限られた RAM で Go で大きなファイルを効率的に処理するにはどうすればよいですか?

Go の限られた RAM での高速ファイル読み取り

はじめに

大きなファイルの解析は、特にシステム メモリが限られている場合、これは困難です。このガイドでは、最小限の RAM 使用率で Go で大量のテキスト、JSON、CSV ファイルを読み取り、処理するための最も効率的なアプローチについて説明します。

ドキュメントとストリームの解析

2 つの主要な解析方法は、ドキュメント解析とストリーム解析です。ドキュメント解析により、ファイル全体がメモリ内のデータ構造に変換され、クエリと操作が便利になります。ただし、この方法では、ファイル全体をメモリに保存する必要があります。

ストリーム解析では、ファイルを一度に 1 要素ずつ読み取るため、即時処理が可能になります。この方法ではメモリが節約されますが、データは利用可能になったときに処理する必要があります。

Go のファイル処理ライブラリ

Go は、CSV、 JSONとXML。これらのライブラリは、ドキュメントとストリームの両方の解析に効率的なメカニズムを提供します。

CSV ファイルの処理

CSV ファイルは、encoding/csv パッケージを使用して解析できます。ファイル全体をメモリにロードすることも、ストリーム パーサーを使用して行を 1 つずつ処理することもできます。

JSON および XML ファイルの処理

Go 標準ライブラリは、エンコーディングを提供します。 JSON および XML ファイルを処理するための /json および encoding/xml パッケージ。これらのパッケージは、ドキュメントの解析とストリーミングの両方を提供します。

チャネルによる同時実行

ファイルの処理時に同時実行を活用するには、チャネルを使用できます。他の並行プロセスにデータを非同期的にフィードするためのチャネルとゴルーチンを作成します。

例

次のコードは、CSV ファイルを非同期的に処理する方法を示しています。

<code class="go">package main

import (
    "encoding/csv"
    "fmt"
    "log"
    "os"
    "io"
)

func main() {
    file, err := os.Open("test.csv")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    parser := csv.NewReader(file)

    records := make( chan []string )
    go func() {
        defer close(records)
        for {
            record, err := parser.Read()
            if err == io.EOF {
                break
            }
            if err != nil {
                log.Fatal(err)
            }

            records <- record
        }
    }()

    print_records( records )
}

func print_records( records chan []string ) {
    for record := range records {
        fmt.Println(record)
    }
}</code>

以上が限られた RAM で Go で大きなファイルを効率的に処理するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。