目录
- 1 概览
- 1.1 什么是protocol buffer
- 1.2 他们如何工作
- 1.3 为什么不用XML?
- 1.4 听起来像是为我的解决方案,如何开始?
- 1.5 一点历史
- 2 语言指导
- 2.1 定义一个消息类型
- 2.2 值类型
- 2.3 可选字段与缺省值
- 2.4 枚举
- 2.5 使用其他消息类型
- 2.6 嵌套类型
- 2.7 更新一个数据类型
- 2.8 扩展
- 2.9 包
- 2.10 定义服务
- 2.11 选项
- 2.12 生成你的类
- 3 代码风格指导
- 3.1 消息与字段名
- 3.2 枚举
- 3.3 服务
- 4 编码
- 4.1 一个简单的消息
- 4.2 基于128的Varints
- 4.3 消息结构
- 4.4 更多的值类型
- 4.5 内嵌消息
- 4.6 可选的和重复的元素
- 4.7 字段顺序
- 5 ProtocolBuffer基础:C++
- 6 ProtocolBuffer基础:Java
- 7 ProtocolBuffer基础:Python
- 7.1 为什么使用ProtocolBuffer?
- 7.2 哪里可以找到例子代码
- 7.3 定义你的协议格式
- 7.4 编译你的ProtocolBuffer
- 7.5 ProtocolBuffer API
- 7.5.1 枚举
- 7.5.2 标准消息方法
- 7.5.3 解析与串行化
- 7.6 写消息
- 7.7 读消息
- 7.8 扩展ProtocolBuffer
- 7.9 高级使用
- 8 参考概览
- 9 C++代码生成
- 10 C++ API
- 11 Java代码生成
- 12 Java API
- 13 Python代码生成
- 13.1 编译器的使用
- 13.2 包
- 13.3 消息
- 13.4 字段
- 13.4.1 简单字段
- 13.4.2 简单消息字段
- 13.4.3 重复字段
- 13.4.4 重复消息字段
- 13.4.5 枚举类型
- 13.4.6 扩展
- 13.5 服务
- 13.5.1 接口
- 13.5.2 存根(Stub)
- 14 Python API
- 15 其他语言
1 概览
欢迎来到protocol buffer的开发者指南文档,一种语言无关、平台无关、扩展性好的用于通信协议、数据存储的结构化数据串行化方法。
本文档面向希望使用protocol buffer的Java、C++或Python开发者。这个概览介绍了protocol buffer,并告诉你如何开始,你随后可以跟随编程指导( http://code.google.com/apis/protocolbuffers/docs/tutorials.html )深入了解protocol buffer编码方式( http://code.google.com/apis/protocolbuffers/docs/encoding.html )。API参考文档( http://code.google.com/apis/protocolbuffers/docs/reference/overview.html )同样也是提供了这三种编程语言的版本,不够协议语言( http://code.google.com/apis/protocolbuffers/docs/proto.html )和样式( http://code.google.com/apis/protocolbuffers/docs/style.html )指导都是编写 .proto 文件。
1.1 什么是protocol buffer
ProtocolBuffer是用于结构化数据串行化的灵活、高效、自动的方法,有如XML,不过它更小、更快、也更简单。你可以定义自己的数据结构,然后使用代码生成器生成的代码来读写这个数据结构。你甚至可以在无需重新部署程序的情况下更新数据结构。
1.2 他们如何工作
你首先需要在一个 .proto 文件中定义你需要做串行化的数据结构信息。每个ProtocolBuffer信息是一小段逻辑记录,包含一系列的键值对。这里有个非常简单的 .proto 文件定义了个人信息:
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 phone=4;
}
有如你所见,消息格式很简单,每个消息类型拥有一个或多个特定的数字字段,每个字段拥有一个名字和一个值类型。值类型可以是数字(整数或浮点)、布尔型、字符串、原始字节或者其他ProtocolBuffer类型,还允许数据结构的分级。你可以指定可选字段,必选字段和重复字段。你可以在( http://code.google.com/apis/protocolbuffers/docs/proto.html )找到更多关于如何编写 .proto 文件的信息。
一旦你定义了自己的报文格式(message),你就可以运行ProtocolBuffer编译器,将你的 .proto 文件编译成特定语言的类。这些类提供了简单的方法访问每个字段(像是 query() 和 set_query() ),像是访问类的方法一样将结构串行化或反串行化。例如你可以选择C++语言,运行编译如上的协议文件生成类叫做 Person 。随后你就可以在应用中使用这个类来串行化的读取报文信息。你可以这么写代码:
