python对文件加载到内存进行索引缓存

最新推荐文章于 2025-06-23 19:20:32 发布

iteye_6481

最新推荐文章于 2025-06-23 19:20:32 发布

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文章标签： python 数据库

本文介绍了一种高效的方法来加载文件并将其内容转换为内存中的索引，避免了将大量数据直接导入数据库的繁琐步骤。通过使用特定的分隔符和列索引来简化数据检索过程，并详细讨论了在使用list作为dict的key时，in操作符效率较低的问题及解决策略。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

前几天写了一个函数，加载文件到内存里进行查找（扔到数据库里有点慢，不想那么搞）。

数据是格式规范的数据，用'|'分隔，按列进行索引：

比如，我们对以下数据进行索引：

1|2|3

#comment

a|bc

可以选择使用第一列索引：

>>> index_file(('1|2|3', 'a|b|c', ' # a comment line '), vertical_sep, '/' , 0)
{'1': ['1', '2', '3'], 'a': ['a', 'b', 'c']}

使用第一列和第三列作为索引：
>>> index_file(('1|2|3', 'a|b|c', ' # a comment line '), vertical_sep, '/' , 0,2)
{'a/c': ['a', 'b', 'c'], '1/3': ['1', '2', '3']}

唯一的问题是索引和数据是绑定在一起的，遇上需要对某个文件建多个索引时，会有多个数据副本。不过，这也可以很容易修改。

在github上查看源代码

写这个函数还遇上了一个问题：在list作为dict的key,使用dict的keys()方法时，in操作符居然是线性查找。StackOverflow的问题解释在这里：

http://stackoverflow.com/questions/10205969/why-in-operator-with-tuple-as-a-key-in-python-so-slow

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