我正在考虑使用虚拟内存系统来允许我对一些数字数据进行透明数据转换(例如int到float)。基本思路是我写的库mmap你想要的数据文件，同时mmap一个合适大小的匿名区域来存放转换后的数据，这个指针返回给用户。匿名区域是读/写保护的，因此每当用户通过指针访问数据时，每个新页面都会导致段错误，我可以捕获它，然后透明地转换mmaped文件中的数据并修复允许访问继续的权限。到目前为止，整个事情的这一部分工作得很好。但是，有时我会映射非常大的文件(数百GB)，并且使用匿名内存代理访问它，很快你就会开始吃掉交换空间，因为匿名页面被放到磁盘上。我的想法是，如果我可以在将转换后的数据写入匿名页面后明
我正在考虑使用虚拟内存系统来允许我对一些数字数据进行透明数据转换(例如int到float)。基本思路是我写的库mmap你想要的数据文件，同时mmap一个合适大小的匿名区域来存放转换后的数据，这个指针返回给用户。匿名区域是读/写保护的，因此每当用户通过指针访问数据时，每个新页面都会导致段错误，我可以捕获它，然后透明地转换mmaped文件中的数据并修复允许访问继续的权限。到目前为止，整个事情的这一部分工作得很好。但是，有时我会映射非常大的文件(数百GB)，并且使用匿名内存代理访问它，很快你就会开始吃掉交换空间，因为匿名页面被放到磁盘上。我的想法是，如果我可以在将转换后的数据写入匿名页面后明
我有一些任务要解决，目前最重要的部分是使脚本尽可能节省时间。我正在尝试优化的元素之一是在其中一个函数中进行内存。所以我的问题是:以下3-4种方法中哪一种是在Python中实现内存的最有效/最快的方法？我提供的代码仅作为示例-如果其中一种方法更有效，但不是我提到的情况，请分享你所知道的。解决方案1-使用外部范围的可变变量此解决方案通常显示为示例内存，但我不确定它的效率如何。我听说使用全局变量(在这种情况下，它是外部变量，而不是全局范围的变量)效率较低。defmain():memo={}defpower_div(n):try:returnmemo[n]except(KeyError):me
我有一些任务要解决，目前最重要的部分是使脚本尽可能节省时间。我正在尝试优化的元素之一是在其中一个函数中进行内存。所以我的问题是:以下3-4种方法中哪一种是在Python中实现内存的最有效/最快的方法？我提供的代码仅作为示例-如果其中一种方法更有效，但不是我提到的情况，请分享你所知道的。解决方案1-使用外部范围的可变变量此解决方案通常显示为示例内存，但我不确定它的效率如何。我听说使用全局变量(在这种情况下，它是外部变量，而不是全局范围的变量)效率较低。defmain():memo={}defpower_div(n):try:returnmemo[n]except(KeyError):me
我还没有看到一种既定的方法来内存一个接受关键字参数的函数，即某种类型的东西deff(*args,**kwargs)因为通常一个memoizer有一个dict来缓存给定输入参数集的结果，而kwargs是一个dict并且因此不可散列.我试过了，以下讨论here,使用(args,frozenset(kwargs.items()))作为缓存dict的键，但这仅适用于kwargs中的值是可散列的。此外，正如下面的答案所指出的，frozenset不是有序数据结构。因此，此解决方案可能更安全:(args,tuple(sorted(kwargs.items())))但它仍然无法处理不可散列的元素。我见
我还没有看到一种既定的方法来内存一个接受关键字参数的函数，即某种类型的东西deff(*args,**kwargs)因为通常一个memoizer有一个dict来缓存给定输入参数集的结果，而kwargs是一个dict并且因此不可散列.我试过了，以下讨论here,使用(args,frozenset(kwargs.items()))作为缓存dict的键，但这仅适用于kwargs中的值是可散列的。此外，正如下面的答案所指出的，frozenset不是有序数据结构。因此，此解决方案可能更安全:(args,tuple(sorted(kwargs.items())))但它仍然无法处理不可散列的元素。我见
有没有办法将函数的输出内存到磁盘？我有一个函数defgetHtmlOfUrl(url):...#expensivecomputation并且想做类似的事情:defgetHtmlMemoized(url)=memoizeToFile(getHtmlOfUrl,"file.dat")然后调用getHtmlMemoized(url)，这样每个url只做一次昂贵的计算。 最佳答案 Python提供了一种非常优雅的方法——装饰器。基本上，装饰器是包装另一个函数以提供附加功能而不更改函数源代码的函数。你的装饰器可以这样写:importjsond
有没有办法将函数的输出内存到磁盘？我有一个函数defgetHtmlOfUrl(url):...#expensivecomputation并且想做类似的事情:defgetHtmlMemoized(url)=memoizeToFile(getHtmlOfUrl,"file.dat")然后调用getHtmlMemoized(url)，这样每个url只做一次昂贵的计算。 最佳答案 Python提供了一种非常优雅的方法——装饰器。基本上，装饰器是包装另一个函数以提供附加功能而不更改函数源代码的函数。你的装饰器可以这样写:importjsond
我看到python3.2在functools库中将memoization作为装饰器。http://docs.python.org/py3k/library/functools.html#functools.lru_cache不幸的是，它还没有向后移植到2.7。是否有任何特定原因导致它在2.7中不可用？是否有任何第三方库提供相同的功能或者我应该自己编写？ 最佳答案 Isthereanyspecificreasonaswhyitisnotavailablein2.7?@Nirk已经提供了原因:不幸的是，2.x行仅接收错误修正，并且仅针对
我看到python3.2在functools库中将memoization作为装饰器。http://docs.python.org/py3k/library/functools.html#functools.lru_cache不幸的是，它还没有向后移植到2.7。是否有任何特定原因导致它在2.7中不可用？是否有任何第三方库提供相同的功能或者我应该自己编写？ 最佳答案 Isthereanyspecificreasonaswhyitisnotavailablein2.7?@Nirk已经提供了原因:不幸的是，2.x行仅接收错误修正，并且仅针对
