首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

速度差异极大,从文件读取每行(快速)或从变量List<String>读取(非常慢)

速度差异极大,从文件读取每行(快速)或从变量List<String>读取(非常慢)

这个问题涉及到文件读取和变量读取的速度差异。从文件读取每行通常比从变量List<String>读取要快速。

文件读取每行是指从文件中逐行读取数据。这种方式适用于处理大型文件,因为它可以一次只读取一行数据,而不需要将整个文件加载到内存中。这样可以减少内存的使用,提高读取速度。文件读取每行适用于需要逐行处理文件内容的场景,例如日志文件分析、数据导入等。

相比之下,从变量List<String>读取数据通常较慢。变量List<String>是一种存储多行文本数据的数据结构,它将所有行都存储在内存中。当需要读取数据时,需要遍历整个List<String>来获取每一行的数据,这会导致读取速度较慢。变量List<String>适用于需要频繁访问和修改数据的场景,例如数据处理、算法实现等。

综上所述,从文件读取每行是快速的,适用于大型文件处理;而从变量List<String>读取较慢,适用于频繁访问和修改数据的场景。

腾讯云相关产品推荐:

  • 对于文件读取每行的需求,可以使用腾讯云对象存储 COS(Cloud Object Storage)服务。COS是一种高扩展性、低成本的云存储服务,可以存储和检索任意类型的数据,包括文件数据。您可以通过COS提供的API或SDK来实现文件的读取和处理。了解更多关于腾讯云对象存储 COS 的信息,请访问:腾讯云对象存储 COS
  • 对于变量List<String>的需求,可以使用腾讯云云数据库 TencentDB。TencentDB是一种高性能、可扩展的云数据库服务,支持多种数据库引擎,包括MySQL、SQL Server、MongoDB等。您可以将数据存储在TencentDB中,并通过API或SDK进行数据的读取和操作。了解更多关于腾讯云云数据库 TencentDB 的信息,请访问:腾讯云云数据库 TencentDB
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Parquet与ORC:高性能列式存储 | 青训营笔记

OLAP OLTP:行式存储格式(行存) 每行的数据在文件上是连续存储的,读取整行数据效率高,单次IO顺序读即可。...典型系统有关系型数据库、key-value数据库 OLAP:列式存储格式(列存) 每列的数据在文件上式连续存储的,读取整列的效率较高,同列的数据类型一致,压缩编码的效率更好。...OLTP和OLAP场景差异明显。...,压缩比不高,适用于热数据 gzip:压缩速度,压缩比高,适用于冷数据 zstd:新引入的压缩算法,压缩比和gzip差不多,而且压缩速度比肩snappy 建议选择snappyzstd,根据业务数据类型充分测试压缩效果...,最大的差别就是对于nestedType和复杂类型的处理上 parquet的算法上要复杂很多,带来的cpu的开销比orc略大 orc的算法相对简单,但是要读取更多数据 因此,这个差异对业务效果的影响,取决于实际的业务场景

42310

GPS坐标转换成百度坐标-如何解析json返回值

csv文件每行三个字段,写一个脚本读取csv文件,根据每行拿到的GPS经纬度请求百度坐标转换接口,获取返回的百度经纬度,生成一个每行五个字段的csv文件,即(id,GPS经度,GPS纬度,百度经度,百度纬度...coords=114.21892734521,29.575429778924&from=1&to=5&ak=你的密钥 //GET请求 2、读取每一行原始csv文件时,我们就请求坐标转换接口,返回百度经纬度坐标...方法如下: (1)方法参数datas为转换后的数据集合 (2)goalPath为原始的只有GPS坐标的csv文件 public static void readCSV(List...} public String getLatitude() { return latitude; } } 4、上面方法中,有两个变量是全局变量...), data.getLatitude()}); } csvWriter.close(); } 三、总结 以上就是关于GPS坐标转换为百度坐标的示例,要是觉得调用一次百度接口转换一个速度

