[Python] ファイルへの書き込み処理を高速化する方法

# ファイルに書き込む
with open('output.txt', 'w', buffering=8192) as file:  # バッファサイズを8192バイトに設定
    file.write('これはテストデータです。\n')

# 複数行を一度に書き込む
lines = ['行1\n', '行2\n', '行3\n']
with open('output.txt', 'w') as file:
    file.writelines(lines)  # writelinesを使用

行1
行2
行3

# バイナリデータを書き込む
data = bytes([0, 255, 127, 64])
with open('output.bin', 'wb') as file:  # バイナリモードで開く
    file.write(data)

import mmap
# メモリマップを使用してファイルに書き込む
with open('output.txt', 'r+b') as file:
    mm = mmap.mmap(file.fileno(), 0)  # ファイルをメモリマップ
    mm[0:5] = b'新しい'  # 先頭5バイトを新しいデータに書き換え
    mm.close()

# フラッシュを最小限に抑える
with open('output.txt', 'w') as file:
    for i in range(10):
        file.write(f'行{i}\n')
        if i % 5 == 0:  # 5行ごとにフラッシュ
            file.flush()

import mmap
# メモリマップを使用してファイルに書き込む
with open('output.txt', 'r+b') as file:
    mm = mmap.mmap(file.fileno(), 0)  # ファイルをメモリマップ
    mm[0:5] = b'高速化'  # 先頭5バイトを新しいデータに書き換え
    mm.close()

import aiofiles
import asyncio
async def write_file():
    async with aiofiles.open('output.txt', 'w') as file:
        await file.write('非同期書き込みテスト\n')
# 非同期処理を実行
asyncio.run(write_file())

from joblib import Parallel, delayed
def write_to_file(filename, data):
    with open(filename, 'w') as file:
        file.write(data)
# 並列処理で複数のファイルに書き込む
data_list = ['データ1', 'データ2', 'データ3']
Parallel(n_jobs=3)(delayed(write_to_file)(f'output_{i}.txt', data) for i, data in enumerate(data_list))

import numpy as np
# 大量のデータを生成
data = np.random.rand(1000000)  # 100万のランダムな数値を生成
# バイナリファイルに書き込む
data.tofile('output.bin')

# バッチ処理による書き込み
data = ['データ1\n', 'データ2\n', 'データ3\n', 'データ4\n', 'データ5\n']
batch_size = 2  # バッチサイズを2に設定
with open('output.txt', 'w') as file:
    for i in range(0, len(data), batch_size):
        file.writelines(data[i:i + batch_size])  # バッチごとに書き込む

データ1
データ2
データ3
データ4
データ5

import gzip
# 圧縮ファイルに書き込む
with gzip.open('output.gz', 'wt', encoding='utf-8') as file:
    file.write('圧縮されたデータです。\n')

# メモリ使用量を抑えた書き込み
data = (f'データ{i}\n' for i in range(100000))  # ジェネレータを使用
with open('output.txt', 'w') as file:
    for line in data:
        file.write(line)  # 一行ずつ書き込む

# データの一時保存とキャッシング
cache = []  # キャッシュ用リスト
cache_limit = 5  # キャッシュの上限
for i in range(20):
    cache.append(f'データ{i}\n')
    if len(cache) >= cache_limit:  # 上限に達したら書き込む
        with open('output.txt', 'a') as file:
            file.writelines(cache)  # キャッシュを一度に書き込む
        cache.clear()  # キャッシュをクリア
# 残ったデータを処理
if cache:
    with open('output.txt', 'a') as file:
        file.writelines(cache)

import time
# 書き込み処理の時間を計測
start_time = time.time()  # 開始時間を記録
with open('output.txt', 'w') as file:
    for i in range(100000):
        file.write(f'データ{i}\n')  # データを書き込む
end_time = time.time()  # 終了時間を記録
elapsed_time = end_time - start_time  # 経過時間を計算
print(f'書き込み処理にかかった時間: {elapsed_time:.2f}秒')

import cProfile
def write_data():
    with open('output.txt', 'w') as file:
        for i in range(100000):
            file.write(f'データ{i}\n')
# プロファイリングを実行
cProfile.run('write_data()')

from memory_profiler import memory_usage
def write_data():
    with open('output.txt', 'w') as file:
        for i in range(100000):
            file.write(f'データ{i}\n')
# メモリ使用量を測定
mem_usage = memory_usage(write_data)
print(f'最大メモリ使用量: {max(mem_usage)} MB')

import time
def benchmark_write(buffer_size):
    start_time = time.time()
    with open('output.txt', 'w', buffering=buffer_size) as file:
        for i in range(100000):
            file.write(f'データ{i}\n')
    end_time = time.time()
    return end_time - start_time
# 異なるバッファサイズでのベンチマーク
buffer_sizes = [1, 1024, 8192, 16384]  # バッファサイズのリスト
results = {size: benchmark_write(size) for size in buffer_sizes}
# 結果を表示
for size, elapsed in results.items():
    print(f'バッファサイズ: {size} バイト, 書き込み時間: {elapsed:.2f}秒')

import logging
# ログ設定
logging.basicConfig(filename='app.log', level=logging.INFO, 
                    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
# ログの書き込み
for i in range(1000):
    logging.info(f'ログメッセージ {i}')

import sqlite3
import shutil
# データベース接続
conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()
# バックアップファイルの作成
shutil.copy('example.db', 'backup_example.db')
# データベース接続を閉じる
conn.close()

# 画像ファイルをバイナリで書き込む
with open('input_image.jpg', 'rb') as img_file:
    img_data = img_file.read()
with open('output_image.jpg', 'wb') as out_file:
    out_file.write(img_data)  # バイナリデータを書き込む

import asyncio
import aiofiles
async def collect_data(device_id):
    # デバイスからデータを収集する(仮のデータ)
    data = f'デバイス{device_id}のデータ\n'
    return data
async def save_data(data):
    async with aiofiles.open('iot_data.txt', 'a') as file:
        await file.write(data)  # 非同期で書き込む
async def main():
    tasks = [collect_data(i) for i in range(10)]  # 10台のデバイスからデータを収集
    results = await asyncio.gather(*tasks)  # データを収集
    for data in results:
        await save_data(data)  # データを保存
# 非同期処理を実行
asyncio.run(main())

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
# スクレイピング対象のURL
url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# データを収集
data = []
for item in soup.find_all('h2'):
    data.append([item.text])  # タイトルを収集
# CSVファイルに書き込む
with open('scraped_data.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(['タイトル'])  # ヘッダー
    writer.writerows(data)  # データを一度に書き込む