php小编苹果在Go语言中,我们经常需要处理大型文本文件。有时,我们只对包含特定模式的行感兴趣,而忽略其他行。幸运的是,在Go中,我们可以使用正则表达式和bufio.Scanner来实现这个目标。通过使用正则表达式来匹配行,并通过Scanner来逐行处理文件,我们可以轻松地过滤掉我们不感兴趣的行。这个技巧不仅可以提高效率,还可以使我们的代码更加简洁和可读。接下来,让我们一起来看看如何在Go中实现忽略长文本文件中包含模式的行。
我正在尝试实现一个函数来忽略 go 中长文本文件(保证 ascii)中包含模式的行
我在 withoutignore
和 withignore
下面的函数都接受文件名参数输入并返回 *byte.buffer
,随后可用于写入 io.writer
。
withignore
函数采用附加参数 pattern
从文件中排除包含模式的行。该函数可以工作,但通过基准测试,发现它比 慢 5 倍而不忽略
。有什么办法可以改进吗?
package main import ( "bufio" "bytes" "io" "log" "os" ) func withoutignore(f string) (*bytes.buffer, error) { rfd, err := os.open(f) if err != nil { log.fatal(err) } defer func() { if err := rfd.close(); err != nil { log.fatal(err) } }() inputbuffer := make([]byte, 1048576) var bytesread int var bs []byte opbuffer := bytes.newbuffer(bs) for { bytesread, err = rfd.read(inputbuffer) if err == io.eof { return opbuffer, nil } if err != nil { return nil, nil } _, err = opbuffer.write(inputbuffer[:bytesread]) if err != nil { return nil, err } } return opbuffer, nil } func withignore(f, pattern string) (*bytes.buffer, error) { rfd, err := os.open(f) if err != nil { log.fatal(err) } defer func() { if err := rfd.close(); err != nil { log.fatal(err) } }() scanner := bufio.newscanner(rfd) var bs []byte buffer := bytes.newbuffer(bs) for scanner.scan() { if !bytes.contains(scanner.bytes(), []byte(pattern)) { _, err := buffer.writestring(scanner.text() + "\n") if err != nil { return nil, nil } } } return buffer, nil } func main() { // buff, err := withoutignore("base64dump.log") buff, err := withignore("base64dump.log", "audit") if err != nil { log.fatal(err) } _, err = buff.writeto(os.stdout) if err != nil { log.fatal(err) } }
基准测试
package main import "testing" func benchmarktestwithoutignore(b *testing.b) { for i := 0; i < b.n; i++ { _, err := withoutignore("base64dump.log") if err != nil { b.fatal(err) } } } func benchmarktestwithignore(b *testing.b) { for i := 0; i < b.n; i++ { _, err := withignore("base64dump.log", "audit") if err != nil { b.fatal(err) } } }
并且可以在命令行中使用“base64dump.log”生成
base64 /dev/urandom | head -c 10000000 > base64dump.log
由于ascii是有保证的,所以可以直接在byte
级别工作。
不过,如果在读取输入时检查每个字节是否有换行符,然后再次在行内搜索模式,则操作将应用于每个字节。
另一方面,如果读取输入块并对文本中的模式执行优化搜索,甚至不检查每个输入字节,则可以最大限度地减少每个输入字节的操作。
例如,boyer-moore 字符串搜索算法。 go内置的bytes.index
函数也进行了优化。所达到的速度当然取决于输入数据和实际模式。对于问题中指定的输入,测量时`bytes.index 的性能显着提高。
程序
bytes.index
的帮助下,您可以找到该模式在块中出现的位置值得注意
读取操作返回的数据可能少于块大小,因此重复读取操作直到读取块大小的数据是有意义的。
基准
优化后的代码通常要复杂得多,但性能也明显更好,我们稍后会看到。
benchmarktestwithoutignore-8 270 4137267 ns/op benchmarktestwithignore-8 54 22403931 ns/op benchmarktestfilter-8 150 7947454 ns/op
这里,优化后的代码benchmarktestfilter-8
只比没有过滤的操作慢1.9倍左右,而benchmarktestwithignore-8
方法比没有过滤的比较值慢5.4倍。
从另一个角度来看:优化后的代码比未优化的代码快2.8 倍。
代码
当然,这是您自己测试的代码:
func filterfile(f, pattern string) (*bytes.buffer, error) { rfd, err := os.open(f) if err != nil { log.fatal(err) } defer func() { if err := rfd.close(); err != nil { log.fatal(err) } }() reader := bufio.newreader(rfd) return filter(reader, []byte(pattern), 1024*1024) } // chunksize must be larger than the longest line // a reasonable size is probably >= 64k func filter(reader io.reader, pattern []byte, chunksize int) (*bytes.buffer, error) { var bs []byte buffer := bytes.newbuffer(bs) chunk := make([]byte, chunksize) var remaining []byte for lastchunk := false; !lastchunk; { n, err := readchunk(reader, chunk, remaining, chunksize) if err != nil { if err == io.eof { lastchunk = true } else { return nil, err } } remaining = remaining[:0] if !lastchunk { for i := n - 1; i > 0; i-- { if chunk[i] == '\n' { remaining = append(remaining, chunk[i+1:n]...) n = i + 1 break } } } s := 0 for s < n { hit := bytes.index(chunk[s:n], pattern) if hit < 0 { break } hit += s startofline := hit for ; startofline > 0; startofline-- { if chunk[startofline] == '\n' { startofline++ break } } endofline := hit + len(pattern) for ; endofline < n; endofline++ { if chunk[endofline] == '\n' { break } } endofline++ _, err = buffer.write(chunk[s:startofline]) if err != nil { return nil, err } s = endofline } if s < n { _, err = buffer.write(chunk[s:n]) if err != nil { return nil, err } } } return buffer, nil } func readchunk(reader io.reader, chunk, remaining []byte, chunksize int) (int, error) { copy(chunk, remaining) r := len(remaining) for r < chunksize { n, err := reader.read(chunk[r:]) r += n if err != nil { return r, err } } return r, nil }
基准部分可能看起来像这样:
func BenchmarkTestFilter(b *testing.B) { for i := 0; i < b.N; i++ { _, err := filterFile("base64dump.log", "AUDIT") if err != nil { b.Fatal(err) } } }
过滤器函数被拆分,实际工作在 func filter(reader io.reader,pattern []byte, chunksize int) (*bytes.buffer, error)
中完成。
通过注入读取器和 chunksize,已经准备或考虑了单元测试的创建,这里缺少这一点,但在处理索引时绝对建议这样做。
但是,这里的要点是找到一种方法来显着提高性能。
以上是在 Go 中忽略长文本文件中包含模式的行的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!