如何减少 sys.stdin 的缓冲区大小
执行命令时:
<code class="bash">memcached -vv 2>&1 | tee memkeywatch2010098.log 2>&1 | ~/bin/memtracer.py | tee memkeywatchCounts20100908.log</code>
观察到在 memkeywatchYMD.log 大小超过 15-18K 之前,memtracer.py 不会开始接收输入。为了解决这个问题,有两种方法:
使用无缓冲标志 (-u)
Python 提供了一个无缓冲标志 -u,可以从 stdin/stdout 中删除缓冲。通过使用此标志调用 Python:
<code class="bash">python -u ~/bin/memtracer.py</code>
您可以完全消除 stdin 和 stdout 的缓冲。
创建具有不同缓冲的新文件对象
您还可以创建一个新的文件对象,其底层文件描述符与标准输入相同,但缓冲区大小较小。这可以使用 os.fdopen 来实现:
<code class="python">import os import sys # Create a new file object with a buffer size of 100 bytes newin = os.fdopen(sys.stdin.fileno(), 'r', 100) # Assign the new file object to standard input sys.stdin = newin</code>
此代码应该允许您从标准输入中读取缓冲区大小仅为 100 字节的内容,从而加快响应时间。请注意,此方法可能具有特定于平台的限制,因此建议进行彻底的测试。
以上是如何减少 sys.stdin 的缓冲区大小?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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