在protobuf中使用python的extension

最新推荐文章于 2022-03-23 22:30:12 发布
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分类专栏： python 文章标签： python xml
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yunrao/article/details/39156503
本文介绍如何使用C++编写.pb文件，并将其转换为XML格式。通过直接解析.pb文件内容，可以将其输出为文本形式，进而转换为所需的XML格式。
现在情况是使用c++写了.pb文件，而我需要读.pb文件并且重写为xml文件，在用c++书写文件时使用了extension函数，而python中没有对应c++中的GetExtension()函数，因而无从下手(经过测试HasExtension(self,extension)中的extension为你所import的模块.extension的名字)。但最后发现直接进行读取address_book.ParseFromString(f.read())然后直接print address_book就可以打印出所有内容，此时已txt文本作为打印内容的输出，然后进行文本内容的处理就行了：）
《Python基础教程》内容总览篇（持续更新中）
weixin_43178406的博客
08-26 30万+
大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为优快云博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。个人精心开设的《Python基础课程》专栏订阅量接近900，帮助不少同学解决了Bug。
protobuf使用和教程
二的十六次方的博客
02-09 2225
引用： What are protocol buffers? Protocol buffers are Google’s language-neutral, platform-neutral, extensible mechanism for serializing structured data – think XML, but smaller, faster, and simpler. Y...
使用C语言扩展Python
weixin_30920091的博客
08-21 225
开发环境：Ubuntu9.10,python2.6,gcc4.4.1 1,ubuntu下的python运行包和开发包是分开的，因此需要在新利得里面安装python-all-dev,从而可以在代码中引用python的头文件和库。 2.下面是一个最简单的可以供python调用的c扩展模块，假设c程序文件名为foo.c: 代码 #include<Pytho...
protobuf用Extensions定义消息方法
weixin_30410999的博客
08-08 560
protobuf Extensions这个东西还真蛮有用的, 这里记录一下用Extensions定义方法。 msg.proto package ProtoCS; enum CmdID { CID_MOD = 1, } message MsgHead { optional int32 cid = 1; } message Msg { optional MsgHead ...
使用Protocol Buffers的C语言拓展提速Python程序的示例
s_sunnyy的博客
04-05 2041
使用Protocol Buffers的C语言拓展提速Python程序的示例 这篇文章主要介绍了使用Protocol Buffers的C语言拓展提速Python程序的示例,使用C拓展Python是Python编程进阶中的重要技巧,需要的朋友可以参考下  Protocol Buffers （类似XML的一种数据描述语言）最新版本2.3里，protoc—py_out命令只
如何将protobuf应用至python
耍迷印
10-19 616
本文介绍如何在python中使用protobuf。
获取protobuf extensions内容的方法
wangruizhong88的博客
03-23 510
获取protobuf extensions字段内容
python 处理protobuf数据示例
SchopenhauerZhang的博客
09-23 6470
google protobuffer protocol buffers – a language-neutral, platform-neutral, extensible way of serializing structured data for use in communications protocols, data storage, and more. Protocol buffers...
详解Python Google Protocol Buffer
职场亮哥
12-15 893
本篇主要介绍如何在Python语言中使用Google Protocol Buffer（后续都简写为PB）， 包括以下几个部分： 为什么要使用PB？ 安装Google PB 自定义.proto 文件 编译.proto文件 解析目标py文件 序列化和反序列化 更复杂的Message 动态编译 为什么要使用PB？ PB（Protocol Buffer）是 Google 开发的用于结构化数据交换格式，作为腾讯云日志服务标准写入格式。因此用于写入日志数据前，需要将日志原始数据序列化为 PB 数据流后通过 API
ProtoBuf在mac上的使用（Mac下IDEA安装Protobuf插件）
qq_37822398的博客
11-13 2797
ProtoBuf简介 protocol buffers 是一种语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据的方法，它可用于（数据）通信协议、数据存储等。 Protocol Buffers 是一种灵活，高效，自动化机制的结构数据序列化方法－可类比 XML，但是比 XML 更小（3 ~ 10倍）、更快（20 ~ 100倍）、更为简单。 你可以定义数据的结构，然后使用特殊生成的源代码轻松的在各种数据流中使...
