MemoryView adalah jenis terbina dalam Python untuk mengakses data memori objek secara langsung yang menyokong protokol penimbal, mengelakkan replikasi dan meningkatkan prestasi. 1. Buat MemoryView, seperti MV = MemoryView (ByteArray (B'Hello World ')), anda boleh mengiris akses seperti MV [: 5] .tobytes () untuk mendapatkan b'hello' dan jangan menyalin data; 2. Anda boleh mengubahsuai objek asal, seperti MV [0] = ord ('H') untuk menjadikan ByteArray asal menjadi B'Hello World '; 3. Proses efisien besar, seperti memoriView (ByteArray (10_000_000)) [1000: 2000] hanya membuat pandangan tanpa menyalin 1000 bait; 4. Modul pelbagai sokongan, seperti memoriView (array.array ('i', [10, 20, 30]))) boleh diluluskan mv [0] = 99 mengubah suai array asal ke [99, 20, 30, 40, 50]; 5. Perhatikan bahawa MemoryView hanya sesuai untuk objek yang menyokong Protokol Buffering. Slice masih memori. Ia perlu ditukar dengan Tobytes () atau tolist (), dan pandangannya tidak sah selepas objek asal dikeluarkan. MemoryView adalah alat praktikal dalam penghantaran rangkaian, operasi fail dan pengkomputeran prestasi tinggi, yang menjimatkan memori dan meningkatkan kecekapan apabila memproses potongan besar data binari.
memoryview
adalah jenis terbina dalam yang sangat praktikal tetapi sering diabaikan dalam Python. Ia membolehkan anda mengakses data memori objek secara langsung yang menyokong protokol penimbal (seperti bytes
, bytearray
, array.array
, dll.) Tanpa menyalin. Ini dapat meningkatkan prestasi dengan ketara apabila memproses sejumlah besar data binari.

Berikut adalah contoh memoryview
yang jelas dan praktikal untuk membantu anda memahami penggunaan asas dan kelebihannya.
? Apa itu memori?
memoryview
mengembalikan objek yang menunjuk ke kawasan memori objek asal. Anda boleh membaca atau mengubah suai data melaluinya (jika objek asal boleh berubah) tanpa membuat salinan.

? Contoh Asas: Gunakan MemoryView untuk mengendalikan bait
# Buat ByteArray (urutan byte mutable) data = ByteArray (B'Hello World ') Cetak ("Data Raw:", Data) # ByteArray (B'Hello World ') # Buat MemoryView MV = MemoryView (data) # Lihat bahagian pertama (slice) - data tidak akan disalin ("5 bait pertama:", mv [: 5] .tobytes ()) # b'hello ' # Ubah suai data (kerana ByteArray adalah berubah -ubah) mv [0] = ord ('h') # tukar 'h' ke 'h' Cetak ("Data Modified:", Data) # ByteArray (B'Hello World ')
? Nota:
mv[:5].tobytes()
adalah untuk menukar sebahagian daripada memori ke bait, tetapi kepingan itu sendiri tidak menyalin data yang mendasari.
? Pengiraan yang cekap: Elakkan penyalinan memori
Katakan anda mempunyai pelbagai besar dan irisan yang kerap akan mengambil banyak ingatan:

