建议只在IO绑定任务中使用Python多线程，因为Python具有全局解释器锁(GIL)，它只允许一个线程控制Python解释器。然而，说，一般来说，只有当您访问多个磁盘时，磁盘IO绑定任务中的多线程才有意义，因为瓶颈是磁盘。
如果有几个任务同时访问单个本地磁盘中的数据库，那么使用多线程有什么好处，因为瓶颈将是磁盘吗？如果数据库存储在单个远程磁盘中，答案会改变吗？我想这可能是肯定的，因为还有另一个变
浏览 2提问于2020-03-20得票数 2
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我读到，应该使用异步调用来加快IO调用，而不是多处理。我进一步阅读了gevent是推荐的库。我写了一个下载图片的例子，在那里我可以看到速度的巨大提高。
浏览 7提问于2015-07-06得票数 3
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我想通过python程序监视系统IO负载，访问与linux的/proc/diskstats中提供的统计数据类似的统计数据(尽管很明显，跨平台库会很棒)。有没有python库可以用来查询linux上的磁盘IO统计数据？
浏览 1提问于2010-07-25得票数 5
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我有一个类似于BytesIO文件的对象，包含一个CSV.我想把它读到Pandas dataframe中，而不需要在中间写入磁盘。在我的用例中，我直接将文件下载到BytesIO中。对于这个MWE，我将在磁盘上有一个文件，将它读入BytesIO，然后读入Pandas。磁盘步骤只是为了制作一个MWE。/ec2-user/.local/lib/python3.6/site-packages/pandas/io/parsers.
浏览 10提问于2020-05-09得票数 6
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我在Linux上有一个Python和C应用程序，它应该在从磁盘读取文件时正确地处理IO错误。应用程序的大部分是用Python编写的，它有一个C扩展来执行IO。在这个扩展中检测到IO错误。磁盘上的文件(使用stat)比使用fread读取的文件要大。
我可以很容易地测试和处理一号案件。然而，我也想为第二种情况编写一个单元测试，但是，我不知道如何为测试触发一个“假”IO错误。
浏览 4提问于2014-01-09得票数 7
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我正在尝试使用新的对象检测API来训练一个更快的trying关于检测的训练，但是我不太理解为此创建一个TFRecord文件的过程。我知道牛津和VOC数据集示例和创建TFRecord文件的脚本，如果培训图像中只有一个对象，它们就可以正常工作，这就是我在所有官方示例和github的项目中看到的。我有超过20个对象被定义的图像，顺便说一句，对象有不同的类。我不想每一张图像迭代20+次数，创建20个几乎相同的tf_examples，其中只有img_encoded (也就是20+ )会占用我所有的空间。
tf_example = tf.train.Example(features=tf.train.
浏览 1提问于2018-03-02得票数 5
我有一个读取Linux内核系统调用的python程序(使用with )，所以使用这个程序我可以读取所有内核调用。我有一些操作，然后使用python程序来分析系统调用，在这些操作中，我有一些IO工作，然后使用python程序，我需要知道从缓存中读取了多少字节，以及从磁盘中读取了多少字节。哪些系统调用会显示从缓存和磁盘读取的字节数？
浏览 7提问于2016-11-22得票数 0
在运行我的python测试实用程序时，我正在体验jbd对io的高使用率，该工具不断地与sqlitedb对话，从而导致了较高的io等待时间。我该如何解决这个问题？它消耗99%的IO，即使它没有写到磁盘！！
浏览 15提问于2015-02-06得票数 3
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我有一个将tf.Example协议缓冲区保存到to记录的例程：
with tf.python_io.TFRecordWriter("dataset.tfrecord") as writer:我不想用saveAsTextFile把它们写到磁盘上，我想用tf.python_io.TFRecordWriter保存它们。我该怎么做呢？
浏览 23提问于2019-08-05得票数 1
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我正在尝试使用python收集系统统计数据。主要是寻找一个自由或github项目，已经这样做了。我希望能够收集/记录以下内容。CPU使用和或平均负载
在服务器监视中有任何其他有用的东西。
浏览 4提问于2012-12-02得票数 1
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ubuntu:16.04)，创建a.py文件a = 'ö'with open('a.py') as f: exec(f.read())Traceback (most recent call last): exec(f.read())
File "/usr&#x
浏览 1提问于2017-03-24得票数 0
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我想把Image对象写到磁盘上，但是我一直收到错误：首先，我将字符串转换为数组，然后使用该数组创建图像。
浏览 0提问于2018-07-25得票数 1
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Python的GIL使得很难将这些速度输入到运行Tensorflow的相同进程中，而不会对训练循环产生负面影响。Python3.8的共享内存可能会减轻这种情况，但Tensorflow还不支持这一点。因此，我使用tf.io.gfile.GFile通过网络读取数据(数据存储在高带宽S3兼容的接口上)。GFile的价值在于它不使用GIL，因此很好地处理了训练循环。为了实现高吞吐量，需要对网络IO进行重要的并行化。
不过，我似乎只能以75至100 MB/秒的速度完成这种方法。创建一个使用tf.io.gf
浏览 13提问于2020-01-10得票数 6
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根据和的说法，upload_fileobj听起来可能更快。但有没有人知道具体细节？我应该只上传文件，还是应该以二进制模式打开文件以使用upload_fileobj？换句话说，s3.meta.client.upload_file('/tmp/hello.txt', 'mybucket', 'hello.txt')
with open('/tmp/hello.txt', '
浏览 3提问于2018-09-15得票数 14
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问题是，当我运行代码时，我没有打印任何代码：import io
texto = u"Writing with díférént chars"f.close
text = io.open("abc.txt", encoding
浏览 0提问于2017-09-12得票数 0
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我想编写一个Python代码来读取磁盘IO和网络IO的百分比，就像我们在中看到的那样。目前我正在使用psutil.disk_io_counters()和psutil.net_io_counters()。通过这个，我让字节读取&字节，为磁盘IO写，字节接收&字节，为网络IO发送。())
我还尝试了下面的代码来检查psutil.io_counters()的使用是否给出了即时磁盘I
浏览 1提问于2018-03-19得票数 0
我的python内存中有很多图像，我想把它们放在内存中的 tar中，然后我想将这个tar刷新到磁盘上。out_file = io.BytesIO()t.size = len(out_file
浏览 5提问于2021-12-21得票数 3
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嘿，我想知道是否有人可以帮助我，我开始了解cassandra，但我很好奇，想要测量当我从列族中读取时，发生了多少磁盘I/O。我看了看opscentre profiler，但我能找到的唯一指标是DIsk利用率，但据我所知，这是CPU做磁盘I/O所花费的时间，所以我猜测它的度量数据，比如上下文切换时间。然而，既然它做到了这一点，我想也许当cassandra意识到它必须要到磁盘上的时候，我可以在那里放一个计数器。另一种选择是在read调用中加上两个时间戳，如果它是ms的顺序，那么我知道它是一个磁盘读取。
简而
浏览 0提问于2013-11-09得票数 1
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优化磁盘IO
、、
它工作得很好，所以是时候开始优化了，目前磁盘IO是最大的瓶颈。
有两种类型的文件正在使用。第一种类型的文件由16位整数组成的流组成，该流必须在I/O之后进行缩放，才能转换为具有物理意义的浮点值。
浏览 5提问于2016-08-19得票数 7
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