「pygame.event.get()」の非効率性: 原因と軽減策
Pygame 環境では、複数の「pygame」の使用.event.get()' ループにより、イベントの欠落または遅延が発生する可能性があります。この非効率性は、「pygame.event.get()」のキューベースの性質から発生します。この関数を呼び出すたびに、キューに入れられたすべてのイベントが取得され、実質的にキューがクリアされます。
提供されたコード スニペットに示されているように、2 つの 'for event in pygame.event.get()' ループが使用されます。ただし、このアプローチでは、1 つのループのみがイベントを受信することになりますが、後続のすべてのループは空のキューに遭遇します。その結果、イベントが欠落したり、遅延しているように見えます。
この問題に対処するには、フレームごとに 1 回だけイベントを取得し、それらを複数のループまたは関数に分散することが重要です。このアプローチを採用することで、すべてのループと関数が同じイベントのリストにアクセスできるようになります。
このより効率的なイベント処理を採用した変更されたコード例を次に示します。
event_list = pygame.event.get() # 1st event loop for event in event_list: # Handle events # 2nd event loop for event in event_list: # Handle events # Function to handle events def handle_events(event_list): for event in event_list: # Handle events
以上が`pygame.event.get()` が非効率なのはなぜですか? どうすれば修正できますか?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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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。


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