版本：dev

Python 序列化

Apache Fory™ Python

Apache Fory™ 是一个极速的多语言序列化框架，基于 JIT 编译和零拷贝技术，在保持易用性和安全性的同时提供超高性能。

pyfory 提供了 Apache Fory™ 的 Python 实现，同时支持高性能对象序列化和用于数据处理任务的高级行格式能力。

🚀 核心特性

🔧 灵活的序列化模式

Python 原生模式：完全兼容 Python，可作为 pickle/cloudpickle 的直接替代品
跨语言模式：针对多语言数据交换优化
行格式：用于分析工作负载的零拷贝行格式

🎯 多样的序列化功能

共享/循环引用支持：在 Python 原生模式和跨语言模式中支持复杂对象图
多态支持：支持自定义类型的自动类型分发
Schema 演化：在跨语言模式下使用 dataclass 时支持向后/向前兼容
带外缓冲区支持：支持大型数据结构（如 NumPy 数组和 Pandas DataFrame）的零拷贝序列化，兼容 pickle protocol 5

⚡ 极速性能

相比其他序列化框架具有极快的性能
运行时代码生成和 Cython 加速的核心实现，获得最佳性能

📦 紧凑的数据大小

紧凑的对象图协议，空间开销极小——相比 pickle/cloudpickle 最多减少 3 倍大小
元数据打包和共享，最小化类型向前/向后兼容的空间开销

🛡️ 安全性

严格模式通过类型注册和检查防止反序列化不受信任的类型
引用跟踪安全处理循环引用

📦 安装

基础安装

使用 pip 安装 pyfory：

pip install pyfory

可选依赖

# 安装行格式支持（需要 Apache Arrow）
pip install pyfory[format]

# 从源码安装用于开发
git clone https://github.com/apache/fory.git
cd fory/python
pip install -e ".[dev,format]"

环境要求

Python：3.8 或更高版本
操作系统：Linux、macOS、Windows

🐍 Python 原生序列化

pyfory 提供了 Python 原生序列化模式，提供与 pickle/cloudpickle 相同的功能，但具有显著更好的性能、更小的数据大小和增强的安全特性。

二进制协议和 API 与 Fory 的 xlang 模式类似，但 Python 原生模式可以序列化任何 Python 对象——包括全局函数、局部函数、lambda 表达式、局部类以及使用 __getstate__/__reduce__/__reduce_ex__ 自定义序列化的类型，这些在 xlang 模式中是不允许的。

要使用 Python 原生模式，请创建 xlang=False 的 Fory。此模式针对纯 Python 应用程序优化：

import pyfory
fory = pyfory.Fory(xlang=False, ref=False, strict=True)

基础对象序列化

使用简单的 API 序列化和反序列化 Python 对象。此示例展示了序列化包含混合类型的字典：

import pyfory

# 创建 Fory 实例
fory = pyfory.Fory(xlang=True)

# 序列化任何 Python 对象
data = fory.dumps({"name": "Alice", "age": 30, "scores": [95, 87, 92]})

# 反序列化回 Python 对象
obj = fory.loads(data)
print(obj)  # {'name': 'Alice', 'age': 30, 'scores': [95, 87, 92]}

注意：dumps()/loads() 是 serialize()/deserialize() 的别名。两组 API 完全相同，使用您觉得更直观的即可。

自定义类序列化

Fory 自动处理 dataclass 和自定义类型。注册您的类一次，然后无缝序列化实例：

import pyfory
from dataclasses import dataclass
from typing import List, Dict

@dataclass
class Person:
    name: str
    age: int
    scores: List[int]
    metadata: Dict[str, str]

# Python 模式 - 支持所有 Python 类型，包括 dataclass
fory = pyfory.Fory(xlang=False, ref=True)
fory.register(Person)
person = Person("Bob", 25, [88, 92, 85], {"team": "engineering"})
data = fory.serialize(person)
result = fory.deserialize(data)
print(result)  # Person(name='Bob', age=25, ...)

Pickle/Cloudpickle 的直接替代品

pyfory 可以使用以下配置序列化任何 Python 对象：

循环引用：设置 ref=True 启用引用跟踪
函数/类：设置 strict=False 允许反序列化动态类型

⚠️ 安全警告：当 strict=False 时，Fory 将反序列化任意类型，如果数据来自不可信来源，这可能带来安全风险。仅在您完全信任数据源的受控环境中使用 strict=False。如果确实需要使用 strict=False，请在创建 fory 时使用 policy=your_policy 配置 DeserializationPolicy 来控制反序列化行为。

常见用法

序列化常见的 Python 对象，包括字典、列表和自定义类，无需任何注册：

import pyfory

# 创建 Fory 实例
fory = pyfory.Fory(xlang=False, ref=True, strict=False)

# 序列化常见的 Python 对象
data = fory.dumps({"name": "Alice", "age": 30, "scores": [95, 87, 92]})
print(fory.loads(data))

# 序列化自定义对象
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Person:
    name: str
    age: int

person = Person("Bob", 25)
data = fory.dumps(person)
print(fory.loads(data))  # Person(name='Bob', age=25)

