如何在 Python 中实现更快的文件 I/O？

Question

我有一个关于 Python 的速度/效率相关问题：

我需要从嵌套的 JSON 文件中提取多个字段（写入.txt文件后，它们有 ~ 64k行，当前代码段在 ~ 9 分钟内完成），其中每一行都可以包含浮点数和字符串。

通常，我会把我所有的数据放在numpy并使用np.savetxt()来保存它..

我已经简单地将线条组合为字符串，但这相当慢。 到目前为止，我正在做：

• 将每一行组装为一个字符串（从 JSON 中提取所需的字段）
• 将字符串写入相关文件

我有几个问题：

• 它导致了更多单独的file.write()命令，这些命令也很慢（大约 64k * 8 次调用（对于 8 个文件））

所以我的问题是：

• 此类问题的良好例程是什么？ 一种平衡speed vs memory-consumption以最有效地写入磁盘的方法。
• 我应该增加我的DEFAULT_BUFFER_SIZE吗？ （目前是 8192）

我已经检查了每个编程语言中的这个File I/O和这个python org: I​​O但没有太大帮助（在我通过它之后的理解中，文件 io 应该已经被缓冲在 python 3.6.x 中），我发现我的默认DEFAULT_BUFFER_SIZE是8192 。

这是我的片段的一部分 -

def read_json_line(line=None):
    result = None
    try:        
        result = json.loads(line)
    except Exception as e:      
        # Find the offending character index:
        idx_to_replace = int(str(e).split(' ')[-1].replace(')',''))      
        # Remove the offending character:
        new_line = list(line)
        new_line[idx_to_replace] = ' '
        new_line = ''.join(new_line)     
        return read_json_line(line=new_line)
    return result

def extract_features_and_write(path_to_data, inp_filename, is_train=True):
    # It's currently having 8 lines of file.write(), which is probably making it slow as writing to disk is  involving a lot of overheads as well
    features = ['meta_tags__twitter-data1', 'url', 'meta_tags__article-author', 'domain', 'title', 'published__$date',\
                'content', 'meta_tags__twitter-description']
    
    prefix = 'train' if is_train else 'test'
    
    feature_files = [open(os.path.join(path_to_data,'{}_{}.txt'.format(prefix, feat)),'w', encoding='utf-8')
                    for feat in features]
    
    with open(os.path.join(PATH_TO_RAW_DATA, inp_filename), 
              encoding='utf-8') as inp_json_file:
​
        for line in tqdm_notebook(inp_json_file):
            for idx, features in enumerate(features):
                json_data = read_json_line(line)  
​
                content = json_data['meta_tags']["twitter:data1"].replace('\n', ' ').replace('\r', ' ').split()[0]
                feature_files[0].write(content + '\n')
​
                content = json_data['url'].split('/')[-1].lower()
                feature_files[1].write(content + '\n')
​
                content = json_data['meta_tags']['article:author'].split('/')[-1].replace('@','').lower()
                feature_files[2].write(content + '\n')
​
                content = json_data['domain']
                feature_files[3].write(content + '\n')
​
                content = json_data['title'].replace('\n', ' ').replace('\r', ' ').lower()
                feature_files[4].write(content + '\n')
​
                content = json_data['published']['$date']
                feature_files[5].write(content + '\n')
​
                content = json_data['content'].replace('\n', ' ').replace('\r', ' ')
                content = strip_tags(content).lower()
                content = re.sub(r"[^a-zA-Z0-9]", " ", content)
                feature_files[6].write(content + '\n')
​
                content = json_data['meta_tags']["twitter:description"].replace('\n', ' ').replace('\r', ' ').lower()
                feature_files[7].write(content + '\n')

Answer 1

来自评论：

为什么您认为 8 次写入会导致 8 次物理写入您的硬盘？ 文件对象本身会缓冲要写入的内容，如果它决定写入您的操作系统，您的操作系统可能会稍等片刻，直到它物理写入 - 即使这样，您的 harrdrives 也会获得缓冲区，这些缓冲区可能会将文件内容保留一段时间，直到它启动真正写。 请参阅python 刷新文件的频率？

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你不应该使用异常作为控制流，也不应该在不需要的地方递归。 每次递归都会为函数调用准备新的调用堆栈——这需要资源和时间——并且所有这些都必须恢复。

最好的办法是在将数据输入 json.load() 之前清理数据……接下来最好的办法是避免递归……尝试以下方法：

def read_json_line(line=None):
    result = None

    while result is None and line: # empty line is falsy, avoid endless loop
        try:        
            result = json.loads(line)
        except Exception as e:
            result = None      
            # Find the offending character index:
            idx_to_replace = int(str(e).split(' ')[-1].replace(')',''))      
            # slice away the offending character:
            line = line[:idx_to_replace]+line[idx_to_replace+1:]

     return result