Python Protocol Buffers: Efektyvus dvejetainės serializacijos įdiegimas pasaulinėms programoms

Šiuolaikiniame tarpusavyje susijusiame skaitmeniniame kraštovaizdyje efektyvus duomenų mainas yra svarbiausias veiksnys bet kurios programos, ypač veikiančios pasauliniu mastu, sėkmei. Kūrėjams stengiantis kurti keičiamo mastelio, našias ir sąveikias sistemas, duomenų serializacijos formato pasirinkimas tampa kritiniu sprendimu. Tarp pagrindinių pretendentų Google's Protocol Buffers (Protobuf) išsiskiria savo efektyvumu, lankstumu ir patikimumu. Ši išsamiame vadove nagrinėjamas Protocol Buffers įdiegimas Python ekosistemoje, apšviečiant jo privalumus ir praktinį pritaikymą visame pasaulyje.

Duomenų serializacijos ir jos svarbos supratimas

Prieš gilindamiesi į Protobuf specifiką Python kalboje, būtina suprasti pagrindinę duomenų serializacijos koncepciją. Serializacija – tai objekto būsenos ar duomenų struktūros konvertavimo į formatą, kuris gali būti saugomas (pvz., faile ar duomenų bazėje) arba perduodamas (pvz., per tinklą) ir vėliau rekonstruojamas, procesas. Šis procesas yra itin svarbus dėl:

• Duomenų išsaugojimas: Programos ar objekto būsenos išsaugojimas vėlesniam atgavimui.
• Tarp-procesų komunikacija (IPC): Įgalinimas skirtingiems procesams toje pačioje mašinoje dalintis duomenimis.
• Tinklo komunikacija: Duomenų perdavimas tarp skirtingų programų, galimai per įvairias geografines vietas ir veikiančių skirtingose operacinėse sistemose ar programavimo kalbomis.
• Duomenų talpinimas (Caching): Dažnai pasiekiamų duomenų saugojimas serializuota forma greitesniam atgavimui.

Serializacijos formato efektyvumas dažnai vertinamas pagal kelis pagrindinius rodiklius: našumą (serializacijos/deserializacijos greitį), serializuotų duomenų dydį, naudojimo paprastumą, schemos evoliucijos galimybes ir kalbos/platformos palaikymą.

Kodėl verta rinktis Protocol Buffers?

Protocol Buffers siūlo patrauklią alternatyvą tradiciniams serializacijos formatams, tokiems kaip JSON ir XML. Nors JSON ir XML yra lengvai skaitomi žmonėms ir plačiai naudojami žiniatinklio API, jie gali būti išsamūs ir mažiau našūs dideliems duomenų rinkiniams ar didelio pralaidumo scenarijams. Protobuf, kita vertus, pasižymi šiose srityse:

• Efektyvumas: Protobuf serializuoja duomenis į kompaktišką dvejetainį formatą, todėl žinučių dydžiai yra žymiai mažesni, palyginti su tekstiniais formatais. Tai sumažina pralaidumo sąnaudas ir pagreitina perdavimo laiką, o tai yra kritiškai svarbu pasaulinėms programoms, kurioms aktualus vėlavimas.
• Našumas: Dvejetainė Protobuf prigimtis leidžia labai greitai atlikti serializacijos ir deserializacijos procesus. Tai ypač naudinga didelio našumo sistemose, tokiose kaip mikroservisai ir realaus laiko programos.
• Nepriklausomybė nuo kalbos ir platformos: Protobuf sukurtas būti nepriklausomas nuo kalbos. Google teikia įrankius kodui generuoti įvairioms programavimo kalboms, leidžiančius sklandžiai keistis duomenimis tarp sistemų, parašytų skirtingomis kalbomis (pvz., Python, Java, C++, Go). Tai yra kertinis akmuo kuriant heterogenines pasaulines sistemas.
• Schemos evoliucija: Protobuf naudoja schemos pagrindu sukurtą metodą. Duomenų struktūras apibrėžiate `.proto` faile. Ši schema veikia kaip sutartis, o Protobuf dizainas leidžia užtikrinti atgalinį ir priekinį suderinamumą. Galite pridėti naujų laukų arba pažymėti esamus kaip pasenusius (deprecated), nesulaužydami esamų programų, o tai palengvina sklandesnius atnaujinimus paskirstytose sistemose.
• Griežtas tipavimas ir struktūra: Schemos pagrindu sukurtas principas užtikrina aiškią duomenų struktūrą, sumažindamas dviprasmybes ir duomenų formato neatitikimų susijusių vykdymo klaidų tikimybę.

Pagrindiniai Protocol Buffers komponentai

Darbas su Protocol Buffers apima kelių pagrindinių komponentų supratimą:

1. `.proto` failas (schemos apibrėžimas)

Čia apibrėžiate savo duomenų struktūrą. `.proto` faile naudojama paprasta, aiški sintaksė pranešimams aprašyti, kurie yra analogiški klasėms ar struktūroms programavimo kalbose. Kiekviename pranešime yra laukai, kurių kiekvienas turi unikalų pavadinimą, tipą ir unikalų sveikojo skaičiaus žymą (tag). Žyma yra labai svarbi dvejetainei kodavimui ir schemos evoliucijai.

Pavyzdinis `.proto` failas (addressbook.proto):

            syntax = "proto3";

message Person {
  string name = 1;
  int32 id = 2;
  string email = 3;

  enum PhoneType {
    MOBILE = 0;
    HOME = 1;
    WORK = 2;
  }

  message PhoneNumber {
    string number = 1;
    PhoneType type = 2;
  }

  repeated PhoneNumber phones = 4;
}

message AddressBook {
  repeated Person people = 1;
}

            

              
                Copy
              
            
          

• syntax = "proto3";: Nurodo Protobuf sintaksės versiją. `proto3` yra dabartinė standartinė ir rekomenduojama versija.
• message Person {...}: Apibrėžia duomenų struktūrą pavadinimu `Person`.
• string name = 1;: Laukas pavadinimu `name`, `string` tipo su žyma `1`.
• int32 id = 2;: Laukas pavadinimu `id`, `int32` tipo su žyma `2`.
• repeated PhoneNumber phones = 4;: Laukas, kuriame gali būti nulis ar daugiau `PhoneNumber` pranešimų. Tai yra sąrašas arba masyvas.
• enum PhoneType {...}: Apibrėžia telefono tipų išvardinimą.
• message PhoneNumber {...}: Apibrėžia įdėtą pranešimą telefono numeriams.

2. Protocol Buffer kompiliatorius (`protoc`)

Kompiliatorius `protoc` yra komandinės eilutės įrankis, kuris paima jūsų `.proto` failus ir generuoja pirminį kodą pasirinktai programavimo kalbai. Šis sugeneruotas kodas suteikia klases ir metodus, skirtus jūsų apibrėžtiems pranešimams kurti, serializuoti ir deserializuoti.

3. Sugeneruotas Python kodas

Kai kompiliuojate `.proto` failą Python kalbai, `protoc` sukuria `.py` failą (arba failus), kuriame yra Python klasės, atspindinčios jūsų pranešimų apibrėžimus. Tada jūs importuojate ir naudojate šias klases savo Python programoje.

Protocol Buffers įdiegimas Python kalboje

Apžvelkime praktinius Protobuf naudojimo Python projekte žingsnius.

1 žingsnis: Įdiegimas

Turite įdiegti Python skirtą Protocol Buffers vykdymo biblioteką ir patį kompiliatorių.

Įdiekite Python vykdymo aplinką:

            pip install protobuf

            

              
                Copy
              
            
          

Įdiekite `protoc` kompiliatorių:

`protoc` diegimo metodas skiriasi priklausomai nuo operacinės sistemos. Paprastai galite atsisiųsti iš anksto sukompiliuotus dvejetainius failus iš oficialaus Protocol Buffers GitHub leidimų puslapio (https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases) arba įdiegti jį per paketų tvarkykles:

• Debian/Ubuntu: sudo apt-get install protobuf-compiler
• macOS (Homebrew): brew install protobuf
• Windows: Atsisiųskite vykdomąjį failą iš GitHub leidimų puslapio ir pridėkite jį prie savo sistemos PATH.

2 žingsnis: Apibrėžkite savo `.proto` failą

Kaip parodyta anksčiau, sukurkite `.proto` failą (pvz., addressbook.proto), kad apibrėžtumėte savo duomenų struktūras.

