Staffeln der CSV -Datei Parsen in C# unter Verwendung von Header
c# bietet verschiedene Methoden zum Umgang mit CSV -Dateien. Für optimale Effizienz und Zuverlässigkeit beim Umgang mit Dateien mit Headerzeilen bietet die TextFieldParser
-Kläufe eine überlegene Lösung.
Nutzung der TextFieldParser
Klasse
Diese Anleitung beschreibt die Schritte zum effizienten Parsen von CSV -Dateien mit Headern mit TextFieldParser
:
-
Hinzufügen von Referenz: In Ihrem C# -Projekt eine Referenz zu
Microsoft.VisualBasic.dll
hinzufügen. Dies kann durch Klicken mit der rechten Maustaste auf Ihr Projekt und die Auswahl von "Hinzufügen" -& gt; "Referenz ..." und Überprüfen der "microsoft.visualBasic" -Argbodbly. -
Namespace importieren: Fügen Sie den erforderlichen Namespace in Ihren Code ein:
using Microsoft.VisualBasic.FileIO;
-
Instantiate
TextFieldParser
: Erstellen Sie einTextFieldParser
Objekt und geben Sie den Pfad zu Ihrer CSV -Datei an:TextFieldParser parser = new TextFieldParser("path/to/myfile.csv");
Anpassen der Parser -Einstellungen
-
Definieren Sie den Trennzeichen: Stellen Sie den Feldtrennzeichen mit
parser.SetDelimiters(",");
fest (unter der Annahme eines Kommas als Trennzeichen). -
Feldtyp angeben: Zeugende Abgrenzungsfelder mit
Geben Sie anparser.TextFieldType = FieldType.Delimited;
-
Header -Zeile handhaben: Überspringen Sie die Header -Zeile, indem Sie die erste Zeile lesen und wegwerfen:
parser.ReadFields();
Verarbeitungsdatenzeile
-
durch Zeilen iterieren: Verwenden Sie eine
while
-Schleife, um jede Zeile zu verarbeiten:while (!parser.EndOfData) { string[] fields = parser.ReadFields(); // Process each field in 'fields' array using its index or header name (if you store header names) }
Warum sollten Sie ODBC/OLE DB?
vermeidenDie Verwendung von ODBC oder OLE DB für die CSV -Parsen ist im Allgemeinen weniger effizient und zeigt mehrere Nachteile:
- Leistung: ODBC/OLE DB -Methoden sind signifikant langsamer als dedizierte CSV -Parser wie
TextFieldParser
. - Datentyp -Einschränkungen: Sie unterstützen möglicherweise die verschiedenen Datentypen, die häufig in CSV -Dateien auftreten, nicht vollständig.
- Fehlerbehandlung: Sie sind anfälliger für Fehler, die durch Inkonsistenzen bei der CSV -Formatierung verursacht werden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich CSV -Dateien effizient mit Header in C#analysieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Das Beherrschen von Polymorphismen in C kann die Flexibilität und Wartbarkeit der Code erheblich verbessern. 1) Polymorphismus ermöglicht es, verschiedene Arten von Objekten als Objekte desselben Basistyps zu behandeln. 2) Implementieren Sie den Laufzeitpolymorphismus durch Vererbung und virtuelle Funktionen. 3) Polymorphismus unterstützt die Codeerweiterung, ohne vorhandene Klassen zu ändern. 4) Die Verwendung von CRTP zur Implementierung des Kompilierungszeitpolymorphismus kann die Leistung verbessern. 5) Intelligente Zeiger helfen dem Ressourcenmanagement. 6) Die Basisklasse sollte einen virtuellen Zerstörer haben. 7) Die Leistungsoptimierung erfordert zuerst die Codeanalyse.

C DestructorsProvidepreciseControloverResourcemanagement, während garbagebagecollectorsAutomatememorymanagementbutinTroducucuceCrictability.C Destruktoren: 1) CustomcleanupactionSwhenObjectsaredestroyed, 2) Wiedererhöhung, die gggooutofscopefoutofscop

Das Integrieren von XML in ein C-Projekt kann in den folgenden Schritten erreicht werden: 1) XML-Dateien mithilfe von PugixML- oder TinyXML-Bibliothek analysieren und generieren, 2) DOM- oder SAX-Methoden für Parsen auswählen, 3) verschachtelte Knoten und mehrstufige Eigenschaften verarbeiten, 4) Optimieren Sie die Leistung mit Debugging-Techniken und bewährten Verfahren.

XML wird in C verwendet, da es eine bequeme Möglichkeit bietet, Daten zu strukturieren, insbesondere in Konfigurationsdateien, Datenspeicherung und Netzwerkkommunikation. 1) Wählen Sie die entsprechende Bibliothek wie TinyXML, Pugixml, RapidXML aus und entscheiden Sie nach den Projektanforderungen. 2) Verstehen Sie zwei Möglichkeiten zur Analyse und Erzeugung von XML: DOM ist für häufige Zugriff und Änderung geeignet, und SAX ist für große Dateien oder Streaming -Daten geeignet. 3) Bei der Optimierung der Leistung ist TinyXML für kleine Dateien geeignet, PugixML bietet gut in Speicher und Geschwindigkeit, und RapidXML eignet sich hervorragend bei der Verarbeitung großer Dateien.

Die Hauptunterschiede zwischen C# und c sind die Speichermanagement, die Implementierung der Polymorphismus und die Leistungsoptimierung. 1) C# verwendet einen Müllsammler, um den Speicher automatisch zu verwalten, während C manuell verwaltet werden muss. 2) C# realisiert den Polymorphismus durch Schnittstellen und virtuelle Methoden, und C verwendet virtuelle Funktionen und reine virtuelle Funktionen. 3) Die Leistungsoptimierung von C# hängt von der Struktur und der parallele Programmierung ab, während C durch Inline -Funktionen und Multithreading implementiert wird.

Die DOM- und SAX -Methoden können verwendet werden, um XML -Daten in C. 1) DOM -Parsen XML in Speicher zu analysieren, für kleine Dateien geeignet, können jedoch viel Speicher in Anspruch nehmen. 2) SAX-Parsing ist ereignisgetrieben und für große Dateien geeignet, kann jedoch nicht zufällig zugegriffen werden. Die Auswahl der richtigen Methode und Optimierung des Codes kann die Effizienz verbessern.

C wird aufgrund seiner hohen Leistung und Flexibilität in den Bereichen Spieleentwicklung, eingebettete Systeme, Finanztransaktionen und wissenschaftliches Computing häufig eingesetzt. 1) In der Spielentwicklung wird C für effizientes Grafikwiedergabe und Echtzeit-Computing verwendet. 2) In eingebetteten Systemen machen Cs Speicherverwaltung und Hardware -Steuerungsfunktionen die erste Wahl. 3) Im Bereich Finanztransaktionen entspricht die hohe Leistung von C den Anforderungen des Echtzeit-Computing. 4) Im wissenschaftlichen Computing werden die effizienten Funktionen der Algorithmus -Implementierung und der Datenverarbeitungsfunktionen von C vollständig reflektiert.

C ist nicht tot, aber in vielen Schlüsselbereichen floriert: 1) Spielentwicklung, 2) Systemprogrammierung, 3) Hochleistungs-Computing, 4) Browser und Netzwerkanwendungen, C ist immer noch die Mainstream-Wahl und zeigt seine starken Vitalitäts- und Anwendungsszenarien.


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