Protobuf了解一下？

Protocol Buffers是Google公司开发的一种数据描述语言，类似于XML能够将结构化数据序列化，可用于数据存储、通信协议等方面。它不依赖于语言和平台并且可扩展性极强。现阶段官方支持C++、JAVA、Python等编程语言，但可以找到大量的几乎涵盖所有语言的第三方拓展包。

Protocol Buffers经常被简称为protobuf。

（图文无关，就是想纪念一下消失的巴黎圣母院）

项目GitHub地址：

https://github.com/google/protobuf

为什么要使用protobuf？

1、它支持多种语言，最简单的python可以很轻易的使用它。（灵活）

2、它是一种特殊的方法，可以数据项编码为单个字符串。（高效）

3、它可以将数据序列化为XML，可以与不同种类的项目进行共享数据，一般的在软硬件交互，游戏开发等情况下使用。（应用广泛）

如何使用protocolbuf？

编写一个.proto文件描述希望存储的数据结构。然后，protocolbuf编译器创建一个类，该类使用有效的二进制格式实现协议缓冲区数据的自动编码和解析。生成的类为构成协议的字段提供getter和setter方法。重要的是，protocolbuf格式支持随着时间的推移扩展格式，这样代码仍然可以读取用旧格式编码的数据。

那我们现在就开始实践吧！

首先需要安装一下protocolbuf的支持包

我们使用python的pip安装

pip install protobuf

安装完之后我们就来实操一下，如将一个protobuf文件编译成python文件。

首先我们创建一个protobuf文件:a.proto

syntax = "proto2";

package tutorial;

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 = HOME];
  }

  repeated PhoneNumber phones = 4;
}

message AddressBook {
  repeated Person people = 1;
}

创建的文件主要就是一个名字对应一个数据体，类似于python里面的字典。数据体里面数据格式比较对多，可以有string，int32，PhoneTyoe等，对于必要的字段需要在前面加上required关键字，如果是可有可无的字段在前面加上optional关键字即可。

在终端执行语句：

protoc --proto_path=proto --python_out=pblib/proto proto/*.proto 

--proto_path：默认路径

--python_out：生成代码的路径

蓝色的代表代码所在的路径，可以给绝对路径也可以给相对路径

「注：如果使用MAC执行这个语句，

需要先执行brew install grpc protobuf」

生成python文件：

# -*- coding: utf-8 -*-
# Generated by the protocol buffer compiler.  DO NOT EDIT!
# source: a.proto
import sys
_b=sys.version_info[0]<3 and (lambda x:x) or (lambda x:x.encode('latin1'))
from google.protobuf import descriptor as _descriptor
from google.protobuf import message as _message
from google.protobuf import reflection as _reflection
from google.protobuf import symbol_database as _symbol_database
# @@protoc_insertion_point(imports)
_sym_db = _symbol_database.Default()




DESCRIPTOR = _descriptor.FileDescriptor(
name='a.proto',
  package='tutorial',
  syntax='proto2',
  serialized_options=None,
  serialized_pb=_b('\n\x07\x61.proto\x12\x08tutorial\"\xdb\x01\n\x06Person\x12\x0c\n\x04name\x18\x01 \x02(\t\x12\n\n\x02id\x18\x02 \x02(\x05\x12\r\n\x05\x65mail\x18\x03 \x01(\t\x12,\n\x06phones\x18\x04 \x03(\x0b\x32\x1c.tutorial.Person.PhoneNumber\x1aM\n\x0bPhoneNumber\x12\x0e\n\x06number\x18\x01 \x02(\t\x12.\n\x04type\x18\x02 \x01(\x0e\x32\x1a.tutorial.Person.PhoneType:\x04HOME\"+\n\tPhoneType\x12\n\n\x06MOBILE\x10\x00\x12\x08\n\x04HOME\x10\x01\x12\x08\n\x04WORK\x10\x02\"/\n\x0b\x41\x64\x64ressBook\x12 \n\x06people\x18\x01 \x03(\x0b\x32\x10.tutorial.Person')
)



_PERSON_PHONETYPE = _descriptor.EnumDescriptor(
name='PhoneType',
  full_name='tutorial.Person.PhoneType',
  filename=None,
  file=DESCRIPTOR,
  values=[
 _descriptor.EnumValueDescriptor(
name='MOBILE', index=0, number=0,
 serialized_options=None,
 type=None),
 _descriptor.EnumValueDescriptor(
name='HOME', index=1, number=1,
 serialized_options=None,
 type=None),
 _descriptor.EnumValueDescriptor(
name='WORK', index=2, number=2,
 serialized_options=None,
 type=None),
  ],
  containing_type=None,
  serialized_options=None,
  serialized_start=198,
  serialized_end=241,
)
_sym_db.RegisterEnumDescriptor(_PERSON_PHONETYPE)


_PERSON_PHONENUMBER = _descriptor.Descriptor(
name='PhoneNumber',
  full_name='tutorial.Person.PhoneNumber',
  filename=None,
  file=DESCRIPTOR,
  containing_type=None,
  fields=[
 _descriptor.FieldDescriptor(
name='number', full_name='tutorial.Person.PhoneNumber.number', index=0,
 number=1, type=9, cpp_type=9, label=2,
 has_default_value=False, default_value=_b("").decode('utf-8'),
 message_type=None, enum_type=None, containing_type=None,
 is_extension=False, extension_scope=None,
 serialized_options=None, file=DESCRIPTOR),
 _descriptor.FieldDescriptor(
name='type', full_name='tutorial.Person.PhoneNumber.type', index=1,
 number=2, type=14, cpp_type=8, label=1,
 has_default_value=True, default_value=1,
 message_type=None, enum_type=None, containing_type=None,
 is_extension=False, extension_scope=None,
 serialized_options=None, file=DESCRIPTOR),
  ],
  extensions=[
  ],
  nested_types=[],
  enum_types=[
  ],
  serialized_options=None,
  is_extendable=False,
  syntax='proto2',
  extension_ranges=[],
  oneofs=[
  ],
  serialized_start=119,
  serialized_end=196,
)