Person person;
person.set_name("John Doe");
person.set_id(1234);
person.set_email("jdoe@example.com");
fstream.output("myfile",ios::out | ios::binary);
person.SerializeToOstream(&output);
然后,你可以读取报文中的数据:
fstream input("myfile",ios::in | ios:binary);
Person person;
person.ParseFromIstream(&input);
cout << "Name: " << person.name() << endl;
cout << "E-mail: " << person.email() << endl;
你可以在不影响向后兼容的情况下随意给数据结构增加字段,旧有的数据会忽略新的字段。所以如果使用ProtocolBuffer作为通信协议,你可以无须担心破坏现有代码的情况下扩展协议。
你可以在API参考( http://code.google.com/apis/protocolbuffers/docs/reference/overview.html )中找到完整的参考,而关于ProtocolBuffer的报文格式编码则可以在( http://code.google.com/apis/protocolbuffers/docs/encoding.html )中找到。
1.3 为什么不用XML?
ProtocolBuffer拥有多项比XML更高级的串行化结构数据的特性,ProtocolBuffer:
- 更简单
- 小3-10倍
- 快20-100倍
- 更少的歧义
- 可以方便的生成数据存取类
例如,让我们看看如何在XML中建模Person的name和email字段:
<person>
<name>John Doe</name>
<email>jdoe@example.com</email>
</person>
对应的ProtocolBuffer报文则如下:
#ProtocolBuffer的文本表示
#这不是正常时使用的二进制数据
person {
name: "John Doe"
email: "jdoe@example.com"
}
当这个报文编码到ProtocolBuffer的二进制格式( http://code.google.com/apis/protocolbuffers/docs/encoding.html )时(上面的文本仅用于调试和编辑),它只需要28字节和100-200ns的解析时间。而XML的版本需要69字节(除去空白)和 5000-10000ns的解析时间。
当然,操作ProtocolBuffer也很简单:
cout << "Name: " << person.name() << endl;
cout << "E-mail: " << person.email() << endl;
而XML的你需要:
cout << "Name: "
<< person.getElementsByTagName("name")->item(0)->innerText()
<< endl;
cout << "E-mail: "
<< person.getElementsByTagName("email")->item(0)->innerText()
<< end;
当然,ProtocolBuffer并不是在任何时候都比XML更合适,例如ProtocolBuffer无法对一个基于标记文本的文档建模,因为你根本没法方便的在文本中插入结构。另外,XML是便于人类阅读和编辑的,而ProtocolBuffer则不是。还有XML是自解释的,而 ProtocolBuffer仅在你拥有报文格式定义的 .proto 文件时才有意义。
1.4 听起来像是为我的解决方案,如何开始?
下载包( http://code.google.com/p/protobuf/downloads/ ),包含了Java、Python、C++的ProtocolBuffer编译器,用于生成你需要的IO类。构建和安装你的编译器,跟随README的指令就可以做到。
一旦你安装好了,就可以跟着编程指导( http://code.google.com/apis/protocolbuffers/docs/tutorials.html )来选择语言-随后就是使用ProtocolBuffer创建一个简单的应用了。
1.5 一点历史
ProtocolBuffer最初是在Google开发的,用以解决索引服务器的请求、响应协议。在使用ProtocolBuffer之前,有一种格式用以处理请求和响应数据的编码和解码,并且支持多种版本的协议。而这最终导致了丑陋的代码,有如:
if (version==3) {
...
}else if (version>4) {
if (version==5) {
...
}
...
