कुशल परिपत्र बफर?

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मैं अजगर में एक कुशल परिपत्र बफर बनाना चाहता हूं ( बफर में पूर्णांक मानों का औसत लेने के लक्ष्य के साथ)।

क्या यह मूल्यों को इकट्ठा करने के लिए एक सूची का उपयोग करने का एक कुशल तरीका है?

def add_to_buffer( self, num ):
    self.mylist.pop( 0 )
    self.mylist.append( num )

क्या अधिक कुशल होगा (और क्यों)?

python  circular-buffer 
— jedierikb
स्रोत
यह परिपत्र बफर को लागू करने का एक प्रभावी तरीका नहीं है क्योंकि पॉप (0) सूची में ओ (एन) ऑपरेशन है। पॉप (0) सूची में पहले तत्व को हटा देता है और सभी तत्वों को बाईं ओर स्थानांतरित करना पड़ता है। इसके बजाय maxlen विशेषता के साथ collection.deque का उपयोग करें। deque में एपेंड और पॉप के लिए O (1) ऑपरेशन है।
— व्लाद बेज्डेन

जवाबों:

204

मैं collections.dequeएक maxlenarg के साथ प्रयोग करेंगे

>>> import collections
>>> d = collections.deque(maxlen=10)
>>> d
deque([], maxlen=10)
>>> for i in xrange(20):
...     d.append(i)
... 
>>> d
deque([10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19], maxlen=10)

डॉक्स में एक नुस्खाdeque है जो आप चाहते हैं के समान है। मेरा दावा है कि यह पूरी तरह से इस तथ्य पर निर्भर करता है कि यह एक अविश्वसनीय रूप से कुशल चालक दल द्वारा सी में लागू किया गया है जो शीर्ष पायदान कोड को क्रैंक करने की आदत में है।

— aaronasterling
स्रोत
7
+1 हां यह अच्छी बैटरी में शामिल तरीका है। परिपत्र बफर के लिए संचालन ओ (1) है और जैसा कि आप कहते हैं कि अतिरिक्त ओवरहेड सी में है, इसलिए अभी भी काफी तेज होना चाहिए
— जॉन ला रोय नोव
7
मुझे यह समाधान पसंद नहीं है क्योंकि डॉक्स maxlenपरिभाषित होने पर O (1) यादृच्छिक अभिगम की गारंटी नहीं देता है। ओ (एन) समझ में आता है जब dequeअनंत तक बढ़ सकता है, लेकिन अगर maxlenदिया जाता है, तो एक तत्व को अनुक्रमित करना निरंतर समय होना चाहिए।
— लवेला
1
मेरा अनुमान है कि इसका लिंक लिंक्ड सूची के रूप में लागू किया गया है न कि एक सरणी के रूप में।
— ई-शनि
1
सही के बारे में लगता है, अगर नीचे मेरे उत्तर में समय सही है।
— djvg
13

किसी सूची के प्रमुख से पॉपिंग के कारण पूरी सूची कॉपी हो जाती है, इसलिए यह अक्षम है

इसके बजाय आपको निश्चित आकार की एक सूची / सरणी और एक इंडेक्स का उपयोग करना चाहिए जो आइटमों को जोड़ते / हटाते समय बफर से गुजरता है

— जॉन ला रोय
स्रोत
4
इस बात से सहमत। कोई फर्क नहीं पड़ता कि यह कितनी सुंदर या अप्राकृतिक है या जो भी भाषा का उपयोग किया जाता है। हकीकत में, आप जितना कम कचरा उठाने वाले को परेशान करते हैं (या हीप मैनेजर या पेजिंग / मैपिंग तंत्र या जो भी वास्तविक मेमोरी मैजिक करता है) बेहतर होता है।
@RocketSurgeon यह कोई जादू नहीं है, यह सिर्फ एक सरणी है जिसका पहला तत्व हटा दिया गया है। तो आकार n की एक सरणी के लिए इसका मतलब n-1 कॉपी ऑपरेशन है। कोई भी कचरा संग्रहकर्ता या समान उपकरण यहां शामिल नहीं है।
— ईसाई
3
मैं सहमत हूँ। ऐसा करना कुछ लोगों के विचार से भी बहुत आसान है। बस कभी बढ़ते काउंटर का उपयोग करें, और आइटम का उपयोग करते समय मोडुलो ऑपरेटर (% सरणी) का उपयोग करें।
— आंद्रे ब्लम
idem, आप ऊपर मेरी पोस्ट की जाँच कर सकते हैं, यह है कि मैंने इसे कैसे किया
— मूनकैक्टस
10

