


Wie können Stream-Optimierungstechniken das Lesen großer Textdateien in C# verbessern?
Bei der Verarbeitung großer Textdateien kann das Laden von Dateien in die Anwendung ein Engpass werden. In diesem Artikel wird erläutert, wie der Durchfluss und verschiedene Optimierungstechnologien verwendet werden, um die Effizienz dieses Prozesses zu verbessern.
optimierte Strategie:
<.> 1. StreamReader Recovery:
StreamReader mit einer gepufferten Stream -Verpackung kann die Lesevorgänge erheblich beschleunigen. Im folgenden Codebeispiel wird BufferedStream als Zwischenprodukt zwischen FileStream und StreamReader verwendet:
Diese Methode reduziert die Anzahl der Betriebssystemaufrufe, da sich die Daten langsam im Puffer befinden.<.> 2. Der Produzent/Verbrauchermodus mit TPL -Datenflow:
using (FileStream fs = File.Open(path, FileMode.Open, FileAccess.Read, FileShare.ReadWrite)) using (BufferedStream bs = new BufferedStream(fs)) using (StreamReader sr = new StreamReader(bs)) { string line; while ((line = sr.ReadLine()) != null) { //在此处处理行 } }
Für maximale Dateien kann das Hersteller/Verbrauchermodell von TPL DataFlow die Leistung weiter verbessern. In diesem Modus wird ein separater Thread zum Lesen von Textzeilen verwendet, während der andere Thread zum Umgang mit diesen Zeilen verwendet wird. Durch die Verwendung von Parallelität kann diese Methode die Skalierbarkeit erheblich verbessern.
<.> 3.. Verwenden Sie die Flusslänge, um StringBuilder zu initialisieren:
Wenn die Länge des bekannten Flusses unter Verwendung der entsprechenden Kapazität zur Initialisierung des StringBuilders initialisiert werden kann, um den Größeneinstellungsvorgang während der Zugabe zu vermeiden. Dies kann Speicherzuweisung sparen und die Leistung verbessern.
Andere Vorsichtsmaßnahmen:
Hintergrundarbeitsthreads, um die UI -Antwort sicherzustellen:
Ausführen von Lesevorgängen im Hintergrundarbeitsthread kann sicherstellen, dass der Haupt -UI -Thread beibehalten wird.Behandlungslinienzeichen: Wenn Sie den Inhalt der Datei verarbeiten, betrachten Sie die Existenz des Terminalsanterminals der Unix- oder DOS -Zeile.
- Durch Erreichen dieser Optimierungstechnologien können Sie die Leistung der Anwendung bei der Verarbeitung großer Textdateien erheblich verbessern.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie können Stream-Optimierungstechniken das Lesen großer Textdateien in C# verbessern?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Das Beherrschen von Polymorphismen in C kann die Flexibilität und Wartbarkeit der Code erheblich verbessern. 1) Polymorphismus ermöglicht es, verschiedene Arten von Objekten als Objekte desselben Basistyps zu behandeln. 2) Implementieren Sie den Laufzeitpolymorphismus durch Vererbung und virtuelle Funktionen. 3) Polymorphismus unterstützt die Codeerweiterung, ohne vorhandene Klassen zu ändern. 4) Die Verwendung von CRTP zur Implementierung des Kompilierungszeitpolymorphismus kann die Leistung verbessern. 5) Intelligente Zeiger helfen dem Ressourcenmanagement. 6) Die Basisklasse sollte einen virtuellen Zerstörer haben. 7) Die Leistungsoptimierung erfordert zuerst die Codeanalyse.

C DestructorsProvidepreciseControloverResourcemanagement, während garbagebagecollectorsAutomatememorymanagementbutinTroducucuceCrictability.C Destruktoren: 1) CustomcleanupactionSwhenObjectsaredestroyed, 2) Wiedererhöhung, die gggooutofscopefoutofscop

Das Integrieren von XML in ein C-Projekt kann in den folgenden Schritten erreicht werden: 1) XML-Dateien mithilfe von PugixML- oder TinyXML-Bibliothek analysieren und generieren, 2) DOM- oder SAX-Methoden für Parsen auswählen, 3) verschachtelte Knoten und mehrstufige Eigenschaften verarbeiten, 4) Optimieren Sie die Leistung mit Debugging-Techniken und bewährten Verfahren.

XML wird in C verwendet, da es eine bequeme Möglichkeit bietet, Daten zu strukturieren, insbesondere in Konfigurationsdateien, Datenspeicherung und Netzwerkkommunikation. 1) Wählen Sie die entsprechende Bibliothek wie TinyXML, Pugixml, RapidXML aus und entscheiden Sie nach den Projektanforderungen. 2) Verstehen Sie zwei Möglichkeiten zur Analyse und Erzeugung von XML: DOM ist für häufige Zugriff und Änderung geeignet, und SAX ist für große Dateien oder Streaming -Daten geeignet. 3) Bei der Optimierung der Leistung ist TinyXML für kleine Dateien geeignet, PugixML bietet gut in Speicher und Geschwindigkeit, und RapidXML eignet sich hervorragend bei der Verarbeitung großer Dateien.

Die Hauptunterschiede zwischen C# und c sind die Speichermanagement, die Implementierung der Polymorphismus und die Leistungsoptimierung. 1) C# verwendet einen Müllsammler, um den Speicher automatisch zu verwalten, während C manuell verwaltet werden muss. 2) C# realisiert den Polymorphismus durch Schnittstellen und virtuelle Methoden, und C verwendet virtuelle Funktionen und reine virtuelle Funktionen. 3) Die Leistungsoptimierung von C# hängt von der Struktur und der parallele Programmierung ab, während C durch Inline -Funktionen und Multithreading implementiert wird.

Die DOM- und SAX -Methoden können verwendet werden, um XML -Daten in C. 1) DOM -Parsen XML in Speicher zu analysieren, für kleine Dateien geeignet, können jedoch viel Speicher in Anspruch nehmen. 2) SAX-Parsing ist ereignisgetrieben und für große Dateien geeignet, kann jedoch nicht zufällig zugegriffen werden. Die Auswahl der richtigen Methode und Optimierung des Codes kann die Effizienz verbessern.

C wird aufgrund seiner hohen Leistung und Flexibilität in den Bereichen Spieleentwicklung, eingebettete Systeme, Finanztransaktionen und wissenschaftliches Computing häufig eingesetzt. 1) In der Spielentwicklung wird C für effizientes Grafikwiedergabe und Echtzeit-Computing verwendet. 2) In eingebetteten Systemen machen Cs Speicherverwaltung und Hardware -Steuerungsfunktionen die erste Wahl. 3) Im Bereich Finanztransaktionen entspricht die hohe Leistung von C den Anforderungen des Echtzeit-Computing. 4) Im wissenschaftlichen Computing werden die effizienten Funktionen der Algorithmus -Implementierung und der Datenverarbeitungsfunktionen von C vollständig reflektiert.

C ist nicht tot, aber in vielen Schlüsselbereichen floriert: 1) Spielentwicklung, 2) Systemprogrammierung, 3) Hochleistungs-Computing, 4) Browser und Netzwerkanwendungen, C ist immer noch die Mainstream-Wahl und zeigt seine starken Vitalitäts- und Anwendungsszenarien.


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