Сжатие

Стандартная библиотека Python поддерживает сжатие и декомпрессию данных с использованием алгоритмов zlib, gzip, bzip2 и lzma, а также создание архивов ZIP и TAR. Для того чтобы поместить в ZIP-архив данные, сериализованные с помощью Pickle, сделайте следующее:

import pickle

import gzip

data = "my very big object"

# Для запаковки и сериализации:

with gzip.open('spam.zip', 'wb') as my_zip:

····pickle.dump(data, my_zip)

# Для распаковки и десериализации:

with gzip.open('spam.zip', 'rb') as my_zip:

····unpickled_data = pickle.load(my_zip)

Протокол буфера

Протокол буфера

Элай Бендерски (Eli Bendersky), один из основных разработчиков Python, написал статью, посвященную вопросу снижения количества копий одних и тех же данных, хранящихся в памяти, с помощью буферов памяти (http://tinyurl.com/bendersky-buffer-protocol). Используя этот прием, вы даже можете считать данные из файла или сокета и поместить их в существующий буфер. Для получения более подробной информации обратитесь к документации для буферов протоколов и PEP 3118 (https://docs.python.org/3/c-api/buffer.html), где предлагаются улучшения, которые были реализованы в Python 3 и обратно портированы для версий Python 2.6 и выше.

Распределенные системы

Распределенные системы

Распределенные вычислительные системы выполняют задачу сообща (вроде игр, чат-комнат в Интернете или расчетов Hadoop) путем передачи информации друг другу.

В этом разделе сначала показываются самые популярные библиотеки для выполнения распространенных задач, связанных с сетью, а далее рассматривается шифрование (эта тема неотрывно следует за темой работы с сетью).

Работа с сетью

Работа с сетью