मूनकैक्टस के उत्तर के आधार पर , यहाँ एक circularlistवर्ग है। उनके संस्करण के साथ अंतर यह है कि यहां c[0]हमेशा सबसे पुराना-जोड़ा गया तत्व, c[-1]नवीनतम-जोड़ा हुआ तत्व, c[-2]दंडात्मक होगा ... यह अनुप्रयोगों के लिए अधिक स्वाभाविक है।

c = circularlist(4)
c.append(1); print c, c[0], c[-1]    #[1]              1, 1
c.append(2); print c, c[0], c[-1]    #[1, 2]           1, 2
c.append(3); print c, c[0], c[-1]    #[1, 2, 3]        1, 3
c.append(8); print c, c[0], c[-1]    #[1, 2, 3, 8]     1, 8
c.append(10); print c, c[0], c[-1]   #[10, 2, 3, 8]    2, 10
c.append(11); print c, c[0], c[-1]   #[10, 11, 3, 8]   3, 11

वर्ग:

class circularlist(object):
    def __init__(self, size, data = []):
        """Initialization"""
        self.index = 0
        self.size = size
        self._data = list(data)[-size:]

    def append(self, value):
        """Append an element"""
        if len(self._data) == self.size:
            self._data[self.index] = value
        else:
            self._data.append(value)
        self.index = (self.index + 1) % self.size

    def __getitem__(self, key):
        """Get element by index, relative to the current index"""
        if len(self._data) == self.size:
            return(self._data[(key + self.index) % self.size])
        else:
            return(self._data[key])

    def __repr__(self):
        """Return string representation"""
        return self._data.__repr__() + ' (' + str(len(self._data))+' items)'

[संपादित]:data मौजूदा सूचियों से आरंभ की अनुमति देने के लिए वैकल्पिक पैरामीटर जोड़ा गया , जैसे:

circularlist(4, [1, 2, 3, 4, 5])      #  [2, 3, 4, 5] (4 items)
circularlist(4, set([1, 2, 3, 4, 5])) #  [2, 3, 4, 5] (4 items)
circularlist(4, (1, 2, 3, 4, 5))      #  [2, 3, 4, 5] (4 items)
— Basj
स्रोत
अच्छा जोड़। पायथन सूची पहले से ही नकारात्मक सूचकांकों की अनुमति देती है, लेकिन (-1), जैसे कि परिपत्र बफ़र पूर्ण होने के बाद, अपेक्षित मूल्य वापस नहीं होगा, क्योंकि सूची के भीतर "अंतिम" जोड़ समाप्त होता है ।
— मूनकैक्टस
1
यह @MoonCactus काम करता है, 6 उदाहरण देखें जो मैंने उत्तर के शीर्ष पर दिए थे; पिछले वाले में, आप देख सकते हैं c[-1]हमेशा सही तत्व है। __getitem__यह सही है
— बसज
अरे हाँ, मेरा मतलब है कि मेरा विफल रहा, तुम्हारा नहीं, क्षमा करें: DI मेरी टिप्पणी को स्पष्ट कर देगा! - ओह, मैं नहीं कर सकता, टिप्पणी बहुत पुरानी है।
— मूनकैक्टस
अच्छा सरल उपाय है। मैंने मौजूदा डेटा से सूची को आरंभ करने की अनुमति देने के लिए एक वैकल्पिक तर्क जोड़ा, यह उस तरह से अधिक पाइथोनेटिक है।
— ऑरवेलोफाइल
9

पायथन की चाल धीमी है। आप इसके बजाय numpy.roll का उपयोग भी कर सकते हैं। आप संख्याओं को आकार (n,) या (n, 1) के संख्यात्मक आकार में कैसे घुमाते हैं?

