我应该重复 open/close 一个文件还是让它打开一段时间（~1 周）？
Should I open/close a file repeatedly or keep it open for an extended period of time (~1 week)?
我正在为马尔可夫链 Monte Carlo 反演程序实施数据收集。但是，MCMC 运行s 可能需要一周或更长时间才能完成！在 运行:
开头打开文件会不会更好
with h5py.File('my_data.hdf5', 'r+', libver='latest') as fp:
fp.swmr_mode = True
mcmc_run(fp)
或者每次我想添加一个数据集（在mcmc_run()内）
with h5py.File('my_data.hdf5', 'r+', libver='latest') as fp:
fp.swmr_mode = True
fp['dataset'] = new_data
我必须为每次接受保存超过 9 个数据集的大约 7 MB（大约一周的计算时间总共 500 个，~5000 次迭代）。不幸的是，数据来自迭代中的几个不同对象，因此我无法将它们分组并在每次接受时打开文件一次。
[发表评论作为回答]
跑这么久，你可能要考虑停电了（作为MC老手，这是我最大的恐惧）。我建议关闭并重新打开该文件，因为它可能更安全，并且在 运行 多天的情况下，在停电、计算机崩溃等情况下不太可能使文件容易损坏。
我正在为马尔可夫链 Monte Carlo 反演程序实施数据收集。但是，MCMC 运行s 可能需要一周或更长时间才能完成！在 运行:
开头打开文件会不会更好with h5py.File('my_data.hdf5', 'r+', libver='latest') as fp:
fp.swmr_mode = True
mcmc_run(fp)
或者每次我想添加一个数据集（在mcmc_run()内）
with h5py.File('my_data.hdf5', 'r+', libver='latest') as fp:
fp.swmr_mode = True
fp['dataset'] = new_data
我必须为每次接受保存超过 9 个数据集的大约 7 MB（大约一周的计算时间总共 500 个，~5000 次迭代）。不幸的是，数据来自迭代中的几个不同对象，因此我无法将它们分组并在每次接受时打开文件一次。
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跑这么久，你可能要考虑停电了（作为MC老手，这是我最大的恐惧）。我建议关闭并重新打开该文件，因为它可能更安全，并且在 运行 多天的情况下，在停电、计算机崩溃等情况下不太可能使文件容易损坏。