3 žingsnis: Generuokite Python kodą

Naudokite `protoc` kompiliatorių, kad sugeneruotumėte Python kodą iš savo `.proto` failo. Terminale pereikite į katalogą, kuriame yra jūsų `.proto` failas, ir paleiskite šią komandą:

            protoc --python_out=. addressbook.proto

            

              
                Copy
              
            
          

Ši komanda sukurs failą pavadinimu addressbook_pb2.py dabartiniame kataloge. Šiame faile yra sugeneruotos Python klasės.

4 žingsnis: Naudokite sugeneruotas klases savo Python kode

Dabar galite importuoti ir naudoti sugeneruotas klases savo Python skriptuose.

Pavyzdinis Python kodas (main.py):

            import addressbook_pb2

def create_person(name, id, email):
    person = addressbook_pb2.Person()
    person.name = name
    person.id = id
    person.email = email
    return person

def add_phone(person, number, phone_type):
    phone_number = person.phones.add()
    phone_number.number = number
    phone_number.type = phone_type
    return person

def serialize_address_book(people):
    address_book = addressbook_pb2.AddressBook()
    for person in people:
        address_book.people.append(person)

    # Serialize to a binary string
    serialized_data = address_book.SerializeToString()
    print(f\"Serialized data (bytes): {serialized_data}\")
    print(f\"Size of serialized data: {len(serialized_data)} bytes\")
    return serialized_data

def deserialize_address_book(serialized_data):
    address_book = addressbook_pb2.AddressBook()
    address_book.ParseFromString(serialized_data)

    print("\\nDeserialized Address Book:")
    for person in address_book.people:
        print(f\"  Name: {person.name}\")
        print(f\"  ID: {person.id}\")
        print(f\"  Email: {person.email}\")
        for phone_number in person.phones:
            print(f\"    Phone: {phone_number.number} ({person.PhoneType.Name(phone_number.type)})\")

if __name__ == "__main__":
    # Create some Person objects
    person1 = create_person("Alice Smith", 101, "alice.smith@example.com")
    add_phone(person1, "+1-555-1234", person1.PhoneType.MOBILE)
    add_phone(person1, "+1-555-5678", person1.PhoneType.WORK)

    person2 = create_person("Bob Johnson", 102, "bob.johnson@example.com")
    add_phone(person2, "+1-555-9012", person2.PhoneType.HOME)

    # Serialize and deserialize the AddressBook
    serialized_data = serialize_address_book([person1, person2])
    deserialize_address_book(serialized_data)

    # Demonstrate schema evolution (adding a new optional field)
    # If we had a new field like 'is_active = 5;' in Person
    # Old code would still read it as unknown, new code would read it.
    # For demonstration, let's imagine a new field 'age' was added.
    # If age was added to .proto file, and we run protoc again:
    # The old serialized_data could still be parsed,
    # but the 'age' field would be missing.
    # If we add 'age' to the Python object and re-serialize,
    # then older parsers would ignore 'age'.

    print("\\nSchema evolution demonstration.\\nIf a new optional field 'age' was added to Person in .proto, existing data would still parse.")
    print("Newer code parsing older data would not see 'age'.")
    print("Older code parsing newer data would ignore the 'age' field.")

            

              
                Copy
              
            
          

Paleidus python main.py, pamatysite dvejetainį savo duomenų atvaizdavimą ir jų deserializuotą, žmogui suprantamą formą. Išvestis taip pat pabrėš kompaktišką serializuotų duomenų dydį.

Pagrindinės sąvokos ir geriausia praktika

Duomenų modeliavimas naudojant `.proto` failus

Efektyvus `.proto` failų kūrimas yra labai svarbus palaikomumui ir keičiamumui. Apsvarstykite:

• Pranešimų detalumas: Apibrėžkite pranešimus, kurie atspindi loginius duomenų vienetus. Venkite pernelyg didelių ar pernelyg mažų pranešimų.
• Laukų žymėjimas: Kai įmanoma, naudokite nuoseklius numerius žymoms (tags). Nors tarpai yra leidžiami ir gali padėti schemos evoliucijai, išlaikant juos nuoseklius susijusiems laukams, gali pagerėti skaitomumas.
• Išvardinimai (Enums): Naudokite išvardinimus fiksuotiems simbolinių konstantų rinkiniams. Įsitikinkite, kad `0` yra numatytoji išvardinimų reikšmė, siekiant išlaikyti suderinamumą.
• Gerai žinomi tipai: Protobuf siūlo gerai žinomus tipus bendroms duomenų struktūroms, tokioms kaip laiko žymos, trukmės ir `Any` (savavališkiems pranešimams). Naudokite juos, kur tinka.
• Žemėlapiai (Maps): Raktų-verčių poroms naudokite `map` tipą `proto3` geresnei semantikai ir efektyvumui, palyginti su `repeated` raktų-verčių pranešimais.

