PHP에서는 파일 기능과 fseek 기능을 사용하여 대용량 파일을 읽을 수 있지만 둘 사이에는 효율성에 차이가 있을 수 있습니다. 이 글에서는 대용량 파일 읽기를 수행하기 위한 PHP 파일 기능과 fseek 기능을 비교 분석해 소개하겠습니다. 효율성이 필요한 친구는 참고할 수 있습니다.
1. 파일 함수를 직접 사용하여 작업
파일 함수는 모든 내용을 한 번에 메모리로 읽어들이기 때문에 일부 잘못 작성된 프로그램이 너무 많은 메모리를 차지하는 것을 방지합니다. 시스템 메모리 부족을 유발하고 서버 충돌을 일으키므로 기본적으로 최대 메모리 사용량은 16M로 제한됩니다. 이는 php.ini에서 memory_limit = 16M을 통해 설정됩니다. 이 값을 -1로 설정하면 메모리 사용량이 적용되지 않습니다. 제한된.
다음은 file을 사용하여 이 파일의 마지막 줄을 추출하는 코드입니다.
<?php ini_set('memory_limit', '-1'); $file = 'access.log'; $data = file($file); $line = $data[count($data) - 1]; echo $line; ?>
전체 코드 실행에는 116.9613(s)이 걸립니다.
내 컴퓨터의 메모리는 2G입니다. F5를 눌러 실행하면 시스템이 회색으로 바뀌고 복구하는 데 거의 20분 정도 걸립니다. 이렇게 큰 파일을 메모리로 직접 읽어들이면, 결과는 심각하므로 최후의 수단은 아닙니다. memory_limit를 너무 높게 조정할 수는 없습니다. 그렇지 않으면 컴퓨터실에 전화하여 재설정을 요청하는 것이 유일한 방법입니다.
2. PHP의 fseek를 직접 사용하여 파일 작업을 수행합니다.
이 방법은 파일의 모든 내용을 읽을 필요가 없는 방법입니다. 포인터를 통해 직접 작동하므로 효율성이 매우 효율적입니다. fseek를 사용하여 파일을 조작하는 경우에는 다양한 방법이 있으며 효율성이 약간 다를 수 있습니다. 다음은 일반적으로 사용되는 두 가지 방법입니다.
방법 1
첫 번째 패스 fseek 마지막 EOF를 찾습니다. 파일의 마지막 줄의 시작 위치를 찾고, 이 줄의 데이터를 가져온 다음, 다음 줄의 시작 위치를 찾은 다음, $num 줄을 찾을 때까지 이 줄의 위치를 가져오는 식으로 계속됩니다. .
#구현 코드는 다음과 같습니다
<?php $fp = fopen($file, "r"); $line = 10; $pos = -2; $t = " "; $data = ""; while ($line > 0) { while ($t != "\n") { fseek($fp, $pos, SEEK_END); $t = fgetc($fp); $pos--; }// http://www.manongjc.com $t = " "; $data .= fgets($fp); $line--; } fclose($fp); echo $data ?>
전체 코드 실행 시간은 0.0095(s)
방법 2
여전히 파일 끝부터 읽으려면 fseek를 사용하지만 이번에는 비트 단위로 읽는 것이 아니라 데이터를 한 조각씩 읽을 때마다 읽은 데이터를 buf에 넣은 다음 읽습니다. newline 문자 수(n)는 데이터의 마지막 $num 행을 읽었는지 여부를 결정하는 데 사용됩니다.
#구현 코드는 다음과 같습니다
<?php $fp = fopen($file, "r"); $num = 10; $chunk = 4096; $fs = sprintf("%u", filesize($file)); $max = (intval($fs) == PHP_INT_MAX) ? PHP_INT_MAX : filesize($file); for ($len = 0; $len < $max; $len += $chunk) { $seekSize = ($max - $len > $chunk) ? $chunk : $max - $len; fseek($fp, ($len + $seekSize) * -1, SEEK_END); $readData = fread($fp, $seekSize) . $readData; if (substr_count($readData, "\n") >= $num + 1) { // 作者:码农教程 http://www.manongjc.com preg_match("!(.*?\n){" . ($num) . "}$!", $readData, $match); $data = $match[0]; break; } } fclose($fp); echo $data; ?>
전체 코드 실행에는 0.0009(s)가 소요됩니다.
방법 3
<?php function tail($fp, $n, $base = 5) { assert($n > 0); $pos = $n + 1; $lines = array(); while (count($lines) <= $n) { try { fseek($fp, -$pos, SEEK_END); } catch (Exception $e) { fseek(0); break; } $pos *= $base; while (!feof($fp)) { array_unshift($lines, fgets($fp)); } } return array_slice($lines, 0, $n); } var_dump(tail(fopen("access.log", "r+"), 10)); ?>
전체 코드 실행 시간은 0.0003(s)

