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पैकेज विवरणv0.3.2

borsh_annotation

एक डार्ट ऑब्जेक्ट को बोर्श सीरियलाइज़ेबल बनाने के लिए उपयोग किया जाने वाला एनोटेशन।

AndroidiOSWebmacOSWindowsLinux
30-दिन डाउनलोड
7.6 हज़ार
लाइक
1
Pub अंक
140

पैकेज इंस्टॉल करें

flutter pub add borsh_annotation

पैकेज अवलोकन

सार्वजनिक जानकारी से बना चयन मार्गदर्शन। केवल संदर्भ हेतु।

borsh_annotation एक Dart पैकेज है जो Dart ऑब्जेक्ट्स के लिए Borsh सीरियलाइजेशन को सक्षम करने के लिए एनोटेशन प्रदान करता है। यह विकासकर्ताओं को क्लास और फील्ड्स को चिह्नित करने की अनुमति देता है, जिससे Borsh फॉर्मेट का उपयोग करके काफी कुशल और संक्षिप्त बाइनरी सीरियलाइजेशन संभव होता है, जो ब्लॉकचेन एप्लिकेशन में आम तौर पर उपयोग किया जाता है। पैकेज को कोड जनरेशन के साथ काम करता है जो सीरियलाइजेशन लॉजिक को कंपाइल-टाइम पर उत्पन्न करता है, जिससे प्रदर्शन में सुधार होता है और रनटाइम ओवरहेड कम होता है। यह Android, iOS, Web, macOS, Windows और Linux सहित कई प्लेटफॉर्म का समर्थन करता है, जिससे उच्च प्रदर्शन वाले डेटा एन्कोडिंग की आवश्यकता वाले क्रॉस-प्लेटफॉर्म ऐप्स के लिए आदर्श है। यह उपकरण विशेष रूप से आकार और गति के महत्वपूर्ण वातावरणों में उपयोगी है, जैसे डिसेंट्रलाइज्ड ऐप्स।

उपयोग

  • ब्लॉकचेन एप्लिकेशन विकास
  • प्लेटफॉर्म-समन्वय डेटा अनुक्रमण
  • संरचित डेटा का उच्च प्रदर्शन संकोडिंग
  • Borsh-आधारित प्रणालियों के साथ अंतःक्रिया
  • डेटा के प्रभावी भंडारण और स्थानांतरण

मुख्य विशेषताएँ

  • संकलन समय कोड उत्पादन
  • Borsh बाइनरी सीरियलाइजेशन का समर्थन करता है
  • प्लेटफॉर्म-अनुकूल (बहु-प्लेटफॉर्म)
  • न्यूनतम रनटाइम ओवरहेड
  • एनोटेशन के माध्यम से डार्ट क्लासेस के साथ आसान एकीकरण
  • आकार और गति के लिए अनुकूलित

इनके लिए उपयुक्त

  • ब्लॉकचेन या क्रिप्टो-संबंधित एप्लिकेशन विकसित कर रहे डेवलपर्स
  • त्वरित, संक्षिप्त डेटा अनुक्रमण की आवश्यकता वाली टीमें
  • कई प्लेटफॉर्म के लिए लक्षित प्रोजेक्ट
  • Borsh-संगत प्रणालियों के साथ अंतरक्रिया की आवश्यकता वाले अनुप्रयोग
  • प्रदर्शन-महत्वपूर्ण डेटा कोडिंग परिदृश्य

विचार योग्य बातें

  • कोड जनरेशन सेटअप की आवश्यकता है
  • केवल @BorshSerializable एनोटेटेड क्लासेज तक सीमित
  • build_runner और संबंधित निर्भरताओं पर निर्भर करता है
  • गतिशील या अनियमित डेटा के लिए उपयुक्त नहीं
  • स्थिर डेटा मॉडल वाले प्रोजेक्ट्स में सबसे अच्छा उपयोग किया जाता है

श्रेणियाँ

इस पैकेज का उपयोग करने वाले प्रोजेक्ट

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