


Wie kann die Puffergröße in Sys.stdin reduziert werden, um die Leistung zu verbessern?
Reduzieren der Sys.stdin-Puffergröße für verbesserte Leistung
Um nicht übereinstimmende Gets und Sets für Schlüssel plattformweit aufzuspüren, wird ein Bash-Befehl ausgeführt:
<code class="bash">memcached -vv 2>&1 | tee memkeywatch2010098.log 2>&1 | ~/bin/memtracer.py | tee memkeywatchCounts20100908.log</code>
Beim Memtracer-Skript, das stdin verwendet, kommt es aufgrund der Puffergröße von stdin zu einer erheblichen Verzögerung bei der Verarbeitung. Insbesondere initiiert memtracer.py die Eingabeverarbeitung erst, wenn die Größe der Zwischenprotokolldatei memkeywatchYMD.log 15–18 KB überschreitet.
Entpufferung von Sys.stdin für optimierte Verarbeitung
Um das Problem zu beheben bietet Python eine effektive Methode, um die Pufferung von stdin und stdout vollständig zu entfernen und so die sofortige Verarbeitung eingehender Daten zu ermöglichen. Durch die Verwendung des Flags -u können Sie die Puffergrößenbeschränkung beseitigen und die Antwortzeit Ihres Skripts erheblich verbessern.
<code class="bash">python -u memkeywatchCounts20100908.log</code>
Alternative Puffermanipulationstechnik
Alternativ, wenn die Pufferung mithilfe des - Wenn das u-Flag Ihren spezifischen Anforderungen nicht entspricht, können Sie die Pufferung eines vorhandenen Dateiobjekts mit os.fdopen ändern. Mit diesem Ansatz können Sie ein neues Dateiobjekt mit demselben zugrunde liegenden Dateideskriptor wie ein vorhandenes, jedoch mit unterschiedlicher Pufferung erstellen. Zum Beispiel:
<code class="python">import os import sys newin = os.fdopen(sys.stdin.fileno(), 'r', 100)</code>
Mit dieser Änderung wird newin an ein Dateiobjekt gebunden, das denselben Dateideskriptor wie die Standardeingabe liest, jedoch mit einer Puffergröße von nur 100 Bytes. Dieser Ansatz bietet eine detailliertere Kontrolle über das Pufferverhalten, erfordert jedoch zusätzliche Tests für die plattformübergreifende Kompatibilität.
Auswirkungen von Änderungen der Puffergröße
Ungepufferte stdin- oder stdout-Vorgänge können die Latenz drastisch reduzieren und insbesondere die Leistung verbessern beim kontinuierlichen Umgang mit großen Datenmengen. Beachten Sie jedoch, dass das Entfernen der Pufferung auch andere Herausforderungen mit sich bringen kann, wie z. B. erhöhte Systemaufrufe und Kernel-Interaktionen, die in bestimmten Anwendungsfällen möglicherweise angegangen werden müssen.
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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
