고정 너비 줄을 유지하는 파일을 구문 분석하는 효율적인 방법을 찾으려고합니다. 예를 들어 처음 20자는 열을 나타내며 21:30부터 다른 열을 나타냅니다.
행에 100 개의 문자가 있다고 가정하면 한 행을 여러 구성 요소로 구문 분석하는 효율적인 방법은 무엇입니까?
줄마다 문자열 슬라이싱을 사용할 수 있지만 줄이 크면 약간 못 생겼습니다. 다른 빠른 방법이 있습니까?
답변:
Python 표준 라이브러리의 struct모듈을 사용하는 것은 C로 작성되었으므로 매우 쉽고 빠릅니다.
원하는 작업을 수행하는 데 사용할 수있는 방법은 다음과 같습니다. 또한 필드의 문자 수에 음수 값을 지정하여 문자 열을 건너 뛸 수 있습니다.
import struct
fieldwidths = (2, -10, 24) # negative widths represent ignored padding fields
fmtstring = ' '.join('{}{}'.format(abs(fw), 'x' if fw < 0 else 's')
for fw in fieldwidths)
fieldstruct = struct.Struct(fmtstring)
parse = fieldstruct.unpack_from
print('fmtstring: {!r}, recsize: {} chars'.format(fmtstring, fieldstruct.size))
line = 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789\n'
fields = parse(line)
print('fields: {}'.format(fields))
산출:
fmtstring: '2s 10x 24s', recsize: 36 chars
fields: ('AB', 'MNOPQRSTUVWXYZ0123456789')
다음 수정은 Python 2 또는 3에서 작동하도록 조정하고 유니 코드 입력을 처리합니다.
import struct
import sys
fieldstruct = struct.Struct(fmtstring)
if sys.version_info[0] < 3:
parse = fieldstruct.unpack_from
else:
# converts unicode input to byte string and results back to unicode string
unpack = fieldstruct.unpack_from
parse = lambda line: tuple(s.decode() for s in unpack(line.encode()))
고려하고 있었지만 너무 추악해질 수 있다는 우려가 있었기 때문에 문자열 슬라이스로 수행하는 방법이 있습니다. 그것에 대한 좋은 점은 그다지 추악하지 않은 것 외에도 파이썬 2와 3 모두에서 변경되지 않고 작동하고 유니 코드 문자열을 처리 할 수 있다는 것입니다. 물론 속도면에서는 struct모듈 기반 버전보다 느리지 만 패딩 필드를 갖는 기능을 제거하면 약간 빨라질 수 있습니다.
try:
from itertools import izip_longest # added in Py 2.6
except ImportError:
from itertools import zip_longest as izip_longest # name change in Py 3.x
try:
from itertools import accumulate # added in Py 3.2
except ImportError:
def accumulate(iterable):
'Return running totals (simplified version).'
total = next(iterable)
yield total
for value in iterable:
total += value
yield total
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 values for padding fields
flds = tuple(izip_longest(pads, (0,)+cuts, cuts))[:-1] # ignore final one
parse = lambda line: tuple(line[i:j] for pad, i, j in flds if not pad)
# 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
line = 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789\n'
fieldwidths = (2, -10, 24) # negative widths represent ignored padding fields
parse = make_parser(fieldwidths)
fields = parse(line)
print('format: {!r}, rec size: {} chars'.format(parse.fmtstring, parse.size))
print('fields: {}'.format(fields))
산출:
format: '2s 10x 24s', rec size: 36 chars
fields: ('AB', 'MNOPQRSTUVWXYZ0123456789')
struct.unpack이진 데이터에서 작동하는 것 같습니다. 이 작업을 할 수 없습니다.
이것이 효율적인지 확실하지 않지만 (수동으로 슬라이싱하는 것과는 반대로) 읽을 수 있어야합니다. slices문자열과 열 길이를 가져 와서 하위 문자열을 반환 하는 함수 를 정의했습니다 . 나는 그것을 생성기로 만들었으므로 정말 긴 줄의 경우 임시 하위 문자열 목록을 작성하지 않습니다.
def slices(s, *args):
position = 0
for length in args:
yield s[position:position + length]
position += length
예
In [32]: list(slices('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789', 2))
Out[32]: ['ab']
In [33]: list(slices('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789', 2, 10, 50))
Out[33]: ['ab', 'cdefghijkl', 'mnopqrstuvwxyz0123456789']
In [51]: d,c,h = slices('dogcathouse', 3, 3, 5)
In [52]: d,c,h
Out[52]: ('dog', 'cat', 'house')
그러나 한 번에 모든 열이 필요하면 발전기의 장점이 손실된다고 생각합니다. 이점을 얻을 수있는 곳은 루프에서 열을 하나씩 처리하려는 경우입니다.
