解析具有多个维度表的单个 CSV 文件答案

【问题标题】：Parse single CSV file with multiple dimension tables解析具有多个维度表的单个 CSV 文件
【发布时间】：2014-12-18 08:04:13
【问题描述】：

我在 win 7 64 位上运行 Python 3.4。

基本上我有一个如下所示的 CSV 文件：

#Begin
#Column1Title;Column2Title;Column3Title;Column4Title
value1;value2;value3;value4
#End
#Begin
#Column1Title;Column2Title;Column3Title;Column4Title;Column5Title;Column6Title
value1;value2;value3;value4;value5;value6
value1;value2;value3;value4;value5;value6
#End
....

单个 CSV 文件包含由 #begin 和 #end 标签分隔的多个表（具有不同的列数）。每个表都有一个标题（列标题），它与文件的其他表无关，该文件有将近 14 000 行。

我只想确定#Begin 和#end 标签的位置，以便有效地提取这些标签中的数据，我想避免逐行读取文件，除非有人另有指示.

我试图绕过 Pandas，安装了 0.15.2 版本。到目前为止，我还没能用它制作出任何接近我想要的东西。

由于文件很长，下一步将像这样同时解析多个文件，我正在寻找执行时间方面最有效的方法。

【问题讨论】：

标签： python csv windows-7 python-3.4

【解决方案1】：

在大多数情况下，计算效率可能不如存储访问速度重要。因此，最好的性能加速将是只读取一次文件（不是先找到每个#begin，然后再次迭代以处理数据）。

逐行循环实际上并不是非常低效，因此一种有效的方法可能是检查每一行是否有#begin 标签，然后为找到#end 标签时退出的每个数组输入一个数据处理循环

【讨论】：