इस बेंचमार्क में, deque 448ms है। Numpy.roll 29ms http://scimusing.wordpress.com/2013/10/25/ring-buffers-in-pythonnumpy/ है

— ओरवार कोरवार
स्रोत
1
लेकिन numpy.rollसरणी की एक प्रति लौटाता है, है ना?
— djvg
3
यह उत्तर बहुत ही भ्रामक है - पायथन का छल काफी तेज़ प्रतीत होता है, लेकिन इससे परिवर्तित होने और सुन्न सरणियों के लिए इसे उन बेंचमार्क में धीमा कर देता है जिनसे आप लिंक करते हैं।
— xitrium
7

डीके वर्ग के उपयोग के साथ ठीक है, लेकिन प्रश्न के औसत (औसत) के लिए यह मेरा समाधान है:

>>> from collections import deque
>>> class CircularBuffer(deque):
...     def __init__(self, size=0):
...             super(CircularBuffer, self).__init__(maxlen=size)
...     @property
...     def average(self):  # TODO: Make type check for integer or floats
...             return sum(self)/len(self)
...
>>>
>>> cb = CircularBuffer(size=10)
>>> for i in range(20):
...     cb.append(i)
...     print "@%s, Average: %s" % (cb, cb.average)
...
@deque([0], maxlen=10), Average: 0
@deque([0, 1], maxlen=10), Average: 0
@deque([0, 1, 2], maxlen=10), Average: 1
@deque([0, 1, 2, 3], maxlen=10), Average: 1
@deque([0, 1, 2, 3, 4], maxlen=10), Average: 2
@deque([0, 1, 2, 3, 4, 5], maxlen=10), Average: 2
@deque([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6], maxlen=10), Average: 3
@deque([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], maxlen=10), Average: 3
@deque([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], maxlen=10), Average: 4
@deque([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], maxlen=10), Average: 4
@deque([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], maxlen=10), Average: 5
@deque([2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11], maxlen=10), Average: 6
@deque([3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12], maxlen=10), Average: 7
@deque([4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13], maxlen=10), Average: 8
@deque([5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14], maxlen=10), Average: 9
@deque([6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15], maxlen=10), Average: 10
@deque([7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16], maxlen=10), Average: 11
@deque([8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17], maxlen=10), Average: 12
@deque([9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18], maxlen=10), Average: 13
@deque([10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19], maxlen=10), Average: 14
— SmartElectron
स्रोत
मैं TypeError: 'numpy.float64' object is not callableजब कॉल करने की कोशिश कर averageविधि
— scls
हां ... वास्तव में मुझे लगता है कि हिरण आंतरिक रूप से सुन्न सरणियों का उपयोग करता है (@property को हटाने के बाद यह ठीक काम करता है)
— scls
17
मैं गारंटी देता हूं कि डॉक आंतरिक रूप से सुन्न सरणियों का उपयोग नहीं करता। collectionsमानक पुस्तकालय का हिस्सा है, numpyनहीं है। तीसरे पक्ष के पुस्तकालयों पर निर्भरता एक भयानक मानक पुस्तकालय के लिए बनाती है।
6

यद्यपि यहां पहले से ही बहुत बड़ी संख्या में उत्तर हैं, लेकिन मैं वर्णित विकल्पों के लिए समय की कोई प्रत्यक्ष तुलना नहीं कर सका। इसलिए, नीचे एक तुलना में मेरा विनम्र प्रयास करें।

केवल प्रयोजनों के परीक्षण के लिए, क्लास एक- listआधारित बफर, एक- collections.dequeआधारित बफर और a के बीच स्विच कर सकता हैNumpy.roll आधारित बफर के ।

ध्यान दें कि updateविधि एक समय में केवल एक मूल्य जोड़ती है, इसे सरल रखने के लिए।

import numpy
import timeit
import collections


class CircularBuffer(object):
    buffer_methods = ('list', 'deque', 'roll')

    def __init__(self, buffer_size, buffer_method):
        self.content = None
        self.size = buffer_size
        self.method = buffer_method

    def update(self, scalar):
        if self.method == self.buffer_methods[0]:
            # Use list
            try:
                self.content.append(scalar)
                self.content.pop(0)
            except AttributeError:
                self.content = [0.] * self.size
        elif self.method == self.buffer_methods[1]:
            # Use collections.deque
            try:
                self.content.append(scalar)
            except AttributeError:
                self.content = collections.deque([0.] * self.size,
                                                 maxlen=self.size)
        elif self.method == self.buffer_methods[2]:
            # Use Numpy.roll
            try:
                self.content = numpy.roll(self.content, -1)
                self.content[-1] = scalar
            except IndexError:
                self.content = numpy.zeros(self.size, dtype=float)

