


Json.NET memproses strim JSON yang besar dalam persekitaran yang dikekang memori
Menghuraikan fail JSON yang mengandungi sejumlah besar objek serupa merupakan satu cabaran dalam persekitaran yang dikekang memori. Pertimbangkan senario berikut:
Fail JSON yang besar mengandungi banyak objek JSON dengan struktur yang sama. Jika setiap objek ialah fail yang berasingan, anda boleh menyahsiri objek satu demi satu. Walau bagaimanapun, disebabkan sifat data yang bersarang, menyahsiri secara langsung tatasusunan JSON objek ini akan mengeluarkan pengecualian yang mengatakan objek dijangka dan bukannya senarai.
Percubaan untuk menyahsiri keseluruhan fail JSON ke dalam senarai objek C# berjaya mengelakkan masalah membaca keseluruhan fail JSON ke dalam RAM. Walau bagaimanapun, ia memperkenalkan masalah baharu untuk mencipta objek senarai C# yang masih menyimpan semua data daripada fail JSON dalam ingatan.
Untuk mengatasi batasan ini, strategi diperlukan untuk membaca objek satu demi satu. Pendekatan ini menghapuskan keperluan untuk memuatkan keseluruhan rentetan JSON atau semua data ke dalam RAM sebagai objek C#.
Penyelesaian
Contoh kod berikut menggambarkan pendekatan ini:
JsonSerializer serializer = new JsonSerializer(); MyObject o; using (FileStream s = File.Open("bigfile.json", FileMode.Open)) using (StreamReader sr = new StreamReader(s)) using (JsonReader reader = new JsonTextReader(sr)) { while (reader.Read()) { // 只在流中存在"{"字符时才反序列化 if (reader.TokenType == JsonToken.StartObject) { o = serializer.Deserialize<MyObject>(reader); // 对o进行处理 } } }
Kod ini mensimulasikan kaedah awal menyahsiri objek dalam gelung, tetapi ia hanya menyahsiri objek apabila pembaca menemui aksara "{" dalam strim. Pendekatan ini memproses aliran JSON dengan cekap tanpa menggunakan RAM secara berlebihan dengan melangkau ke objek seterusnya sehingga penanda objek permulaan lain ditemui. Ambil perhatian bahawa myobject
dalam kod telah diperbetulkan kepada MyObject
, dan ulasan tentang pemprosesan objek o
telah ditambahkan untuk memudahkan pengguna menambah operasi seterusnya mengikut situasi sebenar.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Menghuraikan Strim JSON Besar dengan Cekap dengan RAM Terhad dalam Json.NET?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Anda boleh menggunakan perpustakaan TinyXML, PuGixML, atau libxml2 untuk memproses data XML dalam C. 1) Parse XML Files: Gunakan kaedah DOM atau SAX, DOM sesuai untuk fail kecil, dan SAX sesuai untuk fail besar. 2) Menjana fail XML: Tukar struktur data ke dalam format XML dan tulis ke fail. Melalui langkah -langkah ini, data XML dapat diuruskan dan dimanipulasi dengan berkesan.

Bekerja dengan struktur data XML di C boleh menggunakan perpustakaan TinyXML atau PugixML. 1) Gunakan perpustakaan PugixML untuk menghuraikan dan menghasilkan fail XML. 2) Mengendalikan elemen XML bersarang kompleks, seperti maklumat buku. 3) Mengoptimumkan kod pemprosesan XML, dan disyorkan untuk menggunakan perpustakaan yang cekap dan parsing streaming. Melalui langkah -langkah ini, data XML dapat diproses dengan cekap.

C masih menguasai pengoptimuman prestasi kerana pengurusan memori peringkat rendah dan keupayaan pelaksanaan yang cekap menjadikannya sangat diperlukan dalam pembangunan permainan, sistem transaksi kewangan dan sistem tertanam. Khususnya, ia ditunjukkan sebagai: 1) dalam pembangunan permainan, pengurusan memori peringkat rendah C dan keupayaan pelaksanaan yang cekap menjadikannya bahasa pilihan untuk pembangunan enjin permainan; 2) Dalam sistem transaksi kewangan, kelebihan prestasi C memastikan latensi yang sangat rendah dan throughput yang tinggi; 3) Dalam sistem tertanam, pengurusan memori peringkat rendah C dan keupayaan pelaksanaan yang cekap menjadikannya sangat popular dalam persekitaran yang terkawal sumber.

Pilihan kerangka C XML harus berdasarkan keperluan projek. 1) TinyXML sesuai untuk persekitaran yang terkawal sumber, 2) PugixML sesuai untuk keperluan berprestasi tinggi, 3) Xerces-C menyokong pengesahan XMLSchema kompleks, dan prestasi, kemudahan penggunaan dan lesen mesti dipertimbangkan ketika memilih.

C# sesuai untuk projek yang memerlukan kecekapan pembangunan dan keselamatan jenis, manakala C sesuai untuk projek yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan perkakasan. 1) C# menyediakan koleksi sampah dan LINQ, sesuai untuk aplikasi perusahaan dan pembangunan Windows. 2) C dikenali dengan prestasi tinggi dan kawalan asasnya, dan digunakan secara meluas dalam pengaturcaraan permainan dan sistem.

Pengoptimuman kod C boleh dicapai melalui strategi berikut: 1. Menguruskan memori secara manual untuk penggunaan pengoptimuman; 2. Tulis kod yang mematuhi peraturan pengoptimuman pengkompil; 3. Pilih algoritma dan struktur data yang sesuai; 4. Gunakan fungsi inline untuk mengurangkan overhead panggilan; 5. Memohon template metaprogramming untuk mengoptimumkan pada masa penyusunan; 6. Elakkan penyalinan yang tidak perlu, gunakan semantik bergerak dan parameter rujukan; 7. Gunakan Const dengan betul untuk membantu pengoptimuman pengkompil; 8. Pilih struktur data yang sesuai, seperti STD :: vektor.

Kata kunci yang tidak menentu dalam C digunakan untuk memaklumkan pengkompil bahawa nilai pembolehubah boleh diubah di luar kawalan kod dan oleh itu tidak dapat dioptimumkan. 1) Ia sering digunakan untuk membaca pembolehubah yang boleh diubahsuai oleh perkakasan atau program perkhidmatan mengganggu, seperti keadaan sensor. 2) Tidak menentu tidak dapat menjamin keselamatan multi-thread, dan harus menggunakan kunci mutex atau operasi atom. 3) Menggunakan tidak menentu boleh menyebabkan prestasi sedikit berkurangan, tetapi memastikan ketepatan program.

Mengukur prestasi thread di C boleh menggunakan alat masa, alat analisis prestasi, dan pemasa tersuai di perpustakaan standard. 1. Gunakan perpustakaan untuk mengukur masa pelaksanaan. 2. Gunakan GPROF untuk analisis prestasi. Langkah -langkah termasuk menambah pilihan -pg semasa penyusunan, menjalankan program untuk menghasilkan fail gmon.out, dan menghasilkan laporan prestasi. 3. Gunakan modul Callgrind Valgrind untuk melakukan analisis yang lebih terperinci. Langkah -langkah termasuk menjalankan program untuk menghasilkan fail callgrind.out dan melihat hasil menggunakan kcachegrind. 4. Pemasa tersuai secara fleksibel dapat mengukur masa pelaksanaan segmen kod tertentu. Kaedah ini membantu memahami sepenuhnya prestasi benang dan mengoptimumkan kod.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual
