Question

StringIO在其代码中包含以下注释：

Notes:
- Using a real file is often faster (but less convenient).
- There's also a much faster implementation in C, called cStringIO, but
  it's not subclassable.

＆＃34;真实文件通常更快＆＃34;这句话对我来说似乎很奇怪：写入磁盘怎么能写入内存？我尝试分析这些不同的案例，并得到与这些文档相矛盾的结果，以及this question的答案。 This other question确实解释了为什么cStringIO在某些情况下会变慢，尽管我没有在这里进行任何连接。测试将给定数量的数据写入文件，然后搜索到开头并将其读回。在＆＃34;新＆＃34;测试，我每次创建一个新对象，并在＆＃34;相同＆＃34;我为每次重复截断并重用相同的对象以排除开销源。对于使用数据量较小但不大的临时文件，这一开销很重要。

代码为here。

Using 1000 passes with size 1.0KiB
New StringIO:   0.0026 0.0025 0.0034
Same StringIO:  0.0026 0.0023 0.0030
New cStringIO:  0.0009 0.0010 0.0008
Same cStringIO: 0.0009 0.0009 0.0009
New tempfile:   0.0679 0.0554 0.0542
Same tempfile:  0.0069 0.0064 0.0070
==============================================================
Using 1000 passes with size 100.0KiB
New StringIO:   0.0093 0.0099 0.0108
Same StringIO:  0.0109 0.0090 0.0086
New cStringIO:  0.0130 0.0139 0.0120
Same cStringIO: 0.0118 0.0115 0.0124
New tempfile:   0.1006 0.0905 0.0899
Same tempfile:  0.0573 0.0526 0.0523
==============================================================
Using 1000 passes with size 1.0MiB
New StringIO:   0.0727 0.0700 0.0717
Same StringIO:  0.0740 0.0735 0.0712
New cStringIO:  0.1484 0.1399 0.1470
Same cStringIO: 0.1493 0.1393 0.1465
New tempfile:   0.6576 0.6750 0.6821
Same tempfile:  0.5951 0.5870 0.5678
==============================================================
Using 1000 passes with size 10.0MiB
New StringIO:   1.0965 1.1129 1.1079
Same StringIO:  1.1206 1.2979 1.1932
New cStringIO:  2.2532 2.2162 2.2482
Same cStringIO: 2.2624 2.2225 2.2377
New tempfile:   6.8350 6.7924 6.8481
Same tempfile:  6.8424 7.8114 7.8404
==============================================================

两个StringIO实现具有相当的可比性，但cStringIO显着放慢了大数据量。但tempfile.TemporaryFile总是花费3倍于最慢的StringIO。

Answer 1

这完全取决于“经常”的含义。 StringIO是通过将您的写入保留在列表中然后将列表连接到读取的字符串来实现的。您的测试用例 - 一系列写入后读取 - 是最佳方案。如果我调整测试用例在文件中进行50次随机写入/读取，那么cStringIO往往会在文件系统中获胜，排在第二位。

该评论似乎反映了系统程序员偏向于让c库和操作系统进行文件系统的事情，因为在一般意义上难以猜测在所有条件下表现最佳的是什么。

def write_and_read_test_data(flo):
    fsize = len(closure['test_data'])
    flo.write(closure['test_data'])
    for _ in range(50):
        flo.seek(random.randint(0, fsize-1))
        flo.write('x')
        flo.read(1)
    flo.seek(0)
    closure['output'] = flo.read()

10meg测试案例花费的时间超过了我的注意力......

Using 1000 passes with size 1.0KiB
New StringIO:   0.9551 0.9467 0.9366
Same StringIO:  0.9252 0.9228 0.9207
New cStringIO:  0.3274 0.3280 0.3251
Same cStringIO: 0.3182 0.3231 0.3280
New tempfile:   1.1833 1.1853 1.1650
Same tempfile:  0.9563 0.9414 0.9504
==============================================================
Using 1000 passes with size 100.0KiB
New StringIO:   5.6253 5.6589 5.6025
Same StringIO:  5.5799 5.5608 5.5589
New cStringIO:  0.4157 0.4133 0.4140
Same cStringIO: 0.4078 0.4076 0.4088
New tempfile:   2.0420 2.0391 2.0408
Same tempfile:  1.5722 1.5749 1.5693
==============================================================
Using 1000 passes with size 1.0MiB
New StringIO:   105.2350 106.3904 107.5411
Same StringIO:  108.3744 109.4510 105.6012
New cStringIO:  2.4698 2.4781 2.4165
Same cStringIO: 2.4699 2.4600 2.4451
New tempfile:   6.6086 6.5783 6.5916
Same tempfile:  6.1420 6.1614 6.1366

实际文件对象比StringIO和cStringIO慢？

1 个答案: