下面是proto描述文件的定义 message Person { required string name = 1; required int32 id = 2; optional string email = 3; enum PhoneType { MOBILE = 0; HOME = 1; WORK = 2; } message PhoneNumber { required string number = 1; optional PhoneType type = 2 [default = H

本文主要讲述如何使用Python发送protobuf数据. 安装protobuf .tar.gz cd protobuf- ./configure make make install 安装成功. // 查看protoc版本 protoc --version python安装protobuf cd protobuf-/python python setup.py build python setup.py install 环境搭建完毕,下面给个demo. 创建my_bidding.proto pa

前言 使用protobuf主要是两个步骤,序列化和反序列化. 关于Proto有哪些数据类型,然后如何编写,此处就不赘述了,百度一下有很多. 此文主要是总结,python使用protobuf的过程,如何序列化和反序列化,对不同类型的字段如何进行赋值. 序列化 下面将一一列举各数据类型,在python中如何正确赋值. 首先,得把编译包给导入 import test_pb2 as pb 我分为两部分,分别为未被repeated修饰的字段 和 被repeated修饰后的字段 无修饰符 字符串 test.

Protobuf序列化的字节流数据是不能自描述的,当我们通过socket把数据发送到Client时,Client必须知道发送的是什么类型的数据,才能正确的反序列化它.这严重影响限制了C/S功能的实现,不解决的话信道事实上只能传输一种类型的数据.本文讲解一下我用的解决办法,虽然我觉得应该有官方的实现更合理,即原生支持Protobuf的自描述. (在金融领域,有一个叫FAST的协议,基本原理和Protobuf相同,并且有更高的压缩率,并且序列化后的字节流是自描述的,可以自动反序列化为对应的模板的数据

我们知道,在集群环境节点之间进行交换的数据必须经过序列化/反序列化处理过程,而在这方面protobuf是一个比较高效.易用的模式.用户首先在.proto文件中用IDL来定义系统中各种需要进行交换的数据类型.然后用protoc编译器自动产生相关的源代码,里面包括了完整的序列化处理函数.在一个集成的系统环境内,protobuf数据必须保持与所有系统的松散耦合,不能对这些用户系统有任何依赖.这样把protobuf数据类型和相关的序列化/反序列化函数打成一个独立的包,由用户系统各自引用就是一种最佳解决方

pickle与序列化和反序列化 官方文档 模块 pickle 实现了对一个 Python 对象结构的二进制序列化和反序列化. "pickling" 是将 Python 对象及其所拥有的层次结构转化为一个字节流的过程,而 "unpickling" 是相反的操作,会将(来自一个 binary file 或者 bytes-like object 的)字节流转化回一个对象层次结构. pickling(和 unpickling)也被称为"序列化", &qu

这篇文章主要介绍了使用Python解析JSON数据的基本方法,是Python入门学习中的基础知识,需要的朋友可以参考下:     -----------------------------------------------------------------   Python的json模块提供了一种很简单的方式来编码和解码JSON数据. 其中两个主要的函数是 json.dumps() 和 json.loads() , 要比其他序列化函数库如pickle的接口少得多. 下面演示如何将一个Pyth

Jackson序列化和反序列化Json数据 Web技术发展的今天,Json和XML已经成为了web数据的事实标准,然而这种格式化的数据手工解析又非常麻烦,软件工程界永远不缺少工具,每当有需求的时候就会出现各种类库,框架以及工具来解决这些基础的问题,Jackson就是这些工具中的一个,使用这个工具开发者完全可以从手工结束Json数据的重复劳动中解放出来.使用Jackson首先需要下载相应的类库,如下的Maven dependency列出了完整的POM dependency. <dependency

转发自:http://blog.csdn.net/laoyaotask/article/details/22117745?utm_source=tuicool python matplotlib plot 数据中的中文无法正常显示的解决办法 在学习<NLP with Ptyhon>一中的过程中,总想用中文语料进行试验,结果在matplotlib.plot生成的统计图表中,中文总是无法正常显示.在网上也找了些资料,说是在程序中指定字体文件,不过那样的话需要对plot进行很多设置,而且都是说的设置

Python/Numpy大数据编程经验 1.边处理边保存数据,不要处理完了一次性保存.不然程序跑了几小时甚至几天后挂了,就啥也没有了.即使部分结果不能实用,也可以分析程序流程的问题或者数据的特点.   2. 及时用 del 释放大块内存.Python缺省是在变量范围(variablescope)之外才释放一个变量,哪怕这个变量在后面的代码没有再被用到,所以需要手动释放大的array.    注意所有对数组的引用都del之后,数组才会被del.这些引用包括A[2:]这样的view,即使np.spl

