czytać wiele plików za pomocą wieloprocesorowości
Muszę odczytać bardzo duże pliki tekstowe (100+ Mb), przetworzyć wszystkie linie za pomocą wyrażenia regularnego i zapisać dane w strukturze. Moja struktura dziedziczy po defaultdict, ma metodę odczytu (self), która odczytuje plik self.file_name.
Spójrz na ten bardzo prosty (ale nie prawdziwy) przykład, nie używam wyrażenia regularnego, ale dzielę linie:
import multiprocessing
from collections import defaultdict
def SingleContainer():
return list()
class Container(defaultdict):
"""
this class store odd line in self["odd"] and even line in self["even"].
It is stupid, but it's only an example. In the real case the class
has additional methods that do computation on readen data.
"""
def __init__(self,file_name):
if type(file_name) != str:
raise AttributeError, "%s is not a string" % file_name
defaultdict.__init__(self,SingleContainer)
self.file_name = file_name
self.readen_lines = 0
def read(self):
f = open(self.file_name)
print "start reading file %s" % self.file_name
for line in f:
self.readen_lines += 1
values = line.split()
key = {0: "even", 1: "odd"}[self.readen_lines %2]
self[key].append(values)
print "readen %d lines from file %s" % (self.readen_lines, self.file_name)
def do(file_name):
container = Container(file_name)
container.read()
return container.items()
if __name__ == "__main__":
file_names = ["r1_200909.log", "r1_200910.log"]
pool = multiprocessing.Pool(len(file_names))
result = pool.map(do,file_names)
pool.close()
pool.join()
print "Finish"
Na koniec muszę dołączyć do każdego wyniku w jednym kontenerze. Ważne jest, aby kolejność linii została zachowana. Moje podejście jest zbyt powolne przy zwrocie wartości. Lepsze rozwiązanie? Korzystam z Pythona 2.6 w systemie Linux