != nil { log.Fatal(err) } } // Large object struct type LargeObject struct { Id string `json:"id"` Data string `json:"data"` } func main() { // JSON input for demonstration in := `{"somefield": "value", "otherfield": "othervalue", "items": [ {"id": "1", "data": "data1"}, {"id": "2", "data": "data2"}, {"id": "3", "data": "data3"}, {"id": "4", "data": "data4"}]}` dec := json.NewDecoder(strings.NewReader(in)) // Expect an object t, err := dec.Token() he(err) if delim, ok := t.(json.Delim); !ok || delim != '{' { log.Fatal("Expected object") } // Read props for dec.More() { t, err = dec.Token() he(err) prop := t.(string) if t != "items" { var v interface{} he(dec.Decode(&v)) fmt.Printf("Property '%s' = %v\n", prop, v) continue } // It's the "items". Expect an array t, err = dec.Token() he(err) if delim, ok := t.(json.Delim); !ok || delim != '[' { log.Fatal("Expected array") } // Read items (large objects) for dec.More() { // Read next item (large object) lo := LargeObject{} he(dec.Decode(&lo)) fmt.Printf("Item: %+v\n", lo) } // Array closing delim t, err = dec.Token() he(err) if delim, ok := t.(json.Delim); !ok || delim != ']' { log.Fatal("Expected array closing") } } // Object closing delim t, err = dec.Token() he(err) if delim, ok := t.(json.Delim); !ok || delim != '}' { log.Fatal("Expected object closing") } }
サンプル出力
Property 'somefield' = value Property 'otherfield' = othervalue Item: {Id:1 Data:data1} Item: {Id:2 Data:data2} Item: {Id:3 Data:data3} Item: {Id:4 Data:data4}
これを使用するとイベント駆動型の解析アプローチにより、大規模な JSON 応答を効果的に段階的に処理し、過度のメモリ消費を回避できます。
以上がペイロード全体をメモリにロードせずに JSON ストリームを効率的にデコード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。

golangisidealforporformance-criticalapplicationsandconcurrentprogramming、whilepythonexcelsindatascience、rapyプロトタイプ、およびandversitielity.1)for-high-duetoitsefficiency and concurrencyfeatures.2

GolangはGoroutineとChannelを通じて効率的な並行性を実現します。1。Goroutineは、Goキーワードで始まる軽量のスレッドです。 2.チャンネルは、ゴルチン間の安全な通信に使用され、人種の状態を避けます。 3.使用例は、基本的および高度な使用法を示しています。 4.一般的なエラーには、ゴルンレースで検出できるデッドロックとデータ競争が含まれます。 5.パフォーマンスの最適化では、チャネルの使用を削減し、ゴルチンの数を合理的に設定し、Sync.poolを使用してメモリを管理することを示唆しています。

Golangは、システムプログラミングと高い並行性アプリケーションにより適していますが、Pythonはデータサイエンスと迅速な発展により適しています。 1)GolangはGoogleによって開発され、静的にタイピングし、シンプルさと効率を強調しており、高い並行性シナリオに適しています。 2)Pythonは、Guidovan Rossumによって作成され、動的に型付けられた簡潔な構文、幅広いアプリケーション、初心者やデータ処理に適しています。

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。


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