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In PHP stehen Leistung und Effizienz häufig im Mittelpunkt der Entwickler im Umgang mit großflächigen Datenströmen. Stream_get_filters und Stream_filter_Append sind zwei leistungsstarke Tools, die von PHP zur Filterung und Verarbeitung von Streaming -Daten bereitgestellt werden. In diesem Artikel werden wir erläutern, wie diese beiden Funktionen für groß angelegte Datenflüsse kombiniert werden können, wodurch die Code-Effizienz und -leistung verbessert werden.
Stream_get_filters ist eine integrierte PHP-Funktion, um eine Liste registrierter Stream-Filter zu erhalten. Der Durchflussfilter kann Daten so ändern, dass die Durchflussdaten durchfließen. Diese Funktion gibt ein Array zurück, das alle registrierten Filternamen enthält.
$filters = stream_get_filters();
print_r($filters);
Ausgangsbeispiel:
Array
(
[0] => string.toupper
[1] => convert.iconv.utf-8
...
)
Mit der Funktion Stream_filter_Append wird der geöffnete Stream ein Filter hinzugefügt. Dieser Filter wird angewendet, wenn die Daten durch den Fluss fließen. Normalerweise können wir diese Funktion verwenden, um die Codierungskonvertierung, Datenkomprimierung oder Dekompression, Verschlüsselung und andere Operationen durchzuführen.
$filter = stream_filter_append($resource, 'string.toupper');
Zu diesem Zeitpunkt werden alle Daten im Stream in Großbuchstaben umgewandelt.
Die ordnungsgemäße Verwendung von Stromfiltern kann die Effizienz und Leistung beim Umgang mit großen Datenströmen erheblich verbessern. Wir können alle verfügbaren Filter über stream_get_filters abrufen und dann stream_filter_append verwenden, um entsprechende Filter entsprechend den Datenverarbeitungsanforderungen an den Datenstrom anzuhängen. Dies kann wiederholte Berechnungen für jedes Datenstück vermeiden und die CPU und den Speicherverbrauch verringern.
Angenommen, wir müssen eine große Datei lesen und ihren Inhalt in Großbuchstaben konvertieren und dann das Ergebnis in eine andere Datei schreiben. Wir können die verfügbaren Filter über stream_get_filter überprüfen und verwenden Stream_filter_Append , um die Verarbeitung des Datenstroms abzuschließen.
<?php
// Holen Sie sich verfügbare Stream -Filter
$filters = stream_get_filters();
print_r($filters); // Alle registrierten Filter ausgeben
// Öffnen Sie den Eingabedateistrom
$input = fopen("http://gitbox.net/sample.txt", "r");
// Öffnen Sie den Ausgabedateistrom
$output = fopen("php://output", "w");
// Fügen Sie einen Filter hinzu, der in Großbuchstaben umwandelt
stream_filter_append($input, 'string.toupper');
// Lesen Sie die Dateizeile nach Zeile und schreiben Sie die Ausgabe
while ($line = fgets($input)) {
fwrite($output, $line);
}
// Schließen Sie den Dateistrom
fclose($input);
fclose($output);
?>
In diesem Beispiel stellt Stream_filter_Append sicher, dass alle Lesedaten in Großbuchstaben umgewandelt werden, indem der Eingabefilter zum Eingabestream hinzugefügt wird, wodurch die Komplexität der Nachbearbeitung verringert wird. Dies ist besonders effektiv, wenn große Mengen an Textdaten verarbeitet werden und die Verarbeitungseffizienz erheblich verbessern können.
Bei der Verarbeitung großer Datenströme ist es eine effektive Optimierungsmethode, bei der Puffer zum allmählichen Lesen von Daten und zu verarbeiten ist. Durch die Steuerung der Datenmenge, die jedes Mal gelesen wird, können Speicherverbrauch und E/A -Operationen reduziert werden.
$buffer = 1024; // Stellen Sie die Puffergröße ein
while ($line = fgets($input, $buffer)) {
fwrite($output, $line);
}
Für sehr große Dateien können Sie in Betracht ziehen, Fread in Kombination mit Speicher-Mapping-Dateien zu verwenden, um die Leistung weiter zu optimieren. Zugeordnete Speicherdateien ermöglichen es, dass Teile der Datei direkt in den Speicher abgebildet werden, wodurch der E/A -Overhead reduziert wird.
Durch die Verwendung von Stream_Get_filters und Stream_Filter_Append- Funktionen in Kombination wird PHP bei der Behandlung von Datenströmen mit großem Maßstab effizienter und flexibler. Durch die Verwendung geeigneter Durchflussfilter und kombiniert mit anderen Leistungsoptimierungstechnologien kann die Verarbeitungseffizienz von großflächigen Datenströmen effektiv verbessert und Leistungsverbesserungen erzielt werden.