序列化全局函数

捕获和获取在模块级别定义的函数。Fory 反序列化并返回相同的函数对象：

import pyfory

# 创建 Fory 实例
fory = pyfory.Fory(xlang=False, ref=True, strict=False)

# 序列化全局函数
def my_global_function(x):
    return 10 * x

data = fory.dumps(my_global_function)
print(fory.loads(data)(10))  # 100

序列化局部函数/Lambda 表达式

序列化带闭包的函数和 lambda 表达式。Fory 自动捕获闭包变量：

import pyfory

# 创建 Fory 实例
fory = pyfory.Fory(xlang=False, ref=True, strict=False)

# 序列化带闭包的局部函数
def my_function():
    local_var = 10
    def local_func(x):
        return x * local_var
    return local_func

data = fory.dumps(my_function())
print(fory.loads(data)(10))  # 100

# 序列化 lambda 表达式
data = fory.dumps(lambda x: 10 * x)
print(fory.loads(data)(10))  # 100

序列化全局类/方法

序列化类对象、实例方法、类方法和静态方法。支持所有方法类型：

from dataclasses import dataclass
import pyfory
fory = pyfory.Fory(xlang=False, ref=True, strict=False)

# 序列化全局类
@dataclass
class Person:
    name: str
    age: int

    def f(self, x):
        return self.age * x

    @classmethod
    def g(cls, x):
        return 10 * x

    @staticmethod
    def h(x):
        return 10 * x

print(fory.loads(fory.dumps(Person))("Bob", 25))  # Person(name='Bob', age=25)
# 序列化全局类实例方法
print(fory.loads(fory.dumps(Person("Bob", 20).f))(10))  # 200
# 序列化全局类的类方法
print(fory.loads(fory.dumps(Person.g))(10))  # 100
# 序列化全局类的静态方法
print(fory.loads(fory.dumps(Person.h))(10))  # 100

序列化局部类/方法

序列化函数内定义的类及其方法。适用于动态类创建：

from dataclasses import dataclass
import pyfory
fory = pyfory.Fory(xlang=False, ref=True, strict=False)

def create_local_class():
    class LocalClass:
        def f(self, x):
            return 10 * x

        @classmethod
        def g(cls, x):
            return 10 * x

        @staticmethod
        def h(x):
            return 10 * x
    return LocalClass

# 序列化局部类
data = fory.dumps(create_local_class())
print(fory.loads(data)().f(10))  # 100

# 序列化局部类实例方法
data = fory.dumps(create_local_class()().f)
print(fory.loads(data)(10))  # 100

# 序列化局部类的类方法
data = fory.dumps(create_local_class().g)
print(fory.loads(data)(10))  # 100

# 序列化局部类的静态方法
data = fory.dumps(create_local_class().h)
print(fory.loads(data)(10))  # 100

带外缓冲区序列化

Fory 支持兼容 pickle5 的带外缓冲区序列化，用于高效零拷贝处理大型数据结构。这对于 NumPy 数组、Pandas DataFrame 和其他具有大内存占用的对象特别有用。

带外序列化将元数据与实际数据缓冲区分离，从而实现：

使用 memoryview 通过网络或 IPC 发送数据时零拷贝传输
大型数据集的性能提升
Pickle5 兼容性，使用 pickle.PickleBuffer
灵活的流支持 - 写入任何可写对象（文件、BytesIO、套接字等）

基础带外序列化

import pyfory
import numpy as np

fory = pyfory.Fory(xlang=False, ref=False, strict=False)

# 大型 numpy 数组
array = np.arange(10000, dtype=np.float64)

# 使用带外缓冲区序列化
buffer_objects = []
serialized_data = fory.serialize(array, buffer_callback=buffer_objects.append)

# 将缓冲区对象转换为 memoryview 以实现零拷贝传输
# 对于连续缓冲区（bytes、numpy 数组），这是零拷贝的
# 对于非连续数据，可能会创建副本以确保连续性
buffers = [obj.getbuffer() for obj in buffer_objects]

# 使用带外缓冲区反序列化（接受 memoryview、bytes 或 Buffer）
deserialized_array = fory.deserialize(serialized_data, buffers=buffers)

assert np.array_equal(array, deserialized_array)

带外序列化 Pandas DataFrame

import pyfory
import pandas as pd
import numpy as np

fory = pyfory.Fory(xlang=False, ref=False, strict=False)

# 创建包含数值列的 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'a': np.arange(1000, dtype=np.float64),
    'b': np.arange(1000, dtype=np.int64),
    'c': ['text'] * 1000
})

# 使用带外缓冲区序列化
buffer_objects = []
serialized_data = fory.serialize(df, buffer_callback=buffer_objects.append)
buffers = [obj.getbuffer() for obj in buffer_objects]

# 反序列化
deserialized_df = fory.deserialize(serialized_data, buffers=buffers)

assert df.equals(deserialized_df)

