Python memoryview()用法及代码示例

为什么我们使用memoryview()函数？
因为内存视图是在Python中公开缓冲区协议的安全方法，并且内存视图在许多有用的上下文中的行为类似于字节(例如，它支持映射协议)，所以如果谨慎使用它可以提供足够的替代方法。伟大的事情是它使用了底层的缓冲协议来避免复制，而只是弄乱了指向数据的指针。

因此，在进入哪种内存视图之前，我们需要首先了解缓冲区协议。

缓冲协议：Buffer协议提供了一种访问对象内部数据的方法。该内部数据是存储器阵列或缓冲区。它允许一个对象公开其内部数据(缓冲区)，而另一个对象无需中间复制即可访问这些缓冲区。
我们只能在C-API级别访问缓冲区协议，而不能使用我们的常规代码库。因此，要将相同的协议公开给普通的Python代码库，则提供内存视图。

内存视图：memoryview对象允许Python代码无需复制即可访问支持缓冲区协议的对象的内部数据。
memoryview()函数允许直接读取和写入对象的面向字节的数据，而无需先复制它。由于在切片时不会创建副本，因此在处理大型对象时可以提高性能。

用法:

memoryview(obj)
参数：
obj - object whose internal data is to be exposed.
supporting buffer protocol - str and bytearray (but not unicode).

返回值：
Returns a memoryview object.

# Python program to illustrate 
# Modifying internal data using memory view 
  
# random bytearray 
byte_array = bytearray('XYZ', 'utf-8') 
print('Before update:', byte_array) 
  
mem_view = memoryview(byte_array) 
  
# update 2nd index of mem_view to J  
mem_view[2]= 74
print('After update:', byte_array)

输出：

Before update:bytearray(b'XYZ')
After update:bytearray(b'XYJ')

说明我们如何在上述程序中修改内部数据：在这里，我们将内存视图的第二个索引更新为ASCII值74(J)。在此内存视图对象中，mem_view引用相同的缓冲区或内存，并更新mem_view中的索引，并且还更新byte_array。

缓冲协议和内存视图的重要性

通过使用缓冲区协议，我们可以处理大型数据，就像我们要处理图像的二进制数据一样。缓冲区协议，可以创建另一个对象访问来修改大数据而无需复制它。这使程序使用更少的内存并提高了执行速度。