


Comment optimiser la mise en mémoire tampon d'entrée pour le traitement des données en temps réel en Python ?
Optimisation de la mise en mémoire tampon d'entrée pour le traitement des données en temps réel
Dans certains scénarios, il est crucial de minimiser les retards dans le traitement des données, en particulier lorsqu'il s'agit de de gros volumes de données. Dans de tels cas, la réduction de la taille du tampon d'entrée pour l'entrée standard (sys.stdin) peut améliorer considérablement les temps de réponse.
Énoncé du problème
Lors de l'exécution de certaines commandes impliquant plusieurs flux de données, comme le montre l'exemple fourni, la taille du fichier journal intermédiaire augmente avant que le script de traitement ne commence à recevoir des entrées. Ce délai peut gêner l'analyse en temps réel et le suivi des données.
Solution : Utilisation du mode sans tampon de Python
Python propose un indicateur de mode sans tampon (-u) qui élimine efficacement la mise en mémoire tampon depuis stdin et stdout. En utilisant cet indicateur, on peut réaliser un traitement immédiat des données sans délais de mise en mémoire tampon.
Implémentation
Pour implémenter le mode sans tampon, ajoutez simplement l'indicateur -u à la ligne de commande :
memcached -vv 2>&1 | tee memkeywatch2010098.log 2>&1 | python -u ~/bin/memtracer.py | tee memkeywatchCounts20100908.log
Cette modification garantit que stdin n'est pas tamponné, minimisant ainsi les retards dans le traitement des entrées et permettant l'analyse des données en temps réel.
Réduction personnalisée de la taille du tampon (facultatif)
Alternativement, si le mode sans tampon ne répond pas à des exigences spécifiques, on peut personnaliser la taille du tampon en utilisant os.fdopen. Cette méthode fournit un moyen de créer un nouvel objet fichier lié au même descripteur de fichier qu'un objet existant, avec la taille de tampon souhaitée.
Considérations supplémentaires
Bien que personnalisé La réduction de la taille du tampon à l'aide de os.fdopen est possible, cela peut présenter des problèmes de compatibilité multiplateforme. Des tests complets sont recommandés pour garantir une fonctionnalité transparente sur différentes plates-formes.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap
Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Sujets chauds











Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
