更新记录(2014.7.24): 1.为了使本文更通俗易懂,更新了部分内容,将例子改为从内存中打开. 2.增加了将数据输出到内存的方法. 从内存中读取数据 ffmpeg一般情况下支持打开一个本地文件,例如“C:\test.avi” 或者是一个流媒体协议的URL,例如“rtmp://222.31.64.208/vod/test.flv” 其打开文件的函数是avformat_open_input(),直接将文件路径或者流媒体URL的字符串传递给该函数就可以了. 但其是否支持从内存中读取数据呢?这个问

正常情况,ffmpeg直接从文件读取 AVFormatContext * _ctx = NULL; avformat_open_input(&_ctx, _filePath, 0, 0); 我们也可以自定义从内存读取,这样,可以用于读取一些加密的视频文件 int fill_iobuffer(void * opaque,uint8_t *buf, int bufsize){ if(!feof(fp_open)){ int true_size=fread(buf,1,bufsize,fp_open)

背景: 通常在UNIX下面处理文本文件的方法是sed.awk等shell命令,对于处理大文件受CPU,IO等因素影响,对服务器也有一定的压力.关于sed的说明可以看了解sed的工作原理,本文将介绍通过python的mmap模块来实现对大文件的处理,来对比看他们的差异. 说明: mmap是一种虚拟内存映射文件的方法,即将一个文件或者其它对象映射到进程的地址空间,实现文件磁盘地址和进程虚拟地址空间中一段虚拟地址的一一对映关系.关于系统中mmap的理论说明可以看百度百科和维基百科说明以及mmap函数介

问题 Python 脚本使用 requests 模块做 HTTP 请求,验证代理 IP 的可用性,速度等. 设定 HTTP 请求的 connect timeout 与 read response timeout 均为 3 秒,allow_redirects 设定为 False.Linux shell 启动 10 个 Python 进程持续从 Redis 队列中读取数据.监控软件持续获取进程内存信息.多个小时之后出现,极个别进程内存占用量暴增,其余进程内存均处于正常且相等的水平. 脚本分析 猜测

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[转]Python之mmap内存映射模块(大文本处理)说明 背景: 通常在UNIX下面处理文本文件的方法是sed.awk等shell命令,对于处理大文件受CPU,IO等因素影响,对服务器也有一定的压力.关于sed的说明可以看了解sed的工作原理,本文将介绍通过python的mmap模块来实现对大文件的处理,来对比看他们的差异. 说明: mmap是一种虚拟内存映射文件的方法,即将一个文件或者其它对象映射到进程的地址空间,实现文件磁盘地址和进程虚拟地址空间中一段虚拟地址的一一对映关系.关于系统中mm

ffmpeg内存播放解码 目录(?)[+] ===================================================== 最简单的基于FFmpeg的内存读写的例子系列文章列表: 最简单的基于FFmpeg的内存读写的例子:内存播放器 最简单的基于FFmpeg的内存读写的例子:内存转码器 ===================================================== 打算记录两个最简单的FFmpeg进行内存读写的例子.之前的所有有关FFmpe

我在6月份写了篇文章<FFMPEG基于内存的转码实例>,讲如何把视频转码后放到内存,然后通过网络发送出去.但该文章只完成了一半,即输入的数据依然是从磁盘文件中读取.在实际应用中,有很多数据是放到内存的,比如播放从服务器接收到的视频,就是在内存中的.时隔2个月,项目终于完成了,虽然在收尾阶段会花费大量时间,但也算空闲了点.于是就继续完善. 本文中,假定的使用场合是,有一个已经放到内存的视频,需要将它转码成另一种封装格式,还是放到内存中.由于是测试,首先将视频从文件中读取到内存,最后会将转换好的视

Python变量与内存管理 –与C语言中的变量做对比,更好的理解Python的变量. 变量 变量在C语言中  全局变量:其存放在内存的静态变量区中.  局部变量:代码块中存放在内存的代码区当中,当被调用后存放在内存栈区. 而Python的变量存储,则是使用类似堆的方式管理内存,由Python内部机制统一分配回收内存. Python中的变量与变量存储–引用与对象 Python作为OOP(面向对象)编程,一直信奉着一个信条,就是万物皆对象.  所谓对象,它可以看成经过一系列的抽象以后,将具有共性的一

