如何在Python中優化固定寬度檔案解析？

優化固定寬度文件解析

為了有效地解析固定寬度文件，可以考慮利用Python的struct模組。此方法利用 C 來提高速度，如下例所示：

<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  # Alias.
parse = lambda line: tuple(s.decode() for s in unpack(line.encode()))

line = 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789\n'
fields = parse(line)
print('fields: {}'.format(fields))</code>

或者，可以採用字串切片。為了提高效率，可以考慮定義一個在運行時編譯切片的 lambda 函數，如下面的最佳化版本所示：

<code class="python">def make_parser(fieldwidths):
    cuts = tuple(cut for cut in accumulate(abs(fw) for fw in fieldwidths))
    pads = tuple(fw < 0 for fw in fieldwidths)  # bool flags for padding fields
    flds = tuple(zip_longest(pads, (0,) + cuts, cuts))[:-1]  # ignore final one
    slcs = ', '.join('line[{}:{}]'.format(i, j) for pad, i, j in flds if not pad)
    parse = eval('lambda line: ({})\n'.format(slcs))  # Create and compile source code.
    # Optional informational function attributes.
    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</code>

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