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。
以上是如何在Python中有效地解析固定宽度的文件？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
