각 열이 한 라인에서 특정 수의 문자를 차지하는 고정 너비 파일을 구문 분석하는 것은 효율성이 필요한 작업일 수 있습니다. 이를 효율적으로 달성하는 방법에 대한 설명은 다음과 같습니다.
처음 20자가 하나의 열을 나타내고 그 다음에는 21-30자가 두 번째 열을 나타내는 고정 너비 파일을 생각해 보세요. 에. 100자로 구성된 한 줄을 어떻게 효과적으로 해당 열로 구문 분석할 수 있나요?
1. 구조체 모듈:
Python 표준 라이브러리의 구조체 모듈을 활용하면 C 구현으로 인해 단순성과 속도를 모두 제공합니다. 아래 코드는 사용법을 보여줍니다:
<code class="python">import struct fieldwidths = (2, -10, 24) fmtstring = ' '.join('{}{}'.format(abs(fw), 'x' if fw < 0 else 's') for fw in fieldwidths) # Convert Unicode input to bytes and decode result. unpack = struct.Struct(fmtstring).unpack_from # Alias. parse = lambda line: tuple(s.decode() for s in unpack(line.encode())) # Parse a sample line. line = 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789\n' fields = parse(line) print('fields:', fields)</code>
출력:
fmtstring: '2s 10x 24s', record size: 36 chars fields: ('AB', 'MNOPQRSTUVWXYZ0123456789')
2. 최적화된 문자열 슬라이싱:
문자열 슬라이싱이 일반적으로 사용되지만 큰 줄의 경우 번거로울 수 있습니다. 최적화된 접근 방식은 다음과 같습니다.
<code class="python">from itertools import zip_longest from itertools import accumulate def make_parser(fieldwidths): # Calculate slice boundaries. cuts = tuple(cut for cut in accumulate(abs(fw) for fw in fieldwidths)) # Create field slice tuples. flds = tuple(zip_longest(cuts, (0,)+cuts))[:-1] # Ignore final value. # Construct the parsing function. parse = lambda line: tuple(line[i:j] for i, j in flds) parse.size = sum(abs(fw) for fw in fieldwidths) parse.fmtstring = ' '.join('{}{}'.format(abs(fw), 'x' if fw < 0 else 's') for fw in fieldwidths) return parse # Parse a sample line. line = 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789\n' fieldwidths = (2, -10, 24) # Negative values indicate ignored padding fields. parse = make_parser(fieldwidths) fields = parse(line) print('fmtstring:', parse.fmtstring, ', record size:', parse.size, 'chars') print('fields:', fields)</code>
출력:
fmtstring: '2s 10x 24s', record size: 36 chars fields: ('AB', 'MNOPQRSTUVWXYZ0123456789')
위 내용은 Python에서 고정 너비 파일 줄을 어떻게 효율적으로 구문 분석할 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!