选择性带外序列化

您可以通过提供回调函数来控制哪些缓冲区进行带外处理，该函数返回 True 将数据保持在带内，返回 False（并追加到列表）将其发送到带外：

import pyfory
import numpy as np

fory = pyfory.Fory(xlang=False, ref=True, strict=False)

arr1 = np.arange(1000, dtype=np.float64)
arr2 = np.arange(2000, dtype=np.float64)
data = [arr1, arr2]

buffer_objects = []
counter = 0

def selective_callback(buffer_object):
    global counter
    counter += 1
    # 仅将偶数编号的缓冲区发送到带外
    if counter % 2 == 0:
        buffer_objects.append(buffer_object)
        return False  # 带外
    return True  # 带内

serialized = fory.serialize(data, buffer_callback=selective_callback)
buffers = [obj.getbuffer() for obj in buffer_objects]
deserialized = fory.deserialize(serialized, buffers=buffers)

Pickle5 兼容性

Fory 的带外序列化与 pickle protocol 5 完全兼容。当对象实现 __reduce_ex__(protocol) 时，Fory 自动使用 protocol 5 来启用 pickle.PickleBuffer 支持：

import pyfory
import pickle

fory = pyfory.Fory(xlang=False, ref=False, strict=False)

# 自动支持 PickleBuffer 对象
data = b"Large binary data"
pickle_buffer = pickle.PickleBuffer(data)

# 使用缓冲区回调进行带外处理序列化
buffer_objects = []
serialized = fory.serialize(pickle_buffer, buffer_callback=buffer_objects.append)
buffers = [obj.getbuffer() for obj in buffer_objects]

# 使用缓冲区反序列化
deserialized = fory.deserialize(serialized, buffers=buffers)
assert bytes(deserialized.raw()) == data

将缓冲区写入不同的流

BufferObject.write_to() 方法接受任何可写流对象，使其适用于各种用例：

import pyfory
import numpy as np
import io

fory = pyfory.Fory(xlang=False, ref=False, strict=False)

array = np.arange(1000, dtype=np.float64)

# 收集带外缓冲区
buffer_objects = []
serialized = fory.serialize(array, buffer_callback=buffer_objects.append)

# 写入不同的流类型
for buffer_obj in buffer_objects:
    # 写入 BytesIO（内存流）
    bytes_stream = io.BytesIO()
    buffer_obj.write_to(bytes_stream)

    # 写入文件
    with open('/tmp/buffer_data.bin', 'wb') as f:
        buffer_obj.write_to(f)

    # 获取零拷贝 memoryview（对于连续缓冲区）
    mv = buffer_obj.getbuffer()
    assert isinstance(mv, memoryview)

注意：对于连续内存缓冲区（如 bytes、numpy 数组），getbuffer() 返回零拷贝 memoryview。对于非连续数据，可能会创建副本以确保连续性。

🏃‍♂️ 跨语言对象图序列化

pyfory 支持跨语言对象图序列化，允许您在 Python 中序列化数据，然后在 Java、Go、Rust 或其他支持的语言中反序列化。

二进制协议和 API 与 pyfory 的 python-native 模式类似，但 Python 原生模式可以序列化任何 Python 对象——包括全局函数、局部函数、lambda 表达式、局部类以及使用 __getstate__/__reduce__/__reduce_ex__ 自定义序列化的类型，这些在 xlang 模式中是不允许的。

要使用 xlang 模式，请创建 xlang=True 的 Fory。此模式用于 xlang 序列化应用：

import pyfory
fory = pyfory.Fory(xlang=True, ref=False, strict=True)

跨语言序列化

在 Python 中序列化数据，然后在 Java、Go、Rust 或其他支持的语言中反序列化。双方必须注册相同的类型并使用匹配的名称：

Python (序列化端)

import pyfory

# 用于互操作性的跨语言模式
f = pyfory.Fory(xlang=True, ref=True)

# 注册类型以实现跨语言兼容
@dataclass
class Person:
    name: str
    age: pyfory.int32

f.register(Person, typename="example.Person")

person = Person("Charlie", 35)
binary_data = f.serialize(person)
# binary_data 现在可以发送到 Java、Go 等

Java (反序列化端)

import org.apache.fory.*;

public class Person {
    public String name;
    public int age;
}

Fory fory = Fory.builder()
    .withLanguage(Language.XLANG)
    .withRefTracking(true)
    .build();

fory.register(Person.class, "example.Person");
Person person = (Person) fory.deserialize(binaryData);

📊 行格式 - 零拷贝处理

Apache Fury™ 提供了一种随机访问行格式，无需完全反序列化即可从二进制数据中读取嵌套字段。这在处理大型对象时，当只需要访问部分数据时，大大减少了开销。该格式还支持内存映射文件，实现超低内存占用。

行格式基础用法

将对象编码为行格式以实现随机访问，无需完全反序列化。适用于大型数据集：

Python

import pyfory
import pyarrow as pa
from dataclasses import dataclass
from typing import List, Dict

@dataclass
class Bar:
    f1: str
    f2: List[pa.int64]

@dataclass
class Foo:
    f1: pa.int32
    f2: List[pa.int32]
    f3: Dict[str, pa.int32]
    f4: List[Bar]

# 创建行格式编码器
encoder = pyfory.encoder(Foo)

# 创建大型数据集
foo = Foo(
    f1=10,
    f2=list(range(1_000_000)),
    f3={f"k{i}": i for i in range(1_000_000)},
    f4=[Bar(f1=f"s{i}", f2=list(range(10))) for i in range(1_000_000)]
)