Protobuf语言指南
weixin_30251587的博客
03-27 1118
Protobuf语言指南 l定义一个消息（message）类型 l标量值类型 lOptional 的字段及默认值 l枚举 l使用其他消息类型 l嵌套类型 l更新一个消息类型 l扩展 l包（package） l定义服务（service） l选项（option） l生成访问类 本指南描述了怎样使用protocolbuffer语言...
protobuf 自定义extend
offhours365的专栏
01-12 3279
1、proto2 extension proto2 extensions 官网指导说明： https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/proto#extensions 定义： https://github.com/golang/protobuf/blob/4846b58453b3708320bdb524f25cc5a1d9cda4d4/internal/testprotos/proto2_proto/test.proto#L266 使用.
python基础--protobuf的使用(一)
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全干工程师
07-31 8万+
protobuf2/3语法介绍 protobuf2语法介绍 protobuf3语法介绍 安装 linux安装 Mac安装 待续 protobuf2/3语法介绍 Protobuf(Google Protocol Buffers)是google开发的的一套用于数据存储，网络通信时用于协议编解码的工具库.它和XML和Json数据差不多,把数据已某种形式保存起来.Pro...
protobuf extensions(extend)的消息定义及Java使用方法
叉叉哥的BLOG
07-16 2万+
在定义protobuf消息时，有时候需要用到extensions来对原有的消息类型进行扩展，有利于消息定义的重复使用。1、下面写一个最简单的例子，定义一个message BaseData，并对其进行扩展：Example.proto：// 定义一个message BaseData，100~199之间的tag可供扩展 message BaseData { required int32 code =
protobuf的简单应用，json和protocol Buffer的转换简单例子
偏执狂才能生存！热忱比专业知识更重要.........
04-27 9599
protobuf的简单应用，json和protocol Buffer的转换简单例子
python读写protobuf
Mage的专栏
11-04 6761
之前好像写过一个protobuf在C++代码中的使用，这里再补充一下protobuf在python中使用，protobuf序列化结构数据非常方便。首先是使用.proto文件生成protobuf的python语言对应的模块。.proto文件内容,文件名：entity.protomessage entity_item{    required int32 attr_id = 1;     // 属性类
python操作protobuf基础
zhanglehes的专栏
03-09 4723
概要 Protobuf是一种数据格式，它支持跨语言，它有以下好处： 它是按照二进制方式进行存储，同时数据协议提前定义好（这样不需要存储key），默认值字段不进行传输，因此压缩效率很高； 即使数据格式发生演进，protobuf也能很方便做到向后兼容（通过序列号）； 被grpc集成； 本文主要通过一个示例介绍python操作protobuf的流程和关键字 示例 两个proto文件 person.proto syntax = "proto2"; import "person_info.prot
python extension_Python C Extension
weixin_33177758的博客
02-19 799
C 扩展什么情况下扩展Python 没有的额外功能改善性能瓶颈隐藏专有代码，当然也可以用PYC什么情况不该扩展必须编写C代码需要理解C与PYTHON之间的数据传递需要手动的管理引用示例创建C代码上干货 exten_c.c#include #include #include int fac(int n){if (n<2) return(1);return n * fac(n-1);}char ...
python extension_Python extension.Extension方法代碼示例
weixin_31885123的博客
02-19 1811
本文整理匯總了Python中stevedore.extension.Extension方法的典型用法代碼示例。如果您正苦於以下問題：Python extension.Extension方法的具體用法？Python extension.Extension怎麽用？Python extension.Extension使用的例子？那麽恭喜您, 這裏精選的方法代碼示例或許可以為您提供幫助。您也可以進一步了解...
