Przykładowe użycie:
>>> s = 'Hello world'
>>> t = buffer(s, 6, 5)
>>> t
<read-only buffer for 0x10064a4b0, size 5, offset 6 at 0x100634ab0>
>>> print t
world
Bufor w tym przypadku jest podciągiem, zaczynającym się na pozycji 6 i długości 5, i nie zajmuje dodatkowego miejsca w pamięci - odwołuje się do wycinka łańcucha.
Nie jest to zbyt przydatne w przypadku takich krótkich ciągów, ale może być konieczne, gdy używasz dużych ilości danych. W tym przykładzie zastosowano zmienną bytearray
:
>>> s = bytearray(1000000) # a million zeroed bytes
>>> t = buffer(s, 1) # slice cuts off the first byte
>>> s[1] = 5 # set the second element in s
>>> t[0] # which is now also the first element in t!
'\x05'
Może to być bardzo pomocne, jeśli chcesz mieć więcej niż jeden widok danych i nie chcesz (lub nie możesz) przechowywać wielu kopii w pamięci.
Zauważ, że buffer
zostało zastąpione przez lepiej nazwane memoryview
w Pythonie 3, chociaż możesz użyć dowolnego w Pythonie 2.7.
Zauważ również, że nie możesz zaimplementować interfejsu bufora dla własnych obiektów bez zagłębiania się w API C, tj. Nie możesz tego zrobić w czystym Pythonie.
s[6:11]
również nie zajmuje dodatkowej przestrzeni dyskowej, czy się mylę?s[6:11]
będzie kopia. Jeśli ustawisz,t = s[6:11]
a następniedel s
zwolnisz pamięć, która została zajętas
, udowadniając, żet
została skopiowana. (Aby to zobaczyć, potrzebujesz większegos
i śledzić użycie pamięci w Pythonie). Jednak o wiele bardziej wydajne jest samo wykonanie kopii, jeśli nie ma tam dużo danych.Myślę, że bufory są przydatne np. Podczas łączenia Pythona z natywnymi bibliotekami. (Guido van Rossum wyjaśnia
buffer
w tym poście na liście mailingowej ).Na przykład numpy wydaje się używać bufora do wydajnego przechowywania danych:
to
a.data
jest:źródło