# 编码为行格式
binary: bytes = encoder.to_row(foo).to_bytes()

# 零拷贝访问 - 无需完全反序列化！
foo_row = pyfory.RowData(encoder.schema, binary)
print(foo_row.f2[100000])              # 直接访问第 100,000 个元素
print(foo_row.f4[100000].f1)           # 直接访问嵌套字段
print(foo_row.f4[200000].f2[5])        # 直接访问深度嵌套字段

跨语言兼容性

行格式可以跨语言工作。以下是在 Java 中访问相同数据结构的示例：

Java

public class Bar {
  String f1;
  List<Long> f2;
}

public class Foo {
  int f1;
  List<Integer> f2;
  Map<String, Integer> f3;
  List<Bar> f4;
}

RowEncoder<Foo> encoder = Encoders.bean(Foo.class);

// 创建大型数据集
Foo foo = new Foo();
foo.f1 = 10;
foo.f2 = IntStream.range(0, 1_000_000).boxed().collect(Collectors.toList());
foo.f3 = IntStream.range(0, 1_000_000).boxed().collect(Collectors.toMap(i -> "k" + i, i -> i));
List<Bar> bars = new ArrayList<>(1_000_000);
for (int i = 0; i < 1_000_000; i++) {
  Bar bar = new Bar();
  bar.f1 = "s" + i;
  bar.f2 = LongStream.range(0, 10).boxed().collect(Collectors.toList());
  bars.add(bar);
}
foo.f4 = bars;

// 编码为行格式（与 Python 跨语言兼容）
BinaryRow binaryRow = encoder.toRow(foo);

// 零拷贝随机访问，无需完全反序列化
BinaryArray f2Array = binaryRow.getArray(1);              // 访问 f2 列表
BinaryArray f4Array = binaryRow.getArray(3);              // 访问 f4 列表
BinaryRow bar10 = f4Array.getStruct(10);                  // 访问第 11 个 Bar
long value = bar10.getArray(1).getInt64(5);               // 访问 bar.f2 的第 6 个元素

// 部分反序列化 - 只反序列化需要的内容
RowEncoder<Bar> barEncoder = Encoders.bean(Bar.class);
Bar bar1 = barEncoder.fromRow(f4Array.getStruct(10));     // 仅反序列化第 11 个 Bar
Bar bar2 = barEncoder.fromRow(f4Array.getStruct(20));     // 仅反序列化第 21 个 Bar

// 需要时进行完全反序列化
Foo newFoo = encoder.fromRow(binaryRow);

C++

在 C++ 中使用编译时类型信息：

#include "fory/encoder/row_encoder.h"
#include "fory/row/writer.h"

struct Bar {
  std::string f1;
  std::vector<int64_t> f2;
};

FORY_FIELD_INFO(Bar, f1, f2);

struct Foo {
  int32_t f1;
  std::vector<int32_t> f2;
  std::map<std::string, int32_t> f3;
  std::vector<Bar> f4;
};

FORY_FIELD_INFO(Foo, f1, f2, f3, f4);

// 创建大型数据集
Foo foo;
foo.f1 = 10;
for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
  foo.f2.push_back(i);
  foo.f3["k" + std::to_string(i)] = i;
}
for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
  Bar bar;
  bar.f1 = "s" + std::to_string(i);
  for (int j = 0; j < 10; j++) {
    bar.f2.push_back(j);
  }
  foo.f4.push_back(bar);
}

// 编码为行格式（与 Python/Java 跨语言兼容）
fory::encoder::RowEncoder<Foo> encoder;
encoder.Encode(foo);
auto row = encoder.GetWriter().ToRow();

// 零拷贝随机访问，无需完全反序列化
auto f2_array = row->GetArray(1);                    // 访问 f2 列表
auto f4_array = row->GetArray(3);                    // 访问 f4 列表
auto bar10 = f4_array->GetStruct(10);                // 访问第 11 个 Bar
int64_t value = bar10->GetArray(1)->GetInt64(5);    // 访问 bar.f2 的第 6 个元素
std::string str = bar10->GetString(0);               // 访问 bar.f1

主要优势

零拷贝访问：无需反序列化整个对象即可读取嵌套字段
内存效率：直接从磁盘内存映射大型数据集
跨语言：二进制格式在 Python、Java 和其他 Fury 实现之间兼容
部分反序列化：仅反序列化您需要的特定元素
高性能：跳过不必要的数据解析，适用于分析和大数据工作负载

🏗️ 核心 API 参考

Fory 类

主要的序列化接口：

class Fory:
    def __init__(
        self,
        xlang: bool = False,
        ref: bool = False,
        strict: bool = True,
        compatible: bool = False,
        max_depth: int = 50
    )

ThreadSafeFory 类

使用线程本地存储的线程安全序列化接口：

class ThreadSafeFory:
    def __init__(
        self,
        xlang: bool = False,
        ref: bool = False,
        strict: bool = True,
        compatible: bool = False,
        max_depth: int = 50
    )

