Python MemoryView 예제
MemoryView는 버퍼링 프로토콜을 지원하는 객체의 메모리 데이터에 직접 액세스하고 복제를 피하고 성능을 향상시키기위한 파이썬의 내장 유형입니다. 1. MV = MemoryView (ByTeArray (B'Hello World '))와 같은 MemoryView를 작성하면 MV [: 5] .tobytes ()와 같은 액세스를 슬라이스하여 B'Hello를 얻지 못하고 데이터를 복사하지 않습니다. 2. 원래의 바이트 레이를 B'Hello World로 만들기 위해 MV [0] = Ord ( 'H')와 같은 원본 객체를 수정할 수 있습니다. 3. MemoryView (BytearRay (10_000_000))와 같은 큰 배열을 효율적으로 처리합니다. [1000 : 2000] 1000 바이트를 복사하지 않고도보기 만 생성합니다. 4. MemoryView (Array.Array ( 'i', [10, 20, 30]))와 같은 지원 배열 모듈은 MV [0] = 99 원래 배열을 [99, 20, 30, 40, 50으로 수정할 수 있습니다. 5. MemoryView는 버퍼링 프로토콜을 지원하는 객체에만 적합합니다. 슬라이스는 여전히 메모리 뷰입니다. Tobytes () 또는 Tolist ()로 변환해야하며 원래 객체가 해제 된 후에도 뷰가 유효하지 않습니다. MemoryView는 네트워크 전송, 파일 운영 및 고성능 컴퓨팅의 실용적인 도구로, 많은 이진 데이터를 처리 할 때 메모리를 크게 절약하고 효율성을 향상시킵니다.
memoryview
는 매우 실용적이지만 종종 파이썬에서 내장 된 내장 유형입니다. 복사하지 않고 버퍼링 프로토콜 (예 : bytes
, bytearray
, array.array
등)을 지원하는 객체의 메모리 데이터에 직접 액세스 할 수 있습니다. 이것은 다량의 이진 데이터를 처리 할 때 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

아래는 기본 사용법과 장점을 이해하는 데 도움이되는 명확하고 실용적인 memoryview
예입니다.
memoryView 란 무엇입니까?
memoryview
원본 객체의 메모리 영역을 가리키는 객체를 반환합니다. 사본을 만들지 않고 원래 객체가 변하는 경우 (원래 객체가 변하는 경우) 데이터를 읽거나 수정할 수 있습니다.

? 기본 예 : MemoryView를 사용하여 바이트를 작동하십시오
# 바이트 생성 (Mutable Byte Sequence) data = bytearray (b'hello world ') print ( "Raw Data :", Data) # BytearRay (B'Hello World”) # MemoryView를 만듭니다 MV = MemoryView (데이터) # 첫 번째 부분보기 (슬라이스) - 데이터가 복사되지 않습니다 ( "첫 번째 5 바이트 :", MV [: 5] .Tobytes ()) # B'Hello " # 데이터 수정 (ByTearRay가 가변적이기 때문에) mv [0] = ord ( 'h') # 'h'를 'h'로 변경합니다. print ( "수정 된 데이터 :", 데이터) # BytearRay (B'Hello World”)
✅ 참고 :
mv[:5].tobytes()
는 MemoryView의 일부를 바이트로 변환하지만 슬라이스 자체는 기본 데이터를 복사하지 않습니다.
? 효율적인 슬라이스 : 메모리 복사를 피하십시오
큰 배열이 있고 빈번한 슬라이스가 많은 메모리를 소비한다고 가정합니다.