}
通信协议因此变得越来越复杂,因为开发者必须确保,发出请求的人和接受请求的人必须同时兼容,并且在一方开始使用新协议时,另外一方也要可以接受。
ProtocolBuffer设计用于解决这一类问题:
- 很方便引入新字段,而中间服务器可以忽略这些字段,直接传递过去而无需理解所有的字段。
- 格式可以自描述,并且可以在多种语言中使用(C++、Java等)
然而用户仍然需要手写解析代码。
随着系统的演化,他需要一些其他的功能:
- 自动生成编码和解码代码,而无需自己编写解析器。
- 除了用于简短的RPC(Remote Procedure Call)请求,人们使用ProtocolBuffer来做数据存储格式(例如BitTable)。
- RPC服务器接口可以作为 .proto 文件来描述,而通过ProtocolBuffer的编译器生成存根(stub)类供用户实现服务器接口。
ProtocolBuffer现在已经是Google的混合语言数据标准了,现在已经正在使用的有超过48,162种报文格式定义和超过 12,183个 .proto 文件。他们用于RPC系统和持续数据存储系统。
2 语言指导
本指导描述了如何使用ProtocolBuffer语言来定义结构化数据类型,包括 .proto 文件的语法和如何生成存取类。
这是一份指导手册,一步步的例子使用文档中的多种功能,查看入门指导( http://code.google.com/apis/protocolbuffers/docs/tutorials.html )选择你的语言。
2.1 定义一个消息类型
@waiting …
2.2 值类型
@waiting …
2.3 可选字段与缺省值
@waiting …
2.4 枚举
@waiting …
2.5 使用其他消息类型
@waiting …
2.6 嵌套类型
@waiting …
2.7 更新一个数据类型
@waiting …
2.8 扩展
@waiting …
2.9 包
@waiting …
2.10 定义服务
@waiting …
2.11 选项
@waiting …
2.12 生成你的类
@waiting …
3 代码风格指导
本文档提供了 .proto 文件的代码风格指导。按照惯例,你将会,你将会生成一些便于阅读和一致的ProtocolBuffer定义文件。
3.1 消息与字段名
使用骆驼风格的大小写命名,即单词首字母大写,来做消息名。使用GNU的全部小写,使用下划线分隔的方式定义字段名:
message SongServerRequest {
required string song_name=1;
}
使用这种命名方式得到的名字如下:
C++:
const string& song_name() {...}
void set_song_name(const string& x) {...}
Java:
public String getSongName() {...}
public Builder setSongName(String v) {...}
3.2 枚举
使用骆驼风格做枚举名,而用全部大写做值的名字:
enum Foo {
FIRST_VALUE=1;
SECOND_VALUE=2;
}
每个枚举值最后以分号结尾,而不是逗号。
3.3 服务
如果你的 .proto 文件定义了RPC服务,你可以使用骆驼风格:
service FooService {
rpc GetSomething(FooRequest) returns (FooResponse);
}
4 编码
本文档描述了ProtocolBuffer的串行化二进制数据格式定义。你如果仅仅是在应用中使用ProtocolBuffer,并不需要知道这些,但是这些会对你定义高效的格式有所帮助。
4.1 一个简单的消息
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4.2 基于128的Varints
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4.3 消息结构
@waiting …
4.4 更多的值类型
@waiting …
4.5 内嵌消息
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4.6 可选的和重复的元素
@waiting …
4.7 字段顺序
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5 ProtocolBuffer基础:C++
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6 ProtocolBuffer基础:Java
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7 ProtocolBuffer基础:Python
本指南给Python程序员一个快速使用的ProtocolBuffer的指导。通过一些简单的例子来在应用中使用ProtocolBuffer,它向你展示了如何:
- 定义 .proto 消息格式文件
- 使用ProtocolBuffer编译器
- 使用Python的ProtocolBuffer编程接口来读写消息
这并不是一个在Python中使用ProtocolBuffer的完整指导。更多细节请参考手册信息,查看语言指导( http://code.google.com/apis/protocolbuffers/docs/proto.html ),Python API( http://code.google.com/apis/protocolbuffers/docs/reference/python/index.html ),和编码手册( http://code.google.com/apis/protocolbuffers/docs/encoding.html )。
7.1 为什么使用ProtocolBuffer?
