ohio 0.4.0

相比之下，首先将这些文本写入内存，然后使用 它， pipetextio 只允许在必要时填充写操作 它的缓冲区，以异步方式完成读取操作。像这样的， pipetextio 消耗稳定的最小内存，并且 使用最少的样板，显著提高速度。

俄亥俄州。管道文本（writer_func，*args，buffer_size=none，**kwargs）

由给定函数通过 可读的类文件界面。

使用进程内编写器线程（运行给定函数）来 模拟缓冲文本传输，例如在标准输出之间 以及两个管道流程的输入。

对 write 的调用将被阻塞，直到对 read 的调用需要为止。

注意：如果可能，请使用发电机！你的迭代文本- 编写函数很可能被设计为一个生成器（或者 某种迭代器）。它的输出就可以，简单得多Y和 很容易，被流到一些输入。如果输入必须 读 从类似文件的对象中，请参见 ohioi.iteratortextio 。如果你 输出必须是csv编码的，请参见 俄亥俄州。encode_csv 和 俄亥俄州.csvwritertextio

pipetextio 适用于输出必须是 写入类似于文件的对象，该对象被设置为阻止以强制 迭代性。

pipetextio 不是"可查看"，而是支持所有其他典型的， 读写类似文件的功能。

例如，考虑以下可调用的，需要 对象，写入对象：

>>> data = [
...     ('1/2/09 6:17', 'Product1', '1200', 'Mastercard', 'carolina'),
...     ('1/2/09 4:53', 'Product1', '1200', 'Visa', 'Betina'),
... ]

>>> encoded_csv = encode_csv(data)

>>> encoded_csv[:80]
'1/2/09 6:17,Product1,1200,Mastercard,carolina\r\n1/2/09 4:53,Product1,1200,Visa,Be'

>>> encoded_csv.splitlines(keepends=True)
['1/2/09 6:17,Product1,1200,Mastercard,carolina\r\n',
 '1/2/09 4:53,Product1,1200,Visa,Betina\r\n']

最典型的情况是，我们可以按如下方式阅读此内容：

>>> data = [
...     ('1/2/09 6:17', 'Product1', '1200', 'Mastercard', 'carolina'),
...     ('1/2/09 4:53', 'Product1', '1200', 'Visa', 'Betina'),
... ]

>>> encoded_csv = encode_csv(data)

>>> encoded_csv[:80]
'1/2/09 6:17,Product1,1200,Mastercard,carolina\r\n1/2/09 4:53,Product1,1200,Visa,Be'

>>> encoded_csv.splitlines(keepends=True)
['1/2/09 6:17,Product1,1200,Mastercard,carolina\r\n',
 '1/2/09 4:53,Product1,1200,Visa,Betina\r\n']

而且，这是推荐的。不过，为了以身作则， 请考虑以下事项：

>>> data = [
...     ('1/2/09 6:17', 'Product1', '1200', 'Mastercard', 'carolina'),
...     ('1/2/09 4:53', 'Product1', '1200', 'Visa', 'Betina'),
... ]

>>> encoded_csv = encode_csv(data)

>>> encoded_csv[:80]
'1/2/09 6:17,Product1,1200,Mastercard,carolina\r\n1/2/09 4:53,Product1,1200,Visa,Be'

>>> encoded_csv.splitlines(keepends=True)
['1/2/09 6:17,Product1,1200,Mastercard,carolina\r\n',
 '1/2/09 4:53,Product1,1200,Visa,Betina\r\n']

在上面的示例中， write_output 需要一个类似于 编写输出的接口；并且，我们假设 无法替代此实现（例如生成器）。 和 它的输出足够大，我们不想保持 在记忆中。如果我们不需要这个输出 写入文件系统后，我们可以直接在 块，

1. 最初，没有写入任何内容。

< < > > > < DL>
在请求读取时–在本例中，只有前5个
字节–写入程序已初始化，并允许 写它的第一个块（恰好是一个完整的块 线）。这是从写缓冲区中检索的，并且 足以满足读取请求。
< > > < Buff行情>
< DL>
已从写入缓冲区中删除第一个块，
允许作者急切地写出下一个块， （第二行），（但不超过这一行）。
< > > < DL>
第二次读取请求（对于行的其余部分）是

