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如何在 RAM 有限的情況下在 Go 中高效處理大檔案?

Oct 26, 2024 am 02:10 AM

How can I efficiently process large files in Go with limited RAM?

Go 中有限RAM 的快速檔案讀取

簡介

簡介

文檔與流解析

那裡有兩種主要的解析方法:文檔解析和流解析。文件解析將整個文件轉換為記憶體資料結構,方便查詢和操作。然而,這種方法需要將整個文件儲存在記憶體中。

流解析一次讀取檔案一個元素,以便立即處理。這種方法可以節省內存,但必須在資料可用時處理。

Go 的檔案處理庫

Go 提供了用於處理常見檔案格式的函式庫,例如 CSV、 JSON 和 XML。這些函式庫為文件和流解析提供了有效的機制。

處理 CSV 檔案

可以使用encoding/csv 套件來解析 CSV 檔案。您可以將整個檔案載入到記憶體中或使用流解析器一次處理一行。

處理 JSON 和 XML 檔案

Go 標準函式庫提供了編碼/json 和 encoding/xml 套件用於處理 JSON 和 XML 檔案。這些套件提供文件解析和串流處理。

與通道的並發

要在處理文件時利用並發,您可以使用通道。建立一個通道和一個 goroutine,以非同步方式向其他並發進程提供資料。

範例

<code class="go">package main

import (
    "encoding/csv"
    "fmt"
    "log"
    "os"
    "io"
)

func main() {
    file, err := os.Open("test.csv")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    parser := csv.NewReader(file)

    records := make( chan []string )
    go func() {
        defer close(records)
        for {
            record, err := parser.Read()
            if err == io.EOF {
                break
            }
            if err != nil {
                log.Fatal(err)
            }

            records <- record
        }
    }()

    print_records( records )
}

func print_records( records chan []string ) {
    for record := range records {
        fmt.Println(record)
    }
}</code>
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以下程式碼示範如何非同步處理 CSV 檔案:

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