末尾と同様に、ファイルの最後の N 行を取得します
はじめに
ログ ファイルの分析には、多くの場合、次の機能が含まれます。最新のエントリを表示します。これは通常、ファイルの最後の n 行を取得する「tail」コマンドを使用して実現されます。この記事では、オフセットをサポートして tail コマンドをエミュレートする Python メソッドの実装について説明します。
Tail の実装
提案された tail() メソッド次のように動作します:
- ファイルの最後から n 行を読み取ります。
- 下から指定した行数をスキップするためのオフセット パラメーターが提供されます。
def tail(f, n, offset=0): """Reads a n lines from f with an offset of offset lines.""" avg_line_length = 74 to_read = n + offset while 1: try: f.seek(-(avg_line_length * to_read), 2) except IOError: f.seek(0) pos = f.tell() lines = f.read().splitlines() if len(lines) >= to_read or pos == 0: return lines[-to_read:offset and -offset or None] avg_line_length *= 1.3
このメソッドは平均行長を推定し、パフォーマンスを最適化するために動的に調整します。 .
代替アプローチ
元の実装では、行の長さに関する仮定は、常に当てはまるとは限りません。このような仮定を回避する別のアプローチを次に示します。
def tail(f, lines=20): total_lines_wanted = lines BLOCK_SIZE = 1024 f.seek(0, 2) block_end_byte = f.tell() lines_to_go = total_lines_wanted block_number = -1 blocks = [] while lines_to_go > 0 and block_end_byte > 0: if (block_end_byte - BLOCK_SIZE > 0): f.seek(block_number*BLOCK_SIZE, 2) blocks.append(f.read(BLOCK_SIZE)) else: f.seek(0,0) blocks.append(f.read(block_end_byte)) lines_found = blocks[-1].count('\n') lines_to_go -= lines_found block_end_byte -= BLOCK_SIZE block_number -= 1 all_read_text = ''.join(reversed(blocks)) return '\n'.join(all_read_text.splitlines()[-total_lines_wanted:])
このメソッドは、ファイルを一度に 1 ブロックずつ逆方向に検索し、改行を数えて目的の行を見つけます。
結論
どちらの方法も、オフセット サポートを使用してファイルの最後の n 行を取得するための実行可能なソリューションを提供します。別のアプローチでは、行の長さに関する仮定が回避され、大きなファイルの場合はより効率的になる可能性があります。
以上がPython でファイルの最後の N 行を効率的に取得するにはどうすればよいですか (オフセット サポートあり)?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。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。

2時間以内にPythonを効率的に学習する方法は次のとおりです。1。基本的な知識を確認し、Pythonのインストールと基本的な構文に精通していることを確認します。 2。変数、リスト、関数など、Pythonのコア概念を理解します。 3.例を使用して、基本的および高度な使用をマスターします。 4.一般的なエラーとデバッグテクニックを学習します。 5.リストの概念を使用したり、PEP8スタイルガイドに従ったりするなど、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスを適用します。

Pythonは初心者やデータサイエンスに適しており、Cはシステムプログラミングとゲーム開発に適しています。 1. Pythonはシンプルで使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2.Cは、ゲーム開発とシステムプログラミングに適した、高性能と制御を提供します。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Pythonはデータサイエンスと迅速な発展により適していますが、Cは高性能およびシステムプログラミングにより適しています。 1. Python構文は簡潔で学習しやすく、データ処理と科学的コンピューティングに適しています。 2.Cには複雑な構文がありますが、優れたパフォーマンスがあり、ゲーム開発とシステムプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶために1日2時間投資することは可能です。 1.新しい知識を学ぶ:リストや辞書など、1時間で新しい概念を学びます。 2。練習と練習:1時間を使用して、小さなプログラムを書くなどのプログラミング演習を実行します。合理的な計画と忍耐力を通じて、Pythonのコアコンセプトを短時間で習得できます。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。


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