在大文件中最省时的搜索 - Python答案

【问题标题】：Most time efficient search in a large file - Python在大文件中最省时的搜索 - Python
【发布时间】：2017-07-07 03:20:57
【问题描述】：

我正在大文本文件中搜索匹配项，但我发现它太慢了。这是文件结构：

word1   5752
word2   96332
word3   137

我正在尝试匹配第一列中的文本，并且我想提取第二列中的值。列由 \t 分隔，大约有 1000 万行。使用不同的词多次搜索该文件。哪种搜索方法的时间效率最高？

编辑：该文件为 129 Mb，至少会被搜索数千次。 EDIT2：文件按字母顺序排序，只有当它们具有不同的大写字母时，单词才能出现多次，例如：Word WORD word WOrd 将都是不同的条目。

【问题讨论】：

您如何搜索，如何加载数据？例如，如果您将整个文件加载到内存中，那么这可能是性能不佳的原因。或者，使用不同的算法可能会更好，您可以在再次阅读之前搜索每行的不同单词吗？
根据您搜索数据的次数，您可以将整个文件加载到内存中并将其转换为字典。虽然这可能会消耗一些内存。
"什么搜索方法的时间效率最好？" — “这取决于” — 这取决于您的机器有多少内存、单词的长度、word1 是否有可能在文件中有多个实例，其他我忘记提及的事情。总而言之，我会接受voidpointercast 的建议（现在已升级为answer），所有内容都在字典和测试中......
“大”有多大？
当你做测试时，记得测试fgrep — fgrep 将 PATTERN 解释为固定字符串列表（而不是正则表达式），用换行符分隔，其中任何一个都是匹配。

标签： python performance search

【解决方案1】：

with open('myfile.dat','r') as src:
    mapping = dict((line.strip().split('\t') for line in src if line))

根据文件和内存的大小，这可能是一个解决方案。如果您在程序运行期间必须多次执行这种搜索算法。

【讨论】：

该文件为129 Mb，将被搜索成千上万次。所以我猜内存要求不是很高，我对时间效率更感兴趣。
从字典键中获取值应该是相当有效的。我猜它们是使用二叉树实现的，但我不确定。

【解决方案2】：

如果您将数据存储在哈希表（python 字典结构）中，执行此操作会非常快。您的“键”是名称，每个键都有一个“值”，即数字。下面显示的这段代码利用散列来更快地检索数据：

yourDict = {'name0':number0,'name1':number1,...,'nameN':numberN}
if 'checkName' in yourDict:
    #It exists!
    theNumber = yourDict['checkName']
else:
    #It doesn't exist :/

*注意：如果你使用：

if 'checkName' in yourDict.keys():

您实际上是在创建一个键列表，然后搜索它们。此操作不使用哈希表（慢得多）。

这是关于 HandTable 数据结构如何工作的一点： https://www.youtube.com/watch?v=MfhjkfocRR0

这是一个答案，表明 python 中的字典就像一个哈希表： Is a Python dictionary an example of a hash table?

【讨论】：

怎么样：theNumber = yourDict.get('checkName')？如果值不存在，theNumber 将为无。关于性能的任何见解？
我刚刚查了一下，看来您是对的！这对我来说似乎有点违反直觉，但是这个人在非常大的文件上对其进行了测试，并得到了显着的改进。所以代码应该是：yourDict.get('checkName') partofthething.com/thoughts/?p=513

【解决方案3】：

这是作业还是工作/项目？我不知道人们对重新实现核心算法有何感受，但你的文本文件有多大？

一种使用 Pandas 的替代方法以实现易用性和底层优化：

In [61]: df = pd.read_csv(r'C:\temp\data.txt', header=None, sep='  ')

In [62]: df
Out[62]:
       0      1
0  word1   5752
1  word2  96332
2  word3    137

In [63]: df[df[0] == 'word2']
Out[63]:
       0      1
1  word2  96332

In [64]: df[df[0] == 'word2'][1]
Out[64]:
1    96332
Name: 1, dtype: int64

2 个问题：

1) 可以将其保存在内存中而不是每次都重新加载吗？（也许 TTL 大约一个小时？）

2) 您的文件是否已排序？我相信二进制搜索需要首先对数据进行排序。每次必须读取数据时进行排序对性能有何影响？

【讨论】：

1.它可以保存在内存中，当然 2. 已排序
如果你能把它保存在内存中，那么你如何读它就变得不那么重要了。我认为您的最佳性能将来自于将其留在数据框中并仅对其进行查询。

【解决方案4】：

我会先按字母顺序对文件进行排序，然后执行对数搜索 (https://en.wikipedia.org/wiki/Binary_search_algorithm)。你有一个很好的例子来说明如何在这里用 python 做到这一点： http://programarcadegames.com/index.php?chapter=searching&lang=en#section_16.5

【讨论】：

如果文件被程序的多次运行“触及”，这是一种很好的方法。