struct만 읽기 쉽고 처리하기 쉽습니다. slices function, struct모듈 및 모듈을 사용하여 몇 가지 테스트를 수행 한 결과 re대용량 파일의 struct경우 가장 빠르며 re두 번째 (1.5 배 느림) 및 slices세 번째 (2 배 느림)가 있습니다. 사용 작은 오버 헤드 그러나이 struct당신이 그렇게 slices function빨리 작은 파일에있을 수는.
이미 언급 한 솔루션보다 더 쉽고 더 아름다운 두 가지 옵션 :
첫 번째는 팬더를 사용하는 것입니다.
import pandas as pd
path = 'filename.txt'
# Using Pandas with a column specification
col_specification = [(0, 20), (21, 30), (31, 50), (51, 100)]
data = pd.read_fwf(path, colspecs=col_specification)
그리고 numpy.loadtxt를 사용하는 두 번째 옵션 :
import numpy as np
# Using NumPy and letting it figure it out automagically
data_also = np.loadtxt(path)
실제로 데이터를 사용하려는 방식에 따라 다릅니다.
colspecs='infer' pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/...
아래 코드는 심각한 고정 열 너비 파일 처리가 필요한 경우 수행 할 작업에 대한 스케치를 제공합니다.
"심각한"= 여러 파일 유형의 여러 레코드 유형, 최대 1000 바이트의 레코드, 레이아웃 정의 자 및 "반대"생산자 / 소비자는 태도가있는 정부 부서이며 레이아웃 변경으로 인해 사용되지 않는 열이 발생하며 최대 백만 개의 레코드가 있습니다. 파일에서 ...
기능 : 구조체 형식을 미리 컴파일합니다. 원하지 않는 열을 무시합니다. 입력 문자열을 필수 데이터 유형으로 변환합니다 (sketch에서 오류 처리 생략). 레코드를 개체 인스턴스 (또는 사전 또는 원하는 경우 명명 된 튜플)로 변환합니다.
암호:
import struct, datetime, io, pprint
# functions for converting input fields to usable data
cnv_text = rstrip
cnv_int = int
cnv_date_dmy = lambda s: datetime.datetime.strptime(s, "%d%m%Y") # ddmmyyyy
# etc
# field specs (field name, start pos (1-relative), len, converter func)
fieldspecs = [
('surname', 11, 20, cnv_text),
('given_names', 31, 20, cnv_text),
('birth_date', 51, 8, cnv_date_dmy),
('start_date', 71, 8, cnv_date_dmy),
]
fieldspecs.sort(key=lambda x: x[1]) # just in case
# build the format for struct.unpack
unpack_len = 0
unpack_fmt = ""
for fieldspec in fieldspecs:
start = fieldspec[1] - 1
end = start + fieldspec[2]
if start > unpack_len:
unpack_fmt += str(start - unpack_len) + "x"
unpack_fmt += str(end - start) + "s"
unpack_len = end
field_indices = range(len(fieldspecs))
print unpack_len, unpack_fmt
unpacker = struct.Struct(unpack_fmt).unpack_from
class Record(object):
pass
# or use named tuples
raw_data = """\
....v....1....v....2....v....3....v....4....v....5....v....6....v....7....v....8
Featherstonehaugh Algernon Marmaduke 31121969 01012005XX
"""
f = cStringIO.StringIO(raw_data)
headings = f.next()
for line in f:
# The guts of this loop would of course be hidden away in a function/method
# and could be made less ugly
raw_fields = unpacker(line)
r = Record()
for x in field_indices:
setattr(r, fieldspecs[x][0], fieldspecs[x][3](raw_fields[x]))
pprint.pprint(r.__dict__)
print "Customer name:", r.given_names, r.surname
산출:
78 10x20s20s8s12x8s
{'birth_date': datetime.datetime(1969, 12, 31, 0, 0),
'given_names': 'Algernon Marmaduke',
'start_date': datetime.datetime(2005, 1, 1, 0, 0),
'surname': 'Featherstonehaugh'}
Customer name: Algernon Marmaduke Featherstonehaugh
struct.error: unpack_from requires a buffer of at least 1157 bytes
여기에 따라 파이썬 3를위한 간단한 모듈의 존 머신의 대답은 - 필요에 따라 적용 :
"""
fixedwidth
Parse and iterate through a fixedwidth text file, returning record objects.