下面的例子”地址本”应用用于读写人的联系信息。每个人有name、ID、email,和联系人电话号码。
如何串行化和读取结构化数据呢?有如下几种问题:
- 使用Python的pickle,这是语言内置的缺省方法,不过没法演化,也无法让其他语言支持。
- 你可以发明一种数据编码方法,例如4个整数”12:3-23:67″,这是简单而灵活的方法,不过你需要自己写解析器代码,且只适用于简单的数据。
- 串行化数据到XML。这种方法因为可读性和多种语言的兼容函数库而显得比较吸引人,不过这也不是最好的方法,因为XML浪费空间是臭名昭著的,编码解码也很浪费时间。而XML DOM树也是很复杂的。
ProtocolBuffer提供了灵活、高效、自动化的方法来解决这些问题。通过ProtocolBuffer,只需要写一个 .proto 数据结构描述文件,就可以编译到几种语言的自动编码解码类。生成的类提供了setter和getter方法来控制读写细节。最重要的是 ProtocolBuffer支持后期扩展协议,而又确保旧格式可以兼容。
7.2 哪里可以找到例子代码
源码发行包中已经包含了,在”example”文件夹。
7.3 定义你的协议格式
想要创建你的地址本应用,需要开始于一个 .proto 文件。定义一个 .proto 文件很简单:添加一个消息到数据结构,然后指定一个和一个类型到每一个字段,如下是本次例子使用的 addressbook.proto
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 phone=4;
}
message AddressBook {
repeated Person person=1;
}
有如你所见的,语法类似于C++或Java。让我们分块理解他们。
@waiting …
7.4 编译你的ProtocolBuffer
现在已经拥有了 .proto 文件,下一步就是编译生成相关的访问类。运行编译器 protoc编译你的 .proto 文件。
- 如果还没安装编译器则下载并按照README的安装。
- 运行编译器,指定源目录和目标目录,定位你的 .proto 文件到源目录,然后执行:
protoc -I=$SRC_DIR --python_out=$DST_DIR addressbook.proto
因为需要使用Python类,所以 –python_out 选项指定了特定的输出语言。
这个步骤会生成 addressbook_pb2.py 到目标目录。
7.5 ProtocolBuffer API
不像生成的C++和Java代码,Python生成的类并不会直接为你生成存取数据的代码。而是(有如你在 addressbook_pb2.py 中见到的)生成消息描述、枚举、和字段,还有一些神秘的空类,每个对应一个消息类型:
class Person(message.Message):
__metaclass__=reflection.GeneratedProtocolMessageType
class PhoneNumber(message.Message):
__metaclass__=reflection.GeneratedProtocolMessageType
DESCRIPTION=_PERSON_PHONENUMBER
DESCRIPTOR=_PERSON
class AddressBook(message.Message):
__metaclass__=reflection.GeneratedProtocolMessageType
DESCRIPTOR=_ADDRESSBOOK
这里每个类最重要的一行是__metaclass__=reflection.GeneratedProtocolMessageType 。通过Python的元类机制工作,你可以把他们看做是生成类的模板。在载入时, GeneratedProtocolMessageType 元类使用特定的描述符创建Python方法。随后你就可以使用完整的功能了。
最后就是你可以使用 Person 类来操作相关字段了。例如你可以写:
import addressbook_pb2
person=addressbook_pb2.Person()
person.id=1234
person.name="John Doe"
person.email="jdoe@example.com"
phone=person.phone.add()
phone.number="555-4321"
phone.type=addressbook_pb2.Person.HOME
需要注意的是这些赋值属性并不是简单的增加新字段到Python对象,如果你尝试给一个 .proto 文件中没有定义的字段赋值,就会抛出 AttributeError 异常,如果赋值类型错误会抛出 TypeError 。在给一个字段赋值之前读取会返回缺省值:
person.no_such_field=1 #raise AttributeError
person.id="1234" #raise TypeError
更多相关信息参考( http://code.google.com/apis/protocolbuffers/docs/reference/python-generated.html )。
