protobuf二进制数据流
时间: 2024-08-16 13:04:11 浏览: 102
Protocol Buffers (protobuf)是一种由Google开发的轻量级、高效的序列化格式,用于在各种语言之间传输结构化的数据。protobuf支持将复杂的数据结构(如对象、嵌套数据等)转换成二进制数据流,这种格式被称为protobuf二进制格式,也称为.proto文件。
当你使用protobuf生成的库(比如Python的protobuf库)编码数据时,会生成一个紧凑的字节序列,可以被快速地在网络上发送,或者存储在磁盘上。解析时,通过protobuf解析库可以反序列化这个二进制数据流回原始的对象结构。protobuf的优势在于跨平台兼容性和性能优化,它减少了网络传输和存储所需的带宽,并能有效地处理大量数据。
相关问题
c#将接收到的二进制数据反序列化成相应的 Protobuf 消息对象
在 C# 中,将接收到的二进制数据反序列化成相应的 Protobuf 消息对象,需要使用 protobuf-net 库中的 Deserialize 方法。下面是简单的反序列化示例代码:
```csharp
using System.IO;
using ProtoBuf;
// 定义 Protobuf 消息对象
[ProtoContract]
public class MyMessage {
[ProtoMember(1)]
public int id;
[ProtoMember(2)]
public string name;
}
// 反序列化方法
public static MyMessage Deserialize(byte[] data) {
using (var stream = new MemoryStream(data)) {
return Serializer.Deserialize<MyMessage>(stream);
}
}
```
以上代码中,首先定义了一个名为 MyMessage 的 Protobuf 消息对象,并使用了 ProtoBuf 库中的 ProtoContract 和 ProtoMember 特性进行标注。然后,通过 Deserialize 方法将接收到的二进制数据反序列化成 MyMessage 对象,并返回该对象。
具体来说,Deserialize 方法接受一个 Stream 对象作为参数,该方法会将 Stream 对象中的二进制数据反序列化成指定的消息对象。在上面的示例中,使用 MemoryStream 对象作为输入流,将字节数组 data 转换成内存流,再调用 Serializer.Deserialize 方法进行反序列化。
注意,反序列化时需要确保 Protobuf 消息对象的字段定义与序列化时一致,否则会导致反序列化失败。
thingsboard gateway怎么接收二进制流数据
### 配置 ThingsBoard Gateway 以接收并处理二进质流数据
#### 安装依赖库
为了使 ThingsBoard Gateway 能够解析和处理二进制协议,通常需要安装特定的 Python 库来支持这些操作。例如 `pyserial` 或者其他适用于具体硬件通信需求的库。
对于自定义扩展来说,可能还需要安装额外的消息序列化/反序列化的工具包如 `protobuf` 或者 `msgpack-python` 来帮助转换来自设备端发送过来的数据帧到可被网关理解的形式[^3]。
```bash
pip install pyserial protobuf msgpack-python
```
#### 修改配置文件
编辑 ThingsBoard Gateway 的配置文件 (`tb_gateway.yaml`) 添加新的连接器条目用于指定新类型的设备以及它们所使用的传输方式。这里假设使用的是基于 MQTT 协议上传输的二进制负载:
```yaml
connectors:
- name: "Binary Data Connector"
type: mqtt
configuration:
host: "${MQTT_HOST}"
port: ${MQTT_PORT}
qos: 1
topicFilter: "+/binaryData"
converter:
type: custom_python_code
module: binary_data_converter.py
class: BinaryDataConverter
```
上述 YAML 片段中的 `topicFilter` 字段指定了订阅的主题模式;而 `converter` 下面的部分则指向了一个外部脚本来完成实际的数据解码工作。
#### 创建转换器脚本
编写一个名为 `binary_data_converter.py` 的 Python 文件,在其中实现具体的字节流转 JSON 对象的功能。下面给出了一种简单的例子说明如何读取固定长度字段组成的记录结构,并将其映射成适合 ThingsBoard 平台消费的信息格式:
```python
class BinaryDataConverter(object):
@staticmethod
def convert(config, data):
result = {"telemetry": [], "attributes": []}
# 假设每一条消息由两个部分组成:时间戳(4 bytes) 和 温度测量值 (float, 4 bytes)
timestamp = int.from_bytes(data[:4], byteorder='big')
temperature = struct.unpack('!f', data[4:8])[0]
telemetry_item = {
'ts': timestamp * 1000,
'values': {'temperature': round(temperature, 2)}
}
result['telemetry'].append(telemetry_item)
return result
```
这段代码片段展示了怎样利用标准库函数从原始比特串中提取出有意义的时间戳与温度数值,并按照 ThingsBoard 所期望的方式构建响应体。
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