我在
Python中处理大量文件时遇到问题.我所做的一切都是
f = gzip.open(pathToLog,'r')
for line in f:
counter = counter + 1
if (counter % 1000000 == 0):
print counter
f.close
在perl中,处理相同的文件并做了相当多的(一些正则表达式的东西),整个过程大约需要1m17s.
Perl代码：
open(LOG,"/bin/zcat $logfile |") or die "Cannot read $logfile: $!\n";
while (<LOG>) {
if (m/.*\[svc-\w+\].*login result: Successful\.$/) {
$_ =~ s/some regex here/$1,$2,$3,$4/;
push @an_array,$_
}
}
close LOG;
任何人都可以建议我可以做什么来使Python解决方案以与Perl解决方案相似的速度运行？
编辑
我已经尝试只是解压缩文件,并使用open而不是gzip.open来处理它,但这只会将总时间改变为4m14.972s,这仍然太慢.
解决方法
在Python(至少<= 2.6.x)中,gzip格式的解析是在Python中实现的(在zlib上).更重要的是,它似乎在做一些奇怪的事情,即解压缩到文件的最后到内存,然后丢弃超出所请求的读取大小的所有内容(然后再次进行下一次读取).免责声明：我刚刚看了gzip.read()3分钟,所以我可能在这里错了.无论我对gzip.read()的理解是否正确,gzip模块似乎没有针对大型数据卷进行优化.尝试在Perl中执行相同的操作,即启动外部进程(例如,参见模块子进程). 编辑
实际上,我错过了OP的关于普通文件I / O的说法与压缩一样慢(感谢ire_and_curses指出它).这使我不可能,所以我做了一些测量…
实际上,我错过了OP的关于普通文件I / O的说法与压缩一样慢(感谢ire_and_curses指出它).这使我不可能,所以我做了一些测量…
from timeit import Timer
def w(n):
L = "*"*80+"\n"
with open("ttt","w") as f:
for i in xrange(n) :
f.write(L)
def r():
with open("ttt","r") as f:
for n,line in enumerate(f) :
if n % 1000000 == 0 :
print n
def g():
f = gzip.open("ttt.gz","r")
for n,line in enumerate(f) :
if n % 1000000 == 0 :
print n
现在,运行它…
>>> Timer("w(10000000)","from __main__ import w").timeit(1)
14.153118133544922
>>> Timer("r()","from __main__ import r").timeit(1)
1.6482770442962646
# here i switched to a terminal and made ttt.gz from ttt
>>> Timer("g()","from __main__ import g").timeit(1)
…并且休息一下,发现它还在运行,我杀了它,对不起.然后我尝试了100’000行而不是10’000’000：
>>> Timer("w(100000)","from __main__ import w").timeit(1)
0.05810999870300293
>>> Timer("r()","from __main__ import r").timeit(1)
0.09662318229675293
# here i switched to a terminal and made ttt.gz from ttt
>>> Timer("g()","from __main__ import g").timeit(1)
11.939290046691895
模块gzip的时间是O(file_size ** 2),所以数量级数百万,gzip读取时间不能与平常读取时间相同(我们看到一个实验确认).匿名,请重新检查.