Python(오프셋 지원 포함)에서 파일의 마지막 N 줄을 효율적으로 검색하려면 어떻게 해야 합니까?
Tail과 유사하게 파일의 마지막 N 줄 가져오기
소개
로그 파일 분석에는 다음과 같은 기능이 포함되는 경우가 많습니다. 가장 최근 항목을 봅니다. 이는 일반적으로 파일의 마지막 n줄을 검색하는 "tail" 명령을 사용하여 수행됩니다. 이 기사에서는 오프셋을 지원하여 tail 명령을 에뮬레이트하는 Python 메서드 구현을 살펴보겠습니다.
Tail 구현
제안된 tail() 메서드 다음과 같이 작동합니다:
- 아래에서 n줄을 읽습니다.
- 아래에서 지정된 수의 줄을 건너뛸 수 있는 오프셋 매개변수를 제공합니다.
def tail(f, n, offset=0): """Reads a n lines from f with an offset of offset lines.""" avg_line_length = 74 to_read = n + offset while 1: try: f.seek(-(avg_line_length * to_read), 2) except IOError: f.seek(0) pos = f.tell() lines = f.read().splitlines() if len(lines) >= to_read or pos == 0: return lines[-to_read:offset and -offset or None] avg_line_length *= 1.3
이 방법은 평균 줄 길이를 추정하고 이를 동적으로 조정하여 성능을 최적화합니다. .
대체 접근 방식
원래 구현에서는 가정을 합니다. 항상 사실이 아닐 수도 있는 줄 길이에 관한 것입니다. 이러한 가정을 피하는 대체 접근 방식은 다음과 같습니다.
def tail(f, lines=20): total_lines_wanted = lines BLOCK_SIZE = 1024 f.seek(0, 2) block_end_byte = f.tell() lines_to_go = total_lines_wanted block_number = -1 blocks = [] while lines_to_go > 0 and block_end_byte > 0: if (block_end_byte - BLOCK_SIZE > 0): f.seek(block_number*BLOCK_SIZE, 2) blocks.append(f.read(BLOCK_SIZE)) else: f.seek(0,0) blocks.append(f.read(block_end_byte)) lines_found = blocks[-1].count('\n') lines_to_go -= lines_found block_end_byte -= BLOCK_SIZE block_number -= 1 all_read_text = ''.join(reversed(blocks)) return '\n'.join(all_read_text.splitlines()[-total_lines_wanted:])
이 방법은 파일에서 한 번에 한 블록씩 뒤로 탐색하여 줄바꿈을 세어 원하는 줄을 찾습니다.
결론
두 방법 모두 오프셋 지원을 통해 파일의 마지막 n 줄을 검색할 수 있는 실행 가능한 솔루션을 제공합니다. 대체 접근 방식은 줄 길이에 대한 가정을 피하고 대용량 파일의 경우 더 효율적일 수 있습니다.
위 내용은 Python(오프셋 지원 포함)에서 파일의 마지막 N 줄을 효율적으로 검색하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
