我可以提高Python中boundedlength deque（循环缓冲区）中随机访问的速度吗？

Question

我正在用Python编写一个小的日志抓取程序，它处理一个滚动日志文件，并在文件中存储感兴趣行的偏移量。在

我最初的解决方案是在大文件上运行得相当快，但我没有清除存储的方法，这意味着如果程序继续运行，内存使用量将稳步增加，直到程序耗尽所有可用内存。我的解决方案是将collections.deque与maxlen一起使用，这样列表将作为一个循环缓冲区来操作，当更多日志行出现时，丢弃最旧的日志行。在

虽然这修复了内存问题，但在调用deque by index中的项时，我面临着一个严重的性能损失。例如，此代码比旧的等效代码运行速度慢得多，其中self.loglines公司不是德克。有没有办法提高它的速度，或者制作一个循环缓冲区，其中随机存取是一个固定的时间操作（而不是，我假设是O（n））？在

    def get_logline(self, lineno):
            """Gets the logline at the given line number.

            Arguments:
            lineno - The index of the logline to retrieve

            Returns: A string containing the logline at the given line number
            """

            start = self.loglines[lineno].start
            end = self.loglines[lineno+1].start
            size = end - start
            if self._logfile.closed:
                    self._logfile = open(self.logpath, "r")
            self._logfile.seek(start)
            logline = self._logfile.read(size)
            return logline

Answer 1

与所有的双链表一样，collections.deque中的随机访问是O（n）。考虑使用一个有界列表的列表，这样即使有数十万个条目，旧条目（del outer[0]）的清除仍然可以及时进行。在