# Testing and Timing
circular_buffer_size = 100
circular_buffers = [CircularBuffer(buffer_size=circular_buffer_size,
                                   buffer_method=method)
                    for method in CircularBuffer.buffer_methods]
timeit_iterations = 1e4
timeit_setup = 'from __main__ import circular_buffers'
timeit_results = []
for i, cb in enumerate(circular_buffers):
    # We add a convenient number of convenient values (see equality test below)
    code = '[circular_buffers[{}].update(float(j)) for j in range({})]'.format(
        i, circular_buffer_size)
    # Testing
    eval(code)
    buffer_content = [item for item in cb.content]
    assert buffer_content == range(circular_buffer_size)
    # Timing
    timeit_results.append(
        timeit.timeit(code, setup=timeit_setup, number=int(timeit_iterations)))
    print '{}: total {:.2f}s ({:.2f}ms per iteration)'.format(
        cb.method, timeit_results[-1],
        timeit_results[-1] / timeit_iterations * 1e3)

मेरे सिस्टम पर यह पैदावार:

list:  total 1.06s (0.11ms per iteration)
deque: total 0.87s (0.09ms per iteration)
roll:  total 6.27s (0.63ms per iteration)
— djvg
स्रोत
4

जब यह पूर्ण हो जाता है, तो रिंग बफर उदाहरण के पुनरावर्तन सहित पायथन कुकबुक से समाधान के बारे में कैसे ?

class RingBuffer:
    """ class that implements a not-yet-full buffer """
    def __init__(self,size_max):
        self.max = size_max
        self.data = []

    class __Full:
        """ class that implements a full buffer """
        def append(self, x):
            """ Append an element overwriting the oldest one. """
            self.data[self.cur] = x
            self.cur = (self.cur+1) % self.max
        def get(self):
            """ return list of elements in correct order """
            return self.data[self.cur:]+self.data[:self.cur]

    def append(self,x):
        """append an element at the end of the buffer"""
        self.data.append(x)
        if len(self.data) == self.max:
            self.cur = 0
            # Permanently change self's class from non-full to full
            self.__class__ = self.__Full

    def get(self):
        """ Return a list of elements from the oldest to the newest. """
        return self.data

# sample usage
if __name__=='__main__':
    x=RingBuffer(5)
    x.append(1); x.append(2); x.append(3); x.append(4)
    print(x.__class__, x.get())
    x.append(5)
    print(x.__class__, x.get())
    x.append(6)
    print(x.data, x.get())
    x.append(7); x.append(8); x.append(9); x.append(10)
    print(x.data, x.get())

कार्यान्वयन में उल्लेखनीय डिजाइन विकल्प यह है कि, चूंकि ये वस्तुएं अपने जीवनकाल में किसी बिंदु पर एक अपरिवर्तनीय राज्य संक्रमण से गुजरती हैं - गैर-पूर्ण बफर से पूर्ण-बफर तक (और उस बिंदु पर व्यवहार में परिवर्तन) -मैं बदलकर मॉडलिंग करता है self.__class__। यह पायथन 2.2 में भी काम करता है, जब तक कि दोनों वर्गों में समान स्लॉट हैं (उदाहरण के लिए, यह दो क्लासिक वर्गों के लिए ठीक काम करता है, जैसे कि रिंगबफ़र और__Full इस नुस्खा में)।

एक उदाहरण के वर्ग को बदलना कई भाषाओं में अजीब हो सकता है, लेकिन यह कभी-कभी बड़े पैमाने पर अपरिवर्तनीय, अपरिवर्तनीय और असतत परिवर्तनों का प्रतिनिधित्व करने के अन्य तरीकों के लिए एक पायथनिक विकल्प है जो व्यवहार को प्रभावित करता है, जैसा कि इस नुस्खा में है। अच्छी बात यह है कि अजगर सभी प्रकार की कक्षाओं के लिए इसका समर्थन करता है।

साभार: सेबेस्टियन कीम

— d8aninja
स्रोत
मैंने इस बनाम डॉक के कुछ गति परीक्षण किए। यह छल से लगभग 7 गुना धीमा है।
— PolyMesh
@PolyMesh भयानक, आपको लेखक को बताना चाहिए!
— d8aninja
1
इसका क्या मतलब होगा? यह एक पुराना प्रकाशित दस्तावेज है। मेरी टिप्पणी का उद्देश्य दूसरों को यह बताने देना है कि यह उत्तर पुराना है और इसके बजाय deque का उपयोग करना है।
— पॉलीमेश
@PolyMesh यह अभी भी धीमा था जब उन्होंने इसे प्रकाशित किया; लेखक से संपर्क करने के निर्देश पुस्तक के परिचय में हैं। मैं सिर्फ एक, संभव विकल्प से संबंधित हूं। इसके अलावा, "यदि केवल गति सबसे अच्छी मीट्रिक होती है, तो यह केवल एक अच्छा हो सकता है।"
— d8aninja
3

