Tail と同様、ファイルの最後の n 行を取得します
ファイルの最後の n 行を読み取ることは、tail -n を思い出させる一般的な要件です。 Unix 系システムのコマンド。これを達成するには、この機能を提供できる効率的な方法を見つける必要があります。
テール実装の提案
提案されたアプローチの 1 つは、平均ライン長を推定し、十分な長さになるまで徐々に長くすることです。行数が読み取られます。この方法は合理的ではありますが、行の長さの推定に依存しており、特定のシナリオではパフォーマンスが低下する可能性があります。
代替アプローチ
より堅牢な代替方法には、ブロック単位でファイルを反復処理することが含まれます。ブロック サイズは最適なパフォーマンスが得られるように調整でき、この方法は行の長さに関する仮定に依存しません。必要なラインの総数が得られるまで、ブロックの読み取りを続けます。この手法により、さまざまなファイル サイズや行長にわたって一貫した信頼性の高いパフォーマンスが保証されます。
最適化に関する考慮事項
このブロックベースの方法を使用するときは、システムのサイズと比較してファイルのサイズを考慮することが重要です。オペレーティング システム (OS) のブロック サイズ。ファイルが単一の OS ブロックより小さい場合、この方法では冗長な読み取りが発生し、パフォーマンスが低下する可能性があります。このような場合、ブロック サイズを OS のブロック サイズに合わせることで改善が得られる可能性があります。ただし、大きなファイルの場合、この最適化は重大な影響を及ぼさない可能性があります。
Python 実装
提案された代替アプローチは、次のように Python で実装できます。
def tail(f, lines=20): """Reads the last n lines from a file.""" BLOCK_SIZE = 1024 f.seek(0, 2) block_end_byte = f.tell() lines_to_go = lines block_number = -1 blocks = [] while lines_to_go > 0 and block_end_byte > 0: if (block_end_byte - BLOCK_SIZE > 0): f.seek(block_number*BLOCK_SIZE, 2) blocks.append(f.read(BLOCK_SIZE)) else: f.seek(0, 0) blocks.append(f.read(block_end_byte)) lines_found = blocks[-1].count(b'\n') # Edit for Python 3.2 and up lines_to_go -= lines_found block_end_byte -= BLOCK_SIZE block_number -= 1 all_read_text = b''.join(reversed(blocks)) # Edit for Python 3.2 and up return b'\n'.join(all_read_text.splitlines()[-lines:]) # Edit for Python 3.2 and up
この実装では、読み取る行数を指定できるため、柔軟で汎用性の高いソリューションになります。堅牢性とパフォーマンスを優先し、行の長さやファイル サイズに関する仮定を回避します。
以上がPython でファイルの最後の N 行を効率的に読み取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。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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