序列化库在C++中的轻量级实现

在C++中，有许多轻量级的序列化库可以帮助你处理数据的序列化和反序列化

1. cereal（https://github.com/USCiLab/cereal） cereal是一个高性能、轻量级的C++序列化库，支持二进制、JSON、XML等多种格式。它易于使用，且零依赖。

示例：

#include <cereal/archives/binary.hpp>
#include <fstream>

struct MyData {
    int x;
    float y;

    template<class Archive>
    void serialize(Archive &archive) {
        archive(x, y);
    }
};

int main() {
    // 序列化
    std::ofstream os("data.bin", std::ios::binary);
    cereal::BinaryOutputArchive archive_out(os);
    MyData data_out{42, 3.14f};
    archive_out(data_out);

    // 反序列化
    std::ifstream is("data.bin", std::ios::binary);
    cereal::BinaryInputArchive archive_in(is);
    MyData data_in;
    archive_in(data_in);
}

2. FlatBuffers（https://github.com/google/flatbuffers） FlatBuffers是谷歌开发的一种内存高效的序列化库，特别适用于移动设备和嵌入式系统。它不需要解析器，因此性能非常高。

示例：

// schema.fbs
table MyData {
    x: int;
    y: float;
}

// 编译 schema.fbs 生成 C++ 代码
// flatc --cpp schema.fbs

#include "schema_generated.h"
#include <iostream>

int main() {
    // 序列化
    flatbuffers::FlatBufferBuilder builder;
    auto data_offset = schema::CreateMyData(builder, 42, 3.14f);
    builder.Finish(data_offset);

    // 反序列化
    auto data_in = schema::GetMyData(builder.GetBufferPointer());
    std::cout << "x: " << data_in->x() << ", y: " << data_in->y() << std::endl;
}

3. MessagePack（https://github.com/msgpack/msgpack-c） MessagePack是一种高性能的二进制序列化格式，支持多种语言。它的C++实现非常轻量级。

示例：

#include <msgpack.hpp>
#include <iostream>
#include <sstream>

struct MyData {
    int x;
    float y;
    MSGPACK_DEFINE(x, y);
};

int main() {
    // 序列化
    MyData data_out{42, 3.14f};
    std::stringstream ss;
    msgpack::pack(ss, data_out);

    // 反序列化
    msgpack::unpacked unpacked;
    msgpack::unpack(unpacked, ss.str().data(), ss.str().size());
    MyData data_in = unpacked.get().as<MyData>();
    std::cout << "x: " << data_in.x << ", y: " << data_in.y << std::endl;
}

这些库都是轻量级的，易于集成和使用。你可以根据项目需求选择合适的库。