Python 用于持久数据结构的高级序列化框架

我需要为内存索引序列化一些结构化数据。特别是，我需要用一个原始数据类型来实现一个大数组（千兆字节）的异构结构（代码为> int <代码/ > s，<代码>浮点 S，<代码> char < /Case> s，这需要由同一机器上的C++和Python程序解析。这个数组将是静态的，我不需要更新它的任何结构

我发现了一些类似的框架，但我不确定它们是否适合这项工作，因为这里关于协议缓冲区的许多其他问题或Internet教程都集中在消息交换和RPC上。我的主要要求是快速读取/写入千兆字节二进制编码数据的文件

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我的问题是：我应该考虑其他框架来解决这个问题吗？ 我的建议是离开Protobuf，试试flatbuffer或Cap'N Proto，它们不会序列化数据，而是针对原始数据构建的。

这个问题有点基于观点。无论如何，protobuf肯定是序列化大量数据的好工具。以后如何传输这些数据（一次传输整个1GB结构，小数据块等等）是另一个问题。