आप इस काफी पुराने पाइथन रेसिपी को भी देख सकते हैं ।

यहाँ NumPy सरणी के साथ मेरा अपना संस्करण है:

#!/usr/bin/env python

import numpy as np

class RingBuffer(object):
    def __init__(self, size_max, default_value=0.0, dtype=float):
        """initialization"""
        self.size_max = size_max

        self._data = np.empty(size_max, dtype=dtype)
        self._data.fill(default_value)

        self.size = 0

    def append(self, value):
        """append an element"""
        self._data = np.roll(self._data, 1)
        self._data[0] = value 

        self.size += 1

        if self.size == self.size_max:
            self.__class__  = RingBufferFull

    def get_all(self):
        """return a list of elements from the oldest to the newest"""
        return(self._data)

    def get_partial(self):
        return(self.get_all()[0:self.size])

    def __getitem__(self, key):
        """get element"""
        return(self._data[key])

    def __repr__(self):
        """return string representation"""
        s = self._data.__repr__()
        s = s + '\t' + str(self.size)
        s = s + '\t' + self.get_all()[::-1].__repr__()
        s = s + '\t' + self.get_partial()[::-1].__repr__()
        return(s)

class RingBufferFull(RingBuffer):
    def append(self, value):
        """append an element when buffer is full"""
        self._data = np.roll(self._data, 1)
        self._data[0] = value
— scls
स्रोत
4
+1 खसखस ​​का उपयोग करने के लिए, लेकिन एक परिपत्र बफर को लागू नहीं करने के लिए -1। जिस तरह से आपने इसे लागू किया है, आप हर बार किसी एक तत्व को जोड़ने पर सभी डेटा को स्थानांतरित कर रहे हैं, इससे O(n)समय खर्च होता है। एक उचित परिपत्र बफर को लागू करने के लिए , आपके पास एक सूचकांक और एक आकार चर दोनों होना चाहिए, और जब बफर के अंत में डेटा चारों ओर लपेटता है, तो आपको मामले को सही ढंग से संभालने की आवश्यकता है। डेटा पुनर्प्राप्त करते समय, आपको बफ़र के प्रारंभ और अंत में दो खंडों को बदलना होगा।
— बास स्विंकल्स
2

यह किसी भी पुस्तकालय की आवश्यकता नहीं है। यह एक सूची को बढ़ता है और फिर सूचकांक द्वारा चक्रित होता है।

पदचिह्न बहुत छोटा है (कोई पुस्तकालय नहीं), और यह कम से कम छल के रूप में दो बार तेजी से चलता है। यह वास्तव में चलती औसत की गणना करने के लिए अच्छा है, लेकिन ध्यान रखें कि आइटम को ऊपर से उम्र के अनुसार क्रमबद्ध नहीं रखा गया है।

class CircularBuffer(object):
    def __init__(self, size):
        """initialization"""
        self.index= 0
        self.size= size
        self._data = []

    def record(self, value):
        """append an element"""
        if len(self._data) == self.size:
            self._data[self.index]= value
        else:
            self._data.append(value)
        self.index= (self.index + 1) % self.size

    def __getitem__(self, key):
        """get element by index like a regular array"""
        return(self._data[key])

    def __repr__(self):
        """return string representation"""
        return self._data.__repr__() + ' (' + str(len(self._data))+' items)'

    def get_all(self):
        """return a list of all the elements"""
        return(self._data)

औसत मूल्य प्राप्त करने के लिए, उदाहरण के लिए:

q= CircularBuffer(1000000);
for i in range(40000):
    q.record(i);
print "capacity=", q.size
print "stored=", len(q.get_all())
print "average=", sum(q.get_all()) / len(q.get_all())

