如何优化大型数据集的浮点解析？

优化大型数据集的浮点解析

从大文件中解析空格分隔的浮点可能是一项耗时的任务。当处理数百万行且每行有多个浮点数时尤其如此。为了应对这一挑战，必须采用有效的解析技术来最大限度地减少性能瓶颈。

测量解析速度

为了评估不同解析方法的有效性，基准是使用包含数百万个空格分隔的浮点数的 515Mb 输入文件进行。结果显示不同方法之间的解析时间存在显着差异。

Boost Spirit：表现最佳

令人惊讶的是，Boost Spirit 成为最快的解析解决方案。这个强大的库与传统方法相比有几个优点：

• 错误处理：Spirit 解析器自动检测并报告解析错误。
• 丰富的功能支持：支持变量空格、/-Inf、和 NaN 值。
• 优雅的语法：Spirit 的语法简单易懂了解。

其他解析技术

虽然 Boost Spirit 在解析速度上处于领先地位，但其他技术也表现出了可喜的结果。

• Eigen： 这个 C 库提供了高效的矩阵和向量运算，包括浮点解析函数。
• C 14 正则表达式：随着 C 14 正则表达式的改进，可以使用正则表达式进行解析。
• mmap:内存映射文件可以加快文件访问速度，但可能无法提高解析速度

基准测试结果

下图总结了使用内存映射文件的不同方法的解析时间：

[图像解析时间基准结果]

选择正确的方法

最佳解析方法取决于应用程序的具体要求。如果速度和准确性至关重要，Boost Spirit 是一个绝佳的选择。对于更简单的场景，Eigen 或 C 14 正则表达式可能就足够了。

.hpp 文件（旧实现）

std::vector<data> read_float3_data(std::string const &in)
{
  namespace spirit = boost::spirit;
  namespace qi = boost::spirit::qi;
  typedef std::vector<data> list;

  qi::rule<it list qi::locals>, data> triplet_rule =
      qi::phrase(
          (qi::double_ > qi::double_ > qi::double_) % qi::eol, qi::space, data());

  it first = in.begin();
  it last = in.end();
  it err  = in.end();
  bool parsing_ok = qi::phrase_parse(first, last, triplet_rule, qi::space,
                                            data(), qi::_pass, err);
  assert(parsing_ok && first == last);
  (void)err;
  return data();
}</it></data></data>

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