0.     前期准备 官方protobuf定义 https://code.google.com/p/protobuf/   python使用指南 https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/pythontutorial http://blog.csdn.net/love_newzai/article/details/6906459     安装 python对protobuf的支持   wget https://protobuf.go

之前写了一篇<基于Python的GRIB数据可视化>的文章,好多博友在评论里问我Windows系统下如何读取GRIB数据,在这里我做一下说明. 一.在Windows下Python为什么无法读取GRIB 大家在windows系统不能读取GRIB数据的主要原因是,GRIB_API在Windows下无法编译安装,从而导致pygrib安装失败.我曾经也为这个问题苦恼了很久,也到ECMWF论坛里找了很久,也给ECMWF发了邮件,回应我没有做Windows版本的打算,所以在Windows下直接用pygri

欢迎大家访问我的个人网站<刘江的博客和教程>:www.liujiangblog.com 主要分享Python 及Django教程以及相关的博客 交流QQ群:453131687 原文链接 http://www.envicloud.cn/pages/news/418.html#4 前段时间,ThoughtWorks在深圳举办一次社区活动上,有一个演讲主题叫做"Fullstack JavaScript",是关于用JavaScript进行前端.服务器端,甚至数据库(MongoDB)

用Python浅析股票数据 本文将使用Python来可视化股票数据,比如绘制K线图,并且探究各项指标的含义和关系,最后使用移动平均线方法初探投资策略. 数据导入 这里将股票数据存储在stockData.txt文本文件中,我们使用pandas.read_table()函数将文件数据读入成DataFrame格式. 其中参数usecols=range(15)限制只读取前15列数据,parse_dates=[0]表示将第一列数据解析成时间格式,index_col=0则将第一列数据指定为索引. impor

今天来谈一谈Python解析JSON数据,并写入到本地文件的一个小例子. – 思路如下 从一个返回JSON天气数据的网站获取到目标JSON数据串 使用Python解析出需要的部分 写入到本地文件,供其他的应用程序读取 完成整个业务需求 原料 一个可以获得天气信息的URL网址,如天气信息接口 读取到的结果:(由于是浏览器显示的时候的编码与之不匹配,故出现了乱码,但这并不影响我们对数据的处理) {"weatherinfo":{"city":"鍖椾含"

前言 这两天帮一个朋友处理了些 nc 数据,本以为很简单的事情,没想到里面涉及到了很多的细节和坑,无论是"知难行易"还是"知易行难"都不能充分的说明问题,还是"知行合一"来的更靠谱些,既要知道理论又要知道如何实现,于是经过不太充分的研究后总结成此文,以记录如何使用 python 处理 nc 数据. 一.nc 数据介绍 nc 全称 netCDF(The Network Common Data Form),可以用来存储一系列的数组,就是这么简单(参考

Python——plot可视化数据,作业8(python programming) subject1k和subject1v的形状相同 # -*- coding: utf-8 -*- import scipy.io as sio raw_K = sio.loadmat('Subject1K.mat') raw_V = sio.loadmat('Subject1V.mat') k = raw_K['Subject1K'] v = raw_V['Subject1V'] ls_col=['r','g',

Python 学习 - 可视化数据操作(一) GitHub:https://github.com/liqingwen2015/my_data_view 目录 折线图 散点图 随机漫步 骰子点数概率 文件目录 折线图 cube_squares.py import matplotlib.pyplot as plt x_values=list(range(1, 5000)) y_values=[pow(x, 3) for x in x_values] plt.scatter(x_values, y_v

摘要:偶然机会接触到python语音,感觉语法简单.功能强大,刚好朋友分享了一个网课<python 爬虫与数据可视化>,于是在工作与闲暇时间学习起来,并做如下课程笔记整理,整体大概分为4个部分(1.python基础知识 2.爬虫基础知识 3.数据提取与存储 4.数据分析与可视化),入门级课程. 一.python的背景介绍.安装与配置.pycharm的安装与配置.ipython的安装.pip install的使用 二.python的变量与数据类型 数据类型:字符串.数字(整数.浮点数).布尔类型

进程数据隔离.守护进程,进程同步工具 一.进程之间的数据隔离: from multiprocessing import Process n=100 #主程序中变量n= def func(): global n #子进程中引用父进程中变量n, n=n-1 return 111 if __name__=="__main__": # "子进程必须写在它下面" n_l=[] # 创建一个新列表 for i in range(100): #计数 p=Process(targe

基于Python的Grib数据可视化           利用Python语言实现Grib数据可视化主要依靠三个库——pygrib.numpy和matplotlib.pygrib是欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的GRIG API C库的Python接口,通过这个库可以将Grib数据读取出来:numpy是Python的一种开源的数值计算扩展,这种工具可用来存储和处理大型矩阵:matplotlib是python著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图: