pythonsimdjson_有Protocolbuffer这种轻便的序列化反序列化工具，Json为什么还会大量使用？...

Protobuf和Thrift其实优势不在性能&＃xff0c;而在于强类型&＃xff0c;或者说接口的一致性。

JSON虽然也可以有Schema&＃xff0c;但是用的地方不多。在超大规模的项目上&＃xff0c;弱类型或者没有类型是很糟糕的。最典型的例子是前后端类型统一。这也就是为什么JS代码里诸如下面这种模式很不好。

function handleResponse(responseString) {

try {

const response &＃61; JSON.parse(responseString);

if (response.fieldA !&＃61; null) {

// do something with field A }

} catch (error) {

// ... }

}

因为没法保证response里一定有fieldA&＃xff0c;并且fieldA的类型和预期的一致。即便用TypeScript, 也只能在编译期间保证客户端代码本身的类型一致&＃xff0c;但是无法保证和服务端保持一致。一种解决方法是&＃xff0c;所有RESTful API都要在后端写好类型定义&＃xff0c;并且通过工具自动生成前端的代码的类型定义(TypeScript或者Flow)&＃xff0c;然后前端就可以直接用。

当然&＃xff0c;因为HTTP协议本身是文本协议&＃xff0c;所以在HTTP协议上面用Protobuf就不太合适了。但是如果是一个C&＃43;&＃43;服务和一个Python的客户端之间通讯&＃xff0c;直接走TCP协议&＃xff0c;那么Protobuf就是一个不错的选择。又或者传输的数据本身包含二进制的内容&＃xff0c;用JSON得先用Base64等编码&＃xff0c;再来压缩的话&＃xff0c;性能就比Protobuf差了。

还有一些答主提到的开发效率/开发体验的问题&＃xff0c;那都可以通过工具来解决的。只是小一点的公司可能没有足够的资源投入到提高开发体验上。比如二进制数据不可读&＃xff0c;那么只要在调试的框架里加一个解析器就行了。