Schemos evoliucijos strategijos

Protobuf stiprybė slypi jo schemos evoliucijos galimybėse. Siekiant užtikrinti sklandų perėjimą jūsų pasaulinėse programose:

• Niekada nepriskirkite laukų numerių iš naujo.
• Niekada netrinkite senų laukų numerių. Vietoj to, pažymėkite juos kaip pasenusius (deprecated).
• Laukus galima pridėti. Bet kuris laukas gali būti pridėtas prie naujos pranešimo versijos.
• Laukai gali būti neprivalomi. `proto3` visos skaliarinės laukai yra numanomai neprivalomi.
• Eilučių reikšmės yra nekeičiamos.
• `proto2` atveju, atsargiai naudokite `optional` ir `required` raktinius žodžius. `required` laukai turėtų būti naudojami tik tada, kai tai absoliučiai būtina, nes jie gali pažeisti schemos evoliuciją. `proto3` pašalina `required` raktinį žodį, skatindamas lankstesnę evoliuciją.

Didelių duomenų rinkinių ir srautų apdorojimas

Scenarijams, susijusiems su labai dideliais duomenų kiekiais, apsvarstykite galimybę naudoti Protobuf srautinio perdavimo galimybes. Dirbant su didelėmis pranešimų sekomis, galite juos perduoti kaip atskirų serializuotų pranešimų srautą, o ne kaip vieną didelę serializuotą struktūrą. Tai įprasta tinklo komunikacijoje.

Integracija su gRPC

Protocol Buffers yra numatytasis serializacijos formatas gRPC, didelio našumo, atvirojo kodo universaliai RPC sistemai. Jei kuriate mikroservisus ar paskirstytas sistemas, kurioms reikalinga efektyvi tarp-servisų komunikacija, Protobuf sujungimas su gRPC yra galingas architektūrinis pasirinkimas. gRPC naudoja Protobuf schemos apibrėžimus servisų sąsajoms apibrėžti ir kliento bei serverio stub'ams generuoti, supaprastindama RPC įdiegimą.

gRPC ir Protobuf pasaulinė svarba:

• Mažas vėlavimas: gRPC HTTP/2 transportas ir efektyvus Protobuf dvejetainis formatas sumažina vėlavimą, o tai yra labai svarbu programoms, turinčioms vartotojų skirtinguose žemynuose.
• Sąveika: Kaip minėta, gRPC ir Protobuf leidžia sklandžiai bendrauti tarp skirtingomis kalbomis parašytų servisų, palengvinant globalų komandinį darbą ir įvairias technologines platformas.
• Keičiamumas: Šis derinys puikiai tinka kurti keičiamo mastelio, paskirstytas sistemas, galinčias aptarnauti pasaulinę vartotojų bazę.

Našumo aspektai ir lyginamasis testavimas

Nors Protobuf paprastai yra labai našus, realaus pasaulio našumas priklauso nuo įvairių veiksnių, įskaitant duomenų sudėtingumą, tinklo sąlygas ir aparatinę įrangą. Visada patartina atlikti lyginamąjį testavimą jūsų konkrečiam naudojimo atvejui.

Lyginant su JSON:

• Serializacijos/Deserializacijos greitis: Protobuf paprastai yra 2-3 kartus greitesnis nei JSON analizavimas ir serializavimas dėl savo dvejetainės prigimties ir efektyvių analizės algoritmų.
• Pranešimo dydis: Protobuf pranešimai dažnai yra 3-10 kartų mažesni nei lygiaverčiai JSON pranešimai. Tai reiškia mažesnes pralaidumo sąnaudas ir greitesnį duomenų perdavimą, ypač svarbu pasaulinėms operacijoms, kur tinklo našumas gali skirtis.

