0x69 Binary Options

BasE91 Kodierung Einleitung basE91 ist eine erweiterte Methode zur Kodierung binärer Daten als ASCII-Zeichen. Es ist ähnlich wie UUencode oder base64, ist aber effizienter. Der von basE91 erzeugte Overhead hängt von den Eingangsdaten ab. Er beträgt höchstens 23 (gegenüber 33 für base64) und kann bis zu 14 reichen, was typischerweise bei 0-Byte-Blöcken auftritt. Dies macht BasE91 sehr nützlich für die Übertragung größerer Dateien über binäre unsichere Verbindungen wie E-Mail oder Terminal-Linien. Alphabet Wie der Name schon sagt, benötigt basE91 91 Zeichen, um die kodierten Binärdaten in ASCII darzustellen. Von den 94 druckbaren ASCII-Zeichen (0x21-0x7E) wurden die folgenden drei ausgelassen, um das basE91-Alphabet zu erstellen: Die Übersetzungstabelle besteht aus den verbleibenden Zeichen wie unten gezeigt. Sie könnten einen Blick auf die Universal Binary JSON-Spezifikation werfen. Es wird nicht so kompakt wie Smile, weil es nicht tun Namenreferenzen, aber es ist 100 kompatibel mit JSON (wo wie BSON und BJSON definieren Datenstrukturen, die nicht in JSON existieren, so gibt es keine Standard-Konvertierung von /). Es ist auch (absichtlich) kriminell einfach zu lesen und zu schreiben mit einem Standardformat von: So einfache Datentypen beginnen mit einem ASCII-Marker-Code wie ich für eine 32-bit int, T für true, Z für null, S für string und so auf. Das Format ist so konstruiert, dass es schnell gelesen werden kann, da alle Datenstrukturen mit ihrer Größe vorangestellt sind, so dass es keine Abtastung für nullterminierte Sequenzen gibt. Wenn Sie z. B. einen String lesen, der so abgegrenzt werden könnte (die - chars sind nur zur Veranschaulichung gedacht, werden sie nicht im Format geschrieben). Sie sehen das S, um es auf die Verarbeitung eines Strings umzuschalten, siehe die 4-Byte-Ganzzahl , Dass es von 512 folgt und wissen, dass man nur in einem Stück die nächsten 512 Byte greifen und decodieren sie zurück zu einem String. Ebenso werden numerische Werte ohne einen Längenwert kompakter geschrieben, weil ihr Typ (Byte, int32, int64, double) alle ihre Länge von Bytes (1, 4, 8 bzw. 8) festlegt und auch beliebig lange Zahlen unterstützt Das ist extrem portabel, auch auf Plattformen, die nicht unterstützen sie). Im Durchschnitt sollten Sie eine Größenreduktion von rund 30 mit einem gut ausgewogenen JSON-Objekt (viele Mischtypen) sehen. Wenn Sie genau wissen wollen, wie bestimmte Strukturen komprimieren oder nicht komprimieren können Sie die Size Requirements Abschnitt, um eine Idee zu bekommen. Auf der hellen Seite, unabhängig von der Kompression, werden die Daten in einem optimierten Format geschrieben und schneller zu arbeiten. Ich überprüfte die Kern-Input / OutputStream-Implementierungen für das Lesen / Schreiben des Formats in GitHub heute. Ill Check in allgemeinen Reflexion-basierte Objekt-Mapping später in dieser Woche. Sie können nur auf diese beiden Klassen zu sehen, wie man lesen und schreiben das Format, ich denke, die Kernlogik ist so etwas wie 20 Zeilen Code. Die Klassen sind länger wegen der Abstraktionen zu den Methoden und einige Strukturierung um die Überprüfung der Marker-Bytes, um sicherzustellen, dass die Datendatei ist ein gültiges Format wie die Dinge. Wenn Sie wirklich spezifische Fragen wie die Endianness (Big) der Spezifikation oder numerische Format für Doubles (IEEE 754) alle, die in der spec doc behandelt wird oder fragen Sie mich einfach. Hoffe, dass hilft Dies ist groß Parsing ist trivial. Geschwindigkeit ist hoch. Größe ist sehr gut. Und die Darstellung kann über tcpdump (im Gegensatz zu protobuf39s varints) verstanden werden. Im einfachen hexadezimal ist 300 0x012C in UBJ, 0x69012C (seit 0x69 