如何在 RAM 有限的情况下在 Go 中高效处理大文件？

Go 中有限 RAM 的快速文件读取

简介

解析大文件可以是具有挑战性，尤其是在系统内存有限的情况下。本指南探讨了在 Go 中以最少的 RAM 使用量读取和处理大量文本、JSON 和 CSV 文件的最有效方法。

文档与流解析

那里有两种主要的解析方法：文档解析和流解析。文档解析将整个文件转换为内存数据结构，方便查询和操作。然而，这种方法需要将整个文件存储在内存中。

流解析一次读取文件一个元素，以便立即处理。这种方法可以节省内存，但必须在数据可用时对其进行处理。

Go 的文件处理库

Go 提供了用于处理常见文件格式的库，例如 CSV、 JSON 和 XML。这些库为文档和流解析提供了有效的机制。

处理 CSV 文件

可以使用encoding/csv 包来解析 CSV 文件。您可以将整个文件加载到内存中或使用流解析器一次处理一行。

处理 JSON 和 XML 文件

Go 标准库提供了编码/json 和 encoding/xml 包用于处理 JSON 和 XML 文件。这些包提供文档解析和流式处理。

与通道的并发

要在处理文件时利用并发，您可以使用通道。创建一个通道和一个 goroutine，以异步方式向其他并发进程提供数据。

示例

以下代码演示了如何异步处理 CSV 文件：

<code class="go">package main

import (
    "encoding/csv"
    "fmt"
    "log"
    "os"
    "io"
)

func main() {
    file, err := os.Open("test.csv")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    parser := csv.NewReader(file)

    records := make( chan []string )
    go func() {
        defer close(records)
        for {
            record, err := parser.Read()
            if err == io.EOF {
                break
            }
            if err != nil {
                log.Fatal(err)
            }

            records <- record
        }
    }()

    print_records( records )
}

func print_records( records chan []string ) {
    for record := range records {
        fmt.Println(record)
    }
}</code>

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