我就废话不多说了,还是直接看代码吧!
import os import time import mmap filename = 'test.txt' #如果不存在,创建。 if not os.path.exists(filename): open(filename, 'w') print(os.path.isdir(filename)) if os.path.isfile(filename): print(time.ctime(os.path.getctime(filename))) fd = os.open(filename, os.O_RDWR) m = mmap.mmap(fd, 50, access=mmap.ACCESS_WRITE) # 1024字节的文件。 m.seek(2) buf1 = bytes(b'Zhang') m[2:len(buf1)+2] = buf1 buf2 = b'Phil' m.seek(20) # 定位写入的位置。 m.write(buf2) # 写入字节数据。 m.close() fd = os.open(filename, os.O_RDWR) m = mmap.mmap(fd, 50, access=mmap.ACCESS_READ) m.seek(20) buf3 = m.read(len(buf2)) m.close() print(list(buf3))
操作后的test.txt文件内容:
Zhang Phil
补充知识:Python对二进制文件做内存映射,高效优雅地对内容随机访问
读写二进制文件还在使用open函数?
各种组合seek()、read()和write()累不累?
使用 mmap 模块实现对文件的内存映射,让我们读写二进制文件像操作数组一样高效优雅。
先给出一个实用函数,用来演示如何打开一个文件并对它进行内存映射操作。
def memory_map(filename, access=mmap.ACCESS_WRITE): size = os.path.getsize(filename) fd = os.open(filename, os.O_RDWR) return mmap.mmap(fd, size, access=access)
要使用这个函数,需要先准备一个已经创建好的文件并为之填充一些数据。
> size = 1000000 > with open('data','wb') as f: f.seek(size-1) f.write(b'\x00')
接着我们可以使用memory_map()函数对文件内容做内存映射,它返回的mmap对象可以让我们像操作数组一样读写二进制文件!
> m = memory_map('data') > len(m) 1000000 > m[:10] b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00' > m[0] 0 > m[0:11]=b'Hello World'#改变一个切片 > m.close() > with open('data','rb') as f:#验证改变已经生效 print(f.read(11)) b'Hello World'
由于mmap()返回的mmap对象也可以当作上下文管理器使用,在这种情况下,底层的文件会自动关闭。
> with memory_map('data') as m: print(len(m)) print(m[0:11]) 1000000 b'Hello World'
默认情况下memory_map()函数打开的文件既可以读,也可以写。对数据的任何修改都会拷贝回原始的文件中。
如果需要只读访问,可以为access参数提供mmap.ACCESS_READ值。
m = memory_map(filename, mmap.ACCESS_READ)
如果只想要在本地修改数据,并不想将这些修改写回到原始文件中,可以使用mmap.ACCESS_COPY参数。
m = memory_map(filename, mmap.ACCESS_COPY)
总结:
通过mmap将文件映射到内存之后,我们可以高效并优雅地对文件的内容进行随机访问。
与其打开文件后通过组合各种seek()、read()和write()调用来访问,不如简单将文件映射到内存,然后通过切片操作来访问数据。
需要强调的是,对某个文件进行内存映射并不会导致将整个文件读到内存中。也就是说,文件并不会拷贝到某种内存缓冲区或数组上。相反,操作系统只是为文件内容保留一段虚拟内存而已。
当访问文件的不同区域时,文件的这些区域将被读取并按照需要映射到内存区域中。但是,文件中从未访问过的部分会简单地留在磁盘上。这一切都是以透明的方式在幕后完成的。
如果有多个Python解释器对同一个文件做了内存映射,得到的mmap对象可以用来在解释器之间交换数据。也就是说,所有的解释器可以同时读/写数据,在一个解释器中对数据做出的修改会自动反映到其他解释器上。
虽然还需要一些额外的步骤来处理同步问题,但是有时候可以使用这种方法作为通过管道或者socket传输数据的替代方案。
以上这篇Python内存映射文件读写方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
Python,内存映射文件,读写
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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