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版本：0.16

故障排除

本页介绍常见问题及其解决方案。

常见问题​

格式功能的 ImportError​

# 解决方案：安装行格式支持
pip install pyfory[format]

# 或从源码安装格式支持
pip install -e ".[format]"

序列化性能慢​

# 检查是否启用了 Cython 加速
import pyfory
print(pyfory.ENABLE_FORY_CYTHON_SERIALIZATION)  # 应该为 True

# 如果为 False，Cython 扩展可能未正确编译
# 重新安装：pip install --force-reinstall --no-cache-dir pyfory

跨语言兼容性问题​

# 使用一致的命名进行显式类型注册
f = pyfory.Fory(xlang=True)
f.register(MyClass, typename="com.package.MyClass")  # 在所有语言中使用相同的名称

循环引用错误或重复数据​

# 启用引用跟踪
f = pyfory.Fory(ref=True)  # 循环引用所需

# 循环引用示例
class Node:
    def __init__(self, value):
        self.value = value
        self.next = None

node1 = Node(1)
node2 = Node(2)
node1.next = node2
node2.next = node1  # 循环引用

data = f.dumps(node1)
result = f.loads(data)
assert result.next.next is result  # 循环引用被保留

Schema 演化不工作​

# 启用兼容模式用于 schema 演化
f = pyfory.Fory(xlang=True, compatible=True)

# 版本 1：原始类
@dataclass
class User:
    name: str
    age: int

f.register(User, typename="User")
data = f.dumps(User("Alice", 30))

# 版本 2：添加新字段（向后兼容）
@dataclass
class User:
    name: str
    age: int
    email: str = "unknown@example.com"  # 带默认值的新字段

# 仍然可以反序列化旧数据
user = f.loads(data)
print(user.email)  # "unknown@example.com"

严格模式下的类型注册错误​

# 在序列化之前注册所有自定义类型
f = pyfory.Fory(strict=True)

# 使用前必须注册
f.register(MyClass, type_id=100)
f.register(AnotherClass, type_id=101)

# 或禁用严格模式（生产环境不推荐）
f = pyfory.Fory(strict=False)  # 仅在受信任的环境中使用

调试模式​

在导入 pyfory 之前设置环境变量以禁用 Cython 进行调试：

import os
os.environ['ENABLE_FORY_CYTHON_SERIALIZATION'] = '0'
import pyfory  # 现在使用纯 Python 实现

# 这对以下情况很有用：
# 1. 调试协议问题
# 2. 理解序列化行为
# 3. 无需重新编译 Cython 的开发

错误处理​

优雅地处理常见的序列化错误：

import pyfory
from pyfory.error import TypeUnregisteredError, TypeNotCompatibleError

fory = pyfory.Fory(strict=True)

try:
    data = fory.dumps(my_object)
except TypeUnregisteredError as e:
    print(f"类型未注册：{e}")
    # 注册类型并重试
    fory.register(type(my_object), type_id=100)
    data = fory.dumps(my_object)
except Exception as e:
    print(f"序列化失败：{e}")

try:
    obj = fory.loads(data)
except TypeNotCompatibleError as e:
    print(f"Schema 不匹配：{e}")
    # 处理版本不匹配
except Exception as e:
    print(f"反序列化失败：{e}")

开发环境设置​

git clone https://github.com/apache/fory.git
cd fory/python

# 安装依赖
pip install -e ".[dev,format]"

# 运行测试
pytest -v -s .

# 运行特定测试
pytest -v -s pyfory/tests/test_serializer.py

# 格式化代码
ruff format .
ruff check --fix .

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