Question

我正在尝试在我的Scala NLP（自然语言处理）应用程序中挑选一些相对简单的结构但是大而慢的创建类。因为有很多数据，所以需要pickle和esp。快速，无臃肿。 Java序列化显然在这方面很糟糕。我知道Kryo，但我从未使用它。我也遇到了Apache Avro，虽然我不太清楚为什么它通常不被认为是一个合适的解决方案。两者都不是特定于Scala的，我看到有一个名为Scala Pickling的Scala特定包。不幸的是，它缺少几乎所有文档，我不知道如何创建自定义pickler。

我在这里看到一个问题：

Scala Pickling: Writing a custom pickler / unpickler for nested structures

在这个问题上仍然存在一些背景，而且与Kryo或Avro的例子相比，创建自定义选择器看起来也是一个很大的样板。

以下是我需要序列化的一些类：

trait ToIntMemoizer[T] {
  protected val minimum_raw_index: Int = 1
  protected var next_raw_index: Int = minimum_raw_index

  // For replacing items with ints. This is a wrapper around
  // gnu.trove.map.TObjectIntMap to make it look like mutable.Map[T, Int].
  // It behaves the same way.
  protected val value_id_map = trovescala.ObjectIntMap[T]()

  // Map in the opposite direction. This is a wrapper around
  // gnu.trove.map.TIntObjectMap to make it look like mutable.Map[Int, T].
  // It behaves the same way.
  protected val id_value_map = trovescala.IntObjectMap[T]()

  ...
}

class FeatureMapper extends ToIntMemoizer[String] {
  val features_to_standardize = mutable.BitSet()
  ...
}

class LabelMapper extends ToIntMemoizer[String] {
}

case class FeatureLabelMapper(
  feature_mapper: FeatureMapper = new FeatureMapper,
  label_mapper: LabelMapper = new LabelMapper
)

class DoubleCompressedSparseFeatureVector(
  var keys: Array[Int], var values: Array[Double],
  val mappers: FeatureLabelMapper
) { ... }

我如何以尽可能少的样板文件的方式创建自定义选择器/ unpickler（因为我有许多其他需要类似处理的类）？

谢谢！

Scala酸洗：我自己的班级简单的自定义pickler？

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