В Linux стандартными средствами можно использовать часть оперативной памяти как диск. Для этого требуется указать тип монтирования tmpfs в команде mount
mount -t tmpfs -o size=5G tmpfs /mnt/ram
Теперь путь /mnt/ram можно использовать как обычный каталог. Для чего это может быть нужно?
▫️ Скорость работы с таким каталогом выше чем многие SSD и тем более HDD.
▫️ Если у вас очень быстрый SSD на NVMe M.2 то такой способ особо не прибавит вам скорости, но поможет сохранить ресурс SSD когда требуется обрабатывать очень много мелких файлов и оперативка позволяет выделить нужный объем.
▫️ Оперативка это энергозависимая память, поэтому выключении питания все файлы безвозвратно теряются. Такой "non persistent" каталог гарантирует удаление временных файлов.
Я написал небольшой скрипт для условного теста и сравнения скорости копирования файлов между SSD и RAM.
Вот мои результаты:
Single File Size: 30.0Gb
ssd > ssd: 0:00:12.850 / 2.3Gb/s
sdd > ram: 0:00:06.453 / 4.6Gb/s
ram > ram: 0:00:06.995 / 4.3Gb/s
ram > sdd: 0:00:06.217 / 4.8Gb/s
Dir size: 32.7Gb, File count: 11127
ssd > ssd: 0:00:15.063 / 2.2Gb/s
sdd > ram: 0:00:08.486 / 3.9Gb/s
ram > ram: 0:00:08.032 / 4.1Gb/s
ram > sdd: 0:00:07.026 / 4.7Gb/s
Скрипт для теста ↗️
На моём железе прирост скорости ~2x. Плюс экономия ресурса SSD.
В Windows такой фишки по умолчанию нет, но обязательно найдутся аналогичные решения
#linux#triks
https://github.com/aio-libs/aiohttp-mako
#mako template renderer for #aiohttp.web based on aiohttp_jinja2. Library has almost same api and support python 3.5 (PEP492) syntax. It is used in aiohttp_debugtoolbar.
#Mako is a #template library written in Python. It provides a familiar, non-XML syntax which compiles into Python modules for maximum performance. Mako's syntax and #API borrows from the best ideas of many others, including #Django and #Jinja2 templates, #Cheetah, #Myghty, and #Genshi. Conceptually, Mako is an embedded Python (i.e. Python Server Page) language, which refines the familiar ideas of componentized layout and inheritance to produce one of the most straightforward and flexible models available, while also maintaining close ties to Python calling and scoping semantics.
http://www.makotemplates.org/