ThreadSafeFory 通过维护一个受锁保护的 Fory 实例池来提供线程安全的序列化。当线程需要序列化/反序列化时，它从池中获取一个实例，使用它，然后归还。所有类型注册必须在任何序列化之前完成，以确保所有实例之间的一致性。

线程安全示例：

import pyfory
import threading
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Person:
    name: str
    age: int

# 创建线程安全的 Fory 实例
fory = pyfory.ThreadSafeFory(xlang=False, ref=True)
fory.register(Person)

# 在多个线程中安全使用
def serialize_in_thread(thread_id):
    person = Person(name=f"User{thread_id}", age=25 + thread_id)
    data = fory.serialize(person)
    result = fory.deserialize(data)
    print(f"Thread {thread_id}: {result}")

threads = [threading.Thread(target=serialize_in_thread, args=(i,)) for i in range(10)]
for t in threads: t.start()
for t in threads: t.join()

主要特性：

实例池：维护一个受锁保护的 Fory 实例池以实现线程安全
共享配置：所有注册必须预先完成并应用于所有实例
相同 API：与 Fory 类具有相同方法的直接替代品
注册安全：防止首次使用后注册以确保一致性

何时使用：

多线程应用：Web 服务器、并发工作线程、并行处理
共享 Fory 实例：当多个线程需要序列化/反序列化数据时
线程池：使用线程池或 concurrent.futures 的应用程序

参数：

xlang (bool, 默认=False)：启用跨语言序列化。当为 False 时，启用支持所有 Python 对象的 Python 原生模式。当为 True 时，启用与 Java、Go、Rust 等兼容的跨语言模式。
ref (bool, 默认=False)：启用共享/循环引用的引用跟踪。如果您的数据没有共享引用，禁用以获得更好的性能。
strict (bool, 默认=True)：要求类型注册以确保安全。强烈建议用于生产环境。仅在受信任的环境中禁用。
compatible (bool, 默认=False)：在跨语言模式下启用 schema 演化，允许在保持兼容性的同时添加/删除字段。
max_depth (int, 默认=50)：反序列化的最大深度，用于安全防护，防止栈溢出攻击。

主要方法：

# 序列化（serialize/deserialize 与 dumps/loads 完全相同）
data: bytes = fory.serialize(obj)
obj = fory.deserialize(data)

# 替代 API（别名）
data: bytes = fory.dumps(obj)
obj = fory.loads(data)

# 通过 id 注册类型（用于 Python 模式）
fory.register(MyClass, type_id=123)
fory.register(MyClass, type_id=123, serializer=custom_serializer)

# 通过名称注册类型（用于跨语言模式）
fory.register(MyClass, typename="my.package.MyClass")
fory.register(MyClass, typename="my.package.MyClass", serializer=custom_serializer)

语言模式对比

特性	Python 模式 (`xlang=False`)	跨语言模式 (`xlang=True`)
用例	纯 Python 应用	多语言系统
兼容性	仅 Python	Java、Go、Rust、C++、JavaScript 等
支持的类型	所有 Python 类型	仅跨语言兼容的类型
函数/Lambda	✓ 支持	✗ 不允许
局部类	✓ 支持	✗ 不允许
动态类	✓ 支持	✗ 不允许
Schema 演化	✓ 支持（启用 `compatible=True`）	✓ 支持（启用 `compatible=True`）
性能	极快	非常快
数据大小	紧凑	紧凑且包含类型元数据

Python 模式 (`xlang=False`)

Python 模式支持所有 Python 类型，包括函数、类和闭包。非常适合纯 Python 应用：

import pyfory

# 完全 Python 兼容模式
fory = pyfory.Fory(xlang=False, ref=True, strict=False)

# 支持所有 Python 对象：
data = fory.dumps({
    'function': lambda x: x * 2,        # 函数和 lambda 表达式
    'class': type('Dynamic', (), {}),    # 动态类
    'method': str.upper,                # 方法
    'nested': {'circular_ref': None}    # 循环引用（当 ref=True 时）
})

# pickle/cloudpickle 的直接替代品
import pickle
obj = [1, 2, {"nested": [3, 4]}]
assert fory.loads(fory.dumps(obj)) == pickle.loads(pickle.dumps(obj))

# 比 pickle 显著更快更紧凑
import timeit
obj = {f"key{i}": f"value{i}" for i in range(10000)}
print(f"Fory: {timeit.timeit(lambda: fory.dumps(obj), number=1000):.3f}s")
print(f"Pickle: {timeit.timeit(lambda: pickle.dumps(obj), number=1000):.3f}s")

跨语言模式 (`xlang=True`)

跨语言模式将类型限制为所有 Fory 实现通用的类型。用于多语言系统：

import pyfory

# 跨语言兼容模式
f = pyfory.Fory(xlang=True, ref=True)

# 仅支持跨语言兼容的类型
f.register(MyDataClass, typename="com.example.MyDataClass")

# 数据可以被 Java、Go、Rust 等读取
data = f.serialize(MyDataClass(field1="value", field2=42))

🔧 高级特性

引用跟踪和循环引用

安全处理共享引用和循环依赖。设置 ref=True 来去重对象：

import pyfory

f = pyfory.Fory(ref=True)  # 启用引用跟踪

# 安全处理循环引用
class Node:
    def __init__(self, value):
        self.value = value
        self.children = []
        self.parent = None

root = Node("root")
child = Node("child")
child.parent = root  # 循环引用
root.children.append(child)

