Protocol Buffers docs：https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/overview github：https://github.com/protocolbuffers/protobuf
在以往的项目中进行网络通信和数据交换的应用场景中，最经常使用的技术便是json或xml。随着JSON的灵活优势，越来越多的企业选择JSON作为数据交换的格式，目前JSON已经成为了业界的主流。JSON已经足够好用，且能满足相当大部分的场景。但是今天在介绍一个Google的力作protobuf作为数据交换格式。我们来看看。
最近在做模型的时候发现工程实时落盘的样本是Protobuf序列化后的数据，为了读取这些数据，简单的了解了一下Protobuf。
Protobuf（Protocol Buffers） 是一种轻量级的数据序列化协议，由 Google 开发。它可以用于结构化数据的序列化和反序列化，使得数据在不同系统之间进行传输和存储更加高效。
小结：根据上图测评，序列化后的空间开销与解析性能上，Avro与Protobuf不相上下独占鳌头；另外根据“Protobuf协议介绍及性能实测”文中测评来看，报文在几千个字节以内，Protobuf与JSON/XML并没有太大优势，而hessian2表现更优秀；当报文大小超过10万字节，Protobuf性能是XML的3倍，是JSON的2倍，Hessian2的2倍；当报文大小超过10万字节，序列化后的字节大小约XML的1/4，约JOSN的1/2，约Hessian2的1/3；高性能原因Protobuf优化的二进制消息格式，JSON/XML是文本描述的；适用于性能要求高的RPC调用。
Protobuf（Protocol Buffers）是一种语言无关、平台无关的序列化数据结构的协议，由Google开发。它可以用于将结构化数据序列化为二进制格式，并在不同的系统之间进行高效的数据传输或存储。
在用不同语言编写的应用程序之间以及在不同平台上运行的应用程序之间交换数据时，Protobuf 编码提高了效率。
该页面向您介绍gRPC和protocol buffers。 gRPC可以将protocol buffers用作其接口定义语言（IDL）和其基础消息交换格式。 如果您不熟悉gRPC和/或protocol buffers，请阅读此内容！ 如果您只是想深入了解gRPC的实际效果，请选择一种语言并尝试使用其快速入门。
Protocol Buffers（简称protobuf）是由Google开发的一种灵活、高效的结构化数据序列化方法。它类似于XML或JSON，但具备更小、更快、更简单的特点。protobuf主要用于定义数据的结构，然后生成用于解析和序列化数据的代码。这些代码可以用于各种编程语言，如Java、C++、Python、Go等。
日常生活中，手机上收到的语音消息在网络中不能直接进行传输，而是通过一系列的信号，比如网络中二进制序列的转换，在传出时将语音消息转化成二进制序列进行网络传输，收到消息时再将二进制序列转化成语音消息，这种过程实际上就是序列化。
在当今移动网络时代，手机流量和电量是宝贵的资源，对于移动端最常见的即时通讯IM应用，由于实时通信基于Socket长连接，它对于流量和电量的需求较一般应用来说更高（详见《移动端IM实践：WhatsApp、Line、微信的心跳策略分析》）。
序列化 (Serialization)将对象的状态信息转换为可以存储或传输的形式的过程，与之相对应的过程称之为反序列化（Unserialization）。序列化和反序列化主要用于解决在跨平台和跨语言的情况下, 模块之间的交互和调用，但其本质是为了解决数据传输问题。
Protobuf，全称为Protocol Buffers，是Google开发的一种轻量级的数据交换格式。它是一种语言无关、平台无关的序列化机制，适用于数据存储和通信协议的定义。Protobuf的主要目标是提供高效的数据序列化和反序列化机制，使得数据在网络传输和存储时更加高效和可靠。
protobuf（Protocol Buffers ）是Google的开源项目，是Google的中立于语言、平台，可扩展的用于序列化结构化数据的解决方案。官网见：here，源码见：github。
