Google协议缓冲区，HDF5，NumPy比较（传输数据）

Question

我需要帮助来做决定。我需要在应用程序中传输一些数据，并且必须在这三种技术之间做出选择。 我读过一些关于所有技术的资料（教程，文档），但仍然不能决定。。。

他们如何比较？

我需要元数据（无需任何附加信息/文件即可接收和读取文件的能力）、快速读/写操作、存储动态数据的能力（如Python对象）的支持

我已经知道的事情：

• NumPy速度很快，但无法存储动态数据（如Python对象）。（元数据呢？）
• HDF5速度很快，支持自定义属性，易于使用，但不能存储Python对象。 而且HDF5以本机方式序列化NumPy数据，因此，IMHO，NumPy与HDF5相比没有任何优势
• Google Protocol Buffers也支持自描述，速度相当快（但目前Python支持很差，速度慢而且有缺陷）。可以存储动态数据。缺点-自描述在Python中不起作用，>；=1 MB的消息序列化/反序列化的速度不是很快（读“慢”）。

PS：我需要传输的数据是NumPy/SciPy的“工作结果”（数组、复杂结构的数组等）

UPD：需要跨语言访问（C/C++ + Python）