Python的Struct模块如何提升定宽文件解析效率？

利用 Python 的 Struct 模块进行高效的定宽文件解析：

解析定宽文件，其中每列占用预定义的字符范围，对于数据处理至关重要。探索字符串切片的替代方法，特别是 Python struct 模块，可以提供显着的性能优势。

结构模块方法：

struct 模块利用高效的 C 例程来读取打包数据来自二进制字符串的数据。其多功能的打包/解包功能可以根据预定义的格式操作数据。

<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>

在代码中，负字段宽度表示要跳过的填充列。 fmtstring 定义固定宽度文件的结构。

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

parse 函数将一行作为参数，并使用 unpack 函数将其分解为列。在解码打包的二进制字符串时，它会自动用空字符串填充填充列。

示例用法：

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

输出：

Fields: ('AB', 'MNOPQRSTUVWXYZ0123456789')

速度注意事项：

struct 模块实现通常超过字符串切片方法，尤其是在 Python 3.x 中。字符串切片版本中预先计算的切片边界提高了 Python 2.7 中的速度，与 struct 模块的性能相匹配。然而，在 Python 3.x 中，结构模块实现始终被证明更快。

进一步优化：

利用 struct 模块还允许优化选项，例如内存视图。 Memoryviews 避免从原始二进制缓冲区复制数据，从而提高性能。

因此，在处理大型固定宽度文件时，请考虑利用 struct 模块的速度和灵活性。它提供了一种强大而有效的方法来解析数据，而不影响性能。

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