在之前的文章中，我们讲了何时使用Yaml，何时使用JSON，何时使用Protobuf：Humanwritemachineread，使用Yamlmachinewrite，humanread，machine-writteninJSON，机器可读，使用JSON或ProtobufJSON作为几乎所有语言都支持的序列化格式，已经在很多地方得到了广泛的应用。但是有一个缺点。JSON里面充满了很多大括号、方括号、双引号，导致冗余字符太多，数据量非常大。在对传输速度要求高的场景下，数据量越大，成本越高；传输带宽越大，单位时间内传输的数据越少。Protobuf是Google开发的一种二进制序列化格式。与JSON相比，Protobuf的数据非常精简，甚至没有数据的字段名。比如有这么一条数据：a={'name':'kingname','salary':99999,'address':'Shanghai','skill':['Python','crawler','Golang']}如果用Protobuf表示，数据的二进制形式如下：这种二进制数据只有值，没有字段名，所以要解析这些数据，必须在代码中加入字段名。所以需要定义一个xxx.proto文件，在里面标记各个字段的信息。任何时候在任何语言中，需要序列化和反序列化的地方，都必须提前使用protoc命令。基于这个.proto文件，生成一个xxx_pb2文件，通过从这个xxx_pb2文件中导入数据对象来处理数据。因此，我们说proto格式虽然确实简化了网络中的数据传输量，但是却给开发者增加了相当多的工作量。而最近又出现了一种新的二进制序列化格式：CBOR，它的数据比JSON小，但开发起来比Protobuf简单很多。下面我们来看一下使用CBOR对上述数据进行序列化。首先在Python中安装CBOR：python3-mpipinstallcbor2安装完成后，我们来序列化数据：importcbor2a={'name':'kingname','salary':99999,'address':'Shanghai','skill':['Python','Crawler','Golang']}result=cbor2.dumps(a)print(result)运行效果如下图所示：注意打印的数据是二进制数据，不是字符串。可以看出数据有自己的字段名，字段名和值之间会有特殊字符分隔。CBOR可以自动识别这些特殊符号来区分字段名和字段值。经过我的测试，将一个150MB的大JSON文件读入内存，然后通过CBOR重新序列化后写入文件，文件大小可以减少到60MB左右。虽然压缩率不如Protobuf，可读性不如JSON；但压缩率比JSON高，可读性比Protobuf差，几乎不增加额外的工作量。在写微服务或者网站前后端通信的时候，可以考虑试试CBOR—ConciseBinaryObjectRepresentation|概述[1]。参考文献[1]CBOR—ConciseBinaryObjectRepresentation|概览：https://cbor.io/本文转载自微信公众号《听不见的密码》，可通过以下二维码关注。转载本文请联系Code公众号。
