AlignmentFile将作为第一个参数
我使用python/pysam来分析测序数据。在它的教程（pysam-一个读取和写入SAM文件的界面）中，它说：
"这种方法对于高通量处理来说太慢了。如果读取需要与其配偶一起处理，可以从读取名称排序的文件中处理，或者更好的是缓存读取。"
您将如何"缓存读取"？
缓存是加快长时间运行操作的典型方法。为了计算速度，它牺牲了内存。
假设您有一个函数，给定一组参数后，它总是返回相同的结果。不幸的是，这个函数非常慢，你需要调用它相当长的时间来减慢你的程序。
您可以做的是存储有限数量的{parameters:result}组合，并在使用相同参数调用函数时跳过其逻辑。
这是一个肮脏的技巧，但非常有效，尤其是当参数组合与函数速度相比较低时。
在Python3中有一个用于此目的的装饰器
在Python 2中，一个库可能会有所帮助，但您需要做更多的工作。
filepath_or_object
因此，您可以提供一个支持类文件接口的对象，即方法seek、read、tell，而不是提供文件名。当为此实现一个类时，您还可以在读取上实现缓存，当然这必须取决于当前光标的位置。
如果文件大小足够小，可以放入内存，则可以读取完整的文件并对io.BytesIO对象进行操作，而无需创建自己的类：
data = io.BytesIO(open('datafile','rb').read())
your_object = AlignmentFile(data, <other args>)
我不确定这是否会加快速度，因为我认为现代操作系统（我知道linux会这样做）可以访问缓存文件。所以，也许依靠这一点就足够了。
我发现其他答案并没有说明如何在实践中实际缓存读取。
这里有一个简单的方法：
from collections import defaultdict
from pysam import AlignmentFile
def get_mate(read_pairs, read):
if read.qname not in read_pairs or not (read.is_read1 ^ read.is_read2):
return None
pos = 1 if read.is_read1 else 0
return read_pairs[read.qname][pos]
# maps QNAME to a read pair
read_pairs = defaultdict(lambda : [None, None])
fin = AlignmentFile("your_filepath")
for read in fin.fetch(your_chrom,your_start,your_stop):
if read.is_paired and (read.is_read1 ^ read.is_read2):
pos = 0 if read.is_read1 else 1
read_pairs[read.qname][pos] = read
## Now compare execution time of these two commands
your_read_mate = fin.mate(your_read) # pysam, non-cached
your_read_mate = get_mate(read_pairs, your_read) # cached
其中读对的操作定义是（c.f.SAM格式）：
- 两个读取具有相同的QNAME
- 每次读取都设置了标志0x1（
read.is_paired） - 每次读取只设置了标志0x40（
read.is_read1）或0x80（read.is_read2）中的一个（XORread.is_read1 ^ read.is_read2对此进行检查）
在我的机器上，使用ipython的%timeit命令，对于给定的读取（我知道这对在read_pairs中），我得到非缓存调用的18.9 ms ± 510 µs和缓存调用的854 ns ± 28.7 ns：-）