7.5.1 枚举
枚举在元类中定义为一些符号常量对应的数字。例如常量 addressbook_pb2.Person.WORK 拥有值2。
7.5.2 标准消息方法
每个消息类包含一些其他方法允许你检查和控制整个消息,包括:
- IsInitialized() :检查是否所有必须(required)字段都已经被赋值了。
- __str__() :返回人类可读的消息表示,便于调试。
- CopyFrom(other_msg) :使用另外一个消息的值来覆盖本消息。
- Clear() :清除所有元素的值,回到初识状态。
这些方法是通过接口 Message 实现的,更多消息参考( http://code.google.com/apis/protocolbuffers/docs/reference/python/google.protobuf.message.Message-class.html )。
7.5.3 解析与串行化
最后,每个ProtocolBuffer类有些方法用于读写消息的二进制数据( http://code.google.com/apis/protocolbuffers/docs/encoding.html )。包括:
- SerializeToString() :串行化,并返回字符串。注意是二进制格式而非文本。
- ParseFromString(data) :解析数据。
他们是成对使用的,提供二进制数据的串行化和解析。另外参考消息API参考( http://code.google.com/apis/protocolbuffers/docs/reference/python/google.protobuf.message.Message-class.html )了解更多信息。
Note
ProtocolBuffer与面向对象设计
ProtocolBuffer类只是用于存取数据的,类似于C++中的结构体,他们并没有在面向对象方面做很好的设计。如果你想要给这些类添加更多的行为,最好的方法是包装(wrap)。包装同样适合于复用别人写好的 .proto 文件。这种情况下,你可以把ProtocolBuffer生成类包装的很适合于你的应用,并隐藏一些数据和方法,暴露有用的函数等等。 你不可以通过继承来给自动生成的类添加行为。 这会破坏他们的内部工作机制。
7.6 写消息
现在开始尝试使用ProtocolBuffer的类。第一件事是让地址本应用可以记录联系人的细节信息。想要做这些需要先创建联系人实例,然后写入到输出流。
这里的程序从文件读取地址本,添加新的联系人信息,然后写回新的地址本到文件。
#! /usr/bin/python
import addressbook_pb2
import sys
#这个函数使用用户输入填充联系人信息
def PromptForAddress(person):
person.id=int(raw_input("Enter person ID number: "))
person.name=raw_input("Enter name: ")
email=raw_input("Enter email address (blank for none): ")
if email!="":
person.email=email
while True:
number=raw_input("Enter a phone number (or leave blank to finish): ")
if number=="":
break
phone_number=person.phone.add()
phone_number.number=number
type=raw_input("Is this a mobile, home, or work phone? ")
if type=="mobile":
phone_number.type=addressbook_pb2.Person.MOBILE
elif type=="home":
phone_number.type=addressbook_pb2.Person.HOME
elif type=="work":
phone_number.type=addressbook_pb2.Person.WORK
else:
print "Unknown phone type; leaving as default value."
#主函数,从文件读取地址本,添加新的联系人,然后写回到文件
if len(sys.argv)!=2:
print "Usage:",sys.argv[0],"ADDRESS_BOOK_FILE"
sys.exit(-1)
address_book=addressbook_pb2.AddressBook()
#读取已经存在的地址本
try:
f=open(sys.argv[1],"fb")
address_book.ParseFromString(f.read())
f.close()
except OSError:
print sys.argv[1]+": Count open file. Creating a new one."
