使用事件驅動解析解碼JSON 流
處理包含大型數組的大型JSON 響應時,將整個響應解碼到內存中可以消耗大量資源並影響效能。為了緩解這個問題,我們可以使用 json.Decoder 進行事件驅動解析,將 JSON 流分割成更小的區塊並增量處理它們。
使用Decoder.Token() 進行事件驅動解析
json.Decoder 提供了Token() 方法,它允許我們僅解析JSON 流中的下一個令牌,而無需消耗整個輸入。這使我們能夠逐個物件增量地解析和處理 JSON 流。
處理 JSON 流
要處理 JSON 流,我們可以使用狀態機它追蹤 JSON 物件的結構並相應地處理令牌。以下步驟概述了這個過程:
- 讀取開始物件分隔符號: 我們期望JSON 回應以左大括號({) 開頭,表示物件的開始.
- 解析屬性和值:當我們迭代JSON 流時,我們遇到屬性名稱(鍵)及其對應的值。我們可以使用 Decoder.Decode() 解碼這些屬性和值。
- 處理陣列: 當我們遇到陣列鍵(範例中的「items」)時,我們期望一個陣列分隔符號( [)。然後,我們循環遍歷數組元素,解析和處理每個項目。
- 處理單一項目:對於每個項目(大對象),我們將其解碼為結構化類型(例如,LargeObject)使用Decoder.Decode().
- 讀取結束分隔符號: 處理數組後,我們期望右方括號(])。同樣,我們期望一個右大括號 (}) 來指示 JSON 物件的結束。
錯誤處理
整個過程中處理錯誤至關重要以確保執行的正確性和一致性。自訂錯誤處理函數可以簡化錯誤管理並提供清晰的錯誤訊息。
範例實作
以下是基於您提供的輸入JSON 格式的範例實作:
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") } }
請注意,此實作需要一個有效的JSON 對象。錯誤處理可以擴展以涵蓋格式錯誤或不完整的 JSON 輸入。
以上是事件驅動解析如何提高大型 JSON 回應的 JSON 流解碼效率?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Golangisidealforbuildingscalablesystemsduetoitsefficiencyandconcurrency,whilePythonexcelsinquickscriptinganddataanalysisduetoitssimplicityandvastecosystem.Golang'sdesignencouragesclean,readablecodeanditsgoroutinesenableefficientconcurrentoperations,t

Golang在並發性上優於C ,而C 在原始速度上優於Golang。 1)Golang通過goroutine和channel實現高效並發,適合處理大量並發任務。 2)C 通過編譯器優化和標準庫,提供接近硬件的高性能,適合需要極致優化的應用。

選擇Golang的原因包括:1)高並發性能,2)靜態類型系統,3)垃圾回收機制,4)豐富的標準庫和生態系統,這些特性使其成為開發高效、可靠軟件的理想選擇。

Golang適合快速開發和並發場景,C 適用於需要極致性能和低級控制的場景。 1)Golang通過垃圾回收和並發機制提升性能,適合高並發Web服務開發。 2)C 通過手動內存管理和編譯器優化達到極致性能,適用於嵌入式系統開發。

Golang在編譯時間和並發處理上表現更好,而C 在運行速度和內存管理上更具優勢。 1.Golang編譯速度快,適合快速開發。 2.C 運行速度快,適合性能關鍵應用。 3.Golang並發處理簡單高效,適用於並發編程。 4.C 手動內存管理提供更高性能,但增加開發複雜度。

Golang在Web服務和系統編程中的應用主要體現在其簡潔、高效和並發性上。 1)在Web服務中,Golang通過強大的HTTP庫和並發處理能力,支持創建高性能的Web應用和API。 2)在系統編程中,Golang利用接近硬件的特性和對C語言的兼容性,適用於操作系統開發和嵌入式系統。

Golang和C 在性能對比中各有優劣:1.Golang適合高並發和快速開發,但垃圾回收可能影響性能;2.C 提供更高性能和硬件控制,但開發複雜度高。選擇時需綜合考慮項目需求和團隊技能。

Golang适合高性能和并发编程场景,Python适合快速开发和数据处理。1.Golang强调简洁和高效,适用于后端服务和微服务。2.Python以简洁语法和丰富库著称,适用于数据科学和机器学习。


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