以下是几个使用 Protobuf 进行数据传输的示例：

示例一：传感器数据

首先，我们需要定义一个 .proto 文件，描述数据结构。例如，我们的传感器数据包含传感器 ID、时间戳和温度值，可以这样定义：

syntax = "proto3";

message SensorData {
  int32 sensor_id = 1;
  int64 timestamp = 2;
  float temperature = 3;
}

然后，使用 protoc 编译 .proto 文件，生成相应语言的代码。假设我们使用 Python，可以运行以下命令：

protoc --python_out=. sensor.proto

接下来，我们可以编写 Python 代码来序列化和反序列化数据：

import sensor_pb2

# 创建一个 SensorData 对象
sensor_data = sensor_pb2.SensorData()
sensor_data.sensor_id = 1
sensor_data.timestamp = 1623072023
sensor_data.temperature = 23.5

# 序列化为二进制数据
serialized_data = sensor_data.SerializeToString()

# 反序列化为对象
sensor_data_parsed = sensor_pb2.SensorData()
sensor_data_parsed.ParseFromString(serialized_data)

# 打印结果
print(f"Sensor ID: {sensor_data_parsed.sensor_id}")
print(f"Timestamp: {sensor_data_parsed.timestamp}")
print(f"Temperature: {sensor_data_parsed.temperature}")

示例二：用户信息

假设我们需要传输用户信息，包括用户 ID、用户名和邮箱地址，可以定义如下的 .proto 文件：

syntax = "proto3";

message User {
  int32 user_id = 1;
  string username = 2;
  string email = 3;
}

同样地，使用 protoc 编译 .proto 文件，生成相应的 Python 代码：

protoc --python_out=. user.proto

然后，编写 Python 代码来处理用户信息：

import user_pb2

# 创建一个 User 对象
user = user_pb2.User()
user.user_id = 123
user.username = "Alice"
user.email = "alice@example.com"

# 序列化为二进制数据
serialized_user = user.SerializeToString()

# 反序列化为对象
user_parsed = user_pb2.User()
user_parsed.ParseFromString(serialized_user)

# 打印结果
print(f"User ID: {user_parsed.user_id}")
print(f"Username: {user_parsed.username}")
print(f"Email: {user_parsed.email}")

示例三：复杂数据结构

如果我们需要传输更复杂的数据结构，例如用户信息包含多个地址，可以定义如下的 .proto 文件：

syntax = "proto3";

message Address {
  string street = 1;
  string city = 2;
  string state = 3;
  string zip = 4;
}

message User {
  int32 user_id = 1;
  string username = 2;
  string email = 3;
  repeated Address addresses = 4;
}

编译 .proto 文件，生成相应的代码：

protoc --python_out=. user.proto

然后，编写 Python 代码来处理复杂数据结构：

import user_pb2

# 创建一个 User 对象
user = user_pb2.User()
user.user_id = 123
user.username = "Alice"
user.email = "alice@example.com"

# 添加地址
address1 = user.addresses.add()
address1.street = "123 Main St"
address1.city = "Springfield"
address1.state = "IL"
address1.zip = "62701"

address2 = user.addresses.add()
address2.street = "456 Oak St"
address2.city = "Metropolis"
address2.state = "NY"
address2.zip = "10001"

# 序列化为二进制数据
serialized_user = user.SerializeToString()

# 反序列化为对象
user_parsed = user_pb2.User()
user_parsed.ParseFromString(serialized_user)

# 打印结果
print(f"User ID: {user_parsed.user_id}")
print(f"Username: {user_parsed.username}")
print(f"Email: {user_parsed.email}")

for address in user_parsed.addresses:
    print(f"Address: {address.street}, {address.city}, {address.state} {address.zip}")

性能对比

为了展示 Protobuf 的优势，我们做了一个简单的性能对比实验。在相同的数据量下，我们分别使用 JSON 和 Protobuf 进行序列化和反序列化，并比较两者的性能。

以下是 Python 代码示例，用于对比 JSON 和 Protobuf 的性能：

import time
import json
import sensor_pb2

# 生成样本数据
data = {
    "sensor_id": 1,
    "timestamp": 1623072023,
    "temperature": 23.5
}

# JSON 序列化和反序列化
start_time = time.time()
for _ in range(100000):
    json_data = json.dumps(data)
    data_parsed = json.loads(json_data)
end_time = time.time()
json_time = end_time - start_time

# Protobuf 序列化和反序列化
sensor_data = sensor_pb2.SensorData()
sensor_data.sensor_id = 1
sensor_data.timestamp = 1623072023
sensor_data.temperature = 23.5

start_time = time.time()
for _ in range(100000):
    serialized_data = sensor_data.SerializeToString()
    sensor_data_parsed = sensor_pb2.SensorData()
    sensor_data_parsed.ParseFromString(serialized_data)
end_time = time.time()
protobuf_time = end_time - start_time

print(f"JSON time: {json_time} seconds")
print(f"Protobuf time: {protobuf_time} seconds")

结果显示，Protobuf 的序列化和反序列化速度远高于 JSON，尤其在数据量较大的情况下，这种优势更加明显。