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我目前正在使用一个 4 GB 大小的文件作为开放寻址哈希表。为了读取每个偏移量,我对 1 字节(字符)数据使用 file.seek() 函数。我想使用存储桶优化文件的大小(在没有数据的偏移量上节省空间),为了实现最佳优化我想知道在使用 file.seek() 时有多少字节被缓存到内存中?这样我就可以调整存储桶,这样文件将需要更少的空间,但磁盘 I/O 读取不会增加。
最佳答案
file.seek()
方法内存效率很高,但也很慢。不过,您会希望通过页面边界对齐所有内容,因此我建议您不要跨越 4 kiB 边界。
如果您使用的是 64 位处理器,请不要使用 file.seek()
,而是使用 mmap
将整个文件映射到内存中。然后您可以使用页面大小通常为 4 kiB 的规则,从而将所有内容对齐到 4 kiB 边界上。这肯定比假装使用 file.seek
更快;尽管最终可能会消耗更多内存,但操作系统可以微调您的访问模式。
在 Python 3 上,您将按如下方式使用 mmap
:
# provided that your hashtable is in this file
# and its size is 4 GiB
with open("hashtable", "r+b") as f:
# memory-map the file, size 0 means whole file
mm = mmap.mmap(f.fileno(), 0)
# here mm behaves like 4 billion element bytearray
# that you can read from and write to. changes
# are flushed to the underlying file.
# set 1 byte in the file
mm[123456789] = 42
# ensure that changes are written to disk
mm.flush()
# close the mapping
mm.close()
关于python - 在 python 中使用 file.seek() 时通常将多少字节加载到内存中?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/28454950/
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