在你的 Python 代码中,你可以导入生成的example_pb2模块,并使用ParseFromString方法解析字节流。 importexample_pb2# 假设 bytes_data 是一个有效的 Protobuf 字节流bytes_data=b'\x0a\x03Bob\x10\x01\x1a\x0b\x62ob@example.com'# 创建一个 Person 对象person=example_pb2.Person()# 解析字节流person....
day = db.Column(db.Date) booker = db.Column(db.String) room = db.Column(db.String) _pk = db.PrimaryKeyConstraint('day', 'booker', name='bookings_pkey') _idx1 = db.Index('bookings_idx_day_room', 'day', 'room', unique=True) _idx2 = db.Index('bookings_idx_booker_room', '...
把数据填充到protobuf对象后,就可以通过调用SerializeToString()函数来序列化,ParseFromString()函数来反序列化。序列化后以二进制的形式呈现,对于反序列化,类似和protobuf的数据填充一样有2中方式。 注意:通过SerializeToString()函数序列化,返回的是序列化后的二进制数据,而通过ParseFromString()函数反序列化,返回的是...
ParseFromString(b) # 访问属性值 print(search_service.type) # 输出:request ParseFromString解析函数 此时,search_service就已经含有传输过来的全部数据了。如果你不想使用对象.属性的方式调用,或者想使用类似json.loads直接转为python中的字典,那么你可以使用protobuf_to_dict将其转为字典。
python使用protobuf协议传输固定格式协议数据 protobuf是什么 protobuf 是google开源的一个序列化框架,类似xml,json,最大的特点是基于二进制,比传统的XML表示同样一段内容要短小得多。还可以定义一些可选字段,用于服务端与客户端通信 protobuf在工作中的运用
python 使用ParseFromString反序列化bytes报错 google.protobuf.message.DecodeError: Error parsing message python 使用socket测试protobuf 以下为解包代码def recv(self): data = self.client.recv(20000) print("返回包总长度:", len(data)) """固定值""" header = struct.unpack('!i', data[0:4])[0]...
message UnitProto { required string name=1; } 用python版的protobuf生成相应的读写格式。 2.使用这个proto读取一个文本,文本内容很简单:“name:'怪物'”。 3.假设有一个客户端消息,这个消息是用c++版的protobuf生成的,这个消息内容是: message SMSG_UnitInfo { ...
message.ParseFromString(f.read()) ``` 4. 使用反序列化后的消息对象,访问其中的字段。 ```python print(message.field1) print(message.field2) ``` 总结起来,反序列化protobuf的步骤包括导入所需库和消息类型、创建空的消息对象、从二进制数据中反序列化消息,并最后使用反序列化后的消息对象访问其中的字段...
现在要用python去解析server端发过来的protobuf包,安装好protobuf之后,proto文件我也写好了,和server端是应该是一样的,因为是从team的gitlab上拿下来的。然后建立socket,拿数据,recv之后我直接w+到一个文件里。然后rb这个文件,用protobuf自带的函数,ParseFromString()去解析,就报tag had invalid wire type错误,一...
从research/ directory目录中执行如下命令编辑Protobuf编译器：./bin/protoc object_detection/protos/*.proto--python_out=.用Python实现目标检测 现在所有的依赖项都已经安装完毕，可以用Python实现目标检测了。在下载的代码仓库中，将目录更改为：models/research/object_detection 这个目录下有一个叫object_detection_...