large_data = bytearray (10_000_000) # 천만 바이트 대형 _data [: 10] = b'abcdefghij ' # MemoryView를 사용하여 슬라이스를 사용하고 MV_LARGE = MEMARYVIEW (barge_data)를 복사하지 마십시오. 청크 = mv_large [1000 : 2000] # 단지보기, 1000 바이트 인쇄를 복사하지 않음 ( "슬라이스 길이 :", len (chunk)) # 1000 print ( "첫 바이트 :", 청크 [: 5] .tobytes ()) # b '\ x00 \ x00 \ x00 \ x00 \ x00 \ x00 "
⚡ 이는
large_data[1000:2000]
보다 더 효율적입니다. 후자는bytearray
새로운 사본을 생성하기 때문입니다.
? 데이터 수정 : MemoryView를 통해 원래 객체를 업데이트하십시오
data = bytearray (b'python ') MV = MemoryView (데이터) # 중간 부분 수정 mv [1 : 4] = b'yyy ' 인쇄 (데이터) # BytearRay (B'Pyyyon ')
✅ 참고 : 메모리 뷰의 특정 세그먼트를 수정하려면 지정된 값의 데이터 길이가 일치해야합니다.
? 배열 모듈과 함께 사용됩니다
가져 오기 배열 # 정수 배열 번호 = Array.Array ( 'i', [10, 20, 30, 40, 50]). mv = memoryView (숫자) # 원본 메모리보기 (바이트) print ( "바이트 길이 :", len (mv)) # 20 (5 개의 int, 각각 4 바이트) print ( "형식 :", mv.format) # i print ( "요소 크기 :", mv.itemsize) # 4 # MemoryView = 99를 통해 MV [0] 수정 # 첫 번째 정수 인쇄 수정 ( "Modify :", Numbers.Tolist ()) # [99, 20, 30, 40, 50]
⚠️ notes
-
memoryview
버퍼링 프로토콜 (예 :bytes
,bytearray
,array
,numpy.ndarray
등)을 지원하는 객체에만 사용할 수 있습니다. - 원래 객체가 릴리스되거나 수정되면
memoryview
실패하거나 오류가 발생할 수 있습니다. -
memoryview
의 슬라이스는 여전히memoryview
이며.tobytes()
또는.tolist()
로 변환 할 수 있습니다.
✅ 요약 : MemoryView의 장점
- 불필요한 데이터 복사를 피하고 메모리를 저장하십시오.
- 큰 이진 데이터의 작동 효율을 향상시킵니다.
- 현장 수정을 지원합니다 (돌연변이 가능한 물체의 경우).
기본적으로 그게 다야. memoryview
네트워크 데이터, 이미지, 파일 I/O 또는 고성능 컴퓨팅을 처리 할 때 가치있는 도구입니다.
위 내용은 Python MemoryView 예제의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

API 인증을 다루는 핵심은 인증 방법을 올바르게 이해하고 사용하는 것입니다. 1. Apikey는 가장 간단한 인증 방법이며, 일반적으로 요청 헤더 또는 URL 매개 변수에 배치됩니다. 2. Basicauth는 내부 시스템에 적합한 Base64 인코딩 전송에 사용자 이름과 비밀번호를 사용합니다. 3. OAUTH2는 먼저 Client_ID 및 Client_Secret을 통해 토큰을 얻은 다음 요청 헤더에 BearEtroken을 가져와야합니다. 4. 토큰 만료를 처리하기 위해 토큰 관리 클래스를 캡슐화하고 자동으로 새로 고칠 수 있습니다. 요컨대, 문서에 따라 적절한 방법을 선택하고 주요 정보를 안전하게 저장하는 것이 중요합니다.

Assert는 파이썬에서 디버깅에 사용되는 어설 션 도구이며 조건이 충족되지 않으면 어설 론을 던집니다. 구문은 조건과 선택적 오류 정보를 주장하는데, 이는 매개 변수 점검, 상태 확인 등과 같은 내부 논리 검증에 적합하지만 보안 또는 사용자 입력 검사에는 사용될 수 없으며 명확한 신속한 정보와 함께 사용해야합니다. 예외 처리를 대체하지 않고 개발 단계에서 보조 디버깅에만 사용할 수 있습니다.