我们在日常电脑操作中，接触和处理最多的，除了上网，大概就是各种各样的文件了，从本节开始，我们就来探讨文件处理，本节主要介绍文件有关的一些基本概念和常识，Java中处理文件的基本思路和类结构，以及接来下章节的安排思路。 基本概念和常识 二进制思维 为了透彻理解文件，我们首先要有一个二进制思维。所有文件，不论是可执行文件、图片文件、视频文件、Word文件、压缩文件、txt文件，都没什么可神秘的，它们都是以0和1的二进制形式保存的。我们所看到的图片、视频、文本，都是应用程序对这些二进制的解析结果。 作为程序员，我
第一次接触到grpc，套用官网的话：A high-performance, open-source universal RPC framework;这里的RPC即：remote procedure call
protocol buffers 是一种灵活，高效，自动化机制的结构数据序列化方法－可类比 XML，但是比 XML 更小、更快、更为简单。你可以定义数据的结构，然后使用特殊生成的源代码轻松的在各种数据流中使用各种语言进行编写和读取结构数据。你甚至可以更新数据结构，而不破坏根据旧数据结构编译而成并且已部署的程序。
Protobuf 作为一种跨平台、语言无关、可扩展的序列化结构数据通讯协议，已广泛应用于网络数据交换的场景中（比如IM通信、分布式RPC调用等）。
这也是很久之前了，在一直都怀念的读书时代，参与的第一个的项目，其中有一部分网络通信，基于socket编程。网络通讯TCP/IP相当于交通工具，上层应用协议还得自己设计。学过计算机网络这门课的，自然会对所学的知识举一反三。
Javen今天带来的是google-protobuf在前后端的应用，为了降低大家的阅读负担，公众号只节选了其中基础部分以及在Cocos Creator的使用。大家可以通过阅读原文更多地了解到google-protobuf在Java、QQ玩一玩等平台上的使用。
通过将 结构化的数据 进行 串行化（序列化），从而实现 数据存储 / RPC 数据交换的功能
当我们需要在跨语言之间进行通信的时候，我们可能需要规范一下传输数据(消息)的格式以满足我们的需求 ，当然GRPC的优势远不止这些，下面我们来慢慢的研究一下。。。。
本文介绍了Protocol Buffers的基本概念、使用场景、优点以及实现原理。重点讲解了如何在C++中使用Protocol Buffers进行序列化和反序列化操作。最后提供了参考资料链接，以帮助读者深入学习。
什么是 Google Protocol Buffer？ 假如您在网上搜索，应该会得到类似这样的文字介绍：
gRPC 已经成为实现需要大规模快速运行的分布式软件系统的一项重要技术。简而言之，gRPC 是一个 API 框架，它允许一个程序在互联网上的一个位置传递数据到另一个位置的另一个程序中的独特函数进行处理。
Protocol buffers 是 Google 的一种语言中立、平台中立，可扩展，用于序列化结构化数据的交互式数据语言。相比 JSON、XML，它更小、更快、更简单。
序列化过程就是在读取对象数据的时候，不断加入一些特殊分隔符，这些特殊分隔符用于在反序列化过程中截断用。
我们通常习惯用Json、XML等形式的数据存储格式，但相信还有很多人没有听说过Protocol Buffer（简称protobuf）。protobuf是Google开源的一个语言无关、平台无关的通信协议，其小巧、高效和友好的兼容性设计，使其被广泛使用。性能比Json、XML真的强太多了！
微服务架构语境下，我们经常会聊到 RPC协议、RPC框架 等名词，但其实很多同学并没有真正理解这些术语的含义，只是一个模糊的概念。
Protobuf是Google开源的一种混合语言数据标准，已被各种互联网项目大量使用。
在使用 Caffe 进行深度学习模型训练或推理时，有时可能会遇到 "initialization of _caffe raised unreported exception" 的错误。本篇文章将详细解释这个错误的原因，并提供解决方案。