# 序列化不会无限递归
data = f.serialize(root)
result = f.deserialize(data)
assert result.children[0].parent is result  # 引用被保留

类型注册和安全

在严格模式下，只有注册的类型才能被反序列化。这可以防止任意代码执行：

import pyfory

# 严格模式（推荐用于生产环境）
f = pyfory.Fory(strict=True)

class SafeClass:
    def __init__(self, data):
        self.data = data

# 在严格模式下必须注册类型
f.register(SafeClass, typename="com.example.SafeClass")

# 现在序列化可以工作
obj = SafeClass("safe data")
data = f.serialize(obj)
result = f.deserialize(data)

# 未注册的类型将引发异常
class UnsafeClass:
    pass

# 在严格模式下这将失败
try:
    f.serialize(UnsafeClass())
except Exception as e:
    print("安全保护已启动！")

自定义序列化器

为特殊类型实现自定义序列化逻辑。覆盖 write/read 用于 Python 模式，xwrite/xread 用于跨语言：

import pyfory
from pyfory.serializer import Serializer
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Foo:
    f1: int
    f2: str

class FooSerializer(Serializer):
    def __init__(self, fory, cls):
        super().__init__(fory, cls)

    def write(self, buffer, obj: Foo):
        # 自定义序列化逻辑
        buffer.write_varint32(obj.f1)
        buffer.write_string(obj.f2)

    def read(self, buffer):
        # 自定义反序列化逻辑
        f1 = buffer.read_varint32()
        f2 = buffer.read_string()
        return Foo(f1, f2)

    # 用于跨语言模式
    def xwrite(self, buffer, obj: Foo):
        buffer.write_int32(obj.f1)
        buffer.write_string(obj.f2)

    def xread(self, buffer):
        return Foo(buffer.read_int32(), buffer.read_string())

f = pyfory.Fory()
f.register(Foo, type_id=100, serializer=FooSerializer(f, Foo))

# 现在 Foo 使用您的自定义序列化器
data = f.dumps(Foo(42, "hello"))
result = f.loads(data)
print(result)  # Foo(f1=42, f2='hello')

Numpy 和科学计算

Fory 原生支持 numpy 数组，使用优化的序列化。大型数组在可能的情况下使用零拷贝：

import pyfory
import numpy as np

f = pyfory.Fory()

# 原生支持 Numpy 数组
arrays = {
    'matrix': np.random.rand(1000, 1000),
    'vector': np.arange(10000),
    'bool_mask': np.random.choice([True, False], size=5000)
}

data = f.serialize(arrays)
result = f.deserialize(data)

# 对于兼容的数组类型使用零拷贝
assert np.array_equal(arrays['matrix'], result['matrix'])

💡 最佳实践

生产环境配置

使用这些推荐设置在生产环境中平衡安全性、性能和功能：

import pyfory

# 生产环境推荐设置
fory = pyfory.Fory(
    xlang=False,        # 如果需要跨语言支持则使用 True
    ref=False,           # 如果有共享/循环引用则启用
    strict=True,        # 关键：生产环境中始终为 True
    compatible=False,   # 仅在需要 schema 演化时启用
    max_depth=20       # 根据数据结构深度调整
)

# 预先注册所有类型
fory.register(UserModel, type_id=100)
fory.register(OrderModel, type_id=101)
fory.register(ProductModel, type_id=102)

性能优化技巧

使用这些指南优化序列化速度和内存使用：

如果不需要则禁用 ref=True：引用跟踪有开销
使用 type_id 而不是 typename：整数 ID 比字符串名称更快
复用 Fory 实例：创建一次，多次使用
启用 Cython：确保 ENABLE_FORY_CYTHON_SERIALIZATION=1，应默认启用
对大型数组使用行格式：用于分析的零拷贝访问

# 好的做法：复用实例
fory = pyfory.Fory()
for obj in objects:
    data = fory.dumps(obj)

# 不好的做法：每次创建新实例
for obj in objects:
    fory = pyfory.Fory()  # 浪费！
    data = fory.dumps(obj)

类型注册模式

为您的用例选择正确的注册方法：

# 模式 1：简单注册
fory.register(MyClass, type_id=100)

# 模式 2：使用 typename 的跨语言
fory.register(MyClass, typename="com.example.MyClass")

# 模式 3：使用自定义序列化器
fory.register(MyClass, type_id=100, serializer=MySerializer(fory, MyClass))

# 模式 4：批量注册
type_id = 100
for model_class in [User, Order, Product, Invoice]:
    fory.register(model_class, type_id=type_id)
    type_id += 1

错误处理

优雅地处理常见的序列化错误。捕获特定异常以实现更好的错误恢复：

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}")

