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Serialization libraries specifically designed for the Rust ecosystem.
Distinct from Serialization Frameworks: Distinct from Serialization Frameworks: focuses on Rust-specific macro-based interfaces and compile-time generation.
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This project is a framework for the efficient serialization and deserialization of data structures. It provides a unified, macro-based interface that automates the conversion of complex internal objects into standardized formats and reconstructs them from raw input streams or buffers. By leveraging compile-time code generation, the library minimizes manual implementation overhead while ensuring consistent logic across diverse data types. The framework distinguishes itself through a format-agnostic data model and a visitor-based parsing architecture that decouples data structures from specific
Provides a unified, macro-based interface for efficiently serializing and deserializing Rust data structures into various formats.
orjson is a high-performance Python library for serializing and deserializing JSON data. It functions as both a JSON parsing library and a serialization engine, converting data between native Python objects and UTF-8 encoded bytes. The project provides specialized support for converting complex Python data structures, including dataclasses, datetime objects, and NumPy arrays and scalars, into JSON format. It also allows for the insertion of pre-serialized JSON blobs into documents to maintain processing speed. The library includes capabilities for memory-efficient deserialization through key
Provides a high-performance serialization engine implemented in Rust.
This is a Rust serialization library for converting data structures to and from JSON strings and byte streams. It is built as a framework within the Serde ecosystem, providing both a strongly typed parser for compile-time safety and a recursive value tree for manipulating JSON data without a predefined schema. The project supports both typed and untyped processing. It can map JSON data into specific Rust types for schema conformity or parse input into a flexible, schemaless representation. It also includes macro-based utilities for the dynamic construction of JSON objects.
Provides a high-performance JSON serialization framework specifically designed for the Rust ecosystem.
RON is a serializer and deserializer for a strongly typed, human-readable data exchange format. It mirrors Rust language syntax to represent complex data structures and configurations, serving as an alternative to formats like JSON and TOML. The format preserves native Rust type idioms, including enums, structs, tuples, and ranges. It supports inline comments and specialized numeric bases, allowing for the creation of typed configuration files and human-editable data storage. The library provides source-mapped error reporting to track character coordinates during syntax failures and includes
Provides a serialization library specifically designed for the Rust ecosystem to convert complex structures to readable text.
rinf is a cross-platform native bridge and integration layer used to connect business logic written in Rust to application frontends. It functions as a cross-language message broker and binary serialization framework that enables the exchange of structured data between a Rust backend and user interfaces across mobile, desktop, and web targets. The project utilizes a schema-driven code generator to produce language-specific message classes from shared definitions. This ensures type-safe message passing and consistency across different programming environments, preventing data mismatches during
Implements a serialization framework specifically for the Rust ecosystem to exchange structured data with other languages.
Esta biblioteca es un marco de validación declarativo para Rust que impone la integridad de los datos y las reglas de negocio en modelos de datos estructurados. Utiliza macros procedimentales para transformar anotaciones basadas en atributos en lógica de validación ejecutable, asegurando que las estructuras de datos se adhieran a las restricciones definidas antes del procesamiento. El marco se distingue por realizar la validación en tiempo de compilación, lo que elimina la sobrecarga en tiempo de ejecución y proporciona una verificación de tipos estricta para todas las reglas. Admite el recorrido recursivo de estructuras de datos anidadas y colecciones, asegurando que cada nivel de una jerarquía sea verificado. Más allá de las restricciones de campos individuales, el sistema proporciona ganchos para comprobaciones de consistencia entre campos y permite la integración de funciones personalizadas específicas del dominio para manejar requisitos de negocio complejos. La biblioteca ofrece una interfaz unificada para implementar rutinas de validación personalizadas en estructuras de datos dispares. Se distribuye como un crate con documentación que cubre la aplicación de atributos declarativos para imponer formatos, rangos e integridad estructural.
Enforces data integrity and business rules on Rust data structures using declarative attributes and custom validation logic.
Fluent-validator es un framework de validación de Java diseñado para aplicar la integridad de los datos a través de restricciones declarativas y comprobaciones automatizadas en la capa de servicio. Proporciona un entorno estructurado para definir la lógica de validación que se integra con la especificación JSR 303, permitiendo a los desarrolladores mantener una calidad de datos consistente en jerarquías de objetos complejas y límites de aplicación. El framework se distingue por una interfaz fluida que permite la orquestación de cadenas de validación, permitiendo secuencias de reglas legibles y mantenibles. Admite un control de ejecución avanzado, incluida la capacidad de cambiar entre estrategias de fallo rápido y tolerancia a fallos, y utiliza la interceptación basada en proxy para verificar automáticamente los argumentos de los métodos dentro de contenedores gestionados. Más allá de la integración de restricciones estándar, la librería facilita una integridad de datos profunda a través del recorrido recursivo de grafos de objetos y la validación en cascada. Se adapta a los requisitos comerciales dinámicos al admitir lógica condicional, grupos de validación para la resolución de reglas consciente del contexto y la inyección de propiedades externas en el alcance de la validación. Los desarrolladores también pueden implementar clases de validación personalizadas para manejar requisitos de datos únicos junto con anotaciones estándar.
Supports declarative validation using annotations on class fields to trigger automatic checks.