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TL;DR 要素数が分からず、メモリに乗り切らない可能性がある配列をシリアライズする必要があったので、フォーマットとして CBOR を採用した。 Protocol Buffers1 や Ion, MessagePack, BSON などの主要なバイナリフォーマットで配列を扱う場合、要素数またはバイト長を先頭などに記述する必要があるため、メモリに乗り切らず要素数が簡単には分からない配列を（単純には）シリアライズすることができない CBORは要素数不明の配列を表現する手段がある Java/Kotlinの場合、jackson の jackson-dataformats-binaryを利用してストリームパーサ等を実装することにより、データすべてをメモリに乗せずにシリアライズ・デシリアライズすることができる jackson-dataformats-binary ではシリアライザ等の実装を JSON
Rails で JSON を返す API サーバーを開発する際に、 選択肢となるシリアライズ方法をまとめてみました。 それぞれ Pros/Cons や好みがあると思います。 こういう選択肢があるんだよっていうのを提示できればいいかなーと思っています。 みんながどれを使ってるかアンケートとかも取ってみたい👨💻 （※記事の最後に載せました） スキーマ サンプルとしてTwitterをモデルにする。 User と Tweet のテーブルを作成する。 create_table :users do |t| t.string :name, :null => false t.string :screen_name, :null => false # @で始まるユーザー名 t.string :description # 自己紹介 t.integer :friends_count, :null => f
福岡オフィスのyoshihitohです。 もうすぐRustのstable版でasync-awaitが使えるようになりますね。11月8日(米国時間で11月7日)が待ち遠しいです。 async-awaitが入ってくると、APIサーバーやカスタムランタイムLambdaでの採用事例もどんどん増えていくんじゃないかなと思います。いざ使うとなった時に困らないようにするため、いろんな機能を試していきます。 今回はRust用のシリアライゼーションフレームワークである Serde を試してみます。 検証環境 Rust: 1.38.0 (625451e37 2019-09-23) serde: 1.0.101 serde_json: 1.0.41 Serdeとは Rustのデータをシリアライズ/デシリアライズするためのフレームワークです。 Overview · Serde Serdeはtraitベースでシリア
![[Rust] Serdeのシリアライズ/デシリアライズを試してみる | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/bade3dc49bf642bc559ee85657df27df2b183bc7/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F08%2Frust-logo-1200x600.png){kind=logo}
【Unity】Unity2019.3から抽象クラスやインタフェースがシリアライズ可能に！使い方と注意点 - LIGHT11
Unity2019.3から抽象クラスやインタフェースがシリアライズ対象として指定できるようになりました。 この記事ではその使い方と注意点についてまとめます。 ちゃんと理解するための記事を書きました 従来のシリアライズ - SerializeField 抽象クラスやインタフェースがシリアライズできるように - SerializeReference SerializeReferenceは「参照」をシリアライズする 初期化処理の違い YAMLを見て理解を深める Unity2019.3.0 ちゃんと理解するための記事を書きました SerializeReferenceをしっかり理解するための記事を別記事として投稿しました。 light11.hatenadiary.com より踏み込んだ内容となっていますので、必要に応じてこちらも参照してください。 従来のシリアライズ - SerializeField
このエントリはGo Advent Calendar 2020 のgo5 の代打エントリです。書いているのは12月25日ですが、12月24日分！ 今回はGoにおけるデータをJSONに変換したり逆にJSONから読み出したりする際の様々なワークアラウンドについて書きます。 JSONを扱う私は某所でGo言語に関する2Pの連載を書かせていただいているため、多少ネタのストックはあるのですが、できれば万が一の時のために取っておきたい！そんな時のことを考えてつい最近のアドベントカレンダーは手を出しそびれております。 そんなわけで上記の連載の中でもう少し推しておきたかった！でもページ数の関係で深堀りできなかった！というネタについて書かせてもらおうかと思います。 というわけで皆さんには WEB+DB PRESS vol.107を手に取っていただきたいのですが… 持ってない方のために簡単におさらいすると、この号
【Unity】スクリプトがシリアライズされる仕組み
これらの値は、バイナリデータやテキストデータなどに変換されてファイルに保存されるわ。 この変換処理のことをシリアライズ(またはシリアル化)と言うの。 MonoBehaviourスクリプトで定義したフィールドをインスペクターから設定できるようにしたい場合、次のようなコードを書くことがあるでしょう。 class ExampleScript : MonoBehaviour { // publicにしたフィールド public float _publicField; // SerializeField属性を指定したprivateフィールド [SerializeField] private float _privateField; ・ ・ ・ インスペクターから設定した内容は、シリアライズすることでアセットファイル等に保存されます。 シリアライズ対象のフィールドは、上記の書き方のように定義する必要が