_PERSON = _descriptor.Descriptor(
name='Person',
  full_name='tutorial.Person',
  filename=None,
  file=DESCRIPTOR,
  containing_type=None,
  fields=[
 _descriptor.FieldDescriptor(
name='name', full_name='tutorial.Person.name', index=0,
 number=1, type=9, cpp_type=9, label=2,
 has_default_value=False, default_value=_b("").decode('utf-8'),
 message_type=None, enum_type=None, containing_type=None,
 is_extension=False, extension_scope=None,
 serialized_options=None, file=DESCRIPTOR),
 _descriptor.FieldDescriptor(
name='id', full_name='tutorial.Person.id', index=1,
 number=2, type=5, cpp_type=1, label=2,
 has_default_value=False, default_value=0,
 message_type=None, enum_type=None, containing_type=None,
 is_extension=False, extension_scope=None,
 serialized_options=None, file=DESCRIPTOR),
 _descriptor.FieldDescriptor(
name='email', full_name='tutorial.Person.email', index=2,
 number=3, type=9, cpp_type=9, label=1,
 has_default_value=False, default_value=_b("").decode('utf-8'),
 message_type=None, enum_type=None, containing_type=None,
 is_extension=False, extension_scope=None,
 serialized_options=None, file=DESCRIPTOR),
 _descriptor.FieldDescriptor(
name='phones', full_name='tutorial.Person.phones', index=3,
 number=4, type=11, cpp_type=10, label=3,
 has_default_value=False, default_value=[],
 message_type=None, enum_type=None, containing_type=None,
 is_extension=False, extension_scope=None,
 serialized_options=None, file=DESCRIPTOR),
  ],
  extensions=[
  ],
  nested_types=[_PERSON_PHONENUMBER, ],
  enum_types=[
 _PERSON_PHONETYPE,
  ],
  serialized_options=None,
  is_extendable=False,
  syntax='proto2',
  extension_ranges=[],
  oneofs=[
  ],
  serialized_start=22,
  serialized_end=241,
)


_ADDRESSBOOK = _descriptor.Descriptor(
name='AddressBook',
  full_name='tutorial.AddressBook',
  filename=None,
  file=DESCRIPTOR,
  containing_type=None,
  fields=[
 _descriptor.FieldDescriptor(
name='people', full_name='tutorial.AddressBook.people', index=0,
 number=1, type=11, cpp_type=10, label=3,
 has_default_value=False, default_value=[],
 message_type=None, enum_type=None, containing_type=None,
 is_extension=False, extension_scope=None,
 serialized_options=None, file=DESCRIPTOR),
  ],
  extensions=[
  ],
  nested_types=[],
  enum_types=[
  ],
  serialized_options=None,
  is_extendable=False,
  syntax='proto2',
  extension_ranges=[],
  oneofs=[
  ],
  serialized_start=243,
  serialized_end=290,
)

_PERSON_PHONENUMBER.fields_by_name['type'].enum_type = _PERSON_PHONETYPE
_PERSON_PHONENUMBER.containing_type = _PERSON
_PERSON.fields_by_name['phones'].message_type = _PERSON_PHONENUMBER
_PERSON_PHONETYPE.containing_type = _PERSON
_ADDRESSBOOK.fields_by_name['people'].message_type = _PERSON
DESCRIPTOR.message_types_by_name['Person'] = _PERSON
DESCRIPTOR.message_types_by_name['AddressBook'] = _ADDRESSBOOK
_sym_db.RegisterFileDescriptor(DESCRIPTOR)

Person = _reflection.GeneratedProtocolMessageType('Person', (_message.Message,), dict(

PhoneNumber = _reflection.GeneratedProtocolMessageType('PhoneNumber', (_message.Message,), dict(
DESCRIPTOR = _PERSON_PHONENUMBER,
 __module__ = 'a_pb2'
 # @@protoc_insertion_point(class_scope:tutorial.Person.PhoneNumber)
 ))
,
  DESCRIPTOR = _PERSON,
  __module__ = 'a_pb2'
  # @@protoc_insertion_point(class_scope:tutorial.Person)
  ))
_sym_db.RegisterMessage(Person)
_sym_db.RegisterMessage(Person.PhoneNumber)

AddressBook = _reflection.GeneratedProtocolMessageType('AddressBook', (_message.Message,), dict(
DESCRIPTOR = _ADDRESSBOOK,
  __module__ = 'a_pb2'
  # @@protoc_insertion_point(class_scope:tutorial.AddressBook)
  ))
_sym_db.RegisterMessage(AddressBook)


# @@protoc_insertion_point(module_scope)

只要一个简单的命令就可以将proto文件编译成python文件。

所以，之后想要使用protobuf，就可以在proto文件中创建类似python字典形式的数据，之后再使用：

protoc --python_out=输出路径 proto文件路径即可

这就是protobuf最基本的使用啦。

“每天学习一点点“