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5.10 内存映射的二进制文件
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问题
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你想内存映射一个二进制文件到一个可变字节数组中，目的可能是为了随机访问它的内容或者是原地做些修改。
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解决方案
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使用 ``mmap`` 模块来内存映射文件。
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下面是一个工具函数，向你演示了如何打开一个文件并以一种便捷方式内存映射这个文件。
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.. code-block:: python
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import os
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import mmap
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def memory_map(filename, access=mmap.ACCESS_WRITE):
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size = os.path.getsize(filename)
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fd = os.open(filename, os.O_RDWR)
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return mmap.mmap(fd, size, access=access)
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为了使用这个函数，你需要有一个已创建并且内容不为空的文件。
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下面是一个例子，教你怎样初始创建一个文件并将其内容扩充到指定大小：
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.. code-block:: python
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>>> size = 1000000
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>>> with open('data', 'wb') as f:
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... f.seek(size-1)
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... f.write(b'\x00')
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...
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>>>
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下面是一个利用 ``memory_map()`` 函数类内存映射文件内容的例子：
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.. code-block:: python
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>>> m = memory_map('data')
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>>> len(m)
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1000000
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>>> m[0:10]
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b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
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>>> m[0]
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0
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>>> # Reassign a slice
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>>> m[0:11] = b'Hello World'
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>>> m.close()
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>>> # Verify that changes were made
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>>> with open('data', 'rb') as f:
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... print(f.read(11))
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...
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b'Hello World'
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>>>
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``mmap()`` 返回的 ``mmap`` 对象同样也可以作为一个上下文管理器来使用，
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这时候底层的文件会被自动关闭。比如：
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.. code-block:: python
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>>> with memory_map('data') as m:
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... print(len(m))
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... print(m[0:10])
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...
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1000000
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b'Hello World'
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>>> m.closed
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True
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>>>
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默认情况下， ``memeory_map()`` 函数打开的文件同时支持读和写操作。
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任何的修改内容都会复制回原来的文件中。
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如果需要只读的访问模式，可以给参数 ``access`` 赋值为 ``mmap.ACCESS_READ`` 。比如：
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.. code-block:: python
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m = memory_map(filename, mmap.ACCESS_READ)
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如果你想在本地修改数据，但是又不想将修改写回到原始文件中，可以使用 ``mmap.ACCESS_COPY`` ：
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.. code-block:: python
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m = memory_map(filename, mmap.ACCESS_COPY)
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讨论
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为了随机访问文件的内容，使用 ``mmap`` 将文件映射到内存中是一个高效和优雅的方法。
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例如，你无需打开一个文件并执行大量的 ``seek()`` ， ``read()`` ， ``write()`` 调用，
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只需要简单的映射文件并使用切片操作访问数据即可。
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一般来讲， ``mmap()`` 所暴露的内存看上去就是一个二进制数组对象。
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但是，你可以使用一个内存视图来解析其中的数据。比如：
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.. code-block:: python
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>>> m = memory_map('data')
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>>> # Memoryview of unsigned integers
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>>> v = memoryview(m).cast('I')
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>>> v[0] = 7
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>>> m[0:4]
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b'\x07\x00\x00\x00'
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>>> m[0:4] = b'\x07\x01\x00\x00'
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>>> v[0]
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263
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>>>
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需要强调的一点是，内存映射一个文件并不会导致整个文件被读取到内存中。
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也就是说，文件并没有被复制到内存缓存或数组中。相反，操作系统仅仅为文件内容保留了一段虚拟内存。
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当你访问文件的不同区域时，这些区域的内容才根据需要被读取并映射到内存区域中。
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而那些从没被访问到的部分还是留在磁盘上。所有这些过程是透明的，在幕后完成！
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如果多个Python解释器内存映射同一个文件，得到的 ``mmap`` 对象能够被用来在解释器直接交换数据。
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也就是说，所有解释器都能同时读写数据，并且其中一个解释器所做的修改会自动呈现在其他解释器中。
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很明显，这里需要考虑同步的问题。但是这种方法有时候可以用来在管道或套接字间传递数据。
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这一小节中函数尽量写得很通用，同时适用于Unix和Windows平台。
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要注意的是使用 ``mmap()`` 函数时会在底层有一些平台的差异性。
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另外，还有一些选项可以用来创建匿名的内存映射区域。
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如果你对这个感兴趣，确保你仔细研读了Python文档中
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`这方面的内容 <http://docs.python.org/3/library/mmap.html>`_ 。
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