序列化庫(kù)在C++中的輕量級(jí)實(shí)現(xiàn)

在C++中，有許多輕量級(jí)的序列化庫(kù)可以幫助你處理數(shù)據(jù)的序列化和反序列化

1. cereal（https://github.com/USCiLab/cereal） cereal是一個(gè)高性能、輕量級(jí)的C++序列化庫(kù)，支持二進(jìn)制、JSON、XML等多種格式。它易于使用，且零依賴(lài)。

示例：

#include <cereal/archives/binary.hpp>
#include <fstream>

struct MyData {
    int x;
    float y;

    template<class Archive>
    void serialize(Archive &archive) {
        archive(x, y);
    }
};

int main() {
    // 序列化
    std::ofstream os("data.bin", std::ios::binary);
    cereal::BinaryOutputArchive archive_out(os);
    MyData data_out{42, 3.14f};
    archive_out(data_out);

    // 反序列化
    std::ifstream is("data.bin", std::ios::binary);
    cereal::BinaryInputArchive archive_in(is);
    MyData data_in;
    archive_in(data_in);
}

2. FlatBuffers（https://github.com/google/flatbuffers） FlatBuffers是谷歌開(kāi)發(fā)的一種內(nèi)存高效的序列化庫(kù)，特別適用于移動(dòng)設(shè)備和嵌入式系統(tǒng)。它不需要解析器，因此性能非常高。

示例：

// schema.fbs
table MyData {
    x: int;
    y: float;
}

// 編譯 schema.fbs 生成 C++ 代碼
// flatc --cpp schema.fbs

#include "schema_generated.h"
#include <iostream>

int main() {
    // 序列化
    flatbuffers::FlatBufferBuilder builder;
    auto data_offset = schema::CreateMyData(builder, 42, 3.14f);
    builder.Finish(data_offset);

    // 反序列化
    auto data_in = schema::GetMyData(builder.GetBufferPointer());
    std::cout << "x: " << data_in->x() << ", y: " << data_in->y() << std::endl;
}

3. MessagePack（https://github.com/msgpack/msgpack-c） MessagePack是一種高性能的二進(jìn)制序列化格式，支持多種語(yǔ)言。它的C++實(shí)現(xiàn)非常輕量級(jí)。

示例：

#include <msgpack.hpp>
#include <iostream>
#include <sstream>

struct MyData {
    int x;
    float y;
    MSGPACK_DEFINE(x, y);
};

int main() {
    // 序列化
    MyData data_out{42, 3.14f};
    std::stringstream ss;
    msgpack::pack(ss, data_out);

    // 反序列化
    msgpack::unpacked unpacked;
    msgpack::unpack(unpacked, ss.str().data(), ss.str().size());
    MyData data_in = unpacked.get().as<MyData>();
    std::cout << "x: " << data_in.x << ", y: " << data_in.y << std::endl;
}

這些庫(kù)都是輕量級(jí)的，易于集成和使用。你可以根據(jù)項(xiàng)目需求選擇合適的庫(kù)。