91430
  • 10个Pandas的另类数据处理技巧

    本文所整理的技巧与以前整理过10个Pandas的常用技巧不同,你可能并不会经常的使用它,但是有时候当你遇到一些非常棘手的问题时,这些技巧可以帮你快速解决一些不常见的问题。...但是要是我们没有别的选择,那还有没有办法提高速度呢? 可以使用swifterpandarallew这样的包,使过程并行化。...parquet会保留数据类型,在读取数据时就不需要指定dtypes。parquet文件默认已经使用了snappy进行压缩,所以占用的磁盘空间小。...)会给出一个非常的结果。...而其他两个优化的方法的时间是非常快速的。 总结 我希望每个人都能从这些技巧中学到一些新的东西。重要的是要记住尽可能使用向量化操作而不是apply()。

    1.2K40

    学生随机点名系统 - Java编程实现

    假设我们将学生名单存储在名为students.txt的文件中,每行一个学生名字。 首先,我们需要创建一个Java类来实现随机点名的功能。...否则,它使用Random类生成一个随机索引,然后根据索引学生名单中获取对应的学生名字。 readStudentsFromFile()方法用于文件读取学生名单。...它接收一个文件路径作为参数,并返回一个包含学生名单的列表。在方法内部,我们使用BufferedReader和FileReader来逐行读取文件内容,并将每行的学生名字添加到列表中。...接下来,在main方法中,我们首先调用readStudentsFromFile()方法来读取学生名单文件,并将返回的学生名单列表存储在students变量中。...该系统能够学生名单文件读取学生名单,并实现随机选择学生的功能。你可以根据自己的需求和实际情况对代码进行修改和扩展,以满足更多功能的需求。

    38910

    【二】分布式训练---参数服务器训练(飞桨paddle1.8)

    飞桨的参数Variable以变量名作为区分手段,保证变量名相同,就可以保存的模型中找到对应参数。...获取测试数据 测试数据的读取我们使用同步模式中使用过的pyreader方法。 运行测试 为了快速验证,我们仅取用测试数据集的一个part文件,进行测试。...因此我们可以数据读取、单节点训练、通信模块、Server端参数更新这4个方面进行参数服务器的优化。 Dataset数据读取 目前支持PyReader和Dataset两种,后者速度更快。...可以直接以string的方式进行读取,使用MultiSlotStringDataGenerator,能够进一步加速。...训练数据均匀分布节点之间差异最小:随机乱序,并均匀分配给不同训练节点,使得节点之间训练数据分布差异最小,且训练速度差异最小,这样效果会更稳定。

    1K20

    Spark性能调优-RDD算子调优篇(深度好文,面试常问,建议收藏)

    读取大量小文件-用wholeTextFiles 当我们将一个文本文件读取为 RDD 时,输入的每一行都会成为RDD的一个元素。...val input:RDD[String] = sc.textFile("dir/*.log") 如果传递目录,则将目录下的所有文件读取作为RDD。文件路径支持通配符。...但是这样对于大量的小文件读取效率并不高,应该使用 wholeTextFiles 返回值为RDD[(String, String)],其中Key是文件的名称,Value是文件的内容。...--- wholeTextFiles读取文件: val filesRDD: RDD[(String, String)] = sc.wholeTextFiles("D:\\data\\files", minPartitions...Java的序列化机制使用方便,不需要额外的配置,在算子中使用的变量实现Serializable接口即可,但是,Java序列化机制的效率不高,序列化速度并且序列化后的数据所占用的空间依然较大。

