Python大数据量文本文件问题怎么解决

这篇文章主要介绍“Python大数据量文本文件问题怎么解决”，在日常操作中，相信很多人在Python大数据量文本文件问题怎么解决问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Python大数据量文本文件问题怎么解决”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

测试环境

Python 3.6.2

Win 10 内存 8G，CPU I5 1.6 GHz

背景描述

这个作品来源于一个日志解析工具的开发，这个开发过程中遇到的一个痛点，就是日志文件多，日志数据量大，解析耗时长。在这种情况下，寻思一种高效解析数据解析方案。

解决方案描述

1、采用多线程读取文件

2、采用按块读取文件替代按行读取文件

由于日志文件都是文本文件，需要读取其中每一行进行解析，所以一开始会很自然想到采用按行读取，后面发现合理配置下，按块读取，会比按行读取更高效。

按块读取来的问题就是，可能导致完整的数据行分散在不同数据块中，那怎么解决这个问题呢？解答如下：

将数据块按换行符\n切分得到日志行列表，列表第一个元素可能是一个完整的日志行，也可能是上一个数据块末尾日志行的组成部分，列表最后一个元素可能是不完整的日志行（即下一个数据块开头日志行的组成部分），也可能是空字符串(日志块中的日志行数据全部是完整的)，根据这个规律，得出以下公式，通过该公式，可以得到一个新的数据块，对该数据块二次切分，可以得到数据完整的日志行

上一个日志块首部日志行 +\n + 尾部日志行 + 下一个数据块首部日志行 + \n + 尾部日志行 + ...

3、将数据解析操作拆分为可并行解析部分和不可并行解析部分

数据解析往往涉及一些不可并行的操作，比如数据求和，最值统计等，如果不进行拆分，并行解析时势必需要添加互斥锁，避免数据覆盖，这样就会大大降低执行的效率，特别是不可并行操作占比较大的情况下。

对数据解析操作进行拆分后，可并行解析操作部分不用加锁。考虑到Python GIL的问题，不可并行解析部分替换为单进程解析。

4、采用多进程解析替代多线程解析

采用多进程解析替代多线程解析，可以避开Python GIL全局解释锁带来的执行效率问题，从而提高解析效率。

5、采用队列实现“协同”效果

引入队列机制，实现一边读取日志，一边进行数据解析：

• 日志读取线程将日志块存储到队列，解析进程从队列获取已读取日志块，执行可并行解析操作

• 并行解析操作进程将解析后的结果存储到另一个队列，另一个解析进程从队列获取数据，执行不可并行解析操作。

代码实现

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import re
import time
from datetime import datetime
from joblib import Parallel, delayed, parallel_backend
from collections import deque
from multiprocessing import cpu_count
import threading


class LogParser(object):
    def __init__(self, chunk_size=1024*1024*10, process_num_for_log_parsing=cpu_count()):
        self.log_unparsed_queue = deque() # 用于存储未解析日志
        self.log_line_parsed_queue = deque()  # 用于存储已解析日志行
        self.is_all_files_read = False  # 标识是否已读取所有日志文件
        self.process_num_for_log_parsing = process_num_for_log_parsing # 并发解析日志文件进程数
        self.chunk_size = chunk_size # 每次读取日志的日志块大小
        self.files_read_list = [] # 存放已读取日志文件
        self.log_parsing_finished = False # 标识是否完成日志解析


    def read_in_chunks(self, filePath, chunk_size=1024*1024):
        """
        惰性函数（生成器），用于逐块读取文件。
        默认区块大小：1M
        """

        with open(filePath, 'r', encoding='utf-8') as f:            
            while True:
                chunk_data = f.read(chunk_size)
                if not chunk_data:
                    break
                yield chunk_data


    def read_log_file(self, logfile_path):
        '''
        读取日志文件
        这里假设日志文件都是文本文件，按块读取后，可按换行符进行二次切分，以便获取行日志
        '''

        temp_list = []  # 二次切分后，头，尾行日志可能是不完整的，所以需要将日志块头尾行日志相连接，进行拼接
        for chunk in self.read_in_chunks(logfile_path, self.chunk_size):
            log_chunk = chunk.split('\n')
            temp_list.extend([log_chunk[0], '\n'])
            temp_list.append(log_chunk[-1])
            self.log_unparsed_queue.append(log_chunk[1:-1])
        self.log_unparsed_queue.append(''.join(temp_list).split('\n'))
        self.files_read_list.remove(logfile_path)


    def start_processes_for_log_parsing(self):
        '''启动日志解析进程'''

        with parallel_backend("multiprocessing", n_jobs=self.process_num_for_log_parsing):
            Parallel(require='sharedmem')(delayed(self.parse_logs)() for i in range(self.process_num_for_log_parsing))

        self.log_parsing_finished = True

    def parse_logs(self):
        '''解析日志'''

        method_url_re_pattern = re.compile('(HEAD|POST|GET)\s+([^\s]+?)\s+',re.DOTALL)
        url_time_taken_extractor = re.compile('HTTP/1\.1.+\|(.+)\|\d+\|', re.DOTALL)

        while self.log_unparsed_queue or self.files_read_list:
            if not self.log_unparsed_queue:
                continue
            log_line_list = self.log_unparsed_queue.popleft()
            for log_line in log_line_list:
                #### do something with log_line
                if not log_line.strip():
                    continue

                res = method_url_re_pattern.findall(log_line)
                if not res:
                    print('日志未匹配到请求URL，已忽略：\n%s' % log_line)
                    continue
                method = res[0][0]
                url = res[0][1].split('?')[0]  # 去掉了 ?及后面的url参数

                # 提取耗时
                res = url_time_taken_extractor.findall(log_line)
                if res:
                    time_taken = float(res[0])
                else:
                    print('未从日志提取到请求耗时，已忽略日志：\n%s' % log_line)
                    continue

                # 存储解析后的日志信息
                self.log_line_parsed_queue.append({'method': method,
                                                   'url': url,
                                                   'time_taken': time_taken,
                                                   })


    def collect_statistics(self):
        '''收集统计数据'''

        def _collect_statistics():
            while self.log_line_parsed_queue or not self.log_parsing_finished:
                if not self.log_line_parsed_queue:
                    continue
                log_info = self.log_line_parsed_queue.popleft()
                # do something with log_info
       
        with parallel_backend("multiprocessing", n_jobs=1):
            Parallel()(delayed(_collect_statistics)() for i in range(1))

    def run(self, file_path_list):
        # 多线程读取日志文件
        for file_path in file_path_list:
            thread = threading.Thread(target=self.read_log_file,
                                      name="read_log_file",
                                      args=(file_path,))
            thread.start()
            self.files_read_list.append(file_path)

        # 启动日志解析进程
        thread = threading.Thread(target=self.start_processes_for_log_parsing, name="start_processes_for_log_parsing")
        thread.start()

        # 启动日志统计数据收集进程
        thread = threading.Thread(target=self.collect_statistics, name="collect_statistics")
        thread.start()

        start = datetime.now()
        while threading.active_count() > 1:
            print('程序正在努力解析日志...')
            time.sleep(0.5)

        end = datetime.now()
        print('解析完成', 'start', start, 'end', end, '耗时', end - start)

if __name__ == "__main__":
    log_parser = LogParser()
    log_parser.run(['access.log', 'access2.log'])

注意：

需要合理的配置单次读取文件数据块的大小，不能过大，或者过小，否则都可能会导致数据读取速度变慢。笔者实践环境下，发现10M~15M每次是一个比较高效的配置。

到此，关于“Python大数据量文本文件问题怎么解决”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注亿速云网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！