disk usage; split

本文介绍如何使用df和du命令查看磁盘分区及文件大小,并解释了多个实用选项,如以易读格式显示、汇总总计等,帮助用户更好地管理文件系统。

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按k/M/G单位显示各分区大小:df -h

显示文件大小:du

  • 包括文件,而非仅是目录:-a或–all
  • produce a grand total: -c
  • print sizes in human readable format: -h, –human-readable
  • do not include size of subdirectories: -S, –separate-dirs
  • display only a total for each argument: -s, –summarize
  • exclude files that match a shell pattern (not a regular expression): –exclude=
  • -d, –max-depth=

split [OPTION]… [INPUT [PREFIX]]

  • default to two: -a, –suffix-length=
  • size per file. can be followed by KB 1000, K 1024, MB 1000*1000, M 1024*1024, and so on for G, T, P, E, Z, Y: -b, –bytes=
  • suffixes not alphabetic: -d, –numeric-suffixes
  • specify number of files: -n, –number=
    use cat to combine them again.
<think>我们正在处理一个关于在解码模型数据或将其写入磁盘时发生错误的问题。根据用户提供的信息,我们需要寻找解决方案。参考引用内容,特别是引用[1]和[2],我们可以得到一些启示。引用[1]提到当用户从表视图中删除一个bug时,也需要从磁盘中删除数据,因此需要一个方法来实现。这暗示了在数据持久化操作中(写入和删除)需要确保数据的一致性。引用[2]讨论了在动态类型语言中生成代码的意义不大,但提到了Avro模式在静态类型语言中的可选代码生成。这提示我们,数据序列化和反序列化过程中,模式(schema)的重要性。如果使用了模式(如Avro),那么在解码(反序列化)时,必须确保数据与模式匹配,否则会出现错误。因此,我们可以从以下角度考虑解决方案:1.**数据一致性**:在写入磁盘和读取磁盘时,确保数据没有被部分写入或损坏。2.**序列化/反序列化模式**:如果使用了特定的序列化库(如Avro、Protobuf等),确保写入和读取时使用相同的模式。如果模式发生了变化,需要兼容旧数据。3.**错误处理**:在解码和写入过程中,添加适当的错误处理机制,以便捕获并处理可能出现的异常。具体解决方案如下:###1.检查数据写入过程确保在将模型数据写入磁盘时,数据是完整且正确的。例如,使用原子写入(先写入临时文件,然后重命名)来避免写入过程中发生错误导致数据损坏。```pythonimportosimportjsondefsave_model(model,filename):#将模型数据序列化为JSON(或其他格式)data=model.to_json()#假设模型有to_json方法#先写入临时文件temp_filename=filename+'.tmp'withopen(temp_filename,'w')asf:f.write(data)#原子重命名os.rename(temp_filename,filename)```###2.检查解码过程在解码(读取)模型数据时,确保使用与写入时相同的格式和模式。如果使用了模式演化(如Avro),则读取时可能需要考虑模式兼容性。```pythondefload_model(filename):try:withopen(filename,'r')asf:data=f.read()model=Model.from_json(data)#假设有相应的加载方法returnmodelexceptExceptionase:#处理异常,例如数据损坏或格式不匹配print(f"Errorloadingmodel:{e}")#可能的恢复措施,如使用默认模型returnNone```###3.使用校验和在写入数据时计算校验和(如MD5、SHA256),并在读取时验证,以确保数据完整。```pythonimporthashlibdefsave_model_with_checksum(model,filename):data=model.to_json().encode('utf-8')checksum=hashlib.md5(data).hexdigest()#将校验和与数据一起存储(例如,作为文件的第一行)content=checksum+'\n'+data.decode('utf-8')temp_filename=filename+'.tmp'withopen(temp_filename,'w')asf:f.write(content)os.rename(temp_filename,filename)defload_model_with_checksum(filename):try:withopen(filename,'r')asf:content=f.read()lines=content.split('\n',1)iflen(lines)<2:raiseValueError("Fileformaterror")stored_checksum,data=lines[0],lines[1].encode('utf-8')computed_checksum=hashlib.md5(data).hexdigest()ifstored_checksum!=computed_checksum:raiseValueError("Checksummismatch")model=Model.from_json(data.decode('utf-8'))returnmodelexceptExceptionase:print(f"Error:{e}")returnNone```###4.