深入理解Serde-rs/json中的64位整数字符串序列化问题
2025-06-08 15:40:23作者:滕妙奇
在Rust生态系统中,Serde是一个广泛使用的序列化和反序列化框架,而serde-rs/json则是其针对JSON格式的实现。本文将深入探讨在处理64位整数时遇到的序列化挑战,特别是如何将大整数序列化为JSON字符串而非数字类型的问题。
问题背景
在JavaScript中,由于数字类型的精度限制,无法准确表示所有64位整数。当JSON中包含超出JavaScript安全整数范围(±2^53-1)的数字时,前端JavaScript代码解析时可能会丢失精度。因此,常见的解决方案是将这些大整数序列化为字符串形式。
基本解决方案
Serde提供了几种方式来处理这个问题:
- 字段级注解:使用
#[serde(with = "string")]属性标记特定字段 - serde_with宏:通过
#[serde_as(as = "DisplayFromStr")]实现更灵活的转换
这些方法对于结构体中的字段非常有效,但当遇到数组、枚举等复杂类型时,直接应用这些方法可能会遇到困难。
复杂场景挑战
在实际开发中,我们经常会遇到以下复杂情况:
- 数组中的64位整数:当64位整数作为数组元素时,无法直接在类型上应用注解
- 枚举变体中的64位整数:枚举类型的变体参数也需要特殊处理
- 嵌套结构中的64位整数:多层嵌套结构中的大整数处理
高级解决方案
通过深入研究serde_with的功能,我们发现对于数组类型,可以使用特殊的语法来标记每个元素的序列化方式:
#[serde_as(as = "[DisplayFromStr; 3]")]
pub f3: [u64; 3],
这种语法明确指定了数组长度和每个元素的转换方式,解决了数组元素的序列化问题。
实际应用示例
以下是一个完整的示例,展示了如何处理各种情况下的64位整数序列化:
use serde::{Deserialize, Serialize};
use serde_with::{serde_as, DisplayFromStr};
#[serde_as]
#[derive(Serialize, Deserialize)]
struct MyType {
pub f1: u32,
#[serde_as(as = "DisplayFromStr")]
pub f2: u64,
#[serde_as(as = "[DisplayFromStr; 3]")]
pub f3: [u64; 3],
}
#[serde_as]
#[derive(Serialize, Deserialize)]
pub enum MyEnum {
C1(#[serde_as(as = "DisplayFromStr")] u64),
}
这个示例中:
f2字段被正确序列化为字符串- 数组
f3的每个元素都被序列化为字符串 - 枚举变体
C1的参数也被序列化为字符串
技术原理
serde_with库通过自定义序列化/反序列化逻辑,实现了类型系统的灵活转换。其核心是:
- Display和FromStr trait:利用Rust的标准trait实现字符串与类型的相互转换
- 过程宏:在编译时生成特定的序列化代码
- 类型系统:通过泛型支持多种类型的转换
最佳实践
在实际项目中,建议:
- 统一处理所有可能超出JavaScript安全整数范围的整数类型
- 为相关类型编写自定义的序列化/反序列化逻辑
- 在API文档中明确说明大整数的字符串表示形式
- 编写全面的测试用例验证边界情况
总结
通过Serde和serde_with的组合使用,我们可以灵活地处理Rust中64位整数到JSON字符串的序列化需求。无论是简单的字段、数组元素还是枚举变体参数,都能找到合适的解决方案。理解这些技术细节有助于我们构建更健壮的跨语言数据交换系统。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 中兴e读zedx.zed文档阅读器V4.11轻量版:专业通信设备文档阅读解决方案 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
407
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
226
252
暂无简介
Dart
673
160
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++
664
319
🎉 (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
1.21 K
658
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
326
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
9
1
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868