#添加地址
PromptFromAddress(address_book.person.add())
#写入到文件
f=open(sys.argv[1],"wb")
f.write(address_book.SerializeToString())
f.close()
7.7 读消息
当然,一个无法读取的地址本是没什么用处的,这个例子读取刚才创建的文件并打印所有信息:
#! /usr/bin/python
import addressbook_pb2
import sys
#遍历地址本中所有的人并打印出来
def ListPeople(address_book):
for person in address_book.person:
print "Person ID:",person.id
print " Name:",person.name
if person.HasField("email"):
print " E-mail:",person.email
for phone_number in person.phone:
if phone_number.type==addressbook_pb2.Person.MOBILE:
print " Mobile phone #:",
elif phone_number.type==addressbook_pb2.Person.HOME:
print " Home phone #:",
elif phone_number.type==addressbook_pb2.Person.WORK:
print " Work phone #:",
print phone_number.number
#主函数,从文件读取地址本
if len(sys.argv)!=2:
print "Usage:",sys.argv[0],"ADDRESS_BOOK_FILE"
sys.exit(-1)
address_book=addressbook_pb2.AddressBook()
#读取整个地址本文件
f=open(sys.argv[1],"rb")
address_book.ParseFromString(f.read())
f.close()
ListPeople(address_book)
7.8 扩展ProtocolBuffer
在你发不了代码以后,可能会想要改进ProtocolBuffer的定义。如果你想新的数据结构向后兼容,而你的旧数据可以向前兼容,那么你就找对了东西了,不过有些规则需要遵守。在新版本的ProtocolBuffer中:
- 必须不可以改变已经存在的标签的数字。
- 必须不可以增加或删除必须(required)字段。
- 可以删除可选(optional)或重复(repeated)字段。
- 可以添加新的可选或重复字段,但是必须使用新的标签数字,必须是之前的字段所没有用过的。
这些规则也有例外( http://code.google.com/apis/protocolbuffers/docs/proto.html#updating ),不过很少使用。
如果你遵从这些规则,旧代码会很容易的读取新的消息,并简单的忽略新的字段。而对旧的被删除的可选字段也会简单的使用他们的缺省值,被删除的重复字段会自动为空。新的代码也会透明的读取旧的消息。然而,需要注意的是新的可选消息不会在旧的消息中显示,所以你需要使用 has_ 严格的检查他们是否存在,或者在 .proto 文件中提供一个缺省值。如果没有缺省值,就会有一个类型相关的默认缺省值:对于字符串就是空字符串;对于布尔型则是false;对于数字类型默认为0。同时要注意的是如果你添加了新的重复字段,你的新代码不会告诉你这个字段为空(新代码)也不会,也不会(旧代码)包含 has_ 标志。
7.9 高级使用
ProtocolBuffer不仅仅提供了数据结构的存取和串行化。查看Python API参考( http://code.google.com/apis/protocolbuffers/docs/reference/python/index.html )了解更多功能。
一个核心功能是通过消息类的映射(reflection)提供的。你可以通过它遍历消息的所有字段,和管理他们的值。关于映射的一个很有用的地方是转换到其他编码,如XML或JSON。一个使用映射的更高级的功能是寻找同类型两个消息的差异,或者开发出排序、正则表达式等功能。使用你的创造力,还可以用ProtocolBuffer实现比你以前想象的更多的问题。
映射是通过消息接口提供的。
8 参考概览
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9 C++代码生成
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10 C++ API
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11 Java代码生成
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12 Java API
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13 Python代码生成
本页提供了Python生成类的相关细节。你可以在阅读本文档之前查看语言指导。
Python的ProtocolBuffer实现与C++和Java的略有不同,编译器只输出构建代码的描述符来生成类,而由Python的元类来执行工作。本文档描述了元类开始生效以后的东西。
13.1 编译器的使用
ProtocolBuffer通过编译器的 –python_out= 选项来生成Python的相关类。这个参数实际上是指定输出的Python类放在哪个目录下。编译器会为每个 .proto 文件生成一个对应的 .py 文件。输出文件名与输入文件名相关,不过有两处修改:
- 扩展名 .proto 改为 .py 。