模式兼容性如果使用了序列化框架(如Avro),确保在写入和读取时使用兼容的模式。例如,在Avro中,可以设置读取器模式和写入器模式,并遵循模式演化规则。###5.错误日志详细记录错误信息,以便定位问题。例如,在解码失败时,记录导致失败的具体数据位置。###6.回退机制如果解码失败,尝试使用备份文件或旧版本数据。根据引用[1],我们还需要注意在删除操作时同步删除磁盘数据,避免残留数据导致后续读取错误。综上所述,解决方案的核心在于确保数据写入的原子性和完整性,解码时使用正确的模式,并添加适当的错误处理和恢复机制。§§相关问题§§1.如何确保数据写入磁盘的原子性?2.在模型序列化中,如何处理模式演化问题?3.有哪些常用的数据校验方法?4.如何设计一个健壮的错误处理机制来处理文件操作?</think>### 解决模型数据解码或写入磁盘时的错误 #### 常见原因与解决方案: 1. **数据格式不匹配** - **问题**:写入磁盘的数据格式与解码时预期格式不一致 - **解决方案**: ```python # 写入时明确指定序列化格式 import pickle with open("model.pkl", "wb") as f: pickle.dump(model, f, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL) # 读取时验证格式 try: with open("model.pkl", "rb") as f: data = pickle.load(f) except (pickle.UnpicklingError, EOFError) as e: print(f"格式错误: {e}") ``` 2. **磁盘空间不足** - **问题**:写入操作因磁盘满失败 - **解决方案**: ```python import shutil def check_disk_space(path, min_gb=1): usage = shutil.disk_usage(path) if usage.free < min_gb * 1024**3: raise IOError("磁盘空间不足") check_disk_space("/save_path") ``` 3. **编码/解码库版本冲突** - **问题**:不同环境下的库版本差异导致兼容性问题 - **解决方案**: - 固定依赖版本:`pip freeze > requirements.txt` - 使用向前兼容的格式(如 Protocol Buffers) 4. **数据损坏** - **问题**:传输或存储过程中的数据损坏 - **解决方案**: ```python # 添加校验和验证 import zlib def save_with_checksum(data, path): checksum = zlib.crc32(data) payload = checksum.to_bytes(4, 'big') + data with open(path, "wb") as f: f.write(payload) def load_with_checksum(path): with open(path, "rb") as f: payload = f.read() checksum, data = payload[:4], payload[4:] if zlib.crc32(data) != int.from_bytes(checksum, 'big'): raise ValueError("数据损坏") return data ``` 5. **文件权限问题** - **问题**:程序无权访问目标路径 - **解决方案**: ```python import os import stat if not os.access("/save_path", os.W_OK): # 尝试修改权限(需管理员权限) os.chmod("/save_path", stat.S_IWUSR | stat.S_IRUSR) ``` #### 调试建议: 1. 使用异常捕获精确定位错误: ```python try: # 解码/写入操作 except (IOError, ValueError, TypeError) as e: import traceback traceback.print_exc() # 打印完整堆栈 ``` 2. 验证数据完整性中间步骤: ```python # 写入前检查数据有效性 assert isinstance(model_data, bytes), "无效的二进制数据" ``` 3. 使用文件锁避免并发冲突: ```python import fcntl with open("model.dat", "wb") as f: fcntl.flock(f, fcntl.LOCK_EX) # 排他锁 f.write(data) ``` #### 预防措施: 1. 使用容错存储格式(如 HDF5 或 Parquet) 2. 实现重试机制: ```python from tenacity import retry, stop_after_attempt @retry(stop=stop_after_attempt(3)) def safe_save(data): with open("model.dat", "wb") as f: f.write(data) ``` 3. 添加数据版本控制: ```python metadata = { "version": "1.2", "created": datetime.now().isoformat(), "checksum": hashlib.md5(data).hexdigest() } ``` > **关键提示**:当处理关键数据时,始终遵循"写入-验证-备份"三步原则[^1]。对于动态类型语言中的序列化操作,明确数据模式可显著提高可靠性[^2]。
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