将数据持久地保存在内存中
我想写一个python脚本，它将2 GB的数据从硬盘加载到内存中，然后当其他程序请求时，它必须得到一个输入，并根据输入对这个数据进行一些计算。对我来说，重要的是将这2 GB的数据持久地保存在内存中，以加快计算速度，更重要的是避免巨大的I/O负载。
我应该如何将数据永远保存在内存中？或者更一般地说，我应该如何在Python中解决这样的问题？
共有2个答案
确保您有2GB的空闲可用RAM，然后使用mmap模块（https://docs.python.org/3/library/mmap.html）将整个数组映射到活动内存中。
根据您拥有的数据类型，您可以将数据保留在Python列表、集、hashmap或任何其他数据结构中。如果这只是一个缓存，那么也可以使用Redis或memcached这样的服务器。
“永远”地将数据加载到内存中，或者每次需要时都这样做，并没有什么特别之处。您可以只加载到Python变量中并保留它们。
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问题内容： 我创建了一个这样的对象： 我想保存该对象。我怎样才能做到这一点？ 问题答案： 你可以使用标准库中的模块。这是你的示例的基本应用： 你还可以定义自己的简单实用程序，如下所示，该实用程序打开文件并向其中写入单个对象： 更新资料 由于这是一个非常受欢迎的答案，因此，我想谈谈一些高级用法主题。 实际使用该cPickle模块几乎总是可取的，而不是因为该模块是用C编写的并且速度更快。它们之间有一些
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我在研究内存数据库的概念。有关这方面的文章说， 内存数据库系统是一种将数据完全存储在主存中的数据库管理系统。 他们讨论了这个概念的优点和缺点。 我的问题是如果这些数据库管理系统将数据完全存储在主存储器中， 停电后所有数据都消失了吗？？？ 还是有办法保护数据？？？
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主要内容：一、数据持久化,二、持久化的形式,三、源码分析,四、总结一、数据持久化 redis做为一种内存型数据库，做持久化，个人感觉略有鸡肋的意思。似乎有一种，别人有，自己不有也不行的感觉。以目前Redis主流的应用方式，如果仔细分析，基本上都是在内存中即可完成，对持久化没要求或者说不大。再举一个反例，如果内存中有几百G甚至更多的数据，真要是整体当机，恢复的时间基本就是灾难。 目前基本应用仍然是以关系型数据库或者其它数据库（如Hadoop，Mysql等）为持久化
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问题内容： 有什么方法可以将结果变量保留在内存中，因此我不必每次运行脚本的开头都重新计算它？每次运行脚本时，我都会对数据集（从磁盘上读取）进行一系列（5-10秒）的确切操作。这不会有太大问题，因为我非常擅长使用交互式编辑器在两次运行之间调试代码。但是有时交互功能只是不切实际。 我知道我可以将结果写到磁盘上的文件中，但是如果可能的话，我想避免这样做。这应该是一个解决方案，它在我第一次运行脚本时会生成
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问题内容： 提交表单时出现此错误： org.hibernate.PersistentObjectException：分离的实体传递给持久化：com.project.pmet.model.Account; 嵌套异常是javax.persistence.PersistenceException：org.hibernate.PersistentObjectException：传递给持久对象的分离实体：c
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null 假设我有100张唱片。缓存只能保存40条记录（最常用）和100条记录在磁盘文件（不在任何其他数据库中）。 所以，如果从这100条记录中请求任何东西，我就不必去实际的数据库（例如Sybase db）？ 如果在100条记录中找到了密钥，但它不存在于内存缓存中（40条记录），则获取该密钥，放入内存缓存中，并使用驱逐策略将其他密钥交换到磁盘文件中（但在磁盘上，我总是有100条记录） 如果缓存和磁