- 路径名的修改。
如果你按照如下调用编译器:
protoc --proto_path=src --python_out=build/gen src/foo.proto src/bar/baz.proto
编译器会自动读取两个 .proto 文件然后产生两个输出文件。在需要时编译器会自动创建目录,不过 –python_out 指定的目录不会自动创建。
需要注意的是,如果 .proto 文件名或路径包含有无法在Python中使用的模块名(如连字符),就会被自动转换为下划线。所以文件 foo-bar.proto 会变成 foo_bar_pb2.py 。
Note
在每个文件后缀的 _pb2.py 中的2代表ProtocolBuffer版本2。版本1仅在Google内部使用,但是你仍然可以在以前发布的一些代码中找到它。自动版本2开始,ProtocolBuffer开始使用完全不同的接口了,从此Python也没有编译时类型检查了,我们加上这个版本号来标志Python文件名。
13.2 包
Python代码生成根本不在乎包的名字。因为Python使用目录名来做包名。
13.3 消息
先看看一个简单的消息声明:
message Foo {}
ProtocolBuffer编译器会生成类Foo,它是 google.protobuf.Message 的子类。这个实体类,不含有虚拟方法。不像C++和Java,Python生成类对优化选项不感冒;实际上Python的生成代码已经为代码大小做了优化。
你不能继承Foo的子类。生成类被设计不可以被继承,否则会被打破一些设计。另外,继承本类也是不好的设计。
Python的消息类没有特定的公共成员,而是定义接口,极其嵌套的字段、消息和枚举类型。
一个消息可以在另外一个消息中声明,例如 message Foo { message Bar {}} 。在这种情况下,Bar类定义为Foo的一个静态成员,所以你可以通过 Foo.Bar 来引用。
13.4 字段
对于消息类型中的每一个字段,都有对应的同名成员。
13.4.1 简单字段
如果你有一个简单字段(包括可选的和重复的),也就是非消息字段,你可以通过简单字段的方式来管理,例如foo字段的类型是int32,你可以:
message.foo=123
print message.foo
注意设置foo的值,如果类型错误会抛出TypeError。
如果foo在赋值之前就读取,就会使用缺省值。想要检查是否已经赋值,可以用 HasField() ,而清除该字段的值用 ClearField() 。例如:
assert not message.HasField("foo")
message.foo=123
assert message.HasField("foo")
message.ClearField("foo")
assert not message.HasField("foo")
13.4.2 简单消息字段
消息类型工作方式略有不同。你无法为一个嵌入消息字段赋值。而是直接操作这个消息的成员。因为实例化上层消息时,其包含的子消息同时也实例化了,例如定义:
message Foo {
optional Bar bar=1;
}
message bar {
optional int32 i=1;
}
你不可以这么做,因为不能做消息类型字段的赋值:
foo=Foo()
foo.bar=Bar() #WRONG!
而是可以直接对消息类型字段的成员赋值:
foo=Foo()
assert not foo.HasField("bar")
foo.bar.i=1
assert foo.HasField("bar")
注意简单的读取消息类型字段的未赋值成员只不过是打印其缺省值:
foo=Foo()
assert not foo.HasField("bar")
print foo.bar.i #打印i的缺省值
assert not foo.HasField("bar")
13.4.3 重复字段
重复字段表现的像是Python的序列类型。如果是嵌入的消息,你无法为字段直接赋值,但是你可以管理。例如给定的定义:
message Foo {
repeated int32 nums=1;
}
你就可以这么做:
foo=Foo()
foo.nums.append(15)
foo.nums.append(32)
assert len(foo.nums)==2
assert foo.nums[0]==15
assert foo.nums[1]==32
for i in foo.nums:
print i
foo.nums[1]=56
assert foo.nums[1]==56
作为一种简单字段,清除该字段必须使用 ClearField() 。
13.4.4 重复消息字段
重复消息字段工作方式与重复字段很像,除了 add() 方法用于返回新的对象以外。例如如下定义:
message Foo {
repeated Bar bar=1;
}
message Bar {
optional int32 i=1;
}
你可以这么做:
foo=Foo()
bar=foo.bars.add()
bar.i=15
bar=foo.bars.add()
bar.i=32
assert len(foo.bars)==2
assert foo.bars[0].i==15
assert foo.bars[1].i==32
for bar in foo.bars:
print bar.i
foo.bars[1].i=56
assert foo.bars[1].i==56
13.4.5 枚举类型
@waiting …
13.4.6 扩展
@waiting …
13.5 服务
13.5.1 接口
一个简单的接口定义:
service Foo {
rpc Bar(FooRequest) returns(FooResponse);
}
ProtocolBuffer的编译器会生成类 Foo 来展示这个服务。 Foo 将会拥有每个服务定义的方法。在这种情况下 Bar 方法的定义是:
def Bar(self,rpc_controller,request,done)
参数等效于 Service.CallMethod() ,除了隐含的 method_descriptor 参数。
这些生成的方法被定义为可以被子类重载。缺省实现只是简单的调用 controller.SetFailed() 而抛出错误信息告之尚未实现。然后调用done回调。在实现你自己的服务时,你必须继承生成类,然后重载各个接口方法。
Foo继承了 Service 接口。ProtocolBuffer编译器会自动声响相关的实现方法:
- GetDescriptor :返回服务的 ServiceDescriptor 。
- CallMethod :检测需要调用哪个方法,并且直接调用。
- GetRequestClass 和 GetResponseClass :返回指定方法的请求和响应类。
13.5.2 存根(Stub)
ProtocolBuffer编译器也会为每个服务接口提供一个存根实现,用于客户端发送请求到服务器。对于Foo服务,存根实现是 Foo_Stub 。
Foo_Stub 是Foo的子类,他的构造器是一个 RpcChannel 。存根会实现调用每个服务方法的 CallMethod() 。
ProtocolBuffer哭并不包含RPC实现。然而,它包含了你构造服务类的所有工具,不过选择RPC实现则随你喜欢。你只需要提供 RpcChannel 和 RpcController 的实现即可。
14 Python API
@waiting …
15 其他语言
http://www.cppblog.com/liquidx
jprotobuf
https://github.com/jhunters/jprotobuf/
A very useful utility library for java programmer using google protobuf
jprotobuf是针对Java程序开发一套简易类库,目的是简化java语言对protobuf类库的使用
使用jprotobuf可以无需再去了解.proto文件操作与语法,直接使用java注解定义字段类型即可。
环境要求
JDK 6 或以上版本
API使用说明
示例:假如需要定义protobuf定义一个数据接口,包含两个属性,一个是string,一个是int32
传统protobuf使用过程
a 定义.proto说明文件. test.proto
package pkg;
option java_package = "com.baidu.bjf.remoting.protobuf";
//这里声明输出的java的类名
option java_outer_classname = "SimpleTypeTest";
message InterClassName {
required string name = 1;
required int32 value = 2;
}
b 使用protoc.exe 编译.proto文件
protoc --java_out=src test.proto
c 编译生成的Java文件,利用protobuf API进行序列化与反序化操作
序列化操作:
InterClassName icn = InterClassName.newBuilder().setName("abc") .setValue(100).build(); byte[] bb = icn.toByteArray();
反序化操作
byte[] bb = ...;
InterClassName icn = InterClassName.parseFrom(bb);
使用jprotobuf API 简化开发
a 使用注解直接使用pojo对象
import com.baidu.bjf.remoting.protobuf.FieldType;
import com.baidu.bjf.remoting.protobuf.annotation.Protobuf; /** * A simple jprotobuf pojo class just for demo. * * @author xiemalin * @since 1.0.0 */ public class SimpleTypeTest { @Protobuf(fieldType = FieldType.STRING, order = 1, required = true) private String name; @Protobuf(fieldType = FieldType.INT32, order = 2, required = false) private int value; public int getValue() { return value; } public void setValue(int value) { this.value = value; } }
b 使用jprotobuf API进行序列化与反序列化操作
Codec<SimpleTypeTest> simpleTypeCodec = ProtobufProxy .create(SimpleTypeTest.class); SimpleTypeTest stt = new SimpleTypeTest(); stt.name = "abc"; stt.setValue(100); try { // 序列化 byte[] bb = simpleTypeCodec.encode(stt); // 反序列化 SimpleTypeTest newStt = simpleTypeCodec.decode(bb); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); }
更多使用示例请参见testcase代码。
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