large_data = byteArray (10_000_000) # 10 juta bait besar_data [: 10] = b'abcdefghij ' # Gunakan MemoryView ke Slice, jangan salin mv_large = MemoryView (large_data) Chunk = mv_large [1000: 2000] # hanya paparan, tidak menyalin 1000 bait cetak ("panjang slice:", len (chunk)) # 1000 Cetak ("Bytes Pertama:", Chunk [: 5] .tobytes ()) # b '\ x00 \ x00 \ x00 \ x00 \ x00 \ x00'
? Ini lebih cekap daripada
large_data[1000:2000]
, kerana yang terakhir mencipta salinan barubytearray
.
? Ubah Data: Kemas kini Objek Asal melalui MemoryView
data = ByteArray (b'python ') MV = MemoryView (data) # Ubah suai bahagian tengah MV [1: 4] = b'yyy ' Cetak (data) # ByteArray (B'pyyon ')
? NOTA: Untuk mengubah suai segmen tertentu ingatan, panjang data nilai yang ditetapkan mesti dipadankan.
? Digunakan bersempena dengan modul array
pelbagai import # Buat nombor array integer = array.array ('i', [10, 20, 30, 40, 50]) MV = MemoryView (nombor) # Lihat memori asal (dalam bait) Cetak ("Panjang byte:", len (mv)) # 20 (5 ints, 4 bait setiap satu) Cetak ("Format:", mv.Format) # i Cetak ("Saiz Elemen:", mv.itemsize) # 4 # Ubah suai MV [0] melalui MemoryView = 99 # Ubah suai cetakan integer pertama ("Ubah suai:", angka.tolist ()) # [99, 20, 30, 40, 50]
?? Nota
-
memoryview
hanya boleh digunakan untuk objek yang menyokong protokol buffering (sepertibytes
,bytearray
,array
,numpy.ndarray
, dll.). - Jika objek asal dilepaskan atau diubahsuai,
memoryview
mungkin gagal atau menimbulkan ralat. - Slice of
memoryview
masih merupakanmemoryview
, yang boleh ditukar dengan.tobytes()
atau.tolist()
.
? Ringkasan: Kelebihan MemoryView
- Elakkan penyalinan data yang tidak perlu dan simpan memori.
- Meningkatkan kecekapan operasi data binari yang besar.
- Menyokong pengubahsuaian dalam-situ (untuk objek yang boleh berubah).
Pada dasarnya itu sahaja. memoryview
adalah alat yang berbaloi apabila berurusan dengan data rangkaian, imej, fail I/O atau pengkomputeran berprestasi tinggi.
Atas ialah kandungan terperinci Contoh MemoryView Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Polimorfisme adalah konsep teras dalam pengaturcaraan berorientasikan objek Python, merujuk kepada "satu antara muka, pelbagai pelaksanaan", yang membolehkan pemprosesan bersatu pelbagai jenis objek. 1. Polimorfisme dilaksanakan melalui penulisan semula kaedah. Subkelas boleh mentakrifkan semula kaedah kelas induk. Sebagai contoh, kaedah bercakap () kelas haiwan mempunyai pelaksanaan yang berbeza dalam subkelas anjing dan kucing. 2. Penggunaan praktikal polimorfisme termasuk memudahkan struktur kod dan meningkatkan skalabilitas, seperti memanggil kaedah cabutan () secara seragam dalam program lukisan grafik, atau mengendalikan tingkah laku umum watak -watak yang berbeza dalam pembangunan permainan. 3. Polimorfisme pelaksanaan Python perlu memenuhi: Kelas induk mentakrifkan kaedah, dan kelas kanak -kanak mengatasi kaedah, tetapi tidak memerlukan warisan kelas induk yang sama. Selagi objek melaksanakan kaedah yang sama, ini dipanggil "jenis itik". 4. Perkara yang perlu diperhatikan termasuk penyelenggaraan

Parameter adalah ruang letak apabila menentukan fungsi, sementara argumen adalah nilai khusus yang diluluskan ketika memanggil. 1. Parameter kedudukan perlu diluluskan, dan perintah yang salah akan membawa kepada kesilapan dalam hasilnya; 2. Parameter kata kunci ditentukan oleh nama parameter, yang boleh mengubah pesanan dan meningkatkan kebolehbacaan; 3. Nilai parameter lalai diberikan apabila ditakrifkan untuk mengelakkan kod pendua, tetapi objek berubah harus dielakkan sebagai nilai lalai; 4 Args dan *kwargs boleh mengendalikan bilangan parameter yang tidak pasti dan sesuai untuk antara muka umum atau penghias, tetapi harus digunakan dengan berhati -hati untuk mengekalkan kebolehbacaan.