🛠️ 迁移指南

从 Pickle 迁移

用 Fory 替换 pickle 以获得更好的性能，同时保持相同的 API：

# 之前（pickle）
import pickle
data = pickle.dumps(obj)
result = pickle.loads(data)

# 之后（Fory - 具有更好性能的直接替代品）
import pyfory
f = pyfory.Fory(xlang=False, ref=True, strict=False)
data = f.dumps(obj)      # 更快更紧凑
result = f.loads(data)   # 更快的反序列化

# 优势：
# - 序列化速度快 2-10 倍
# - 反序列化速度快 2-5 倍
# - 数据大小最多减少 3 倍
# - 相同的 API，更好的性能

从 JSON 迁移

与 JSON 不同，Fory 支持任意 Python 类型，包括函数：

# 之前（JSON - 类型有限）
import json
data = json.dumps({"name": "Alice", "age": 30})
result = json.loads(data)

# 之后（Fory - 所有 Python 类型）
import pyfory
f = pyfory.Fory()
data = f.dumps({"name": "Alice", "age": 30, "func": lambda x: x})
result = f.loads(data)

🚨 安全最佳实践

生产环境配置

除非您的环境完全可信，否则不要在生产环境中禁用 strict=True：

import pyfory

# 推荐的生产环境设置
f = pyfory.Fory(
    xlang=False,   # 或 True 用于跨语言
    ref=True,      # 处理循环引用
    strict=True,   # 重要：防止恶意数据
    max_depth=100  # 防止深度递归攻击
)

# 显式注册允许的类型
f.register(UserModel, type_id=100)
f.register(OrderModel, type_id=101)
# 绝不要在处理不可信数据的生产环境中设置 strict=False！

开发与生产环境

使用环境变量在开发和生产配置之间切换：

import pyfory
import os

# 开发配置
if os.getenv('ENV') == 'development':
    fory = pyfory.Fory(
        xlang=False,
        ref=True,
        strict=False,    # 开发时允许任何类型
        max_depth=1000   # 开发时更高的限制
    )
else:
    # 生产配置（安全加固）
    fory = pyfory.Fory(
        xlang=False,
        ref=True,
        strict=True,     # 关键：需要注册
        max_depth=100    # 合理的限制
    )
    # 仅注册已知的安全类型
    for idx, model_class in enumerate([UserModel, ProductModel, OrderModel]):
        fory.register(model_class, type_id=100 + idx)

DeserializationPolicy

当必须使用 strict=False 时（例如，反序列化函数/lambda 表达式），使用 DeserializationPolicy 在反序列化期间实现细粒度的安全控制。这提供了类似于 pickle.Unpickler.find_class() 的保护，但具有更全面的钩子。

为什么使用 DeserializationPolicy？

阻止危险的类/模块（例如，subprocess.Popen）
在调用之前拦截和验证 __reduce__ 可调用对象
在 __setstate__ 期间清理敏感数据
根据自定义规则替换或拒绝反序列化的对象

示例：阻止危险的类

import pyfory
from pyfory import DeserializationPolicy

dangerous_modules = {'subprocess', 'os', '__builtin__'}

class SafeDeserializationPolicy(DeserializationPolicy):
    """在反序列化期间阻止潜在危险的类。"""

    def validate_class(self, cls, is_local, **kwargs):
        # 阻止危险模块
        if cls.__module__ in dangerous_modules:
            raise ValueError(f"阻止危险类：{cls.__module__}.{cls.__name__}")
        return None

    def intercept_reduce_call(self, callable_obj, args, **kwargs):
        # 在 __reduce__ 期间阻止特定的可调用对象调用
        if getattr(callable_obj, '__name__', "") == 'Popen':
            raise ValueError("阻止尝试调用 subprocess.Popen")
        return None

    def intercept_setstate(self, obj, state, **kwargs):
        # 清理敏感数据
        if isinstance(state, dict) and 'password' in state:
            state['password'] = '***REDACTED***'
        return None

# 使用自定义安全策略创建 Fory
policy = SafeDeserializationPolicy()
fory = pyfory.Fory(xlang=False, ref=True, strict=False, policy=policy)

# 现在反序列化受到您自定义策略的保护
data = fory.serialize(my_object)
result = fory.deserialize(data)  # 将调用策略钩子

可用的策略钩子：

validate_class(cls, is_local) - 在反序列化期间验证/阻止类类型
validate_module(module, is_local) - 验证/阻止模块导入
validate_function(func, is_local) - 验证/阻止函数引用
intercept_reduce_call(callable_obj, args) - 拦截 __reduce__ 调用
inspect_reduced_object(obj) - 检查/替换通过 __reduce__ 创建的对象
intercept_setstate(obj, state) - 在 __setstate__ 之前检查状态
authorize_instantiation(cls, args, kwargs) - 控制类实例化

另见： pyfory/policy.py 包含每个hook的详细文档和示例。

🐛 故障排查

常见问题

Q: 格式功能的 ImportError

# A: 安装行格式支持
pip install pyfory[format]

# 或从源码安装并支持格式功能
pip install -e ".[format]"

Q: 序列化性能慢

# A: 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
# 使用以下命令重新安装：pip install --force-reinstall --no-cache-dir pyfory

