Python实现快速大文件比较代码解析
问题
假如,在有两个大文件分别存储了大量的数据,数据其实很简单就是一堆字符串,每行存储一条,如何快速筛选出两个文件的异同之处么,或者如何筛选出两个文件中不同的元素呢?
刚开始我是通过最简单的方法,利用for循环去一个个的判断,时间复杂度为m的n次幂,当然当文件数量级为十万或者百万时,速率简直慢到了极点。
解决方法
利用set()的different(方法)可快速比较,两个set集合的不同之处,也就是对集合进行数学运算
假设:数据1拥有858882条记录,数据2有360029条记录,快速挑选出数据2中而不存在与数据1中的数据
方法:先将两个文件中的数据读入两个list:data1和data2,然后通过:set(data2).difference(set(data1)),获取data2与data1的差集
下面为一个小的demo,可以看到近百万级的数据,比较出差集也就需要1秒左右,效率不是一般的高
import time t1 = time.time() data1 = [] for i in open("inDB.txt","r",encoding="utf-8"): i = i.strip("\n") i = i.lower() data1.append(i) data2 = [] for i in open("data/18年.filename","r",encoding="utf-8"): i = i.strip("\n") i = i.lower() data2.append(i) newdata = set(data2).difference(set(data1)) t2 = time.time() print(f"data1 length:\t{len(data1)}") print(f"data2 length:\t{len(data2)}") print(f"newdata length:\t{len(newdata)}") print(f"time use:\t{round(t2 - t1,3)}s")
list最多可以存放多少条数据呢?
python中list最多可以存放多少条数据呢?
对于这个问题,有个网友调研了python的文档,结果跟计算机的性能相关
64位机器:2^63-1=9223372036854775807
32位机器:2^31-1=2147483647
import sys
print(sys.maxsize)
print(pow(2,63)-1)
9223372036854775807
9223372036854775807
集合set的操作
内置函数 | 作用 |
---|---|
add() | 为集合添加元素 |
clear() | 移除集合中的所有元素 |
copy() | 拷贝一个集合 |
difference() | 返回多个集合的差集 |
difference_update() | 移除集合中的元素,该元素在指定的集合也存在。 |
discard() | 删除集合中指定的元素 |
intersection() | 返回集合的交集 |
intersection_update() | 返回集合的交集。 |
isdisjoint() | 判断两个集合是否包含相同的元素,如果没有返回 True,否则返回 False。 |
issubset() | 判断指定集合是否为该方法参数集合的子集。 |
issuperset() | 判断该方法的参数集合是否为指定集合的子集 |
pop() | 随机移除元素 |
remove() | 移除指定元素 |
symmetric_difference() | 返回两个集合中不重复的元素集合。 |
symmetric_difference_update() | 移除当前集合中在另外一个指定集合相同的元素,并将另外一个指定集合中不同的元素插入到当前集合中。 |
union() | 返回两个集合的并集 |
update() | 给集合添加元素 |
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。
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