快速 Python 序列化到 Flatbuffer？

Question

在探索用于快速序列化的 flatbuffer 库时，我注意到该库有一种非常快速的方法可以使用 'Variable'AsNumpy() 命令将 flatbuffer 向量读入 numpy 数组，但我一直无法找到（在source) 相应的编码方法，用于将 numpy 序列化为 flatbuffer。

到目前为止，我似乎坚持他们的例子：

for i in reversed(range(0, 10)):
  builder.PrependByte(i)

这显然不理想。相反，可以简单地在大多数数据向量上调用 toNumpy() 并且效果很好。

我是否遗漏了一些简单的东西，或者此功能是否不可用？

Answer 1

请参阅此 Whosebug link 了解解决方法并监控该功能是否已更新：

Answer 2

我们可以按如下方式进行。考虑我们想写 bytesOfImage = testImage.tobytes() 而不使用 PrependByte().

我们可以按照以下步骤进行：

确保构建器已使用 StartVector 正确初始化。
```
Image.ImageStartDataVector(builder, len(bytesOfImage))
```
这会将 head 移动 len(bytesOfImage) 个字节或更多取决于对齐操作等。但是我们不需要担心这个，因为 StartVector API 会处理这些东西。我们只需要在 StartVector() 调用后知道最新的头。
在写入 Bytes 数组之前寻找 header 更正的位置。
```
builder.head = builder.head - len(bytesOfImage)
```
StartVector 将 head 移动到新位置，正如我们所知，flatbuffers 以小端顺序写入数据，即 [N, N-1, N-2,.....0] 方式。所以我们需要在写入之前从当前更新的磁头回到位置len(bytesOfImage)。

将数据复制到字节数组中

builder.Bytes[builder.head : (builder.head + len(bytesOfImage))] = bytesOfImage

调用 EndVector() 以确保磁头移动到正确的位置以供将来写入。
```
data = builder.EndVector(len(bytesOfImage))
```

Fast Python Serialize to Flatbuffer?