Wie kann der zu häufige E/A-Operationsfehler im Python-Code behoben werden?-Python-Tutorial-php.cn

Python hat als höhere Programmiersprache ein breites Anwendungsspektrum in der Datenverarbeitung und in Computerprogrammen. Bei der Ausführung komplexer Datenoperationen ist Python-Code jedoch anfällig für Leistungsprobleme, die durch häufige E/A-Vorgänge verursacht werden. In diesem Artikel stellen wir vor, wie Sie den zu häufigen E/A-Operationsfehler im Python-Code beheben können.

Cache-E/A-Vorgänge

Wenn ein Python-Programm E/A-Vorgänge ausführt, müssen Daten von der Festplatte oder anderen Speichergeräten gelesen werden, was zu häufigen E/A-Vorgängen führt und somit die Programmleistung beeinträchtigt. Um dies zu verhindern, können wir zwischengespeicherte E/A-Vorgänge verwenden.

Das Zwischenspeichern von E/A-Vorgängen bezieht sich auf das Zwischenspeichern der Ergebnisse von E/A-Vorgängen im Speicher, anstatt jedes Mal Daten von der Festplatte zu lesen. Das Zwischenspeichern von E/A-Vorgängen kann die Leistung eines Programms verbessern, da es die Anzahl der Zugriffe des Programms auf die Festplatte verringert.

Der folgende Code zeigt beispielsweise, wie zwischengespeicherte E/A-Operationen zum Lesen von Daten aus einer Datei verwendet werden:

import functools

@functools.lru_cache(maxsize=128)
def read_file(filename):
    with open(filename) as f:
        return f.read()

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In diesem Beispiel wird die Funktion lru_cache() verwendet, um die Ergebnisse der Funktion zwischenzuspeichern . Wenn die Funktion zum ersten Mal aufgerufen wird, werden ihre Ergebnisse im Speicher zwischengespeichert. Wenn die Funktion erneut aufgerufen wird und sich die Parameter nicht geändert haben, wird das Ergebnis aus dem Cache abgerufen, anstatt die Daten von der Festplatte zu lesen. lru_cache()函数被用来缓存函数的结果。当函数第一次被调用时，它的结果将会被缓存到内存中。当函数再次被调用时，如果参数没有变化，结果将从缓存中取回而不是从磁盘读取数据。

使用内存映射文件

内存映射文件是指将文件映射到进程的内存空间中，以便可以像操作内存一样访问文件。使用内存映射文件可以避免频繁的IO操作，特别是当处理大量数据时。

下面的代码展示了如何使用内存映射文件读取大型CSV文件：

import mmap
import csv

def read_csv(filename):
    with open(filename, "rb") as csv_file:
        with mmap.mmap(csv_file.fileno(), 0, access=mmap.ACCESS_READ) as csv_data:
            reader = csv.reader(iter(csv_data.readline, b""))
            for row in reader:
                # do something with row

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在这个例子中，mmap()函数被用来将文件映射到进程的内存空间中。然后，csv.reader()函数被用来读取CSV文件中的每一行。由于文件已经被映射到内存中，因此读取数据时不需要任何IO操作，因此程序的性能得到了很大的提升。

批量读取数据

另一种减少IO操作频率的解决方案是批量读取数据。这意味着一次读取多个数据，而不是每次读取一个数据。

例如，假设我们有一个包含1000个整数的文件。如果我们需要将文件中的所有整数加起来，我们可以使用下面的代码：

total = 0
with open("data.txt") as f:
    for line in f:
        total += int(line)

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但是，这种做法会频繁地从磁盘读取数据，从而影响程序性能。相反，我们可以使用下面的代码一次性批量读取数据：

with open("data.txt") as f:
    data = f.read().splitlines()
total = sum(map(int, data))

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在这个例子中，read()函数被用来一次性读取整个文件。然后，splitlines()函数被用来将文件内容分割成行，并存储在一个列表中。最后，map()函数被用来将每个行转换成整数，并计算它们的总和。这种方法可以减少IO操作频率，提高程序的性能。

使用异步IO操作

异步IO操作是指在执行IO操作时，程序可以同时执行其他任务。与传统的同步IO操作（在执行IO操作时程序必须等待IO操作完成然后才能继续执行其他任务）不同，异步IO操作可以提高程序的并发性和吞吐量。

Python 3.4引入了asyncio库，它提供了一种方便的方式来执行异步IO操作。下面是一个使用asyncio库读取URL内容的例子：

import asyncio
import aiohttp

async def fetch_url(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.text()

async def main():
    urls = [...]
    tasks = []
    for url in urls:
        tasks.append(asyncio.ensure_future(fetch_url(url)))
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    # do something with results

asyncio.run(main())

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在这个例子中，fetch_url()函数被用来异步读取URL内容。然后，main()

mmap()

csv.reader()

read()

splitlines()

map()

asyncio

fetch_url()

main()

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