Scalavro 是一个使用反射技术实现的 Avro 库。
Avro是一个数据序列化系统,设计用于支持大 批量数据交换的应用。它的主要特点有:支持二进制序列化方式,可以便捷,快速地处理大量数据;动态语言友好,Avro提供的机制使动态语言可以方便地处理 Avro数据。
示例代码:
import com.gensler.scalavro.types.AvroType import scala.util.{ Try, Success, Failure } // obtaining an instance of AvroType val intSeqType = AvroType[Seq[Int]] // obtaining an Avro schema for a given AvroType intSeqType.schema // obtaining an AvroTypeIO object for a given AvroType (via the `io` method) val io: AvroTypeIO[Seq[Int]] = intSeqType.io // binary I/O io.write(Seq(1, 2, 3), outputStream) val Sucess(readResult) = io read inputStream // json I/O val json = io writeJson Seq(1, 2, 3) // [1,2,3] val Success(readResult) = io readJson json
数据序列化在 Redisson 中广泛地用于解编排在 Redis 服务器连接的网络上接收和发送的字节。 默认有多种流行的解编码器可用: Codec 类名 描述 org.redisson.codec.JsonJacksonCodec Jackson JSON codec. 默认 codec org.redisson.codec.CborJacksonCodec CBOR 二进制 json codec
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问题内容: 我有一个由数据库支持的小应用程序(SQLite,但与问题无关)。我已经定义了一些类型,例如: 这些类型映射到数据库中的表。当我读取数据时,我最终会写出这样的函数: (为了清楚起见,我省略了处理错误。) 编写这样的函数确实很烦人,感觉就像创建了很多样板。有没有更惯用的方法将一组SqlValues转换为Haskell数据? 问题答案: 库中似乎没有任何标准方法可用于此目的。如果您感觉特别敏
列表、元组和字符串都是序列,但是序列是什么,它们为什么如此特别呢?序列的两个主要特点是索引操作符和切片操作符。索引操作符让我们可以从序列中抓取一个特定项目。切片操作符让我们能够获取序列的一个切片,即一部分序列。 使用序列 例9.5 使用序列 #!/usr/bin/python # Filename: seq.py shoplist = ['apple','mango','carrot','bana
我正在尝试使用spring data redis的Jackson序列化功能。我正在构建一个ObjectMapper,并使用GenericJackson2JsonRedisSerializer作为redisTemplate的序列化程序: 我正试图保存一个样本bean: 以及该bean的存储库: 然后我尝试将bean写入Redis: 我希望redisTemplate使用序列化程序将SampleBean
Most Odoo configurations, from user interfaces to security rules, are actually data records stored in internal Odoo tables. The XML and CSV files found in modules are not used to run Odoo applications