ist ascii i) in protobuf, 0xAC02 1010 1100 0000 0010. Protobuf wird noch härter (und langsamer) zu analysieren, wenn Sie negative Zahlen haben. Protobuf komprimiert keine Strings oder Floats, so dass, wenn Sie viele kleine Integer haben, die Größe ähnlich ist, aber UBJ ist schnell und seine Parser ist einfach. Ndash cdunn2001 Alle veröffentlichten Benchmarks, Zahlen mit Geschwindigkeit Alles ist schnell zu analysieren in diesen Tagen müssen Sie vergleichen Implementierungen, um jede Vorstellung von realen Geschwindigkeit haben. Ndash StaxMan Mai 31 13 am 23:37 gzipping JSON Daten erhalten Sie gute Kompressionsverhältnisse mit sehr wenig Aufwand, weil der universelle Unterstützung. Auch, wenn youre in einer Browser-Umgebung, können Sie am Ende zahlen ein größeres Byte Kosten in der Größe der Abhängigkeit aus einer neuen Bibliothek, als würden Sie in der tatsächlichen Nutzlast Einsparungen. Wenn Ihre Daten zusätzliche Einschränkungen (wie z. B. viele redundante Feldwerte) haben, können Sie möglicherweise mit einem anderen Serialisierungsprotokoll optimieren, anstatt sich an JSON zu halten. Beispiel: Eine spaltenbasierte Serialisierung wie z. B. Avros-Aufwärtsspaltenspeicher kann Ihnen bessere Verhältnisse (für On-Disk-Speicher) bieten. Wenn Ihre Payloads viele konstante Werte enthalten (z. B. Spalten, die Enumerationen repräsentieren), kann ein Wörterbuchkomprimierungsansatz hilfreich sein. Beantwortet Sep 5 11 um 19: 00Formatted Data Format Double-precision Fließkomma-Werte (kodiert nach IEEE 754-Standard). Wenn Elemente oder Gruppe auf Standard gesetzt sind, werden ihre Werte aus dem aktuellen Editorfenster übernommen. Mit der Spaltenkombination können Sie die Anzahl der Werte in einer Zeile angeben. Wenn Standard ausgewählt ist, wird es aus dem aktuellen Editorfenster übernommen. Adressen können verwendet werden, um Zeilenadressen in den Ausgang aufzunehmen. Der Textfeldschalter enthält auch den Textbereich in der Ausgabe. Der Textbereich ist nur enthalten, wenn die Elementtypgröße ein oder zwei Byte beträgt. Im letzteren Fall erscheint Unicode-Text im Textfenster. Der Text wird durch das Tabulatorzeichen (0x09) von der Werteliste getrennt. Beide Optionen stehen nur für durch Leerzeichen getrennte Text - und Komma-getrennte Textausgabeformate zur Verfügung. Verwenden Sie Combo, um ein Ausgabeformat auszuwählen: Ohne Trennzeichen Auswählen von Daten werden in einen Textstrom codiert: Leerzeichengetrennter Text Die gewählten Daten werden in eine durch Leerzeichen getrennte Werteliste codiert. Unten ist ein Beispieltext (Adressen und Textfensteroptionen sind deaktiviert): Nachstehend ist ein Beispieltext (Adressen und Textfensteroptionen werden aktiviert): Komma-separierter Text Ausgewählte Daten werden in kommagetrennte Werteliste kodiert. Unten ist ein Beispieltext (Adressen - und Textfensteroptionen sind deaktiviert): Unten ist ein Beispieltext (Adressen - und Textfensteroptionen werden aktiviert): C / C-Array Ausgewählte Daten werden in C / C-Array-Initialisierung oder Java-Array konvertiert Ausgewählte Daten werden in Java-Array-Initialisierung konvertiert: oder Javascript-Array Ausgewählte Daten werden in Javascript-Array-Initialisierung konvertiert: oder Delphi-Array Ausgewählte Daten werden in Delphi-Array-Initialisierung konvertiert: oder C. NET-Array Ausgewählte Daten werden in C-Array-Initialisierung oder Visual Basic konvertiert. NET-Array Ausgewählte Daten werden in Visual Basic-Array-Initialisierung umgewandelt: oder PHP-Array Ausgewählte Daten werden in PHP-Array-Initialisierung konvertiert: Assembler-Array Ausgewählte Daten werden in Assembler-Sprache Array initialisiert: Copyright 2014 HHD Software. Alle Rechte vorbehalten.