译言网 | 使用Python在2M内存中排序一百万个32位整数 使用Python在2M内存中排序一百万个32位整数 译者:小鼠 发表时间:2008-11-13浏览量:6757评论数:2挑错数:0 作者演示了如何在2M内存的环境下,完成对一百万个32位整数排序. 有人开玩笑地问我 如何使用python在2M内存中排序一百万个32位整数.为了应付这个挑战,我学习了一下缓冲I/O.很 明显,这是一个开玩笑的问题.假设是二进制编码,单单是数据就已经占了4M!唯一的解释就是: 给定一个包含一百万个32位整

python按每行读取文件后,会在每行末尾带上换行符,这样非常不方便后续业务处理逻辑,需要去掉每行的换行符,怎么去掉呢?看下面的案例: >>> a = "hello world\n" >>> print a #可以看到hello world下面空了一格 hello world >>> a.split() #通过split方法将字符转换成列表 ['hello', 'world'] #从列表中取第一个字符 >>> a.

如下的资料是关于python从任意文件读取邮件地址输出的代码. # This script takes whatever you throw at stdin and outputs email addresses.# eg. python email_extractor.py < PythonFAQ.html# This script can be used for whatever you want, EXCEPT SPAMMING !import sys,reprint 'n'.join(

基于Python 从mysql表读取千万数据实践   by:授客 QQ:1033553122 场景:   有以下两个表,两者都有一个表字段,名为waybill_no,我们需要从tl_waybill_bar_record表读取1000w条唯一的waybill_no,然后作为INSERT SQL语句的一部分,填充到ts_order_waybill的waybill_no字段中 tl_waybill_bar_record ts_order_waybill 另外tl_waybill_bar_record表

转自:https://my.oschina.net/markco/blog/601773 利用meliae来监控python进程的内存占用情况 meliae是一个python进程内存占用监控.分析工具,它的安装需要依赖pyrex包. 一.安装: 安装python内存分析工具sudo pip install cythonsudo pip install meliae 二.使用: meliae会把某个时刻的内存给dump到一个文件中,然后再对该文件进行分析,当我们的某个python程序占用内存很大,

对于Python来说,内存管理涉及所有包含Python对象和堆. Python内存管理器在内部确保对堆的管理和分配. Python内存管理器具有不同的组件,可处理各种动态存储管理方面,如共享,分段,预分配或缓存. 在最低级别,原始内存分配器确保堆中有足够的空间通过与操作系统的内存管理器交互来存储所有与Python相关的数据.在原始内存分配器之上,几个特定于对象的分配器在同一堆上运行,并实现适合于每种对象类型的特性的不同内存管理策略. 例如,整数对象在堆内的管理方式与字符串,元组或字典不同,因为整

http://xiaorui.cc http://xiaorui.cc/2017/08/20/python服务端内存泄露的处理过程/

TLB(Translation Lookaside Buffer)转换检测缓冲区是一个内存管理单元,用于改进虚拟地址到物理地址转换速度的缓存. TLB是一个小的,虚拟寻址的缓存,其中每一行都保存着一个由单个PTE(Page Table Entry,页表项)组成的块.如果没有TLB,则每次取数据都需要两次访问内存,即查页表获得物理地址和取数据. 关于TLB与cache-CPU缓存的关系,TLB介于CPU与cache之间,是内存的管理单元,用于程序从逻辑地址访问实际内存地址的页表缓存. 当程序或cp

// mem.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. //PE文件从文件加载到内存,再从内存读取,然后存盘到文件 #include "stdafx.h" #include <windows.h> #include <winnt.h> #define PATH "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\MSG.exe" int Filelength(FILE *fp); int _tmain(int argc,

装逼手册之 python中的内存分配的小秘密 虽然我们现在得益于时代和技术的发展,不用再担心内存的问题:但是遥想当年,都是恨不得一个钢镚掰成俩份用,所以我就想深入了解一下,在python中内存分配的一些小秘密. 首先我会频繁地用到sys模块里的getsizeof()方法,简单介绍下: 该方法返回对象的字节大小(bytes). 它只计算直接占用的内存,而不是计算对象内所引用对象的内存. 举个例子: import sys a = [1, 2] b = [a, a] # 即 [[1, 2], [1,

一.变量的引用机制 当你在python中定义一个值,如x = 500时,python会在内存中开辟一个小地方用于存储数值. x = 500 #定义一个变量 print(id(x)) #打印该变量的内存地址 #打印结果为 : 1941592452816 也可以这样理解,定义一个变量是把具体的属性状态数值赋予给一个变量名.当运行了x = 500时,就把500放入了一个小房间,x就是它房间的指向钥匙,打印的1941592452816就是房间号码 那如果是两个变量名拥有同样的值,如: x = 666 y