Adapted from https://stackoverflow.com/a/4916375/243392
USAGE
import fixedwidth, pprint
# define the fixed width fields we want
# fieldspecs is a list of [name, description, start, width, type] arrays.
fieldspecs = [
["FILEID", "File Identification", 1, 6, "A/N"],
["STUSAB", "State/U.S. Abbreviation (USPS)", 7, 2, "A"],
["SUMLEV", "Summary Level", 9, 3, "A/N"],
["LOGRECNO", "Logical Record Number", 19, 7, "N"],
["POP100", "Population Count (100%)", 30, 9, "N"],
]
# define the fieldtype conversion functions
fieldtype_fns = {
'A': str.rstrip,
'A/N': str.rstrip,
'N': int,
}
# iterate over record objects in the file
with open(f, 'rb'):
for record in fixedwidth.reader(f, fieldspecs, fieldtype_fns):
pprint.pprint(record.__dict__)
# output:
{'FILEID': 'SF1ST', 'LOGRECNO': 2, 'POP100': 1, 'STUSAB': 'TX', 'SUMLEV': '040'}
{'FILEID': 'SF1ST', 'LOGRECNO': 3, 'POP100': 2, 'STUSAB': 'TX', 'SUMLEV': '040'}
...
"""
import struct, io
# fieldspec columns
iName, iDescription, iStart, iWidth, iType = range(5)
def get_struct_unpacker(fieldspecs):
"""
Build the format string for struct.unpack to use, based on the fieldspecs.
fieldspecs is a list of [name, description, start, width, type] arrays.
Returns a string like "6s2s3s7x7s4x9s".
"""
unpack_len = 0
unpack_fmt = ""
for fieldspec in fieldspecs:
start = fieldspec[iStart] - 1
end = start + fieldspec[iWidth]
if start > unpack_len:
unpack_fmt += str(start - unpack_len) + "x"
unpack_fmt += str(end - start) + "s"
unpack_len = end
struct_unpacker = struct.Struct(unpack_fmt).unpack_from
return struct_unpacker
class Record(object):
pass
# or use named tuples
def reader(f, fieldspecs, fieldtype_fns):
"""
Wrap a fixedwidth file and return records according to the given fieldspecs.
fieldspecs is a list of [name, description, start, width, type] arrays.
fieldtype_fns is a dictionary of functions used to transform the raw string values,
one for each type.
"""
# make sure fieldspecs are sorted properly
fieldspecs.sort(key=lambda fieldspec: fieldspec[iStart])
struct_unpacker = get_struct_unpacker(fieldspecs)
field_indices = range(len(fieldspecs))
for line in f:
raw_fields = struct_unpacker(line) # split line into field values
record = Record()
for i in field_indices:
fieldspec = fieldspecs[i]
fieldname = fieldspec[iName]
s = raw_fields[i].decode() # convert raw bytes to a string
fn = fieldtype_fns[fieldspec[iType]] # get conversion function
value = fn(s) # convert string to value (eg to an int)
setattr(record, fieldname, value)
yield record
if __name__=='__main__':
# test module
import pprint, io
# define the fields we want
# fieldspecs are [name, description, start, width, type]
fieldspecs = [
["FILEID", "File Identification", 1, 6, "A/N"],
["STUSAB", "State/U.S. Abbreviation (USPS)", 7, 2, "A"],
["SUMLEV", "Summary Level", 9, 3, "A/N"],
["LOGRECNO", "Logical Record Number", 19, 7, "N"],
["POP100", "Population Count (100%)", 30, 9, "N"],
]
# define a conversion function for integers
def to_int(s):
"""
Convert a numeric string to an integer.
Allows a leading ! as an indicator of missing or uncertain data.
Returns None if no data.
"""
try:
return int(s)
except:
try:
return int(s[1:]) # ignore a leading !
except:
return None # assume has a leading ! and no value
# define the conversion fns
fieldtype_fns = {
'A': str.rstrip,
'A/N': str.rstrip,
'N': to_int,
# 'N': int,
# 'D': lambda s: datetime.datetime.strptime(s, "%d%m%Y"), # ddmmyyyy
# etc
}
# define a fixedwidth sample
sample = """\
SF1ST TX04089000 00000023748 1
SF1ST TX04090000 00000033748! 2
SF1ST TX04091000 00000043748!
