使用 numpy 读取结构化二进制文件：fromfile 与 read & frombuffer

Question

我正在使用

numpy

读取二进制文件，并想知道是否应该重复调用

numpy.fromfile

或手动读取文件并调用

numpy.frombuffer

:

# Alternative 1: fromfile
with open(path, 'rb') as f:
    num = numpy.fromfile(f, 'u4', 1)[0]
    l = numpy.fromfile(f, 'u4', num)
    o = numpy.fromfile(f, 'u4', num)
    m = numpy.fromfile(f, 'f4', num)
    c = numpy.fromfile(f, '3f4', num)
    s = numpy.fromfile(f, '3u4', num)

# Alternative 2: read & frombuffer
def fread(f, fmt):
    dtype = numpy.dtype(fmt)
    return numpy.frombuffer(f.read(dtype.itemsize), dtype)[0]
with open(path, 'rb') as f:
    num = fread(f, 'u4')
    l = fread(f, f'({num},)u4')
    o = fread(f, f'({num},)u4')
    m = fread(f, f'({num},)f4')
    c = fread(f, f'({num},3)f4')
    s = fread(f, f'({num},3)u4')

这两种方法之间有区别（性能或其他方面）吗？

Answer 1

您应该查看这篇文章。它比较了每种方法的性能，以及Python2和Python3之间的性能差异。 接受的答案还提供了这些方法的替代方案，以获得更好的性能。