का परिणाम:

capacity= 1000000
stored= 40000
average= 19999

real 0m0.024s
user 0m0.020s
sys  0m0.000s

यह लगभग 1/3 समतुल्य समय के साथ है।

— MoonCactus
स्रोत
1
क्या आपके __getitem__लिए थोड़ा अधिक शक्तिशाली नहीं होना चाहिए self._data[(key + self._index + 1) % self._size]:?
— मतीन उल्हाक
आप +1 द्वारा शिफ्ट क्यों करना चाहेंगे? अब, हाँ, विचार के लिए नीचे दिए गए बैज संस्करण को देखें
— मूनकैक्टस
1

सीरियल प्रोग्रामिंग करने से पहले मुझे यह समस्या हुई है। एक साल पहले के समय में, मुझे या तो कोई कुशल कार्यान्वयन नहीं मिला, इसलिए मैंने एक को सी एक्सटेंशन के रूप में लिखना समाप्त कर दिया और यह एमआईटी लाइसेंस के तहत पीपीआई पर भी उपलब्ध है । यह सुपर बेसिक है, केवल 8-बिट हस्ताक्षरित चर के बफ़र्स को संभालता है, लेकिन लचीली लंबाई का है, इसलिए यदि आप वर्णों के अलावा किसी अन्य चीज़ की आवश्यकता है, तो आप इसके ऊपर स्ट्रक्चर या कुछ का उपयोग कर सकते हैं। मैं अब एक Google खोज के साथ देखता हूं कि इन दिनों कई विकल्प हैं, लेकिन आप उन लोगों को भी देखना चाहते हैं।

— sirlark
स्रोत
1

आप जवाब देना सही नहीं है। वृत्ताकार बफर मुख्य में दो उपप्रकार हैं buffer https://en.wikipedia.org/wiki/Circular_buffer )

  1. बफर के दसवें को बसाया जाता है;
  2. पहला अंदर पहला बाहर;
  3. जब आप किसी आइटम को जोड़ते या हटाते हैं, तो अन्य आइटमों को अपनी स्थिति को स्थानांतरित नहीं करना चाहिए

नीचे आपका कोड:

def add_to_buffer( self, num ):
    self.mylist.pop( 0 )
    self.mylist.append( num )

आइए ऐसी स्थिति पर विचार करें कि सूची पूर्ण है, अपने कोड का उपयोग करके:

self.mylist = [1, 2, 3, 4, 5]

अब हम 6 को जोड़ते हैं, सूची को बदल दिया जाता है

self.mylist = [2, 3, 4, 5, 6]

आइटम की सूची में 1 की उम्मीद ने उनकी स्थिति बदल दी है

आपका कोड एक कतार है, न कि एक सर्कल बफर।

बसज का उत्तर, मुझे लगता है कि यह सबसे अधिक प्रभावकारी है।

वैसे, एक सर्कल बफ़र आइटम जोड़ने के लिए ऑपरेशन के प्रदर्शन को बाधित कर सकता है।

— जॉनी वोंग
स्रोत
1

गितुब से:

class CircularBuffer:

    def __init__(self, size):
        """Store buffer in given storage."""
        self.buffer = [None]*size
        self.low = 0
        self.high = 0
        self.size = size
        self.count = 0

    def isEmpty(self):
        """Determines if buffer is empty."""
        return self.count == 0

    def isFull(self):
        """Determines if buffer is full."""
        return self.count == self.size

    def __len__(self):
        """Returns number of elements in buffer."""
        return self.count

    def add(self, value):
        """Adds value to buffer, overwrite as needed."""
        if self.isFull():
            self.low = (self.low+1) % self.size
        else:
            self.count += 1
        self.buffer[self.high] = value
        self.high = (self.high + 1) % self.size

    def remove(self):
        """Removes oldest value from non-empty buffer."""
        if self.count == 0:
            raise Exception ("Circular Buffer is empty");
        value = self.buffer[self.low]
        self.low = (self.low + 1) % self.size
        self.count -= 1
        return value

    def __iter__(self):
        """Return elements in the circular buffer in order using iterator."""
        idx = self.low
        num = self.count
        while num > 0:
            yield self.buffer[idx]
            idx = (idx + 1) % self.size
            num -= 1

    def __repr__(self):
        """String representation of circular buffer."""
        if self.isEmpty():
            return 'cb:[]'

        return 'cb:[' + ','.join(map(str,self)) + ']'

https://github.com/heineman/python-data-structures/blob/master/2.%20Ubiquitous%20Lists/circBuffer.py