对从写入中检索到的第一个块完全满意 缓冲器。不再写作。

< DL>
对于另一行，第三个读取请求检索

写入缓冲区中的第二个块。允许写作者 将其最后一个块写入写入缓冲区。

< DL>
最终读取请求返回所有剩余文本，

（从写缓冲区检索）。

< > >

具体来说，这对于postgresql副本通常是有用的 命令，用于高效的数据传输（并且不添加 文件系统的复杂性）。而你的数据库接口 vary， pipetextio 启用以下语法，例如 将数据复制到数据库：

>>> data = [
...     ('1/2/09 6:17', 'Product1', '1200', 'Mastercard', 'carolina'),
...     ('1/2/09 4:53', 'Product1', '1200', 'Visa', 'Betina'),
... ]

>>> encoded_csv = encode_csv(data)

>>> encoded_csv[:80]
'1/2/09 6:17,Product1,1200,Mastercard,carolina\r\n1/2/09 4:53,Product1,1200,Visa,Be'

>>> encoded_csv.splitlines(keepends=True)
['1/2/09 6:17,Product1,1200,Mastercard,carolina\r\n',
 '1/2/09 4:53,Product1,1200,Visa,Betina\r\n']

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…或者，从数据库中复制数据：

>>> data = [
...     ('1/2/09 6:17', 'Product1', '1200', 'Mastercard', 'carolina'),
...     ('1/2/09 4:53', 'Product1', '1200', 'Visa', 'Betina'),
... ]

>>> encoded_csv = encode_csv(data)

>>> encoded_csv[:80]
'1/2/09 6:17,Product1,1200,Mastercard,carolina\r\n1/2/09 4:53,Product1,1200,Visa,Be'

>>> encoded_csv.splitlines(keepends=True)
['1/2/09 6:17,Product1,1200,Mastercard,carolina\r\n',
 '1/2/09 4:53,Product1,1200,Visa,Betina\r\n']

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或者，writer参数可以传递给 pipetextio ：

>>> header = ('Transaction_date', 'Product', 'Price', 'Payment_Type', 'Name')

>>> data = [
...     {'Transaction_date': '1/2/09 6:17',
...      'Product': 'Product1',
...      'Price': '1200',
...      'Payment_Type': 'Mastercard',
...      'Name': 'carolina'},
...     {'Transaction_date': '1/2/09 4:53',
...      'Product': 'Product1',
...      'Price': '1200',
...      'Payment_Type': 'Visa',
...      'Name': 'Betina'},
... ]

>>> encoded_csv = encode_csv(data, writer=csv.DictWriter, fieldnames=header)

>>> encoded_csv.splitlines(keepends=True)
['1/2/09 6:17,Product1,1200,Mastercard,carolina\r\n',
 '1/2/09 4:53,Product1,1200,Visa,Betina\r\n']

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（但是，记住，可赎回债券的签名 pipetextio 必须使其第一个匿名参数 pipetextio 实例。）

同样考虑上面的例子，使用helper pipe\u text ：

>>> header = ('Transaction_date', 'Product', 'Price', 'Payment_Type', 'Name')

>>> data = [
...     {'Transaction_date': '1/2/09 6:17',
...      'Product': 'Product1',
...      'Price': '1200',
...      'Payment_Type': 'Mastercard',
...      'Name': 'carolina'},
...     {'Transaction_date': '1/2/09 4:53',
...      'Product': 'Product1',
...      'Price': '1200',
...      'Payment_Type': 'Visa',
...      'Name': 'Betina'},
... ]

>>> encoded_csv = encode_csv(data, writer=csv.DictWriter, fieldnames=header)

>>> encoded_csv.splitlines(keepends=True)
['1/2/09 6:17,Product1,1200,Mastercard,carolina\r\n',
 '1/2/09 4:53,Product1,1200,Visa,Betina\r\n']

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