Lyginamojo testavimo žingsniai:

1. Apibrėžkite reprezentatyvias duomenų struktūras tiek `.proto`, tiek JSON formatais.
2. Sugeneruokite kodą tiek Protobuf, tiek naudodami Python JSON biblioteką (pvz., `json`).
3. Sukurkite didelį savo duomenų rinkinį.
4. Išmatuokite laiką, reikalingą šio duomenų rinkinio serializavimui ir deserializavimui, naudojant tiek Protobuf, tiek JSON.
5. Išmatuokite serializuotos išvesties dydį abiem formatais.

Dažnos klaidos ir trikčių šalinimas

Nors Protobuf yra patikimas, štai keletas dažniausių problemų ir kaip jas spręsti:

• Neteisingas `protoc` įdiegimas: Įsitikinkite, kad `protoc` yra jūsų sistemos PATH ir kad naudojate suderinamą versiją su jūsų įdiegta Python `protobuf` biblioteka.
• Pamiršote iš naujo sugeneruoti kodą: Jei modifikuojate `.proto` failą, privalote iš naujo paleisti `protoc`, kad sugeneruotumėte atnaujintą Python kodą.
• Schemos neatitikimai: Jei serializuotas pranešimas apdorojamas su skirtinga schema (pvz., senesne ar naujesne `.proto` failo versija), galite susidurti su klaidomis ar netikėtais duomenimis. Visada įsitikinkite, kad siuntėjas ir gavėjas naudoja suderinamas schemos versijas.
• Žymų (tag) pakartotinis naudojimas: Pakartotinis laukų žymų naudojimas skirtingiems laukams tame pačiame pranešime gali sukelti duomenų sugadinimą ar klaidingą interpretaciją.
• `proto3` numatytųjų reikšmių supratimas: `proto3` atveju, skaliariniai laukai turi numatytąsias reikšmes (0 skaičiams, false bulio tipo reikšmėms, tuščia eilutė eilutėms ir t. t.), jei jos nėra aiškiai nustatytos. Šios numatytosios reikšmės nėra serializuojamos, o tai taupo vietą, tačiau reikalauja kruopštaus apdorojimo deserializacijos metu, jei reikia atskirti nenustatytą lauką nuo lauko, kuris aiškiai nustatytas į numatytąją reikšmę.

Naudojimo atvejai pasaulinėse programose

Python Protocol Buffers idealiai tinka įvairioms pasaulinėms programoms:

• Mikroservisų komunikacija: Kuriant patikimas, didelio našumo API tarp servisų, diegiamų skirtinguose duomenų centruose ar debesų paslaugų teikėjuose.
• Duomenų sinchronizavimas: Efektyviai sinchronizuojant duomenis tarp mobiliųjų klientų, žiniatinklio serverių ir backend sistemų, nepriklausomai nuo kliento vietos.
• IoT duomenų įvedimas: Didelių jutiklių duomenų kiekio apdorojimas iš įrenginių visame pasaulyje su minimaliomis papildomomis sąnaudomis.
• Realaus laiko analizė: Įvykių srautų perdavimas analitikos platformoms su mažu vėlavimu.
• Konfigūracijos valdymas: Konfigūracijos duomenų platinimas geografiškai išsklaidytoms programų instancijoms.
• Žaidimų kūrimas: Žaidimo būsenos ir tinklo sinchronizacijos valdymas pasaulinei žaidėjų bazei.

Išvada

Python Protocol Buffers suteikia galingą, efektyvų ir lankstų sprendimą duomenų serializavimui ir deserializavimui, todėl jie yra puikus pasirinkimas šiuolaikinėms, pasaulinėms programoms. Naudojant jo kompaktišką dvejetainį formatą, puikų našumą ir patikimas schemos evoliucijos galimybes, kūrėjai gali kurti keičiamo mastelio, sąveikias ir ekonomiškesnes sistemas. Nesvarbu, ar kuriate mikroservisus, apdorojate didelius duomenų srautus, ar kuriate daugiaplatformes programas, Protocol Buffers integravimas į jūsų Python projektus gali žymiai pagerinti jūsų programos našumą ir palaikomumą pasauliniu mastu. Supratimas apie `.proto` sintaksę, `protoc` kompiliatorių ir geriausią schemos evoliucijos praktiką leis jums išnaudoti visą šios neįkainojamos technologijos potencialą.