


Wie kann die Puffergröße in Sys.stdin reduziert werden, um die Leistung zu verbessern?
Reduzieren der Sys.stdin-Puffergröße für verbesserte Leistung
Um nicht übereinstimmende Gets und Sets für Schlüssel plattformweit aufzuspüren, wird ein Bash-Befehl ausgeführt:
<code class="bash">memcached -vv 2>&1 | tee memkeywatch2010098.log 2>&1 | ~/bin/memtracer.py | tee memkeywatchCounts20100908.log</code>
Beim Memtracer-Skript, das stdin verwendet, kommt es aufgrund der Puffergröße von stdin zu einer erheblichen Verzögerung bei der Verarbeitung. Insbesondere initiiert memtracer.py die Eingabeverarbeitung erst, wenn die Größe der Zwischenprotokolldatei memkeywatchYMD.log 15–18 KB überschreitet.
Entpufferung von Sys.stdin für optimierte Verarbeitung
Um das Problem zu beheben bietet Python eine effektive Methode, um die Pufferung von stdin und stdout vollständig zu entfernen und so die sofortige Verarbeitung eingehender Daten zu ermöglichen. Durch die Verwendung des Flags -u können Sie die Puffergrößenbeschränkung beseitigen und die Antwortzeit Ihres Skripts erheblich verbessern.
<code class="bash">python -u memkeywatchCounts20100908.log</code>
Alternative Puffermanipulationstechnik
Alternativ, wenn die Pufferung mithilfe des - Wenn das u-Flag Ihren spezifischen Anforderungen nicht entspricht, können Sie die Pufferung eines vorhandenen Dateiobjekts mit os.fdopen ändern. Mit diesem Ansatz können Sie ein neues Dateiobjekt mit demselben zugrunde liegenden Dateideskriptor wie ein vorhandenes, jedoch mit unterschiedlicher Pufferung erstellen. Zum Beispiel:
<code class="python">import os import sys newin = os.fdopen(sys.stdin.fileno(), 'r', 100)</code>
Mit dieser Änderung wird newin an ein Dateiobjekt gebunden, das denselben Dateideskriptor wie die Standardeingabe liest, jedoch mit einer Puffergröße von nur 100 Bytes. Dieser Ansatz bietet eine detailliertere Kontrolle über das Pufferverhalten, erfordert jedoch zusätzliche Tests für die plattformübergreifende Kompatibilität.
Auswirkungen von Änderungen der Puffergröße
Ungepufferte stdin- oder stdout-Vorgänge können die Latenz drastisch reduzieren und insbesondere die Leistung verbessern beim kontinuierlichen Umgang mit großen Datenmengen. Beachten Sie jedoch, dass das Entfernen der Pufferung auch andere Herausforderungen mit sich bringen kann, wie z. B. erhöhte Systemaufrufe und Kernel-Interaktionen, die in bestimmten Anwendungsfällen möglicherweise angegangen werden müssen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann die Puffergröße in Sys.stdin reduziert werden, um die Leistung zu verbessern?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

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