当前位置:首页 > 文章列表 > Golang > Go问答 > PHP 无法通过 Golang 解压 gzip 数据

PHP 无法通过 Golang 解压 gzip 数据

来源:Golang技术栈 2023-04-09 09:37:00 0浏览 收藏

小伙伴们有没有觉得学习Golang很有意思?有意思就对了!今天就给大家带来《PHP 无法通过 Golang 解压 gzip 数据》,以下内容将会涉及到golang,若是在学习中对其中部分知识点有疑问,或许看了本文就能帮到你!

问题内容

为什么我的 PHP demo 中用 Go 解压 gzip 数据不能,但是 PHP gzip 数据到 Go 是成功的?我需要将 gzip JSON 数据从 Go 发布到 PHP API 服务。

测试结果

 -> |  php   |  go 
---------------------
php |  ok    |  ok
go  |  fail  |  ok

PHP 代码

class GzipDemo
{
    public function gzen($data, $file){
       $json_data = json_encode($data);
       $gz_data = gzencode($json_data,9);
       file_put_contents($file,$gz_data);
    }

    public function gzdn($file){
       $data = file_get_contents($file);
        $unpacked = gzdecode($data);
        if ($unpacked === FALSE)
        {
            print("failed:".$file."\n");
        }else{
             print($file. " result Data :".$unpacked ."\n");
        }
    }
}

$demo = new GzipDemo();
$file="phpgzip.txt";
$demo->gzen("data",$file);
$demo->gzdn($file);
$demo->gzdn("gogzip.txt");

这样的结果:PHP转PHP还好。转到 PHP 失败。

去代码

package main

import (
    "bytes"
    "compress/gzip"
    "encoding/json"
    "fmt"
    "io/ioutil"
    "os"
)

func main() {
    gzen("data", "gogzip.txt")
    gden("gogzip.txt")
    gden("phpgzip.txt")
}
func gzen(data string, file string) {
    b, _ := json.Marshal(data)
    buffer := new(bytes.Buffer)
    w, _ := gzip.NewWriterLevel(buffer, gzip.BestCompression)
    defer w.Close()
    w.Write(b)
    w.Flush()
    ioutil.WriteFile(file, buffer.Bytes(), os.ModePerm)
}
func gden(file string) {
    b, _ := ioutil.ReadFile(file)
    buffer := new(bytes.Buffer)
    buffer.Write(b)
    r, _ := gzip.NewReader(buffer)
    defer r.close()
    data, _ := ioutil.ReadAll(r)
    fmt.Println(file, " result Data:", string(data))
}

这个结果: Go to Go 没问题。PHP 去好了。

正确答案

它适用于以下更改:

  • 在您想要使用的 PHP 代码中,gzdecode而不是gzinflate. 如果你使用它,你就不需要这些substr($data, 10)东西。我没有读过 deflate 与 gzip 的关系,但简单的是gzencode/gzdecode匹配 golanggzip包的功能以及gz*GNU 命令行工具系列的功能。
  • 在您的 Go 代码中移动您的 gzip.Writer.Close() 调用以在您读取之前完成buffer。正如您在此处看到的那样:http ://golang.org/src/compress/gzip/gzip.go?s=6230:6260 #L240 关闭时会向底层流写入一些其他内容,因此在您的示例中以上您所写的内容不完整。(该defer语句导致Close()在包含函数退出后运行。)Go gzip 解码很可能无论如何都设法解码,而 PHP 实现却不是 - 在任何情况下,您都应该正确关闭流到内存缓冲区以确保它是在将其写入文件之前完成。

必须注意:您忽略了 Go 代码中的所有错误。这段代码看起来只是一个测试,所以我不会强调这一点,但您肯定希望进行适当的错误处理(向用户或函数的调用者报告问题)。

本篇关于《PHP 无法通过 Golang 解压 gzip 数据》的介绍就到此结束啦,但是学无止境,想要了解学习更多关于Golang的相关知识,请关注golang学习网公众号!

版本声明
本文转载于:Golang技术栈 如有侵犯,请联系study_golang@163.com删除
GoLang(cgp) http.Client 获取请求从 Linux 守护进程挂起GoLang(cgp) http.Client 获取请求从 Linux 守护进程挂起
上一篇
GoLang(cgp) http.Client 获取请求从 Linux 守护进程挂起
在 Golang 中制作哈希数组
下一篇
在 Golang 中制作哈希数组
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • PubMedQA数据集详解:生物医学问答基准、功能与应用指南
    PubMedQA
    深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
    307次使用
  • H2O EvalGPT:开源LLM大模型评估与排行榜工具
    H2O EvalGPT
    H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
    365次使用
  • LMArena是什么?伯克利AI模型评估平台使用指南与功能解析
    LMArena
    LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
    360次使用
  • 斯坦福HELM:大语言模型Holistic Evaluation整体评估框架详解
    HELM
    深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
    328次使用
  • MMBench详解:多模态大模型基准测试、功能特点与使用指南
    MMBench
    MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
    151次使用
微信登录更方便
  • 密码登录
  • 注册账号
登录即同意 用户协议 和 隐私政策
返回登录
  • 重置密码