PHP는 현대적인 프로그래밍, 특히 웹 개발 분야에서 강력하고 널리 사용되는 도구로 남아 있습니다. 1) PHP는 사용하기 쉽고 데이터베이스와 완벽하게 통합되며 많은 개발자에게 가장 먼저 선택됩니다. 2) 동적 컨텐츠 생성 및 객체 지향 프로그래밍을 지원하여 웹 사이트를 신속하게 작성하고 유지 관리하는 데 적합합니다. 3) 데이터베이스 쿼리를 캐싱하고 최적화함으로써 PHP의 성능을 향상시킬 수 있으며, 광범위한 커뮤니티와 풍부한 생태계는 오늘날의 기술 스택에 여전히 중요합니다.

PHP에서는 약한 참조가 약한 회의 클래스를 통해 구현되며 쓰레기 수집가가 물체를 되 찾는 것을 방해하지 않습니다. 약한 참조는 캐싱 시스템 및 이벤트 리스너와 같은 시나리오에 적합합니다. 물체의 생존을 보장 할 수 없으며 쓰레기 수집이 지연 될 수 있음에 주목해야합니다.

\ _ \ _ 호출 메소드를 사용하면 객체를 함수처럼 호출 할 수 있습니다. 1. 객체를 호출 할 수 있도록 메소드를 호출하는 \ _ \ _ 정의하십시오. 2. $ obj (...) 구문을 사용할 때 PHP는 \ _ \ _ invoke 메소드를 실행합니다. 3. 로깅 및 계산기, 코드 유연성 및 가독성 향상과 같은 시나리오에 적합합니다.

섬유는 PHP8.1에 도입되어 동시 처리 기능을 향상시켰다. 1) 섬유는 코 루틴과 유사한 가벼운 동시성 모델입니다. 2) 개발자는 작업의 실행 흐름을 수동으로 제어 할 수 있으며 I/O 집약적 작업을 처리하는 데 적합합니다. 3) 섬유를 사용하면보다 효율적이고 반응이 좋은 코드를 작성할 수 있습니다.

PHP 커뮤니티는 개발자 성장을 돕기 위해 풍부한 자원과 지원을 제공합니다. 1) 자료에는 공식 문서, 튜토리얼, 블로그 및 Laravel 및 Symfony와 같은 오픈 소스 프로젝트가 포함됩니다. 2) 지원은 StackoverFlow, Reddit 및 Slack 채널을 통해 얻을 수 있습니다. 3) RFC에 따라 개발 동향을 배울 수 있습니다. 4) 적극적인 참여, 코드에 대한 기여 및 학습 공유를 통해 커뮤니티에 통합 될 수 있습니다.

PHP와 Python은 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 높은 실행 효율로 웹 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리를 갖춘 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다.

PHP는 죽지 않고 끊임없이 적응하고 진화합니다. 1) PHP는 1994 년부터 새로운 기술 트렌드에 적응하기 위해 여러 버전 반복을 겪었습니다. 2) 현재 전자 상거래, 컨텐츠 관리 시스템 및 기타 분야에서 널리 사용됩니다. 3) PHP8은 성능과 현대화를 개선하기 위해 JIT 컴파일러 및 기타 기능을 소개합니다. 4) Opcache를 사용하고 PSR-12 표준을 따라 성능 및 코드 품질을 최적화하십시오.

PHP의 미래는 새로운 기술 트렌드에 적응하고 혁신적인 기능을 도입함으로써 달성 될 것입니다. 1) 클라우드 컴퓨팅, 컨테이너화 및 마이크로 서비스 아키텍처에 적응, Docker 및 Kubernetes 지원; 2) 성능 및 데이터 처리 효율을 향상시키기 위해 JIT 컴파일러 및 열거 유형을 도입합니다. 3) 지속적으로 성능을 최적화하고 모범 사례를 홍보합니다.


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