Python的Struct模組如何提升定寬文件解析效率？

利用Python 的Struct 模組進行高效的定寬文件解析：

解析定寬文件，其中每列佔用預定義的字符範圍，對於數據處理至關重要。探索字串切片的替代方法，特別是 Python struct 模組，可以提供顯著的效能優勢。

結構模組方法：

struct 模組利用高效的 C 程式來讀取打包資料來自二進位字串的資料。其多功能的打包/解包功能可以根據預先定義的格式操作資料。

<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>

在程式碼中，負字段寬度表示要跳過的填充列。 fmtstring 定義固定寬度檔案的結構。

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

parse 函數將一行作為參數，並使用 unpack 函數將其分解為列。在解碼打包的二進位字串時，它會自動用空字串填充填充列。

示例用法：

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

輸出：

Fields: ('AB', 'MNOPQRSTUVWXYZ0123456789')

速度注意事項：

struct 模組實作通常超過字串切片方法，尤其是在Python 3.x 中。字串切片版本中預先計算的切片邊界提高了 Python 2.7 中的速度，與 struct 模組的效能相符。然而，在 Python 3.x 中，結構模組實作始終被證明更快。

進一步最佳化：

利用 struct 模組也允許最佳化選項，例如記憶體視圖。 Memoryviews 避免從原始二進位緩衝區複製數據，從而提高效能。

因此，在處理大型固定寬度檔案時，請考慮利用 struct 模組的速度和靈活性。它提供了一種強大而有效的方法來解析數據，而不影響效能。

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