打开文件和关闭文件声明定位:最佳做法，优点，缺点

Open file and close file statement positioning: best practice, advantages, disadvantages

本文关键字：文件 最佳 优点 缺点 定位 声明      更新时间：2023-10-16

我有一个代码，包含许多循环迭代，open file和close file语句定位如下:

    主循环在

    1. 工作

    2. 打开的文件

    3. 写入文件

    4. 关闭文件

    5. 继续工作

  • 结束循环

但是，另一种选择是:

  • 打开的文件

    • 主循环在

    1. 工作

    2. 写入文件，[flush]

    3. 继续工作

  • 结束循环

  • 关闭文件

是否有一个"最佳实践"定位open file和close file语句包含许多循环迭代?每一种都有优点/缺点吗?我会看到性能差异吗?内存限制?未来的发展问题是什么?

我主要在Fortran(因此标签)编码，但是，我想知道这是否依赖于语言，因为我也用其他语言编程。如有任何帮助，不胜感激。

如果你可以在循环之外执行任务，你最好这样做，因为每次将它添加到循环队列都会导致性能下降(n次而不是1次)。因此，在循环之前声明变量或打开文件比每次迭代都重复要好。

  • 主循环
    1. do work - cost: k * n
    2. 打开文件- 成本: q * n
    3. 写入文件- cost: r * n
    4. 关闭文件- 成本: s * n
    5. 继续工作- 成本: l * n
  • 结束循环
总:

n * (k + q + r + s + l)

  • 打开文件- 成本: q
  • 主循环
    1. do work - cost: k * n
    2. 写入文件- cost: r * n
    3. 继续工作- 成本: l * n
  • 结束循环
  • 关闭文件- 成本: s
总:

n * (k + r + l) + q + s

s和q是非常昂贵的，因为访问系统磁盘上的文件要花费更多的时间，并且与访问变量或执行计算相比非常慢，因为它需要从磁盘上获取数据，而不是存储在RAM中并且可以通过代码流轻松访问的变量。查看更多关于缓存和io缓冲的信息。

性能:

$ python -m timeit 'open("hw.txt").read()'
1000 loops, best of 3: 240 usec per loop
$ python -m timeit 'a=2;b=3;c=a**b'
100000 loops, best of 3: 2.15 usec per loop

像往常一样，您应该分析您的特定代码以查看瓶颈是什么。然而，一般来说，打开和关闭文件非常昂贵。

考虑以下内容:

def foo():
    f = open('bar.txt', 'w')
    for i in range(1000):
        f.write('a')
    f.close()
def bar():
    for i in range(1000):
        f = open('bar.txt', 'w')
        f.write('a')
        f.close()

让我们来计时:

>>> %timeit foo()
10000 loops, best of 3: 190 µs per loop
>>> %timeit bar()
10 loops, best of 3: 47.8 ms per loop

所以，打开和关闭是非常昂贵的。

常数open和close的优点(或者至少是缓和因素)是什么?

  2. 当您关闭一个文件时，数据被刷新到该文件中。当然，你可以直接调用flush，但这本身就是一个昂贵的操作，而且时差会变小。

如果您没有关键数据(即，如果程序崩溃，您可以重新运行它)，并且没有太多打开文件描述符问题-很少打开和关闭可能会更快。

无论使用何种语言，在循环内多次执行任务与在循环外只执行一次相比，显然成本更高。

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