이벤트 중심 구문 분석으로 JSON 스트림 디코딩
대규모 배열이 포함된 대규모 JSON 응답을 처리할 때 전체 응답을 메모리로 디코딩하면 상당한 리소스를 소비하고 성능에 영향을 미칩니다. 이 문제를 완화하기 위해 json.Decoder를 사용한 이벤트 중심 구문 분석을 사용하여 JSON 스트림을 더 작은 덩어리로 분할하고 점진적으로 처리할 수 있습니다.
Decoder.Token()을 사용한 이벤트 중심 구문 분석
json.Decoder는 Token() 메서드를 제공합니다. 이를 통해 JSON 스트림에서 다음 토큰만 구문 분석할 수 있습니다. 전체 입력을 소비합니다. 이를 통해 JSON 스트림을 객체별로 점진적으로 구문 분석하고 처리할 수 있습니다.
JSON 스트림 처리
JSON 스트림을 처리하기 위해 상태 시스템을 사용할 수 있습니다. JSON 객체의 구조를 추적하고 이에 따라 토큰을 처리합니다. 다음 단계에서는 프로세스를 간략하게 설명합니다.
- 개방 개체 구분 기호 읽기: JSON 응답은 개체의 시작을 나타내는 여는 중괄호({)로 시작될 것으로 예상됩니다. .
- 속성 및 값 구문 분석: JSON 스트림을 반복하면서 속성 이름을 발견합니다. (키) 및 해당 값. Decoder.Decode()를 사용하여 이러한 속성과 값을 디코딩할 수 있습니다.
- 배열 처리: 배열 키(예제에서는 "items")를 발견하면 배열 구분 기호( [). 그런 다음 배열 요소를 반복하면서 각 항목을 구문 분석하고 처리합니다.
- 개별 항목 처리: 각 항목(대형 개체)에 대해 구조화된 유형(예: LargeObject)으로 디코딩합니다. Decoder.Decode() 사용.
- 닫는 구분 기호 읽기: 처리 후 배열의 경우 닫는 대괄호(])가 필요합니다. 마찬가지로 닫는 중괄호(})는 JSON 객체의 끝을 나타낼 것으로 예상됩니다.
오류 처리
프로세스 전체에서 오류를 처리하는 것이 중요합니다. 정확하고 일관된 실행을 보장합니다. 사용자 정의 오류 처리기 기능은 오류 관리를 단순화하고 명확한 오류 메시지를 제공할 수 있습니다.
구현 예
다음은 제공된 입력 JSON 형식을 기반으로 한 구현 예입니다.
package main import ( "encoding/json" "fmt" "log" ) type LargeObject struct { Id string `json:"id"` Data string `json:"data"` } // Simplified error handling function func he(err error) { if err != nil { log.Fatal(err) } } func main() { // Example JSON stream jsonStream := `{ "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(jsonStream)) // Read opening object t, err := dec.Token() he(err) if delim, ok := t.(json.Delim); !ok || delim != '{' { log.Fatal("Expected object") } // Read properties for dec.More() { t, err = dec.Token() he(err) prop := t.(string) if prop != "items" { var v interface{} he(dec.Decode(&v)) log.Printf("Property '%s' = %v", prop, v) continue } // Read "items" array t, err = dec.Token() he(err) if delim, ok := t.(json.Delim); !ok || delim != '[' { log.Fatal("Expected array") } // Read and process items for dec.More() { lo := LargeObject{} he(dec.Decode(&lo)) fmt.Printf("Item: %+v\n", lo) } // Read array closing t, err = dec.Token() he(err) if delim, ok := t.(json.Delim); !ok || delim != ']' { log.Fatal("Expected array closing") } } // Read closing object t, err = dec.Token() he(err) if delim, ok := t.(json.Delim); !ok || delim != '}' { log.Fatal("Expected object closing") } }
이 구현에는 유효한 JSON 개체가 필요합니다. 잘못된 형식이나 불완전한 JSON 입력을 처리하도록 오류 처리를 확장할 수 있습니다.
위 내용은 이벤트 기반 구문 분석은 대규모 JSON 응답에 대한 JSON 스트림 디코딩 효율성을 어떻게 향상시킬 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Golang은 Goroutine 및 Channel을 통해 효율적인 동시성을 달성합니다. 1. Goroutine은 가벼운 스레드이며 GO 키워드로 시작합니다. 2. 채널은 경주 조건을 피하기 위해 고루틴 간의 안전한 통신에 사용됩니다. 3. 사용 예제는 기본 및 고급 사용법을 보여줍니다. 4. 일반적인 오류에는 교착 상태와 데이터 경쟁이 포함되며 Gorun-Race가 감지 할 수 있습니다. 5. 성능 최적화는 채널 사용을 줄이고, 고 루틴 수를 합리적으로 설정하고, sync.pool을 사용하여 메모리를 관리하는 것을 제안합니다.

Golang은 시스템 프로그래밍 및 높은 동시성 응용 프로그램에 더 적합한 반면 Python은 데이터 과학 및 빠른 개발에 더 적합합니다. 1) Golang은 Google에 의해 개발되어 정적으로 입력하여 단순성과 효율성을 강조하며 동시성 시나리오에 적합합니다. 2) Python은 Guidovan Rossum, 동적으로 입력, 간결한 구문, 광범위한 응용 프로그램, 초보자 및 데이터 처리에 적합합니다.

Golang은 성능과 확장 성 측면에서 Python보다 낫습니다. 1) Golang의 컴파일 유형 특성과 효율적인 동시성 모델은 높은 동시성 시나리오에서 잘 수행합니다. 2) 해석 된 언어로서 파이썬은 천천히 실행되지만 Cython과 같은 도구를 통해 성능을 최적화 할 수 있습니다.

Go Language는 동시 프로그래밍, 성능, 학습 곡선 등의 고유 한 장점을 가지고 있습니다. 1. 동시 프로그래밍은 가볍고 효율적인 Goroutine 및 채널을 통해 실현됩니다. 2. 컴파일 속도는 빠르며 작동 속도는 작동 성능이 C 언어의 성능에 가깝습니다. 3. 문법은 간결하고 학습 곡선은 매끄럽고 생태계는 풍부합니다.

Golang과 Python의 주요 차이점은 동시성 모델, 유형 시스템, 성능 및 실행 속도입니다. 1. Golang은 동시 작업에 적합한 CSP 모델을 사용합니다. Python은 I/O 집약적 인 작업에 적합한 멀티 스레딩 및 Gil에 의존합니다. 2. Golang은 정적 유형이며 Python은 동적 유형입니다. 3. Golang 컴파일 된 언어 실행 속도는 빠르며 파이썬 해석 언어 개발은 빠릅니다.

Golang은 일반적으로 C보다 느리지 만 Golang은 동시 프로그래밍 및 개발 효율에 더 많은 장점이 있습니다. 1) Golang의 쓰레기 수집 및 동시성 모델은 높은 동시 시나리오에서 잘 수행합니다. 2) C는 수동 메모리 관리 및 하드웨어 최적화를 통해 더 높은 성능을 얻지 만 개발 복잡성이 높습니다.

Golang은 클라우드 컴퓨팅 및 DevOps에서 널리 사용되며 장점은 단순성, 효율성 및 동시 프로그래밍 기능에 있습니다. 1) 클라우드 컴퓨팅에서 Golang은 Goroutine 및 채널 메커니즘을 통해 동시 요청을 효율적으로 처리합니다. 2) DevOps에서 Golang의 빠른 편집 및 크로스 플랫폼 기능이 자동화 도구의 첫 번째 선택입니다.


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