    73810

    CPU的缓存L1、L2、L3与缓存行填充

    在Cache中的数据是内存中的一小部分,但这一小部分是短时间内CPU即将访问的,当CPU调用大量数据时,就可避开内存直接Cache中调用,从而加快读取速度。...读取顺序 CPU要读取一个数据时,首先从Cache中查找,如果找到就立即读取并送给CPU处理;如果没有找到,就用相对速度内存中读取并送给CPU处理,同时把这个数据所在的数据块调入Cache中,可以使得以后对整块数据的读取都从...正是这样的读取机制使CPU读取Cache的命中率非常高(大多数CPU可达90%左右),也就是说CPU下一次要读取的数据90%都在Cache中,只有大约10%需要从内存读取。...比如同样读取8个字节的数据,一次读取4个字节那么只需要读取2次。 我们来看看,编写程序时,变量在内存中是否按内存对齐的差异。...3个字节,word2偏移取前1个字节,最后将它们做操作,拼接得到b变量的值。

    2.2K20

    Apache POI与easyExcel:Excel文件导入导出的技术深度分析

    这种处理方式在处理小型文件非常有效,因为它允许开发者以任意方式访问文件内容。然而,随着文件大小的增加,内存消耗也会急剧增长,这可能导致性能下降甚至内存溢出。...导出Excel文件时,Apache POI同样需要将所有数据加载到内存中,然后一次性写入文件。这种方式在处理大量数据时可能会变得非常缓慢,并且需要大量的内存资源。...它不会将整个文件加载到内存中,而是逐行解析文件,通过回调函数将每行的数据传递给开发者进行处理。...-- 请替换为实际的最新版本号 --> 使用easyExcel的读取API,并指定要读取的sheet索引(0开始计数,第二个sheet的索引为1)。...private List cachedDataList = new ArrayList(); // 读取每行数据时会调用此方法

    1.2K20

    Percona Toolkit工具简介

    pt工具介绍 Percona Toolkit简称pt工具,是Percona公司开发用于管理MySQL的工具,功能包括检查主从复制的数据一致性、检查重复索引、定位IO占用高的表文件、在线DDL等,DBA熟悉掌握后将极大提高工作效率...6.用explain分析sql如何利用索引并生成报告 pt-index-usage 可以直接查询中获取sql,FILE文件中的sql格式必须和查询中个是一致,如果不是一直需要用pt-query-digest...原理:通过pt-table-checksum得到的数据,列出直接执行修改复制的差异数据,使其重新同步。...24.模拟切割文件并通过管道传递给先入先出队列 pt-fifo-split 实际用的不多,通过读取文件中的数据并打印到fifo文件,每次达到指定行数就往fifo文件中打印一个EOF字符,读取完成以后...pt-kill连接到mysql并通过SHOW PROCESSLIST找到指定的语句,反之pt-kill包含SHOW PROCESSLIST结果的文件读取mysql语句.例如:删除运行超过60秒的连接

    4.7K30

    《高性能MySQL》读书笔记(二) ——MySQL存储引擎概述

    4)innodb内部有许多优化,包括磁盘读取数据时的可预测性预读,自动在内存中创建hash索引,以加速读操作,以及能够加速插入操作的插入缓冲区等。...2)修复 myisam修复可能导致数据丢失,而且非常,通过命令repair table要求修复表。...由于每一行的数据是单独压缩的,因此读取数据不需要解压,这样一来,一次性读入一个压缩表,而不用每次通过I/O磁盘取数据,极大加快了读取速度。...该引擎支持hash索引,速度非常快,但是是表锁,并发写入性能低,不支持blobtext,并且每行长度固定,即使是varchar,也会转成char。...将对主库进行写操作,对库进行读操作。这样可以避免获取日志报表等的时候,影响插入的性能。 另外,也可以按照日期等分表,这样查询历史就可以直接读取历史表。

    1.4K50

    Python性能优化全攻略:10个实用技巧大公开

    I/O操作包括磁盘读取数据、写入数据到磁盘、网络通信等。这些操作通常涉及到硬件设备,因此它们的执行速度受到硬件性能和I/O带宽的限制。他们的特点有:\1....等待时间:程序在执行I/O操作时,往往需要等待数据外部设备传输到内存,内存传输到外部设备,这会导致程序的执行被阻塞。\2....性能瓶颈:I/O操作的速度往往成为程序性能的瓶颈,尤其是在数据量大传输速度的情况下。...并行处理:并行执行多个I/O操作,以提高整体的数据处理速度。\4. 优化数据结构:选择合适的数据结构,减少数据的读取和写入次数。...但是,由于全局变量和局部变量实现方式不同,定义在全局范围内的代码运行速度会比定义在函数中的不少。通过将脚本语句放入到函数中,通常可带来 15% - 30% 的速度提升。

    21800

    导入导出百万级数据时过慢该如何优化?

