为什么在fits文件中循环访问pos=2中的hdus比在pos=1中循环访问hdus要慢得多？

FITS（Flexible Image Transport System）是一种用于存储天文数据的文件格式。FITS文件由一系列称为HDU（Header Data Unit）的数据块组成，每个HDU包含一个数据部分和一个头部（header）部分。HDUs可以通过位置（pos）或名称（name）进行访问。

在FITS文件中，循环访问pos=2中的HDUs比在pos=1中慢的原因可能有以下几点：

基础概念

1. HDU访问方式：
   • 按位置访问：通过HDU的位置索引进行访问。
   • 按名称访问：通过HDU的名称进行访问。

• 文件结构：
  • FITS文件通常以一个主HDU开始，后面可以跟随多个扩展HDU。
  • 主HDU通常是图像数据，而扩展HDU可以包含各种类型的数据，如表格、光谱等。

原因分析

1. 文件指针移动：
   • 当你按位置访问HDU时，文件指针需要从当前位置移动到目标HDU的位置。对于pos=2的HDU，文件指针需要先移动到主HDU（pos=1），然后再移动到第二个HDU（pos=2）。这个过程涉及到磁盘I/O操作，可能会比较耗时。
   • 对于pos=1的HDU，文件指针已经在主HDU的位置，不需要额外的移动。

• 缓存机制：
  • 操作系统会对文件进行缓存，以提高读取速度。如果主HDU（pos=1）已经被读取过，它可能已经在内存中缓存，再次访问时速度会更快。
  • 对于pos=2的HDU，如果它没有被频繁访问，可能不在缓存中，需要从磁盘读取，这会增加访问时间。
• 文件系统开销：
  • 文件系统的开销也会影响访问速度。对于不同的文件系统和存储设备，这个开销可能会有所不同。

解决方法

1. 预加载HDU：
   • 在程序开始时，预先加载需要访问的HDU，以减少后续访问时的延迟。

• 使用缓存：
  • 利用缓存机制，将频繁访问的HDU缓存起来，减少磁盘I/O操作。
• 优化文件结构：
  • 如果可能，尽量将需要频繁访问的数据放在文件的开始位置，以减少文件指针移动的开销。

示例代码

以下是一个使用Python的astropy.io.fits库访问FITS文件中HDU的示例：

from astropy.io import fits

# 打开FITS文件
with fits.open('example.fits') as hdul:
    # 按位置访问HDU
    hdu1 = hdul[1]  # 访问pos=1的HDU
    hdu2 = hdul[2]  # 访问pos=2的HDU

    # 按名称访问HDU（如果HDU有名称）
    # hdu_by_name = hdul['hdu_name']

    # 循环访问pos=1中的HDUs
    for hdu in hdul[1:]:
        # 处理每个HDU
        pass

    # 循环访问pos=2中的HDUs
    for hdu in hdul[2:]:
        # 处理每个HDU
        pass

参考链接

• Astropy FITS Documentation

通过以上分析和示例代码，你应该能够理解为什么在FITS文件中循环访问pos=2中的HDUs比在pos=1中慢，并且知道如何优化访问速度。