python中protobuf和json互相转换应用处理方法

当我们需要在Python中进行数据传输时，常用的数据格式是JSON（JavaScript Object Notation）。由于JSON文本格式较为简洁，易于阅读和编写，因此在网络上广泛应用。但在某些应用场景下，JSON却存在着一些限制，如传输大量二进制数据时，每个字节需要被转义为字符串，这会大大增加传输数据的大小，降低传输效率。因此，一些开发者选择使用Protocol Buffers作为数据格式。在以下教程中，我们将会学习如何使用Python中的protobuf和json之间进行互相转换。

protobuf与json格式介绍

protobuf格式

protobuf是Protocol Buffers的简称。它是由Google公司开发的一种数据序列化协议，可用于序列化结构化数据，支持多种编程语言。protobuf定义了消息格式和消息之间的交互规则。相比JSON格式，protobuf格式具可读性好，数据传输体积小，传输速度快，可扩展性强等优点。

JSON格式

JSON是JavaScript对象标记语言，是一种轻量级的数据交换格式。JSON格式具有简单明了、易于人阅读、语法简洁等优点，常用于网络传输数据。

protobuf和json互相转换的应用处理方法

序列化为protobuf格式

定义protobuf数据结构通常需要.proto文件，语法类似于C++语言，定义了消息的类型、字段中包含的数据类型和名称、消息按哪个顺序进行编码等元数据信息。在Python中，我们需要使用Google发布的Python语言的proto3库将Python对象序列化为protobuf消息。

示例1：定义protobuf数据结构

syntax = "proto3";

message Person {
  string name = 1;
  int32 age = 2;
  repeated string emails = 3;
}

在示例1中，我们定义了一个Person类型，包含姓名、年龄和电子邮件三个字段。

示例2：Python对象序列化为protobuf消息

import person_pb2

# 新建person对象
person = person_pb2.Person()
person.name = 'Tom'
person.age = 20
person.emails.extend(['[e-mail]', '[e-mail]'])

# 序列化为protobuf消息
serialized_message = person.SerializeToString()

在示例2中，我们使用Python的person_pb2模块中定义好的Person类来新建一个person对象，并设置对象的属性。最后，我们使用SerializeToString()方法将对象序列化为protobuf消息，可以在网络中进行传输。

反序列化为Python对象

当我们收到protobuf消息时，需要将其反序列化为Python对象，再进行后续的处理。

示例3：从protobuf消息反序列化为Python对象

import person_pb2

# 读取protobuf消息
serialized_message = b'\n\tTom\x10\x14\x1a\[e-mail]\x1a\[e-mail]'
person = person_pb2.Person()
person.ParseFromString(serialized_message)

# 对象反序列化后，可以直接访问对象属性
print(f'Name: {person.name}')
print(f'Age: {person.age}')
print(f'Emails: {person.emails}')

在示例3中，我们将收到的protobuf消息反序列化为Python对象。使用Person类的ParseFromString()方法，解析收到的消息并将其赋值给person对象。这时，person对象的属性已经设置完成，我们可以直接访问它们的值，并进行后续的处理。

序列化为JSON格式

由于Python内置的JSON模块不支持直接序列化protobuf消息，因此我们需要将protobuf消息先转换为字典，再使用JSON模块将字典序列化为JSON格式。

示例4：将protobuf消息转换为字典，并序列化到JSON格式

import json
import person_pb2

# 新建person对象
person = person_pb2.Person()
person.name = 'Tom'
person.age = 20
person.emails.extend(['[e-mail]', '[e-mail]'])

# 将protobuf消息转换为字典，并序列化到JSON格式
person_dict = {
    'name': person.name,
    'age': person.age,
    'emails': list(person.emails),
}
json_str = json.dumps(person_dict)

# 查看JSON格式的字符串
print(json_str)

在示例4中，我们先新建一个person对象，并设置它的属性。接着，我们将person对象转换为字典，再使用Python内置的json模块的dumps()方法将字典序列化为JSON格式。最后，我们可以输出得到的JSON格式字符串。

反序列化为Python对象

对于从JSON格式得到的数据，我们需要将其转换为Python对象进行处理。由于Python接收到的JSON数据不包含字段类型信息，因此我们需要为其他人编写消息类型生成的.protobuf数据文件生成新的Python类，以便反序列化JSON数据。

示例5：从JSON格式反序列化为Python对象

import json
import person_pb2

# 读取JSON格式字符串
json_str = '{"name": "Tom", "age": 20, "emails": ["[e-mail]", "[e-mail]"]}'
person_dict = json.loads(json_str)

# 将字典转换为person对象
person = person_pb2.Person()
person.name = person_dict['name']
person.age = person_dict['age']
person.emails.extend(person_dict['emails'])

# 查看person对象的属性
print(f'Name: {person.name}')
print(f'Age: {person.age}')
print(f'Emails: {person.emails}')

在示例5中，我们将JSON格式的字符串读取到person_dict字典中，并将其转换为person对象。person对象的属性设置完成后，我们可以直接访问它们的值，并进行后续的处理。

结论

在网络传输或数据持久化中，我们需要选择适合应用场景的数据格式。对于一些大量二进制数据的传输场景，protobuf格式相比于JSON格式则具有较为明显的优势。我们通过上述示例，学习了在Python中protobuf和json之间进行互相转换的方法，这对我们处理数据和进行协议设计具有较高的参考价值。