踩到 Protobuf 解析坑了，如何才能严格解析 Protobuf?

[tool2d]

解析是指 protobuf 二进制文件。这协议和 json 不一样，数据类型并不是 1 对 1 的。

比如一个 Length-delimited 类型，int 是 2 ，同时对应多个子类型。可以是嵌入式 messages ，可以是 utf8 文本字符串，也可以是纯 bytes 数组。

现在写了一个解析器，是什么类型，要纯粹靠猜。先尝试 utf8 ，不行再退回到嵌入式 messages ，解析一次。如果还是不行，就默认为 bytes 数组。

总觉得很不靠谱的样子，在没有 proto 辅助的前提下，如何才能优雅的转为 json?

[AoEiuV020JP]

在用 protobuf ，这玩意儿难道不是自动生成序列化和反序列化代码然后再也不改的？
还是你解析的是别人的 protobuf 消息不知道真实格式？这当然只能猜了，多整点数据排除所有错误答案才能得出结果，

[tool2d]

@AoEiuV020JP 我在用微软 ai 推理模型，用的是 protobuf 格式。

pb 本身是序列化格式没错，但是大部分模型推导的结构都比较松散，而且 onnx 里面的 layers 复杂度比较高。会夹杂各种没遇到过的 operators 。用库不太方便，一些 OP 会变。

复杂度一高，代码就会变复杂。就希望能写一个稍微通用一点的转换工具了，化简 AI 推导流程。

[stamhe]

proto 本身就会定义数据类型啊。。。还有不知道的？

[tool2d]

@stamhe AI 模型和通讯协议不一样，并没有 proto 文本数据。

就只给一个模型 pb 二进制文件，我要反推内部的输入参数，把 input/output 对接上才行。

每个模型权重输入，每个版本都不太一样。

[pkoukk]

我以为你在吐槽隔壁那个帖子，没想到你是认真的

[thinkershare]

@tool2d proto 不是自包含和自解释协议，因此你的想法不对。

[tool2d]

@thinkershare 这个开源工具可以解析任意 proto 生成的二进制文件，不需要原始格式

https://protobuf-decoder.netlify.app/

这工具用起来没问题，但是我去看源代码实现方式，核心功能是依靠 try catch 实现的，说白了就是靠猜，这就很尴尬了。

[sujin190]

预定义格式不是自解析的不靠猜靠啥，不知道你在无厘头吐槽啥

[thinkershare]

@tool2d protobuf 的官网已经明确说明，没有 proto 的原始定义下，如果要实现子描述，你需要自己实现。

[tool2d]

@sujin190 当年 google 发明 protobuf 的时候，如果想弄成 json 这种自解析，就是举手之劳。但就是偏不，我想吐槽这一点。

把文本和 messages 分开有那么难嘛，不就是一个 byte 类型，就能解决的事情。

[billlee]

@tool2d 发明 protobuf 就是为了不自解析，已经有 json 和 xml 了，为什么要重新造轮子呢

[lasuar]

lightweight, compact

[seakingii]

还自解析....你太自以为是了吧
PB 尽量的压缩数据,做自解析不是和目标相勃了

[changnet]

@tool2d 你这说法就怪了
当初之所以弄一个 protobuf 出来，就是因数 json 是自解析的，包含了太多数据，导致编码后的数据太大，效率也不高，才做出来的。

假如做成和 json 一样，那为什么不直接用 json 。或者，你想找的是 bson ，而不是 protobuf 。

为什么非要按 json 的方式去使用 protobuf ，他们本来就不是一样的东西。想吃青菜就买青菜，而不是买了个萝卜，再想这萝卜的味道为什么和青菜不一样。

[duke807]

@tool2d

你需要的是用 msgpack 代替 json

[exch4nge]

可以用 protoc --decode_raw 解析任意二进制到 protobuf 的 text format ，没 proto ，最多只能到这个程度。

[lsry]

/t/975214
模仿是吧

[bianhui]

没理解，为啥要自己写？现成的不能用吗？第二，为啥要自解析，你想转 json ，那你就先转为程序的对象，在序列化为 json 呗。为啥不要 proto ，你是爬取别的数据吗？获取不到别人的 proto 吗？

[sujin190]

@tool2d 发明 protobuf 本来就是为了解决现有压缩率和性能不足的问题，否则文本型有 json ，二进制型有 msgpack ，为啥要再造一个，再说选 protobuf 的场景本来就是看重其编码效率、压缩率和兼容性方案，你居然偏偏吐槽 protobuf 之所以被选择有优势的地方设计的不行

[sujin190]

@tool2d 而且顺便说，protobuf 之所以能在数据库，分布式系统和 AI 学习场景中得到广泛应用。很大程度就是因为你吐槽设计不行的预定义格式不自解析，可靠而稳定的数据结构才能保证这些系统的可靠性与准确性，不自解析预定义格式又有良好兼容性才是 protobuf 设计的好的地方