SuperJSON 对 TypedArray 的支持解析
2025-06-12 10:50:02作者:齐冠琰
背景介绍
SuperJSON 是一个强大的 JavaScript 对象序列化库,它能够处理 JSON 无法直接序列化的复杂数据类型。在最新版本中,SuperJSON 已经实现了对 TypedArray 的完整支持,这对于需要处理二进制数据的应用场景尤为重要。
TypedArray 简介
TypedArray 是 JavaScript 中处理二进制数据的核心对象,它提供了对原始二进制数据的类型化视图。常见的 TypedArray 包括:
- Int8Array
- Uint8Array
- Uint8ClampedArray
- Int16Array
- Uint16Array
- Int32Array
- Uint32Array
- Float32Array
- Float64Array
这些类型化数组在 WebGL、Canvas、音频处理、加密算法、物联网设备通信等场景中广泛应用。
SuperJSON 的实现细节
SuperJSON 通过自定义序列化和反序列化逻辑,完美支持了所有 TypedArray 类型。在序列化过程中,TypedArray 会被转换为包含类型信息和二进制数据的特殊格式;在反序列化时,又能准确地还原为原始的 TypedArray 实例。
这种实现方式确保了:
- 数据完整性 - 二进制数据不会在序列化过程中丢失或损坏
- 类型保持 - 反序列化后得到的对象与原始对象类型一致
- 性能优化 - 针对二进制数据进行了高效的序列化处理
使用示例
开发者可以像处理其他 JavaScript 对象一样,直接使用 SuperJSON 序列化和反序列化包含 TypedArray 的数据结构:
const data = {
buffer: new Uint8Array([1, 2, 3, 4, 5]),
floatData: new Float32Array([1.1, 2.2, 3.3])
};
const serialized = SuperJSON.stringify(data);
const deserialized = SuperJSON.parse(serialized);
// deserialized.buffer 仍然是 Uint8Array 实例
// deserialized.floatData 仍然是 Float32Array 实例
应用场景
SuperJSON 对 TypedArray 的支持特别适合以下场景:
- 物联网应用 - 处理设备传感器采集的二进制数据
- 加密算法 - 序列化加密密钥和初始化向量
- 多媒体处理 - 传输音频、视频的原始数据
- 科学计算 - 处理大型数值数据集
- WebGL 应用 - 保存和恢复图形渲染状态
注意事项
虽然 SuperJSON 提供了开箱即用的 TypedArray 支持,但开发者仍需注意:
- 大型二进制数据的序列化可能影响性能
- 序列化后的数据体积会比原始二进制数据大
- 跨平台使用时需确保两端环境都支持相应的 TypedArray 类型
SuperJSON 的这一特性为 JavaScript 开发者处理二进制数据提供了极大便利,使得复杂应用的开发变得更加简单高效。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
523
3.72 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
328
387
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
876
576
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
335
161
暂无简介
Dart
762
187
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.33 K
745
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
136