— एजाज अहमद खान
स्रोत
0

मूल प्रश्न था: " कुशल " परिपत्र बफर। इस दक्षता के लिए कहा गया है, के अनुसार aaronasterling से उत्तर निश्चित रूप से सही लगता है। पायथन में क्रमादेशित एक समर्पित वर्ग का उपयोग करना और संग्रह के साथ समय प्रसंस्करण की तुलना करना। डायक एक x5.2 बार त्वरण के साथ त्वरण दिखाता है! इसका परीक्षण करने के लिए यहां बहुत ही सरल कोड दिया गया है:

class cb:
    def __init__(self, size):
        self.b = [0]*size
        self.i = 0
        self.sz = size
    def append(self, v):
        self.b[self.i] = v
        self.i = (self.i + 1) % self.sz

b = cb(1000)
for i in range(10000):
    b.append(i)
# called 200 times, this lasts 1.097 second on my laptop

from collections import deque
b = deque( [], 1000 )
for i in range(10000):
    b.append(i)
# called 200 times, this lasts 0.211 second on my laptop

एक सूची में एक छल को बदलने के लिए, बस उपयोग करें:

my_list = [v for v in my_deque]

तब आपको ओ (1) यादृच्छिक वस्तुओं तक पहुंच प्राप्त होगी। बेशक, यह केवल मूल्यवान है अगर आपको इसे एक बार सेट करने के बाद deque में कई यादृच्छिक एक्सेस करने की आवश्यकता होती है।

— Schmouk
स्रोत
0

यह कुछ बफ़र्स के लिए एक ही प्रिंसिपल को लागू कर रहा है, जो हाल ही के टेक्स्ट संदेशों को रखने का इरादा रखता है।

import time
import datetime
import sys, getopt

class textbffr(object):
    def __init__(self, size_max):
        #initialization
        self.posn_max = size_max-1
        self._data = [""]*(size_max)
        self.posn = self.posn_max

    def append(self, value):
        #append an element
        if self.posn == self.posn_max:
            self.posn = 0
            self._data[self.posn] = value   
        else:
            self.posn += 1
            self._data[self.posn] = value

    def __getitem__(self, key):
        #return stored element
        if (key + self.posn+1) > self.posn_max:
            return(self._data[key - (self.posn_max-self.posn)])
        else:
            return(self._data[key + self.posn+1])


def print_bffr(bffr,bffer_max): 
    for ind in range(0,bffer_max):
        stored = bffr[ind]
        if stored != "":
            print(stored)
    print ( '\n' )

def make_time_text(time_value):
    return(str(time_value.month).zfill(2) + str(time_value.day).zfill(2)
      + str(time_value.hour).zfill(2) +  str(time_value.minute).zfill(2)
      + str(time_value.second).zfill(2))


def main(argv):
    #Set things up 
    starttime = datetime.datetime.now()
    log_max = 5
    status_max = 7
    log_bffr = textbffr(log_max)
    status_bffr = textbffr(status_max)
    scan_count = 1

    #Main Loop
    # every 10 secounds write a line with the time and the scan count.
    while True: 

        time_text = make_time_text(datetime.datetime.now())
        #create next messages and store in buffers
        status_bffr.append(str(scan_count).zfill(6) + " :  Status is just fine at : " + time_text)
        log_bffr.append(str(scan_count).zfill(6) + " : " + time_text + " : Logging Text ")

        #print whole buffers so far
        print_bffr(log_bffr,log_max)
        print_bffr(status_bffr,status_max)

        time.sleep(2)
        scan_count += 1 

if __name__ == '__main__':
    main(sys.argv[1:])
— डेविड टॉरेंस
स्रोत
0

आप एक पूर्वनिर्धारित आकार के आधार पर इस परिपत्र बफर की जाँच कर सकते हैं । विचार यह है कि आप एक बफर बनाते हैं (संख्यात्मक सरणी के लिए मेमोरी आवंटित करें) और बाद में इसे संलग्न करें। डेटा और पुनर्प्राप्ति का सम्मिलन बहुत तेज़ है। मैंने इस मॉड्यूल को उसी तरह के उद्देश्य के लिए बनाया है जैसा आपको चाहिए। मेरे मामले में, मेरे पास एक उपकरण है जो पूर्णांक डेटा उत्पन्न करता है। मैंने डेटा पढ़ा और इसे भविष्य के विश्लेषण और प्रसंस्करण के लिए परिपत्र बफर में डाल दिया।

— वैलेंटीन
स्रोत
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