Python使用Zero-Copy和Buffer Protocol实现高性能编程

标签：connect   字符串   profiler   注意   def   random   mib   版本   字符串存储   

无论你程序是做什么的，它经常都需要处理大量的数据。这些数据大部分表现形式为strings（字符串）。然而，当你对字符串大批量的拷贝，切片和修改操作时是相当低效的。为什么？

让我们假设一个读取二进制数据的大文件示例，然后将部分数据拷贝到另外一个文件。要展示该程序所使用的内存，我们使用memory_profiler，一个强大的Python包，让我们可以一行一行观察程序所使用的内存。

@profile
def read_random():
    with open("/dev/urandom", "rb") as source:
        content = source.read(1024 * 10000)
        content_to_write = content[1024:]
    print(f"content length: {len(content)}, content to write length {len(content_to_write)}")
    with open("/dev/null", "wb") as target:
        target.write(content_to_write)


if __name__ == "__main__":
    read_random()

使用memory_profiler模块来执行以上程序，输出如下：

$ python -m memory_profiler example.py 
content length: 10240000, content to write length 10238976
Filename: example.py

Line #    Mem usage    Increment   Line Contents
================================================
     1   14.320 MiB   14.320 MiB   @profile
     2                             def read_random():
     3   14.320 MiB    0.000 MiB       with open("/dev/urandom", "rb") as source:
     4   24.117 MiB    9.797 MiB           content = source.read(1024 * 10000)
     5   33.914 MiB    9.797 MiB           content_to_write = content[1024:]
     6   33.914 MiB    0.000 MiB       print(f"content length: {len(content)}, content to write length {len(content_to_write)}")
     7   33.914 MiB    0.000 MiB       with open("/dev/null", "wb") as target:
     8   33.914 MiB    0.000 MiB           target.write(content_to_write)

我们通过source.read从/dev/unrandom加载了10 MB数据。Python需要大概需要分配10 MB内存来以字符串存储这个数据。之后的content[1024:]指令越过开头的一个单位的KB数据进行数据拷贝，也分配了大概10 MB。

这里有趣的是在哪里呢，也就是构建content_to_write时10 MB的程序内存增长。切片操作拷贝了除了开头的一个单位的KB其他所有的数据到一个新的字符串对象。

如果处理类似大量的字节数组对象操作那是简直就是灾难。如果你之前写过C语言，在使用memcpy()需要注意点是：在内存使用以及总体性能来说，复制内存很慢。

然而，作为C程序员的你，知道字符串其实就是由字符数组构成，你不非得通过拷贝也能只处理部分字符，通过使用基本的指针运算——只需要确保整个字符串是连续的内存区域。

在Python同样提供了buffer protocol实现。buffer protocol定义在PEP 3118，描述了使用C语言API实现各种类型的支持，例如字符串。

当一个对象实现了该协议，你就可以使用memoryview类构造一个memoryview对象引用原始内存对象。

>>> s = b"abcdefgh"
>>> view = memoryview(s)
>>> view[1]
98
>>> limited = view[1:3]
>>> limited
<memory at 0x7f6ff2df1108>
>>> bytes(view[1:3])
b'bc'

注意：98是字符b的ACSII码

在上面的例子中，在使用memoryview对象的切片操作，同样返回一个memoryview对象。意味着它并没有拷贝任何数据，而是通过引用部分数据实现的。

下面图示解释发生了什么：

因此，我们可以将之前的程序改造得更加高效。我们需要使用memoryview对象来引用数据，而不是开辟一个新的字符串。

@profile
def read_random():
    with open("/dev/urandom", "rb") as source:
        content = source.read(1024 * 10000)
        content_to_write = memoryview(content)[1024:]
    print(f"content length: {len(content)}, content to write length {len(content_to_write)}")
    with open("/dev/null", "wb") as target:
        target.write(content_to_write)


if __name__ == "__main__":
    read_random()

我们再一次使用memory profiler执行上面程序：

$ python -m memory_profiler example.py 
content length: 10240000, content to write length 10238976
Filename: example.py

Line #    Mem usage    Increment   Line Contents
================================================
     1   14.219 MiB   14.219 MiB   @profile
     2                             def read_random():
     3   14.219 MiB    0.000 MiB       with open("/dev/urandom", "rb") as source:
     4   24.016 MiB    9.797 MiB           content = source.read(1024 * 10000)
     5   24.016 MiB    0.000 MiB           content_to_write = memoryview(content)[1024:]
     6   24.016 MiB    0.000 MiB       print(f"content length: {len(content)}, content to write length {len(content_to_write)}")
     7   24.016 MiB    0.000 MiB       with open("/dev/null", "wb") as target:
     8   24.016 MiB    0.000 MiB           target.write(content_to_write)

在该程序中，source.read仍然分配了10 MB内存来读取文件内容。然而，使用memoryview来引用部分内容时，并没有额外在分配内存。

相比之前的版本，这里节省了大概50%的内存开销。

该技巧，在处理sockets通信的时候极其有用。当通过socket发送数据时，所有的数据可能并没有在一次调用就发送。

import socket
s = socket.socket(…)
s.connect(…)
# Build a bytes object with more than 100 millions times the letter `a`
data = b"a" * (1024 * 100000)
while data:
    sent = s.send(data)
    # Remove the first `sent` bytes sent
    data = data[sent:] <2>

使用如下实现，程序一次次拷贝直到所有的数据发出。通过使用memoryview，可以实现zero-copy（零拷贝）方式来完成该工作，具有更高的性能：

import socket
s = socket.socket(…)
s.connect(…)
# Build a bytes object with more than 100 millions times the letter `a`
data = b"a" * (1024 * 100000)
mv = memoryview(data)
while mv:
    sent = s.send(mv)
    # Build a new memoryview object pointing to the data which remains to be sent
    mv = mv[sent:]

在这里就不会发生任何拷贝，也不会在给data分配了100 MB内存之后再分配多余的内存来进行多次发送了。

目前，我们通过使用memoryview对象实现高效数据写入，但在某些情况下读取也同样适用。在Python中大部分 I/O 操作已经实现了buffer protocol机制。在本例中，我们并不需要memoryview对象，我可以请求 I/O 函数写入我们预定义好的对象：

>>> ba = bytearray(8)
>>> ba
bytearray(b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00')
>>> with open("/dev/urandom", "rb") as source:
...     source.readinto(ba)
... 
8
>>> ba
bytearray(b'`m.z\x8d\x0fp\xa1')

通过该机制，我们可以很简单写入到预定义的buffer中（在C语言中，你可能需要多次调用malloc())。

适用memoryview，你甚至可以将数据放入到内存区域任意点：

>>> ba = bytearray(8)
>>> # Reference the _bytearray_ from offset 4 to its end
>>> ba_at_4 = memoryview(ba)[4:]
>>> with open("/dev/urandom", "rb") as source:
... # Write the content of /dev/urandom from offset 4 to the end of the
... # bytearray, effectively reading 4 bytes only
...     source.readinto(ba_at_4)
... 
4
>>> ba
bytearray(b'\x00\x00\x00\x00\x0b\x19\xae\xb2')

buffer protocol是实现低内存开销的基础，具备很强的性能。虽然Python隐藏了所有的内存分配，开发者不需要关系内部是怎么样实现的。

可以再去了解一下array模块和struct模块是如何处理buffer protocol的，zero copy操作是相当高效的。

Python使用Zero-Copy和Buffer Protocol实现高性能编程

标签：connect   字符串   profiler   注意   def   random   mib   版本   字符串存储   

原文地址：https://www.cnblogs.com/erhuabushuo/p/10314803.html