# 对于调试，您可以在导入前禁用 Cython 模式
import os
os.environ['ENABLE_FORY_CYTHON_SERIALIZATION'] = '0'
import pyfory  # 现在使用纯 Python 模式

Q: 跨语言兼容性问题

# A: 使用显式类型注册和一致的命名
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

Q: 循环引用错误或重复数据

# A: 启用引用跟踪
f = pyfory.Fory(ref=True)  # 循环引用必需

# 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

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 进行开发

Q: Schema 演化不起作用

# A: 为 schema 演化启用兼容模式
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"

Q: 严格模式下的类型注册错误

# A: 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（不推荐用于生产环境）
f = pyfory.Fory(strict=False)  # 仅在受信任的环境中使用

🤝 贡献

Apache Fory™ 是 Apache 软件基金会下的开源项目。我们欢迎所有形式的贡献：

如何贡献

报告问题：发现 bug？提交 issue
建议功能：有想法？开始讨论
改进文档：文档改进总是受欢迎的
提交代码：请查看我们的贡献指南

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 .

📄 许可证

Apache License 2.0。详见 LICENSE。

Apache Fory™ - 适用于现代应用的极速、安全且多功能的序列化框架。

🔗 链接

文档：https://fory.apache.org/docs/latest/python_guide/
GitHub：https://github.com/apache/fory
PyPI：https://pypi.org/project/pyfory/
Issues：https://github.com/apache/fory/issues
Slack：https://join.slack.com/t/fory-project/shared_invite/zt-36g0qouzm-kcQSvV_dtfbtBKHRwT5gsw
基准测试：https://fory.apache.org/docs/latest/benchmarks/

🌟 社区

我们欢迎贡献！无论是 bug 报告、功能请求、文档改进还是代码贡献，我们都感激您的帮助。

在 GitHub 上给项目加星 ⭐
加入我们的 Slack 社区 💬
在 X/Twitter 上关注我们 🐦

Apache Fory™ Python​

🚀 核心特性​

🔧 灵活的序列化模式​

🎯 多样的序列化功能​

⚡ 极速性能​

📦 紧凑的数据大小​

🛡️ 安全性​

📦 安装​

基础安装​

可选依赖​

环境要求​

🐍 Python 原生序列化​

基础对象序列化​

自定义类序列化​

Pickle/Cloudpickle 的直接替代品​

常见用法​

序列化全局函数​

序列化局部函数/Lambda 表达式​

序列化全局类/方法​

序列化局部类/方法​

带外缓冲区序列化​

基础带外序列化​

带外序列化 Pandas DataFrame​

选择性带外序列化​

Pickle5 兼容性​

将缓冲区写入不同的流​

🏃‍♂️ 跨语言对象图序列化​

跨语言序列化​

📊 行格式 - 零拷贝处理​

行格式基础用法​

跨语言兼容性​

主要优势​

🏗️ 核心 API 参考​

Fory 类​

ThreadSafeFory 类​

语言模式对比​

Python 模式 (xlang=False)​

跨语言模式 (xlang=True)​

🔧 高级特性​

引用跟踪和循环引用​

类型注册和安全​

自定义序列化器​

Numpy 和科学计算​

💡 最佳实践​

生产环境配置​

性能优化技巧​

类型注册模式​

错误处理​

🛠️ 迁移指南​

从 Pickle 迁移​

从 JSON 迁移​

🚨 安全最佳实践​

生产环境配置​

开发与生产环境​

DeserializationPolicy​

🐛 故障排查​

常见问题​

调试模式​

🤝 贡献​

如何贡献​

开发环境设置​

📄 许可证​

🔗 链接​

🌟 社区​

Apache Fory™ Python

🚀 核心特性

🔧 灵活的序列化模式

🎯 多样的序列化功能

⚡ 极速性能

📦 紧凑的数据大小

🛡️ 安全性

📦 安装

基础安装

可选依赖

环境要求

🐍 Python 原生序列化

基础对象序列化

自定义类序列化

Pickle/Cloudpickle 的直接替代品

常见用法

序列化全局函数

序列化局部函数/Lambda 表达式

序列化全局类/方法

序列化局部类/方法

带外缓冲区序列化

基础带外序列化

带外序列化 Pandas DataFrame

选择性带外序列化

Pickle5 兼容性

将缓冲区写入不同的流

🏃‍♂️ 跨语言对象图序列化

跨语言序列化

📊 行格式 - 零拷贝处理

行格式基础用法

跨语言兼容性

主要优势

🏗️ 核心 API 参考

Fory 类

ThreadSafeFory 类

语言模式对比

Python 模式 (`xlang=False`)

跨语言模式 (`xlang=True`)

🔧 高级特性

引用跟踪和循环引用

类型注册和安全

自定义序列化器

Numpy 和科学计算

💡 最佳实践

生产环境配置

性能优化技巧

类型注册模式

错误处理

🛠️ 迁移指南

从 Pickle 迁移

从 JSON 迁移

🚨 安全最佳实践

生产环境配置

开发与生产环境

DeserializationPolicy

🐛 故障排查

常见问题

调试模式

🤝 贡献

如何贡献

开发环境设置

📄 许可证

🔗 链接

🌟 社区