


Was macht die File.flush()-Methode von Python unter der Haube?
Was macht die File.flush()-Methode von Python eigentlich?
In der Dokumentation von Python heißt es, dass „flush()“ nicht unbedingt funktioniert Dateidaten auf die Festplatte schreiben. Dies scheint im Widerspruch zu seinem beabsichtigten Zweck zu stehen, da man erwarten würde, dass Flush() Daten auf die Festplatte erzwingt Sie müssen zwei Pufferebenen berücksichtigen:
Interne Puffer: Werden von der Python-Laufzeit erstellt und zur Beschleunigung von Schreibvorgängen verwendet, indem Daten vorübergehend gespeichert werden, bevor sie in die Datei geschrieben werden.
Betriebssystempuffer:- Werden vom Betriebssystem erstellt, um Daten zu puffern, bevor sie an das eigentliche Speichergerät gesendet werden.
- flush() und interne Puffer
- Beim Aufruf von „flush()“ werden nur Daten aus den internen Puffern in das vom Betriebssystem verwaltete Dateiobjekt geschrieben
os.fsync() und Betriebssystempuffer
Um sicherzustellen, dass Daten auf die Festplatte geschrieben werden, Wir müssen die Methode os.fsync() verwenden, nachdem wir Flush() aufgerufen haben. os.fsync() schreibt Daten aus den Puffern des Betriebssystems auf das Speichergerät und sorgt so für Haltbarkeit.
Wann werden „flush()“ und „fsync()“ verwendet?
In den meisten Fällen In diesen Fällen sind „flush()“ und „fsync()“ nicht erforderlich, da das Standardverhalten von Python darin besteht, Daten auf die Festplatte zu schreiben, wenn der Puffer voll ist oder die Datei geschlossen wird. Sie können jedoch in Szenarien nützlich sein, in denen es aus Gründen der Zuverlässigkeit und Datenintegrität wichtig ist, dass Daten sofort auf die Festplatte geschrieben werden.Zusätzlicher Hinweis
Mit der Einführung von Bei zwischengespeicherten Festplatten können sogar noch mehr Pufferebenen beteiligt sein. Es wird davon ausgegangen, dass Flush() und Fsync() diese Puffer ebenfalls verarbeiten, zur Bestätigung sind jedoch möglicherweise weitere Untersuchungen erforderlich.Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas macht die File.flush()-Methode von Python unter der Haube?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

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Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

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Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.
