Français
Français
En PHP, les performances et l'efficacité sont souvent au centre des développeurs lorsqu'ils traitent des flux de données à grande échelle. stream_get_filters et stream_filter_append sont deux outils puissants fournis par PHP pour le filtrage et le traitement des données de streaming. Dans cet article, nous expliquerons comment combiner ces deux fonctions pour gérer les flux de données à grande échelle, améliorant ainsi l'efficacité du code et les performances.
Stream_get_Filters est une fonction PHP intégrée pour obtenir une liste de filtres de flux enregistrés. Le filtre de flux peut modifier les données lorsque les données de flux circulent. Cette fonction renvoie un tableau contenant tous les noms de filtre enregistrés.
$filters = stream_get_filters();
print_r($filters);
Exemple de sortie:
Array
(
[0] => string.toupper
[1] => convert.iconv.utf-8
...
)
La fonction Stream_Filter_APPEND est utilisée pour ajouter un filtre au flux ouvert. Ce filtre sera appliqué lorsque les données traversent le flux. Habituellement, nous pouvons utiliser cette fonction pour effectuer un codage de caractères, la conversion, la compression ou la décompression des données, le cryptage et d'autres opérations.
$filter = stream_filter_append($resource, 'string.toupper');
À ce stade, toutes les données du flux seront converties en majuscules.
Une utilisation appropriée des filtres de flux peut améliorer considérablement l'efficacité et les performances lors de la gestion des flux de données à grande échelle. Nous pouvons obtenir tous les filtres disponibles via Stream_get_Filters , puis utiliser Stream_Filter_APPEND pour joindre des filtres correspondants au flux de données en fonction des exigences de traitement des données. Cela peut éviter les calculs répétés de chaque élément de données et réduire l'utilisation du processeur et de la mémoire.
Supposons que nous devons lire un grand fichier et convertir son contenu en majuscules, puis écrire le résultat en un autre fichier. Nous pouvons vérifier les filtres disponibles via Stream_get_Filters et utiliser Stream_Filter_APPEND pour terminer le traitement du flux de données.
<?php
// Obtenez des filtres de flux disponibles
$filters = stream_get_filters();
print_r($filters); // Sortir tous les filtres enregistrés
// Ouvrez le flux de fichiers d'entrée
$input = fopen("http://gitbox.net/sample.txt", "r");
// Ouvrez le flux de fichiers de sortie
$output = fopen("php://output", "w");
// Ajouter un filtre qui se convertit en majuscules
stream_filter_append($input, 'string.toupper');
// Lisez le fichier ligne par ligne et écrivez la sortie
while ($line = fgets($input)) {
fwrite($output, $line);
}
// Fermez le flux de fichiers
fclose($input);
fclose($output);
?>
Dans cet exemple, Stream_Filter_APPEND garantit que toutes les données de lecture sont converties en lettres majuscules en ajoutant un filtre String.toupper dans le flux d'entrée, en réduisant la complexité post-traitement. Cela est particulièrement efficace lors du traitement de grandes quantités de données texte et peut améliorer considérablement l'efficacité du traitement.
Lors du traitement des flux de données à grande échelle, l'utilisation de tampons pour lire progressivement les données et les traiter est une méthode d'optimisation efficace. En contrôlant la quantité de données lues à chaque fois, l'utilisation de la mémoire et les opérations d'E / S peuvent être réduites.
$buffer = 1024; // Réglez la taille du tampon
while ($line = fgets($input, $buffer)) {
fwrite($output, $line);
}
Pour les fichiers très grands, vous pouvez envisager d'utiliser Fread combiné avec des fichiers mappés par la mémoire pour optimiser davantage les performances. Les fichiers mappés de mémoire permettent de mapper directement les parties du fichier en mémoire, réduisant les frais généraux d'E / S.
L'utilisation des fonctions Stream_get_Filters et Stream_Filter_Apend en combinaison rend PHP plus efficace et flexible lors de la gestion des flux de données à grande échelle. En utilisant des filtres à débit appropriés et combinés avec d'autres technologies d'optimisation des performances, l'efficacité de traitement des flux de données à grande échelle peut être efficacement améliorée et des améliorations des performances peuvent être réalisées.
