目次
パフォーマンス向上のために Sys.stdin バッファ サイズを削減
処理を最適化するために Sys.stdin のバッファリングを解除します
代替バッファ操作手法
バッファ サイズ変更の影響
ホームページ バックエンド開発 Python チュートリアル パフォーマンスを向上させるために Sys.stdin のバッファ サイズを削減するにはどうすればよいですか?

パフォーマンスを向上させるために Sys.stdin のバッファ サイズを削減するにはどうすればよいですか?

Oct 21, 2024 am 11:08 AM

How to Reduce Buffer Size in Sys.stdin for Improved Performance?

パフォーマンス向上のために Sys.stdin バッファ サイズを削減

プラットフォーム全体のキーの不一致の取得とセットを追跡しようとして、Bash コマンドが実行されます。

<code class="bash">memcached -vv 2>&1 | tee memkeywatch2010098.log 2>&1 | ~/bin/memtracer.py | tee memkeywatchCounts20100908.log</code>
ログイン後にコピー

標準入力を利用する memtracer スクリプトでは、標準入力のバッファ サイズが原因で処理に顕著な遅延が発生します。具体的には、memtracer.py は、中間ログ ファイル memkeywatchYMD.log のサイズが 15 ~ 18K を超えた後にのみ入力処理を開始します。

処理を最適化するために Sys.stdin のバッファリングを解除します

問題を解決するには, Python は、stdin と stdout からバッファリングを完全に削除する効果的な方法を提供し、受信データの即時処理を可能にします。 -u フラグを利用すると、バッファ サイズの制限をなくし、スクリプトの応答時間を大幅に向上させることができます。

<code class="bash">python -u memkeywatchCounts20100908.log</code>
ログイン後にコピー

代替バッファ操作手法

または、- を使用してバッファリングを解除する場合は、 u フラグが特定の要件を満たしていない場合は、os.fdopen を使用して既存のファイル オブジェクトのバッファリングを変更できます。このアプローチにより、既存のファイル記述子と同じ基礎となるファイル記述子を使用して、異なるバッファリングを使用して新しいファイル オブジェクトを作成できます。例:

<code class="python">import os
import sys

newin = os.fdopen(sys.stdin.fileno(), 'r', 100)</code>
ログイン後にコピー

この変更により、newin は、標準入力と同じファイル記述子を読み取るファイル オブジェクトにバインドされますが、バッファ サイズはわずか 100 バイトです。このアプローチでは、バッファリング動作をより詳細に制御できますが、クロスプラットフォーム互換性のために追加のテストが必要です。

バッファ サイズ変更の影響

バッファリングされていない stdin または stdout 操作により、特にレイテンシーが大幅に削減され、パフォーマンスが向上します。大量のデータを継続的に扱う場合。ただし、バッファリングを削除すると、システム コールやカーネル インタラクションの増加など、特定の使用例で対処する必要がある他の課題も発生する可能性があることに注意してください。

以上がパフォーマンスを向上させるために Sys.stdin のバッファ サイズを削減するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

Video Face Swap

Video Face Swap

完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

Python vs. C:曲線と使いやすさの学習 Python vs. C:曲線と使いやすさの学習 Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonの学習:2時間の毎日の研究で十分ですか? Pythonの学習:2時間の毎日の研究で十分ですか? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Python vs. C:パフォーマンスと効率の探索 Python vs. C:パフォーマンスと効率の探索 Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Python vs. C:重要な違​​いを理解します Python vs. C:重要な違​​いを理解します Apr 21, 2025 am 12:18 AM

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

Python Standard Libraryの一部はどれですか:リストまたは配列はどれですか? Python Standard Libraryの一部はどれですか:リストまたは配列はどれですか? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Python:自動化、スクリプト、およびタスク管理 Python:自動化、スクリプト、およびタスク管理 Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングのためのPython:詳細な外観 科学コンピューティングのためのPython:詳細な外観 Apr 19, 2025 am 12:15 AM

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発用のPython:主要なアプリケーション Web開発用のPython:主要なアプリケーション Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

See all articles