"""
sample_data = sample.encode() # convert string to bytes
file_like = io.BytesIO(sample_data) # create a file-like wrapper around bytes
# iterate over record objects in the file
for record in reader(file_like, fieldspecs, fieldtype_fns):
# print(record)
pprint.pprint(record.__dict__)
이것이 필드가 시작되고 끝나는 곳을 포함하는 사전으로 해결 한 방법입니다. 시작점과 끝점을 제공하면 기둥 길이의 변경 사항을 관리하는데도 도움이되었습니다.
# fixed length
# '---------- ------- ----------- -----------'
line = '20.06.2019 myname active mydevice '
SLICES = {'date_start': 0,
'date_end': 10,
'name_start': 11,
'name_end': 18,
'status_start': 19,
'status_end': 30,
'device_start': 31,
'device_end': 42}
def get_values_as_dict(line, SLICES):
values = {}
key_list = {key.split("_")[0] for key in SLICES.keys()}
for key in key_list:
values[key] = line[SLICES[key+"_start"]:SLICES[key+"_end"]].strip()
return values
>>> print (get_values_as_dict(line,SLICES))
{'status': 'active', 'name': 'myname', 'date': '20.06.2019', 'device': 'mydevice'}
여기에 NumPy와는 후드 아래 사용하는 것입니다 (아직 훨씬 간단하지만 -이 코드가 발견되어 LineSplitter class내에서 _iotools module)
import numpy as np
DELIMITER = (20, 10, 10, 20, 10, 10, 20)
idx = np.cumsum([0] + list(DELIMITER))
slices = [slice(i, j) for (i, j) in zip(idx[:-1], idx[1:])]
def parse(line):
return [line[s] for s in slices]
열 무시에 대한 음수 구분 기호를 처리하지 않으므로.만큼 다재다능 struct하지는 않지만 더 빠릅니다.
문자열 슬라이싱은 조직적으로 유지하는 한 추악 할 필요가 없습니다. 필드 너비를 사전에 저장 한 다음 관련 이름을 사용하여 개체를 만드는 것을 고려하십시오.
from collections import OrderedDict
class Entry:
def __init__(self, line):
name2width = OrderedDict()
name2width['foo'] = 2
name2width['bar'] = 3
name2width['baz'] = 2
pos = 0
for name, width in name2width.items():
val = line[pos : pos + width]
if len(val) != width:
raise ValueError("not enough characters: \'{}\'".format(line))
setattr(self, name, val)
pos += width
file = "ab789yz\ncd987wx\nef555uv"
entry = []
for line in file.split('\n'):
entry.append(Entry(line))
print(entry[1].bar) # output: 987
이전 작업은 종종 1 백만 줄의 고정 폭 데이터를 처리하기 때문에 Python을 사용하기 시작했을 때이 문제에 대해 조사했습니다.
FixedWidth에는 두 가지 유형이 있습니다.
리소스 문자열이 모두 ASCII 문자로 구성된 경우 ASCII FixedWidth = Unicode FixedWidth
다행히도 py3에서는 문자열과 바이트가 다르므로 2 바이트로 인코딩 된 문자 (eggbk, big5, euc-jp, shift-jis 등)를 처리 할 때 많은 혼동이 줄어 듭니다.
"ASCII FixedWidth"처리를 위해 문자열은 일반적으로 바이트로 변환 된 다음 분할됩니다.
타사 모듈
totalLineCount = 1 million, lineLength = 800 byte, FixedWidthArgs = (10,25,4, ....)를 가져 오지 않고 Line을 약 5 가지 방식으로 분할하고 다음과 같은 결론을 얻습니다.
slice(bytes) 보다 빠릅니다 slice(string)대용량 파일을 다룰 때 종종 with open ( file, "rb") as f:.
이 메서드는 약 2.4 초 동안 위 파일 중 하나를 순회합니다.
1 백만 행의 데이터를 처리하는 적절한 핸들러는 각 행을 20 개의 필드로 분할하고 2.4 초도 채 걸리지 않습니다.