--------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-35-b42d4f2a0683> in <module> 1 import pandas as pd 2 import numpy as np ----> 3 import tensorflow as tf 4 5 # 1. 加载CSV文件（针对指定路径） /usr/local/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/__init__.py in <module> 22 23 # pylint: disable=g-bad-import-order ---> 24 from tensorflow.python import pywrap_tensorflow # pylint: disable=unused-import 25 26 from tensorflow._api.v1 import app /usr/local/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/__init__.py in <module> 50 51 # Protocol buffers ---> 52 from tensorflow.core.framework.graph_pb2 import * 53 from tensorflow.core.framework.node_def_pb2 import * 54 from tensorflow.core.framework.summary_pb2 import * /usr/local/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/core/framework/graph_pb2.py in <module> 13 14 ---> 15 from tensorflow.core.framework import node_def_pb2 as tensorflow_dot_core_dot_framework_dot_node__def__pb2 16 from tensorflow.core.framework import function_pb2 as tensorflow_dot_core_dot_framework_dot_function__pb2 17 from tensorflow.core.framework import versions_pb2 as tensorflow_dot_core_dot_framework_dot_versions__pb2 /usr/local/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/core/framework/node_def_pb2.py in <module> 13 14 ---> 15 from tensorflow.core.framework import attr_value_pb2 as tensorflow_dot_core_dot_framework_dot_attr__value__pb2 16 17 /usr/local/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/core/framework/attr_value_pb2.py in <module> 13 14 ---> 15 from tensorflow.core.framework import tensor_pb2 as tensorflow_dot_core_dot_framework_dot_tensor__pb2 16 from tensorflow.core.framework import tensor_shape_pb2 as tensorflow_dot_core_dot_framework_dot_tensor__shape__pb2 17 from tensorflow.core.framework import types_pb2 as tensorflow_dot_core_dot_framework_dot_types__pb2 /usr/local/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/core/framework/tensor_pb2.py in <module> 13 14 ---> 15 from tensorflow.core.framework import resource_handle_pb2 as tensorflow_dot_core_dot_framework_dot_resource__handle__pb2 16 from tensorflow.core.framework import tensor_shape_pb2 as tensorflow_dot_core_dot_framework_dot_tensor__shape__pb2 17 from tensorflow.core.framework import types_pb2 as tensorflow_dot_core_dot_framework_dot_types__pb2 /usr/local/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/core/framework/resource_handle_pb2.py in <module> 39 message_type=None, enum_type=None, containing_type=None, 40 is_extension=False, extension_scope=None, ---> 41 serialized_options=None, file=DESCRIPTOR), 42 _descriptor.FieldDescriptor( 43 name='container', full_name='tensorflow.ResourceHandleProto.container', index=1, /usr/local/lib/python3.7/site-packages/google/protobuf/descriptor.py in __new__(cls, name, full_name, index, number, type, cpp_type, label, default_value, message_type, enum_type, containing_type, is_extension, extension_scope, options, serialized_options, has_default_value, containing_oneof, json_name, file, create_key) 559 has_default_value=True, containing_oneof=None, json_name=None, 560 file=None, create_key=None): # pylint: disable=redefined-builtin --> 561 _message.Message._CheckCalledFromGeneratedFile() 562 if is_extension: 563 return _message.default_pool.FindExtensionByName(full_name) TypeError: Descriptors cannot not be created directly. If this call came from a _pb2.py file, your generated code is out of date and must be regenerated with protoc >= 3.19.0. If you cannot immediately regenerate your protos, some other possible workarounds are: 1. Downgrade the protobuf package to 3.20.x or lower. 2. Set PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION=python (but this will use pure-Python parsing and will be much slower). More information: https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/news/2022-05-06#python-updates
最新发布
06-09
我们正在解决TensorFlow...方法1：直接安装指定版本的protobuf在命令行中执行：pipinstallprotobuf==3.20.3或者（如果使用pip3）：pip3installprotobuf==3.20.3方法2：如果方法1无效，尝试卸载protobuf后安装兼容版本...
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