Python檔案IO與資料函式庫效能最佳化技術

import asyncio
import aiofiles

async def async_file_writer(filename, data_list):
    async with aiofiles.open(filename, 'w') as f:
        await f.write(''.join(data_list))

data_to_write = generate_large_data()  # 假設generate_large_data傳回一個列表
asyncio.run(async_file_writer('output_async.txt', data_to_write))

import timeit

def read_entire_file():
    with open('large_file.bin', 'rb') as f:
        return f.read()

elapsed = timeit.timeit(read_entire_file, number=10)
print("Average read time:", elapsed / 10)

import sqlite3

conn = sqlite3.connect('optimized.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS measurements (id INTEGER PRIMARY KEY, value REAL, timestamp TEXT)')

data = [(i, i * 0.1, '2023-01-01 00:00:00') for i in range(100000)]
cursor.executemany('INSERT INTO measurements (id, value, timestamp) VALUES (?, ?, ?)', data)
conn.commit()
conn.close()

conn = sqlite3.connect('concurrent.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('PRAGMA journal_mode=WAL;')
conn.commit()

cursor.execute('CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_measurements_timestamp ON measurements (timestamp)')

from sqlalchemy import create_engine, Table, Column, Integer, Float, DateTime, MetaData
from sqlalchemy.sql import select

engine = create_engine('sqlite:///sqlalchemy_optimized.db', connect_args={'check_same_thread': False})
metadata = MetaData()

measurements = Table('measurements', metadata,
                     Column('id', Integer, primary_key=True),
                     Column('value', Float),
                     Column('timestamp', DateTime)
                    )

metadata.create_all(engine)

with engine.begin() as connection:
    connection.execute(
        measurements.insert(),
        [{'id': i, 'value': i * 0.1, 'timestamp': '2023-01-01 00:00:00'} for i in range(1000)]
    )

with engine.connect() as connection:
    query = select([measurements]).where(measurements.c.value > 50.0)
    result = connection.execute(query)
    for row in result:
        process(row)

conn = sqlite3.connect(':memory:')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('CREATE TABLE temp_data (id INTEGER PRIMARY KEY, info TEXT)')
cursor.executemany('INSERT INTO temp_data (info) VALUES (?)', [('value',) for _ in range(1000)])
conn.backup(sqlite3.connect('backup.db'))
conn.close()

cursor.execute('PRAGMA cache_size = 10000;')
cursor.execute('PRAGMA page_size = 4096;')

import json

class CustomEncoder(json.JSONEncoder):
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj, CustomClass):
            return obj.__dict__
        return super().default(obj)

data = {'key': CustomClass()}
json_data = json.dumps(data, cls=CustomEncoder)

import json
from datetime import datetime

class DateTimeEncoder(json.JSONEncoder):
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj, datetime):
            return obj.isoformat()
        return super().default(obj)

data = {
    'timestamp': datetime.now(),
    'values': [i for i in range(100000)]
}

json_str = json.dumps(data, cls=DateTimeEncoder, separators=(',', ':'))

#### 內容解密：
1. **`DateTimeEncoder`類別**: 繼承自`json.JSONEncoder`，自定義了`default`方法來處理`datetime`物件，將其轉換為ISO格式字串。
2. **`separators`引數**: 在`json.dumps`中使用`separators=(‘,’ , ‘:’)`來減少JSON字串中的空白字元，從而減小序列化後的字串大小。

對於需要高吞吐量的應用，建議使用如`ujson`或`orjson`等最佳化過的JSON函式庫，它們在效能上往往比標準的`json`模組快一個數量級。

### Pickle序列化

Pickle是Python內建的一種序列化協定，能夠處理包括使用者自定義類別、函式和遞迴資料結構在內的多種Python物件。這使得Pickle成為內部資料持久化、快取或行程間通訊的理想選擇。然而，Pickle物件通常比JSON物件更大，且序列化和反序列化的速度較慢。

```python
import pickle

data = {'numbers': list(range(100000)), 'message': 'Performance matters!'}

with open('data.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(data, f, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

#### 內容解密：
1. **`pickle.dump`方法**: 使用`protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL`來確保使用最新的協定版本進行序列化，以獲得最佳的效能和最小的檔案大小。
2. **讀取資料**: 在讀取Pickle檔案時，可以利用記憶體檢視（memory views）或以二進位區塊讀取資料來提高效能。

### 二進位序列化格式

除了JSON和Pickle，還有許多二進位序列化格式可供選擇，如Protocol Buffers、Apache Avro和MessagePack等。這些格式通常具有更緊湊的表示形式和更快的解析速度。

```python
import msgpack

data = {'numbers': list(range(100000)), 'message': 'Speed is key'}

packed = msgpack.packb(data, use_bin_type=True)
unpacked = msgpack.unpackb(packed, raw=False)

#### 內容解密：
1. **`msgpack.packb`方法**: 將資料序列化為MessagePack格式的二進位資料。
2. **`msgpack.unpackb`方法**: 將二進位資料反序列化回Python物件。

### 快取序列化結果

對於頻繁進行序列化的應用，快取序列化結果可以顯著減少重複計算的開銷。使用記憶體快取如Redis或本地LRU快取可以實作這一點。

```python
import pickle
from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=128)
def serialize_object(obj):
    return pickle.dumps(obj, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

data = tuple(range(100000))
serialized_data = serialize_object(data)

#### 內容解密：
1. **`lru_cache`裝飾器**: 快取`serialize_object`函式的結果，避免對相同的輸入重複進行序列化。
2. **快取大小**: `maxsize`引數控制快取的最大大小，以平衡記憶體使用和效能。

### 選擇性序列化

透過自定義類別的`__getstate__`和`__setstate__`方法，可以實作選擇性序列化，只儲存必要的屬性，從而減少物件大小和序列化時間。

```python
class ComplexObject:
    def __init__(self, essential, transient):
        self.essential = essential
        self.transient = transient

    def __getstate__(self):
        state = self.__dict__.copy()
        if 'transient' in state:
            del state['transient']
        return state

    def __setstate__(self, state):
        self.__dict__.update(state)
        self.transient = None

obj = ComplexObject(essential=[1, 2, 3], transient=[4, 5, 6])
serialized_obj = pickle.dumps(obj, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

#### 內容解密：
1. **`__getstate__`方法**: 自定義序列化過程，排除不必要的屬性（如`transient`）。
2. **`__setstate__`方法**: 自定義反序列化過程，初始化被排除的屬性。

### 效能評估與基準測試

評估序列化策略的效能時，需要綜合考慮CPU週期、記憶體使用和I/O延遲等因素。可以使用如`timeit`和`memory_profiler`等工具進行基準測試。

```python
import timeit
import json
import pickle

data = {'numbers': list(range(100000)), 'message': 'Benchmarking serialization'}

json_time = timeit.timeit(lambda: json.dumps(data), number=100)
pickle_time = timeit.timeit(lambda: pickle.dumps(data, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL), number=100)

print(f'JSON serialization time: {json_time:.4f} sec')
print(f'Pickle serialization time: {pickle_time:.4f} sec')

#### 內容解密：
1. **`timeit.timeit`函式**: 測量不同序列化方法的執行時間，以評估其效能。
2. **比較結果**: 根據基準測試結果選擇最合適的序列化策略。