大規模な文字列スライシング操作中のメモリ使用量を最適化します

データの複製を避けるために、サブストリングコピーを作成する代わりに、文字列ビューまたはメモリ効率の高い参照を使用します。 2。データを徐々に読み取り、処理することにより、ピークメモリの使用量を最小限に抑えるために、チャンクまたはストリームで文字列を処理します。 3.ジェネレーターを使用して一度に1つのスライスを処理して、リストに中間スライスを保存しないでください。 4.効率的なデータ構造、エンコーディング、および文字列インターンを使用して、繰り返しパターンのメモリオーバーヘッドを減らします。 5.メモリマップされたファイルを非常に大きな入力に使用して、メモリに完全にロードすることなく、効率的でOS管理された文字列セグメントへのアクセスを可能にし、大規模な文字列スライシング操作中にメモリ使用を最適化します。

大規模な文字列スライシング操作を実行すると、特に巨大な文字列やデータセットでは、メモリの使用がすぐにボトルネックになる可能性があります。多くのサブストリングを作成したり、リストに中級の結果を保存するなど、素朴なアプローチは、過度のメモリの割り当てやクラッシュにつながる可能性があります。このようなシナリオでメモリ使用量を最適化するには、選択の言語で文字列がどのように処理されるかを理解し、不必要なコピーとオブジェクトの作成を最小限に抑える戦略を適用する必要があります。

集中的な弦のスライス中にメモリオーバーヘッドを減らすための重要なテクニックを次に示します。

1.サブストリングコピーの代わりにビューを使用します

多くのプログラミング言語（たとえば、Python、Java、Go）は、スライスするときに新しい文字列オブジェクトを作成し、メモリを複製します。これを回避するには、データをコピーせずに元の文字列を参照する文字列ビューまたはメモリビューを使用します。

• Python ：バイトにmemoryviewを使用しますが、Unicode文字列の場合は、注意してstrスライスを使用することを検討してください。または、エンコードされたデータを操作できる場合は、 bytearrayまたはmemoryviewを使用します。

   ＃大きな文字列を繰り返しスライスする代わりに
  data = "a" * 10_000_000
  chunks = [data [i：i 1000] for i in range（0、len（data）、1000）]＃高メモリ使用
  
  ＃オンザフライまたはインデックスの使用を検討してください
  def slice_view（s、start、end）：
      returnS [start：end]＃＃まだコピーしますが、一度にすべてを保存しないでください

  より良い：すべてをメモリに保存せずにスライスを段階的に処理します。

  

• GO ：元のバイト配列への参照として文字列スライスを使用します（ただし、元の文字列が大きく、わずかな部分のみが必要な場合はメモリリークに注意してください）：

  スライス：=最大[100：110] //バッキングアレイを共有します
  //参照を破り、オリジナルのGCを許可する：
  クリーニング：= string（[] byte（slice））

2。チャンクまたはストリームのデータを処理します

文字列全体を一度にロードしてスライスする代わりに、入力をストリーミングして、管理可能な部分で処理します。

• ファイルコンテンツのラインバイラインまたは固定サイズのブロックを読み取ります。
• チャンクあたりのスライスロジックを適用します。
• 必要でない限り、結果の蓄積を避けてください。

 def process_large_text（file_path、chunk_size = 8192）：
    fite（file_path、 'r'）as f：
        buffer = ""
        本当です：
            chunk = f.read（chunk_size）
            チャンクではない場合：
                壊す
            バッファ=チャンク
            ＃バッファから完全な線またはスライスを処理します
            lines = buffer.split（ '\ n'）
            buffer = lines [-1]＃不完全なラインを持ち越します
            線の線の場合[：-1]：
                降伏線[10:20]＃必要に応じてスライス

これにより、ピークメモリが最小限に抑えられ、全文がメモリに保持されます。

3.中間文字列リストは避けてください

リストに数千または数百万個のスライスされた文字列を保存すると、メモリを使い果たすことができます。

その代わり：

• プロセスと破棄：ジェネレーターを使用して、一度に1つずつスライスを生成します。
• 必要なもののみを集計します。たとえば、ハッシュ、カウント、またはすぐにディスクに書き込みます。

 ＃悪い：すべてのスライスを保存します
slices = [big_string [i：i 5] for i in range（0、len（big_string）、5）]]]

＃グッド：ジェネレーターの表現
slices =（big_string [i：i 5] for i in range（0、len（big_string）、5））
スライスのsの場合：
    プロセス＃一度に1つずつ処理します

4.効率的なデータ構造とエンコーディングを使用します

• 固定長のパターン（例えば、DNAシーケンス、ログエントリ）をスライスしている場合は、文字列をバイトまたは整数にエンコードすることを検討してください。
• 数値表現には、 array.arrayまたはnumpy配列を使用します。
• 繰り返しパターンについては、弦をインターンするか、プールの使用を検討してください。

例：

 sysをインポートします
＃一般的なサブストリングを再利用します
Sys.Intern（ "Status_ok"）

これにより、同じスライスが複数回表示されると、メモリ内の重複が減少します。

5.巨大な入力のためにメモリマップファイルを活用します

非常に大きなテキストファイル（ギガバイト）の場合、メモリマップされたファイルを使用して、すべてをロードせずにスライスにアクセスします。

 MMAPをインポートします

fite open（ "gage_file.txt"、 "r"）として：
    mmap.mmap（f.fileno（）、0、access = mmap.access_read）をmm：
        ＃完全なコンテンツをロードせずにスライスします
        チャンク= mm [1000：2000]
        印刷（チャンク）

これにより、OSはメモリページングを効率的に処理できます。

結論：コピーを最小限に抑え、中間結果の保存を避け、データをゆっくりと処理します。ログ、ゲノムデータ、またはネットワークストリームを解析するかどうかにかかわらず、文字列を不変だが高価なオブジェクトとして扱うことは、より良いメモリの規律につながります。

基本的に：スマートで、硬くはありません。

以上が大規模な文字列スライシング操作中のメモリ使用量を最適化しますの詳細内容です。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。