    导出的速度一般情况下要比导入问题出现的原因导入过慢为了弄清楚导入过慢的原因,让我们先理一理EasyExcel导入的大致流程:读取Excel的数据->数据处理->连接数据库->插入到数据库可以看到,流程很简单...,一般情况下,数据处理和连接数据库的操作对于我们来说,可优化点比较少,以及优化的性价比不高,那么我们优化的步骤就是如何快速读取excel中的数据,以及如何将大量数据插入到数据库中去优化excel读取数据的速度继续分析...,当数据量非常多的时候,如果是一次性读取excel中的数据,可能会造成我们内存溢出,而当内存到达一定程度时,会导致整个系统的性能都有所下降,因此我们可以批量读取写入,每次读取个10w, 20w,相同的数据量情况下...List dataList = new ArrayList(); // 存储每批次读取的数据 @Override public void invoke(Object data..., AnalysisContext context) { // 处理每行数据 dataList.add(data); // 达到批次读取的数据量时进行处理

    21800

    人生苦短,为什么我要用Python?

    这使得我们可以编写非常紧凑、清晰的代码(尽管它通常以降低性能为代价,因为内部不再可访问,因此优化变得更加困难)。 例如,考虑文件读取纯文本这样看似简单的行为。...对于与文件系统直接接触而伤痕累累的开发者来说,概念上看似乎只需要两个简单的操作就可以完成:首先打开一个文件,然后其中读取。...例如,这是在 Java 中文件读取内容的规范(尽管肯定不是最简洁的)方法: import java.io.BufferedReader; import java.io.FileReader; import...、为文件中的内容创建一个缓存,以块的形式读取文件块并将它们分配到缓存中等等。...NumPy 针对基于数组的操作进行了优化,因此应该不惜一切代价地避免使用循环操作,因为它们会非常

    54810

    分布式消息队列

    以 Redis 为例, 可以使用 Redis 自带的 list 实现。Redis list 使用 lpush 命令,队列左边插入数据;使用 rpop 命令,队列右边取出数据。...如果对某个 list 的并发读写非常高,就产生了无法解决的热 key,严重可能导致系统崩溃 没有消费确认机制:每当执行 rpop 消费一条数据,那条消息就被 list 中永久删除了。...1.消费 消费是 push 模型最大的致命伤,如果消费者的速度比发送者的速度很多,会出现两种恶劣的情况: 1.消息在 broker 的堆积。...Follower 可以批量的 Leader 复制数据,这样极大的提高复制性能(批量写磁盘),极大减少了 Follower 与 Leader 的差距。...Bookie 中的副本修复是 Segment 级别的多对多快速修复,BookKeeper 可以 Bookie 3 和 Bookie 4 读取 Segment 4 中的消息,并在 Bookie 1 处修复

    2K70

    深入解析分布式消息队列设计精髓

    以 Redis 为例, 可以使用 Redis 自带的 list 实现。Redis list 使用 lpush 命令,队列左边插入数据;使用 rpop 命令,队列右边取出数据。...如果对某个 list 的并发读写非常高,就产生了无法解决的热 key,严重可能导致系统崩溃 没有消费确认机制:每当执行 rpop 消费一条数据,那条消息就被 list 中永久删除了。...1.消费 消费是 push 模型最大的致命伤,如果消费者的速度比发送者的速度很多,会出现两种恶劣的情况: 1.消息在 broker 的堆积。...Follower 可以批量的 Leader 复制数据,这样极大的提高复制性能(批量写磁盘),极大减少了 Follower 与 Leader 的差距。...Bookie 中的副本修复是 Segment 级别的多对多快速修复,BookKeeper 可以 Bookie 3 和 Bookie 4 读取 Segment 4 中的消息,并在 Bookie 1 处修复