Iterator adalah objek yang melaksanakan kaedah __iter __ () dan __Next __ (). Penjana adalah versi Iterator yang dipermudahkan, yang secara automatik melaksanakan kaedah ini melalui kata kunci hasil. 1. Iterator mengembalikan elemen setiap kali dia memanggil seterusnya () dan melemparkan pengecualian berhenti apabila tidak ada lagi elemen. 2. Penjana menggunakan definisi fungsi untuk menghasilkan data atas permintaan, menjimatkan memori dan menyokong urutan tak terhingga. 3. Menggunakan Iterator apabila memproses set sedia ada, gunakan penjana apabila menghasilkan data besar secara dinamik atau penilaian malas, seperti garis pemuatan mengikut baris apabila membaca fail besar. NOTA: Objek yang boleh diperolehi seperti senarai bukanlah pengaliran. Mereka perlu dicipta semula selepas pemalar itu sampai ke penghujungnya, dan penjana hanya boleh melintasi sekali.

Kaedah kelas adalah kaedah yang ditakrifkan dalam python melalui penghias @classmethod. Parameter pertamanya adalah kelas itu sendiri (CLS), yang digunakan untuk mengakses atau mengubah keadaan kelas. Ia boleh dipanggil melalui kelas atau contoh, yang mempengaruhi seluruh kelas dan bukannya contoh tertentu; Sebagai contoh, dalam kelas orang, kaedah show_count () mengira bilangan objek yang dibuat; Apabila menentukan kaedah kelas, anda perlu menggunakan penghias @classmethod dan namakan parameter pertama CLS, seperti kaedah change_var (new_value) untuk mengubah suai pembolehubah kelas; Kaedah kelas adalah berbeza daripada kaedah contoh (parameter diri) dan kaedah statik (tiada parameter automatik), dan sesuai untuk kaedah kilang, pembina alternatif, dan pengurusan pembolehubah kelas. Kegunaan biasa termasuk:

Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.

MagicMethods Python (atau kaedah dunder) adalah kaedah khas yang digunakan untuk menentukan tingkah laku objek, yang bermula dan berakhir dengan garis bawah dua. 1. Mereka membolehkan objek bertindak balas terhadap operasi terbina dalam, seperti tambahan, perbandingan, perwakilan rentetan, dan sebagainya; 2. Kes penggunaan biasa termasuk inisialisasi objek dan perwakilan (__init__, __repr__, __str__), operasi aritmetik (__add__, __sub__, __mul__) dan operasi perbandingan (__eq__, ___lt__); 3. Apabila menggunakannya, pastikan tingkah laku mereka memenuhi jangkaan. Sebagai contoh, __repr__ harus mengembalikan ungkapan objek refortable, dan kaedah aritmetik harus mengembalikan contoh baru; 4. Perkara yang berlebihan atau mengelirukan harus dielakkan.

Pythonmanagesmemoryautomatically leverenceCountingandagarbageCollector.referenceCountingTrackShowmanyvariablesreferoanobject, dan yang mana -mana, dan yang mana -mana

Mekanisme pengumpulan sampah Python secara automatik menguruskan memori melalui pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah berkala. Kaedah terasnya adalah penghitungan rujukan, yang segera melepaskan memori apabila bilangan rujukan objek adalah sifar; Tetapi ia tidak dapat mengendalikan rujukan bulat, jadi modul pengumpulan sampah (GC) diperkenalkan untuk mengesan dan membersihkan gelung. Pengumpulan sampah biasanya dicetuskan apabila kiraan rujukan berkurangan semasa operasi program, perbezaan peruntukan dan pelepasan melebihi ambang, atau apabila gc.collect () dipanggil secara manual. Pengguna boleh mematikan kitar semula automatik melalui gc.disable (), secara manual melaksanakan gc.collect (), dan menyesuaikan ambang untuk mencapai kawalan melalui gc.set_threshold (). Tidak semua objek mengambil bahagian dalam kitar semula gelung. Sekiranya objek yang tidak mengandungi rujukan diproses dengan mengira rujukan, ia terbina dalam