난 단지 그것을 발견 stuct하고 itemgetter요구 사항을 충족
ps : 일반 디스플레이를 위해 유니 코드 str을 바이트로 변환했습니다. 2 바이트 환경에있는 경우이 작업을 수행 할 필요가 없습니다.
from itertools import accumulate
from operator import itemgetter
def oprt_parser(sArgs):
sum_arg = tuple(accumulate(abs(i) for i in sArgs))
# Negative parameter field index
cuts = tuple(i for i,num in enumerate(sArgs) if num < 0)
# Get slice args and Ignore fields of negative length
ig_Args = tuple(item for i, item in enumerate(zip((0,)+sum_arg,sum_arg)) if i not in cuts)
# Generate `operator.itemgetter` object
oprtObj =itemgetter(*[slice(s,e) for s,e in ig_Args])
return oprtObj
lineb = b'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz\xb0\xa1\xb2\xbb\xb4\xd3\xb5\xc4\xb6\xee\xb7\xa2\xb8\xf6\xba\xcd0123456789'
line = lineb.decode("GBK")
# Unicode Fixed Width
fieldwidthsU = (13, -13, 4, -4, 5,-5) # Negative width fields is ignored
# ASCII Fixed Width
fieldwidths = (13, -13, 8, -8, 5,-5) # Negative width fields is ignored
# Unicode FixedWidth processing
parse = oprt_parser(fieldwidthsU)
fields = parse(line)
print('Unicode FixedWidth','fields: {}'.format(tuple(map(lambda s: s.encode("GBK"), fields))))
# ASCII FixedWidth processing
parse = oprt_parser(fieldwidths)
fields = parse(lineb)
print('ASCII FixedWidth','fields: {}'.format(fields))
line = 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789\n'
fieldwidths = (2, -10, 24)
parse = oprt_parser(fieldwidths)
fields = parse(line)
print(f"fields: {fields}")
산출:
Unicode FixedWidth fields: (b'abcdefghijklm', b'\xb0\xa1\xb2\xbb\xb4\xd3\xb5\xc4', b'01234')
ASCII FixedWidth fields: (b'abcdefghijklm', b'\xb0\xa1\xb2\xbb\xb4\xd3\xb5\xc4', b'01234')
fields: ('AB', 'MNOPQRSTUVWXYZ0123456789')
oprt_parser4x make_parser(목록 이해력 + 슬라이스)
연구 과정에서 CPU 속도가 빠를수록 re방법 의 효율성이 빠르게 증가 하는 것으로 나타 났습니다.
테스트 할 더 좋은 컴퓨터가 많지 않기 때문에 내 테스트 코드를 제공하십시오. 관심이있는 사람이 있으면 더 빠른 컴퓨터로 테스트 할 수 있습니다.
실행 환경 :
import timeit
import time
import re
from itertools import accumulate
from operator import itemgetter
def eff2(stmt,onlyNum= False,showResult=False):
'''test function'''
if onlyNum:
rl = timeit.repeat(stmt=stmt,repeat=roundI,number=timesI,globals=globals())
avg = sum(rl) / len(rl)
return f"{avg * (10 ** 6)/timesI:0.4f}"
else:
rl = timeit.repeat(stmt=stmt,repeat=10,number=1000,globals=globals())
avg = sum(rl) / len(rl)
print(f"【{stmt}】")
print(f"\tquick avg = {avg * (10 ** 6)/1000:0.4f} s/million")
if showResult:
print(f"\t Result = {eval(stmt)}\n\t timelist = {rl}\n")
else:
print("")
def upDouble(argList,argRate):
return [c*argRate for c in argList]
tbStr = "000000001111000002222真2233333333000000004444444QAZ55555555000000006666666ABC这些事中文字abcdefghijk"
tbBytes = tbStr.encode("GBK")
a20 = (4,4,2,2,2,3,2,2, 2 ,2,8,8,7,3,8,8,7,3, 12 ,11)
a20U = (4,4,2,2,2,3,2,2, 1 ,2,8,8,7,3,8,8,7,3, 6 ,11)
Slng = 800
rateS = Slng // 100
tStr = "".join(upDouble(tbStr , rateS))
tBytes = tStr.encode("GBK")
spltArgs = upDouble( a20 , rateS)
spltArgsU = upDouble( a20U , rateS)
testList = []
timesI = 100000
roundI = 5
print(f"test round = {roundI} timesI = {timesI} sourceLng = {len(tStr)} argFieldCount = {len(spltArgs)}")
print(f"pure str \n{''.ljust(60,'-')}")
# ==========================================
def str_parser(sArgs):
def prsr(oStr):
r = []
r_ap = r.append
stt=0
for lng in sArgs:
end = stt + lng
r_ap(oStr[stt:end])
stt = end
