如何在Python中有效地解析固定宽度的文件？

固定宽度文件的高效解析

固定宽度文件由于其严格的结构而在解析时提出了挑战。为了解决这个问题，可以采用多种方法来有效地从此类文件中提取数据。

使用 struct 模块

Python 标准库的 struct 模块提供了简洁、快速的方法解析固定宽度线的解决方案。它允许预定义字段宽度和数据类型，使其成为大型数据集的合适选择。以下代码片段演示了如何利用 struct 来实现此目的：

<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 the result back to Unicode string.
unpack = struct.Struct(fmtstring).unpack_from  # Alias.
parse = lambda line: tuple(s.decode() for s in unpack(line.encode()))

print('fmtstring: {!r}, record size: {} chars'.format(fmtstring, struct.calcsize(fmtstring)))

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

具有编译时优化的字符串切片

字符串切片是另一种解析固定的可行方法宽度文件。虽然最初效率较低，但一种称为“编译时优化”的技术可以显着提高性能。以下代码实现了此优化：

<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>

这种优化方法为解析固定宽度文件提供了效率和可读性。

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