我们经常使用 PB（ProtoBuf）作为数据的交换协议，用于数据的序列化与反序列化。对于 PB 生成的 Go strutc，将其序列化为 JSON 时，比如对于数字类型，默认值为零，将不会出现在 JSON 串中。
Protocol Buffer(下文简称protobuf)是Google提供的一种数据序列化协议，下面是我从网上找到的Google官方对protobuf的定义：
本文作者：IMWeb link 原文出处：IMWeb社区 未经同意，禁止转载 这篇文章的代码都是基于Protobuf.js 4.x的API写的，已经跟最新的Protobuf.js 6.x不
当你在进行使用 TensorFlow Object Detection API 进行目标检测的项目时，有时在编译或执行脚本时可能会遇到以下错误信息：
本文是廖雪峰的Python教程的笔记，主要是摘抄一些重点。所以我把他划分到转载里。侵删。
当涉及到网络通信和数据存储时，数据序列化一直都是一个重要的话题；特别是现在很多公司都在推行微服务，数据序列化更是重中之重，通常会选择使用 JSON 作为数据交换格式，且 JSON 已经成为业界的主流。但是 Google 这么大的公司使用的却是一种被称为 Protobuf 的数据交换格式，它是有什么优势吗？这篇文章介绍 Protobuf 的相关知识。
本教程使用proto3版本的protocol buffer语言，提供了一个基本的在Go程序中使用protocol buffer的介绍。通过创建一个简单的示例应用程序，向你展示如何
代码生成技术广泛应用于现代的数据库系统中。代码生成是将用户输入的表达式、查询、存储过程等现场编译成二进制代码再执行，相比解释执行的方式，运行效率要高很多。尤其是对于计算密集型查询、或频繁重复使用的计算过程，运用代码生成技术能达到数十倍的性能提升。
在 Go 语言中，并没有直接的枚举类型（像其他语言中的枚举一样）。不过，我们可以使用一种常见的约定来模拟枚举，使用const和iota的方法是 Go 中实现枚举类型的一种常见做法，这样可以实现类似枚举的效果。以下是一个简单的示例：
最近我负责的 LiveChat 客服聊天系统到了自研阶段，任务类似于做一个腾讯云IM这样的通信层SDK。在和后台进行技术选型讨论后，确定了数据传输层协议格式使用 Protobuf。
在磁盘上读写文件的功能都是由操作系统提供的，现代操作系统不允许普通的程序直接操作磁盘，所以，读写文件就是请求操作系统打开一个文件对象（通常称为文件描述符），然后，通过操作系统提供的接口从这个文件对象中读取数据（读文件），或者把数据写入这个文件对象（写文件）。
Protostuff是一个开源的、基于Java语言的序列化库，它内建支持向前向后兼容(模式演进)和验证功能。
protoBuf是一种灵活高效的独立于语言平台的结构化数据表示方法，与XML相比，protoBuf更小更快更简单。你可以用定义自己protoBuf的数据结构，用ProtoBuf编译器生成特定语言的源代码，如C++，Java，Python等，目前protoBuf对主流的编程语言都提供了支持,非常方便的进行序列化和反序列化。
导读：IO在计算机中指的是Input/Output，也就是输入输出。凡是用到数据交换的地方，都会涉及IO编程，例如磁盘、网络的数据传输。
上一篇文章我带着大家体验了一把《ASP.NET Core 3.0 上的gRPC服务模板初体验(多图)》，如果有兴趣的可以点击链接进行查看，相信跟着做的你，也是可以跑起来的。这篇文章我们将一起来探讨下gRPC服务如何与HTTP APIs进行比较。用于为应用程序提供API的技术是一个重要的选择，与HTTP API相比，gRPC提供了独特的优势。本文从gRPC的优缺点出发，并推荐了一些建议使用gRPC服务以及不建议使用gRPC服务的场景。
Proto Buffer 是一种语言中立的、平台中立的、可扩展的序列化结构数据的方法。
本文将带你一起初步认识Thrift的序列化协议，包括Binary协议、Compact协议（类似于Protobuf)、JSON协议，希望能为你的通信协议格式选型带来参考。
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