À quoi sert le type de tampon Python?

Question

Il existe un type buffer en python, mais je ne sais pas comment l'utiliser.

Dans le Python doc la description est la suivante:

buffer(object[, offset[, size]])

L'argument de l'objet doit être un objet qui prend en charge l'interface d'appel de la mémoire tampon (tels que des chaînes, des tableaux et des tampons). Un nouvel objet tampon sera créé et fera référence à l'argument de l'objet. L'objet tampon sera une tranche à partir du début de l'objet (ou du décalage spécifié). La tranche s'étendra jusqu'à la fin de l'objet (ou aura une longueur donnée par l'argument size).

Answer 1

Un exemple d'utilisation:

>>> s = 'Hello world' 
>>> t = buffer(s, 6, 5) 
>>> t 
<read-only buffer for 0x10064a4b0, size 5, offset 6 at 0x100634ab0> 
>>> print t 
world 

Le tampon dans ce cas est une sous-chaîne, en commençant à la position 6 d'une longueur de 5, il ne prend pas l'espace de stockage supplémentaire - il fait référence à une tranche de la chaîne.

Ceci n'est pas très utile pour les chaînes courtes comme celle-ci, mais cela peut être nécessaire lors de l'utilisation de grandes quantités de données. Cet exemple utilise un bytearray mutable:

>>> 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' 

Cela peut être très utile si vous voulez avoir plus d'un point de vue sur les données et ne veulent pas (ou ne peut pas) contenir plusieurs copies en mémoire.

Notez que buffer a été remplacé par le mieux nommé memoryview en Python 3, bien que vous puissiez l'utiliser soit en Python 2.7. Notez également que vous ne pouvez pas implémenter une interface tampon pour vos propres objets sans entrer dans l'API C, c'est-à-dire que vous ne pouvez pas le faire en pur Python.

Answer 2

Je pense que les tampons sont par ex. utile lors de l'interfaçage de python avec des bibliothèques natives. (Guido van Rossum explique buffer dans this mailinglist post).

Par exemple, numpy semble utiliser le tampon pour le stockage de données efficace:

import numpy 
a = numpy.ndarray(1000000) 

le a.data est un:

<read-write buffer for 0x1d7b410, size 8000000, offset 0 at 0x1e353b0>