Python의 구조체 모듈은 어떻게 고정 너비 파일 구문 분석 효율성을 향상시킬 수 있습니까?

효율적인 고정 너비 파일 구문 분석을 위해 Python의 구조체 모듈 활용:

각 열이 사전 정의된 문자 범위를 차지하는 고정 너비 파일 구문 분석 , 데이터 처리에 중요할 수 있습니다. 문자열 슬라이싱에 대한 대체 방법, 특히 Python 구조체 모듈을 탐색하면 상당한 성능 이점을 얻을 수 있습니다.

구조체 모듈 접근 방식:

구조체 모듈은 효율적인 C 루틴을 활용하여 압축된 내용을 읽습니다. 바이너리 문자열의 데이터. 다양한 압축/압축 해제 기능을 사용하면 미리 정의된 형식에 따라 데이터를 조작할 수 있습니다.

<code class="python">import struct

fieldwidths = (2, -10, 24)
fmtstring = ' '.join('{}{}'.format(abs(fw), 'x' if fw < 0 else 's') for fw in fieldwidths)
unpack = struct.Struct(fmtstring).unpack_from  # Prepare unpacking function.</code>

코드에서 음수 필드 너비는 건너뛸 패딩 열을 나타냅니다. fmtstring은 고정 너비 파일의 구조를 정의합니다.

<code class="python">parse = lambda line: tuple(s.decode() for s in unpack(line.encode()))</code>

parse 함수는 한 줄을 매개변수로 취하고 unpack 함수를 사용하여 이를 열로 풀어냅니다. 압축된 이진 문자열을 디코딩하는 동안 자동으로 패딩 열을 빈 문자열로 채웁니다.

사용 예:

<code class="python">line = 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789\n'
fields = parse(line)
print('Fields:', fields)</code>

출력:

Fields: ('AB', 'MNOPQRSTUVWXYZ0123456789')

속도 고려 사항:

구조체 모듈 구현은 일반적으로 특히 Python 3.x에서 문자열 분할 방법보다 빠릅니다. 문자열 슬라이싱 버전의 미리 계산된 슬라이스 경계는 Python 2.7의 속도를 향상시켜 구조체 모듈의 성능과 일치합니다. 그러나 Python 3.x에서는 구조체 모듈 구현이 지속적으로 더 빠른 것으로 입증되었습니다.

추가 최적화:

구조 모듈을 활용하면 메모리 뷰와 같은 최적화 옵션도 허용됩니다. Memoryview는 원본 바이너리 버퍼에서 데이터를 복사하는 것을 방지하여 성능을 향상시킵니다.

따라서 대용량 고정 너비 파일을 처리할 때는 속도와 유연성을 위해 struct 모듈을 활용하는 것이 좋습니다. 성능 저하 없이 데이터를 구문 분석하는 강력하고 효율적인 방법을 제공합니다.

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