sys.stdin のバッファ サイズを小さく設定する方法?
指定されたコマンド パターンで memcached を実行すると、memtracer にかなりの時間がかかります。 py スクリプトを使用して入力の受信を開始します。これは、sys.stdin のバッファ サイズが大きいことが原因であり、目的の操作には最適ではありません。この記事では、バッファなし入出力と os.fdopen の使用を含む、この問題に対処する 2 つの方法について説明します。
Python -u フラグの使用
Python には、stdin/ からバッファリングを削除する便利なオプションが用意されています。 -u フラグを使用して stdout を完全に出力します。これは、コマンドの実行時に指定できます:
<code class="bash">memcached -vv 2>&1 | tee memkeywatch2010098.log 2>&1 | ~/bin/memtracer.py | tee memkeywatchCounts20100908.log -u</code>
os.fdopen を使用したバッファリングの変更
または、既存のものと同じファイル記述子を持つ新しいファイル オブジェクトを作成することもできます。バッファリングを変更して。これには、os.fdopen 関数の使用が含まれます。
<code class="python">import os import sys newin = os.fdopen(sys.stdin.fileno(), 'r', 100)</code>
これにより、標準入力 (sys.stdin) と同じファイル記述子から読み取る新しいファイル オブジェクト newin が作成されますが、バッファ サイズは 1 です。 100バイト。その後、newin を標準入力オブジェクトとして使用できます。
結論
-u フラグと os.fdopen はどちらも、sys.stdin のバッファリングを削減する効果的な方法を提供します。 -u フラグはバッファリングを完全に削除しますが、os.fdopen はカスタム バッファ サイズをより柔軟に設定できます。さまざまなプラットフォームとの互換性を確保し、特定のパフォーマンス要件を満たすために、これらのアプローチを徹底的にテストすることが重要です。
以上が入力処理を最適化するために sys.stdin のバッファ サイズを削減するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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To CreateapythonList、usesquareBrackets []およびSeparateItemswithcommas.1)listsaredynamicandcanholdmixdatatypes.2)useappend()、remaid()、andslicingformanipulation.3)listcompreheNsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsientionforcreating.4)

金融、科学研究、医療、およびAIの分野では、数値データを効率的に保存および処理することが重要です。 1)財務では、メモリマッピングされたファイルとnumpyライブラリを使用すると、データ処理速度が大幅に向上する可能性があります。 2)科学研究の分野では、HDF5ファイルはデータストレージと取得用に最適化されています。 3)医療では、インデックス作成やパーティション化などのデータベース最適化テクノロジーがデータのパフォーマンスを向上させます。 4)AIでは、データシャーディングと分散トレーニングがモデルトレーニングを加速します。システムのパフォーマンスとスケーラビリティは、適切なツールとテクノロジーを選択し、ストレージと処理速度の間のトレードオフを検討することにより、大幅に改善できます。

pythonarraysarasarecreatedusingthearraymodule、notbuilt-inlikelists.1)importthearraymodule.2)specifytheTypecode、emg。、 'i'forintegers.3)Arraysofferbettermemoreefficiency forhomogeneousdatabutlasefutablethanlists。

Shebangラインに加えて、Pythonインタープリターを指定するには多くの方法があります。1。コマンドラインから直接Pythonコマンドを使用します。 2。バッチファイルまたはシェルスクリプトを使用します。 3. makeやcmakeなどのビルドツールを使用します。 4. Invokeなどのタスクランナーを使用します。各方法には利点と短所があり、プロジェクトのニーズに合った方法を選択することが重要です。

forhandlinglaredataSetsinpython、usenumpyArrays forbetterperformance.1)numpyarraysarememory-effictientandfasterfornumericaloperations.2)nusinnnnedarytypeconversions.3)レバレッジベクトル化は、測定済みのマネージメーシェイメージーウェイズデイタイです

inpython、listsusedynamicmemoryallocation with allocation、whilenumpyArraysalocatefixedmemory.1)listsallocatemorememorythanneededededinitivative.2)numpyArrayasallocateexactmemoryforements、rededicablebutlessflexibilityを提供します。

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