return tuple(r)
return prsr
Str_P = str_parser(spltArgsU)
# eff2("Str_P(tStr)")
testList.append("Str_P(tStr)")
print(f"pure bytes \n{''.ljust(60,'-')}")
# ==========================================
def byte_parser(sArgs):
def prsr(oBytes):
r, stt = [], 0
r_ap = r.append
for lng in sArgs:
end = stt + lng
r_ap(oBytes[stt:end])
stt = end
return r
return prsr
Byte_P = byte_parser(spltArgs)
# eff2("Byte_P(tBytes)")
testList.append("Byte_P(tBytes)")
# re,bytes
print(f"re compile object \n{''.ljust(60,'-')}")
# ==========================================
def rebc_parser(sArgs,otype="b"):
re_Args = "".join([f"(.{{{n}}})" for n in sArgs])
if otype == "b":
rebc_Args = re.compile(re_Args.encode("GBK"))
else:
rebc_Args = re.compile(re_Args)
def prsr(oBS):
return rebc_Args.match(oBS).groups()
return prsr
Rebc_P = rebc_parser(spltArgs)
# eff2("Rebc_P(tBytes)")
testList.append("Rebc_P(tBytes)")
Rebc_Ps = rebc_parser(spltArgsU,"s")
# eff2("Rebc_Ps(tStr)")
testList.append("Rebc_Ps(tStr)")
print(f"struct \n{''.ljust(60,'-')}")
# ==========================================
import struct
def struct_parser(sArgs):
struct_Args = " ".join(map(lambda x: str(x) + "s", sArgs))
def prsr(oBytes):
return struct.unpack(struct_Args, oBytes)
return prsr
Struct_P = struct_parser(spltArgs)
# eff2("Struct_P(tBytes)")
testList.append("Struct_P(tBytes)")
print(f"List Comprehensions + slice \n{''.ljust(60,'-')}")
# ==========================================
import itertools
def slice_parser(sArgs):
tl = tuple(itertools.accumulate(sArgs))
slice_Args = tuple(zip((0,)+tl,tl))
def prsr(oBytes):
return [oBytes[s:e] for s, e in slice_Args]
return prsr
Slice_P = slice_parser(spltArgs)
# eff2("Slice_P(tBytes)")
testList.append("Slice_P(tBytes)")
def sliceObj_parser(sArgs):
tl = tuple(itertools.accumulate(sArgs))
tl2 = tuple(zip((0,)+tl,tl))
sliceObj_Args = tuple(slice(s,e) for s,e in tl2)
def prsr(oBytes):
return [oBytes[so] for so in sliceObj_Args]
return prsr
SliceObj_P = sliceObj_parser(spltArgs)
# eff2("SliceObj_P(tBytes)")
testList.append("SliceObj_P(tBytes)")
SliceObj_Ps = sliceObj_parser(spltArgsU)
# eff2("SliceObj_Ps(tStr)")
testList.append("SliceObj_Ps(tStr)")
print(f"operator.itemgetter + slice object \n{''.ljust(60,'-')}")
# ==========================================
def oprt_parser(sArgs):
sum_arg = tuple(accumulate(abs(i) for i in sArgs))
cuts = tuple(i for i,num in enumerate(sArgs) if num < 0)
ig_Args = tuple(item for i,item in enumerate(zip((0,)+sum_arg,sum_arg)) if i not in cuts)
oprtObj =itemgetter(*[slice(s,e) for s,e in ig_Args])
return oprtObj
Oprt_P = oprt_parser(spltArgs)
# eff2("Oprt_P(tBytes)")
testList.append("Oprt_P(tBytes)")
Oprt_Ps = oprt_parser(spltArgsU)
# eff2("Oprt_Ps(tStr)")
testList.append("Oprt_Ps(tStr)")
print("|".join([s.split("(")[0].center(11," ") for s in testList]))
print("|".join(["".center(11,"-") for s in testList]))
print("|".join([eff2(s,True).rjust(11," ") for s in testList]))
산출:
Test round = 5 timesI = 100000 sourceLng = 744 argFieldCount = 20
...
...
Str_P | Byte_P | Rebc_P | Rebc_Ps | Struct_P | Slice_P | SliceObj_P|SliceObj_Ps| Oprt_P | Oprt_Ps
-----------|-----------|-----------|-----------|-- ---------|-----------|-----------|-----------|---- -------|-----------
9.6315| 7.5952| 4.4187| 5.6867| 1.5123| 5.2915| 4.2673| 5.7121| 2.4713| 3.9051