    75820

    API的性能约定

    如果是一个磁盘文件,那么该函数通常用户的内存缓冲区读取,而不需要操作系统调用,但它必须偶尔调用操作系统来读取新的缓冲区。如果是键盘读取输入,那么实现可能会调用操作系统来读取每个字符。...打开一个流读取一个不存在的磁盘文件返回的速度很可能和成功调用一样快。 慢慢失败。有时候,一个API调用失败的速度非常,以至于应用程序可能希望以其他方式进行。...对于表现出大量性能差异拥有大量内部缓存数据的 API 而言, 可以通过提供助手函数将关于如何分配初始化这些结构的提示应用程序传递给 API。...如果一个文件是按顺序读取的,那么就可以分配更多的缓冲区,以便在更大的块中读取。 测量性能以验证假设 定期进行概要分析,可信赖的基础上衡量性能偏差。...当你的文件备份看起来不合理的,那是不是比昨天呢?比操作系统更新之前还要?或者是否有一些合理的解释,例如,备份系统发现一个损坏的数据结构并开始一个长的过程来重新构建它)?

    48520

    人生苦短,为什么我要用Python?

    这使得我们可以编写非常紧凑、清晰的代码(尽管它通常以降低性能为代价,因为内部不再可访问,因此优化变得更加困难)。 例如,考虑文件读取纯文本这样看似简单的行为。...对于与文件系统直接接触而伤痕累累的开发者来说,概念上看似乎只需要两个简单的操作就可以完成:首先打开一个文件,然后其中读取。...例如,这是在 Java 中文件读取内容的规范(尽管肯定不是最简洁的)方法: import java.io.BufferedReader; import java.io.FileReader; import...、为文件中的内容创建一个缓存,以块的形式读取文件块并将它们分配到缓存中等等。...NumPy 针对基于数组的操作进行了优化,因此应该不惜一切代价地避免使用循环操作,因为它们会非常

    59330

    人生苦短,为什么我要用Python?

    这使得我们可以编写非常紧凑、清晰的代码(尽管它通常以降低性能为代价,因为内部不再可访问,因此优化变得更加困难)。 例如,考虑文件读取纯文本这样看似简单的行为。...对于与文件系统直接接触而伤痕累累的开发者来说,概念上看似乎只需要两个简单的操作就可以完成:首先打开一个文件,然后其中读取。...例如,这是在 Java 中文件读取内容的规范(尽管肯定不是最简洁的)方法: import java.io.BufferedReader; import java.io.FileReader; import...、为文件中的内容创建一个缓存,以块的形式读取文件块并将它们分配到缓存中等等。...NumPy 针对基于数组的操作进行了优化,因此应该不惜一切代价地避免使用循环操作,因为它们会非常

    55010

    CSV数据读取,性能最高多出R、Python 22倍

    不过,Julia自2009年出现以来,凭借其速度、性能、易用性及语言的互操性等优势,已然掀起一股全新的浪潮。 最近,便有人使用Julia、Python和R对于CSV读取速度进行了基准测试。...单线程CSV.jl比data.table中读取的R速度快约1.5倍。 而多线程,CSV.jl的速度提高了约22倍! Pandas的read_csv需要34秒才能读取,这比R和Julia都要。...Pandas需要119秒才能读取此数据集。 单线程data.table读取大约比CSV.jl快两倍。 但是,使用更多线程,Julia的速度与R一样快稍快。...可见,在CSV读取方面,Julia完全有能力与Python和R竞争甚至做得更好。 此外,Julia的CSV.jl是独特的。...Python2过渡到3已经是一场噩梦。 我知道Julia和Python之间存在一些互操作性,但是很多东西是无法互操作的,并且数组索引等方面存在令人讨厌的差异

    2K63
    领券