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PHP에서 성능과 효율성은 종종 대규모 데이터 스트림을 다룰 때 개발자의 초점입니다. Stream_get_Filters 및 Stream_Filter_Append는 스트리밍 데이터의 필터링 및 처리를 위해 PHP가 제공하는 두 가지 강력한 도구입니다. 이 기사에서는이 두 기능을 결합하여 대규모 데이터 흐름을 처리하여 코드 효율성 및 성능을 향상시키는 방법을 설명합니다.
Stream_get_Filters는 등록 된 스트림 필터 목록을 얻는 내장 PHP 기능입니다. 흐름 필터는 흐름 데이터가 흐르면 데이터를 수정할 수 있습니다. 이 함수는 등록 된 모든 필터 이름을 포함하는 배열을 반환합니다.
$filters = stream_get_filters();
print_r($filters);
출력 예 :
Array
(
[0] => string.toupper
[1] => convert.iconv.utf-8
...
)
stream_filter_append 함수는 열린 스트림에 필터를 추가하는 데 사용됩니다. 이 필터는 데이터가 흐름을 통해 흐르면 적용됩니다. 일반적 으로이 기능을 사용하여 문자 인코딩 변환, 데이터 압축 또는 감압, 암호화 및 기타 작업을 수행 할 수 있습니다.
$filter = stream_filter_append($resource, 'string.toupper');
이 시점에서 스트림의 모든 데이터는 대문자로 변환됩니다.
스트림 필터를 올바르게 사용하면 대규모 데이터 스트림을 처리 할 때 효율성과 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. Stream_get_filters를 통해 사용 가능한 모든 필터를 얻은 다음 Stream_Filter_Append를 사용하여 데이터 처리 요구 사항에 따라 해당 필터를 데이터 스트림에 첨부하십시오. 이렇게하면 각 데이터 조각의 반복 계산을 피하고 CPU 및 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다.
큰 파일을 읽고 내용을 대문자로 변환 한 다음 결과를 다른 파일에 기록해야한다고 가정하십시오. Stream_get_filters를 통해 사용 가능한 필터를 확인하고 Stream_Filter_Append를 사용하여 데이터 스트림의 처리를 완료 할 수 있습니다.
<?php
// 사용 가능한 스트림 필터를 얻으십시오
$filters = stream_get_filters();
print_r($filters); // 등록 된 모든 필터를 출력하십시오
// 입력 파일 스트림을 엽니 다
$input = fopen("http://gitbox.net/sample.txt", "r");
// 출력 파일 스트림을 엽니 다
$output = fopen("php://output", "w");
// 대문자로 변환하는 필터를 추가하십시오
stream_filter_append($input, 'string.toupper');
// 한 줄씩 파일을 읽고 출력을 작성하십시오.
while ($line = fgets($input)) {
fwrite($output, $line);
}
// 파일 스트림을 닫습니다
fclose($input);
fclose($output);
?>
이 예에서 Stream_Filter_Append는 문자열 을 입력 스트림에 추가하여 모든 읽기 데이터가 대문자로 변환되도록합니다. 이는 많은 양의 텍스트 데이터를 처리 할 때 특히 효과적이며 처리 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
대규모 데이터 스트림을 처리 할 때 버퍼를 사용하여 점차 데이터를 읽고 처리하는 것은 효과적인 최적화 방법입니다. 매번 읽는 데이터 양을 제어함으로써 메모리 사용 및 I/O 작업을 줄일 수 있습니다.
$buffer = 1024; // 버퍼 크기를 설정하십시오
while ($line = fgets($input, $buffer)) {
fwrite($output, $line);
}
매우 큰 파일의 경우 Fread를 메모리 매핑 된 파일과 결합하여 성능을 추가로 최적화하는 것을 고려할 수 있습니다. 메모리 매핑 파일을 사용하면 파일의 일부가 메모리에 직접 매핑되어 I/O 오버 헤드가 줄어 듭니다.
Stream_get_filters 및 Stream_Filter_Append 기능을 사용하면 대규모 데이터 스트림을 처리 할 때 PHP가보다 효율적이고 유연하게 만듭니다. 적절한 흐름 필터를 사용하고 다른 성능 최적화 기술과 결합함으로써 대규모 데이터 스트림의 처리 효율을 효과적으로 개선하고 성능 향상을 달성 할 수 있습니다.
