saveData = {
"xyStep": xyStep,
"xRange": xRange,
"yRange": yRange,
"zRange": zRange,
"zBase": zBase,
"data": [[0] * ceil(xRange/xyStep) for i in range(ceil(yRange/xyStep))],
}
measurements = 1
pos = microscope.position
print("Current position: " + json.dumps(pos))
starting_pos = microscope.position
ix = 0
iy = 0
totalElapsed = 0
stepsTaken = 1
maxSteps = (xRange/xyStep) * (yRange/xyStep)
up = True
ix = 0
for x in range(-micronToStep(xRange/2), micronToStep(xRange/2) - micronToStep(xyStep), micronToStep(xyStep)):
iy = 0
for y in range(-micronToStep(yRange/2), micronToStep(yRange/2) - micronToStep(xyStep), micronToStep(xyStep)):
start = timer()
values = []
if (up):
pos = {}
pos['x'] = x # declination
pos['y'] = y # declination
pos['z'] = zBase - micronToStep(zRange/2)
pos['z2'] = zBase + micronToStep(zRange/2)
print("Scanning up to position:", pos)
values = microscope.measureZ(microscope, pos)
values = np.asarray(values)
thisTime = timer() - start
totalElapsed += thisTime
up = False
else:
pos = {}
pos['x'] = x # declination
pos['y'] = y # declination
pos['z'] = zBase + micronToStep(zRange/2)
pos['z2'] = zBase - micronToStep(zRange/2)
print("Scanning to position:", pos)
values = microscope.measureZ(microscope, pos)
values = np.asarray(values)
values = np.flip(values)
thisTime = timer() - start
totalElapsed += thisTime
up = True
print(pos)
saveData['data'][ix][iy] = values
iy += 1
timeLeft = (maxSteps - stepsTaken) * (totalElapsed / stepsTaken) / 60 / 60
print(">>>>>>>>>>>> Estimated time left: [" + str(timeLeft) + "hr], Per Scan: [" + str(totalElapsed / stepsTaken) + "s][" + str(thisTime) + "], Total Elapsed: [" + str(totalElapsed) + "s], Scans taken: [" + str(stepsTaken) + "] out of: [" + str(maxSteps) + "]")
stepsTaken += 1
pickle.dump(saveData, open('saveData.bin', 'wb'))
ix += 1
pickle.dump(saveData, open('saveData.bin', 'wb'))
Во время выполнения выходной файл достигает около 4 ГБ, по мере роста файла скорость записи падает.
Я использую в другом приложении файл saveData.bin, поэтому мне хотелось сохранить ту же внутреннюю структуру данных в файле.
Изменить:
Я читал о многих вариантах, и мне интересно, является ли np.memmap оптимальным решением моей проблемы. Буду очень благодарен, если покажете мне правильную реализацию решения с помощью np.memmap.
Как ускорить запись файла?
У меня есть код: [code]saveData = { "xyStep": xyStep, "xRange": xRange, "yRange": yRange, "zRange": zRange, "zBase": zBase, "data": [[0] * ceil(xRange/xyStep) for i in range(ceil(yRange/xyStep))], }
ix = 0 for x in range(-micronToStep(xRange/2), micronToStep(xRange/2) - micronToStep(xyStep), micronToStep(xyStep)): iy = 0 for y in range(-micronToStep(yRange/2), micronToStep(yRange/2) - micronToStep(xyStep), micronToStep(xyStep)): start = timer() values = [] if (up): pos = {} pos['x'] = x # declination pos['y'] = y # declination pos['z'] = zBase - micronToStep(zRange/2) pos['z2'] = zBase + micronToStep(zRange/2) print("Scanning up to position:", pos)
pickle.dump(saveData, open('saveData.bin', 'wb')) [/code] Во время выполнения выходной файл достигает около 4 ГБ, по мере роста файла скорость записи падает. Я использую в другом приложении файл saveData.bin, поэтому мне хотелось сохранить ту же внутреннюю структуру данных в файле. Изменить: Я читал о многих вариантах, и мне интересно, является ли np.memmap оптимальным решением моей проблемы. Буду очень благодарен, если покажете мне правильную реализацию решения с помощью np.memmap. Как ускорить запись файла?