Pour analyser efficacement les fichiers à largeur fixe, on peut envisager d'exploiter le module struct de Python. Cette approche exploite C pour améliorer la vitesse, comme le démontre l'exemple suivant :
<code class="python">import struct fieldwidths = (2, -10, 24) fmtstring = ' '.join('{}{}'.format(abs(fw), 'x' if fw < 0 else 's') for fw in fieldwidths) unpack = struct.Struct(fmtstring).unpack_from # Alias. parse = lambda line: tuple(s.decode() for s in unpack(line.encode())) line = 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789\n' fields = parse(line) print('fields: {}'.format(fields))</code>
Vous pouvez également utiliser le découpage de chaînes. Pour améliorer l'efficacité, envisagez de définir une fonction lambda qui compile les tranches au moment de l'exécution, comme le montre la version optimisée ci-dessous :
<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>
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