概要 早速ですがYamlファイルで初期設定したいですよね。少なくとも私はそうでした. C#で使う方法としてはNuGetで配布されているYamlDotNetというパッケージを使うのが一番手っ取り早そうだったので今回触ってみたところ、参考資料が少なくて少し不便だったので備忘録も兼ねて今回共有できたらなと思いました。 ドキュメントとか用意してくれてるんですけど少し古いっぽくてエラー出てきちゃったんですよね。。。 元も子もないんですけど、一応最新のはずのGithubのリンクを貼っておきます。これを読んだらこんな記事読む必要無いです💦（ https://github.com/aaubry/YamlDotNet ） それでは書いていきます！ 環境 Windows10 Visual Studio 2019 .NetCore 3.1.0 YamlDotNet 11.1.1 準備 YamlDotNetのイ
DynamoDB上のデータをファイルにエクスポートする際のJSONシリアライズについて考えてみる（スクリプト付き） | DevelopersIO
こんにちは、CX事業本部の若槻です。 Pythonによる実装で、辞書（dict型オブジェクト）データをファイルに書き込んだり、AWS LambdaからLambdaを呼び出す際のペイロードに指定したりする場合は、その辞書データは事前にjson.dump()やjson.dumps()などのJSONエンコーダによりJSONシリアライズされている必要があります。 今回は、DynamoDBから取得したデータをローカルファイルに書き込み（エクスポート）する際のJSONシリアライズの方法について考えてみた上で、一連の処理を行うPythonスクリプトを作ってみました。 DynamoDBから取得したデータはどんな型を取りうる？ まず、そもそもDynamoDBから取得したデータはどんな型を取りうるのかを確認してみます。 AWSドキュメント[命名ルールおよびデータ型 - Amazon DynamoDB]によると
Unity エディターでは、XML や JSON などのシリアライズ言語の扱いに煩わされることなく、あらゆる種類のアセットを編集できることをご存知でしょうか。そして、ほとんどの場合はこれで何の問題も起こりません。しかし、中にはファイルを直接修正しなければならないケースもあります。例えば、マージコンフリクトやファイルの破損といったケースです。 そこで、今回のブログでは、Unity のシリアライズシステムをさらに詳しく解説し、アセットファイルを直接修正することで実行できるユースケースを紹介します。 この記事の内容をお試しになる場合は、いつものようにファイルのバックアップをとるようにしてください。バージョン管理でデータの損失が起きないようにできれば理想的です。アセットファイルを手動で変更することは危険な作業であり、Unity ではサポートされていません。アセットファイルは手動で修正することを想定
関連キーワード XML | データ データセンターを効率的に管理するには、「XML」（Extensible Markup Language）や「YAML」（YAML Ain't Markup Language）といった「データシリアライズ言語」が鍵になる。データシリアライズ言語は、さまざまな形式のデータを、機械が理解できる形式に変換（シリアライズ）するための言語だ。データシリアライズ言語を活用することで、IT管理者はデータの自動処理や構造化に関するメリットを享受できる。 XMLとYAMLの違いを知ることは、システム設定作業に適したツール選択の近道になるはずだ。本連載はXMLとYAMLの違いや用例を解説し、アプリケーション開発における自動化の可能性を広げる。 XMLとYAMLの違い 実はあれにも使われている「XML」とは 併せて読みたいお薦め記事 システム管理を支える技術 ソフトウェア部品表
1. 効率的なデータのシリアライズを求めてとあるプロジェクトで、Dockerコンテナ上で動くWEBアプリケーションを開発しています。 それぞれのコンテナは互いに通信を行う必要があります。 どのようなデータのシリアライズフォーマットが良いか、調べて見ることにしました。 Web APIと言えばJSONでやり取りするREST APIが主流ですね。 JSONやXMLは人間でも読みやすいデータ形式ですので、その点はとても大きな利点です。 しかし、データサイズという点においては、JSONやXMLはあまり良くありません。 頻繁にやり取りを行うAPIになればなるほど、データサイズやレスポンススピードは重要になってきます。 2. データのシリアライズフォーマット４種類のデータ・シリアライズフォーマットを比較してみたいと思います。 2.1 Protocol BuffersProtocol BuffersはGo
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メモリに乗り切らない巨大配列のシリアライズにCBORフォーマットを採用した - Qiita
Rails における JSON のシリアライズと向き合う 🦜 - Qiita
[Rust] Serdeのシリアライズ/デシリアライズを試してみる | DevelopersIO
GoでわがままなJSONシリアライズしたい人がいました
C#でYamlファイルをシリアライズ/デシリアライズする - Qiita
Unity のシリアライズ言語 YAML を理解する | Unity Blog
「XML」と「YAML」の違いとは？ 意外と身近なデータシリアライズ言語
Dockerコンテナ間の通信をするためにベストなデータのシリアライズ方法とは
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