파이썬에서 동시에 두 목록을 동시에 가로 지르는 일반적인 방법은 zip () 함수를 사용하는 것입니다.이 기능은 여러 목록을 순서대로 짝을 이루고 가장 짧습니다. 목록 길이가 일관되지 않은 경우 itertools.zip_longest ()를 사용하여 가장 길고 결 측값을 채울 수 있습니다. enumerate ()와 결합하여 동시에 인덱스를 얻을 수 있습니다. 1.zip ()는 간결하고 실용적이며 쌍을 이루는 데이터 반복에 적합합니다. 2.zip_longest ()는 일관되지 않은 길이를 처리 할 때 기본값을 채울 수 있습니다. 3. Enumental (Zip ())은 다양한 복잡한 시나리오의 요구를 충족시켜 통과하는 동안 인덱스를 얻을 수 있습니다.

typehintsinpythonsolvetheproblemombiguityandpotentialbugsindynamicallytypedcodebyallowingdevelopscifyexpectiontypes. theyenhancereadability, enablearylybugdetection 및 improvetoomingsupport.typehintsareaddedusingaColon (:) forvariblesAndAramete

inpython, iteratorsareobjectsthatlowloppingthroughcollections __ () 및 __next __ ()

Python을 사용하여 현대적이고 효율적인 API를 만들려면 Fastapi가 권장됩니다. 표준 파이썬 유형 프롬프트를 기반으로하며 성능이 우수한 문서를 자동으로 생성 할 수 있습니다. Fastapi 및 Asgi Server Uvicorn을 설치 한 후 인터페이스 코드를 작성할 수 있습니다. 경로를 정의, 처리 기능 작성 및 데이터를 반환함으로써 API를 신속하게 구축 할 수 있습니다. Fastapi는 다양한 HTTP 방법을 지원하고 자동 생성 된 Swaggerui 및 Redoc Documentation Systems를 제공합니다. 경로 정의를 통해 URL 매개 변수를 캡처 할 수있는 반면, 기능 매개 변수의 기본값을 설정하여 쿼리 매개 변수를 구현할 수 있습니다. Pydantic 모델의 합리적인 사용은 개발 효율성과 정확성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

API를 테스트하려면 Python의 요청 라이브러리를 사용해야합니다. 단계는 라이브러리를 설치하고, 요청을 보내고, 응답을 확인하고, 시간 초과를 설정하고 재 시도하는 것입니다. 먼저 PipinstallRequests를 통해 라이브러리를 설치하십시오. 그런 다음 requests.get () 또는 requests.post () 및 기타 메소드를 사용하여 요청 또는 게시 요청을 보내십시오. 그런 다음 response.status_code 및 response.json ()을 확인하여 반환 결과가 기대치를 준수하는지 확인하십시오. 마지막으로, 시간 초과 매개 변수를 추가하여 타임 아웃 시간을 설정하고 재 시도 라이브러리를 결합하여 자동 재시도를 달성하여 안정성을 향상시킵니다.

파이썬에서 함수 내부에 정의 된 변수는 로컬 변수이며 함수 내에서만 유효합니다. 외부 정의는 어디서나 읽을 수있는 전역 변수입니다. 1. 함수가 실행됨에 따라 국부 변수가 파괴됩니다. 2. 기능은 전역 변수에 액세스 할 수 있지만 직접 수정할 수 없으므로 글로벌 키워드가 필요합니다. 3. 중첩 함수로 외부 기능 변수를 수정하려면 비 국소 키워드를 사용해야합니다. 4. 이름이 같은 변수는 다른 범위에서 서로 영향을 미치지 않습니다. 5. 글로벌 변수를 수정할 때 글로벌을 선언해야합니다. 그렇지 않으면 unboundlocalerror 오류가 발생합니다. 이러한 규칙을 이해하면 버그를 피하고보다 신뢰할 수있는 기능을 작성하는 데 도움이됩니다.
