Question

我不确定这个问题只与ruby有关，也许你会发现它与任何其他语言相关。

我想知道我是应该使用解析还是预告：

CSV.parse(filepath)将解析整个文件并返回一个数组数组，这些数组将反映csv文件并将存储在内存中。稍后，我将处理这些数组行。
CSV.foreach(filepath)将逐行读取/解析文件并逐行处理。

说到性能，有什么区别吗？有一个更好的方法吗？

PS：我知道在ruby中我可以使用parse方法提供一个块，然后它将分别处理每一行。

Answer 1

这是我的测试：

require 'csv'
require 'benchmark'

small_csv_file = "test_data_small_50k.csv"
large_csv_file = "test_data_large_20m.csv"

Benchmark.bmbm do |x|
    x.report("Small: CSV #parse") do 
        CSV.parse(File.open(small_csv_file), headers: true) do |row|
            row
        end
    end

    x.report("Small: CSV #foreach") do
        CSV.foreach(small_csv_file, headers: true) do |row|
            row
        end
    end

    x.report("Large: CSV #parse") do 
        CSV.parse(File.open(large_csv_file), headers: true) do |row|
            row
        end
    end

    x.report("Large: CSV #foreach") do
        CSV.foreach(large_csv_file, headers: true) do |row|
            row
        end
    end
end

Rehearsal -------------------------------------------------------
Small: CSV #parse     0.950000   0.000000   0.950000 (  0.952493)
Small: CSV #foreach   0.950000   0.000000   0.950000 (  0.953514)
Large: CSV #parse   659.000000   2.120000 661.120000 (661.280070)
Large: CSV #foreach 648.240000   1.800000 650.040000 (650.062963)
------------------------------------------- total: 1313.060000sec

                          user     system      total        real
Small: CSV #parse     1.000000   0.000000   1.000000 (  1.143246)
Small: CSV #foreach   0.990000   0.000000   0.990000 (  0.984285)
Large: CSV #parse   646.380000   1.890000 648.270000 (648.286247)
Large: CSV #foreach 651.010000   1.840000 652.850000 (652.874320)

基准测试是在具有8GB内存的Macbook Pro上运行的。结果表明，使用CSV＃parse或CSV＃foreach，性能在统计上是等效的。

删除了标题选项（仅测试了小文件）：

require 'csv'
require 'benchmark'

small_csv_file = "test_data_small_50k.csv"

Benchmark.bmbm do |x|
    x.report("Small: CSV #parse") do 
        CSV.parse(File.open(small_csv_file)) do |row|
            row
        end
    end

    x.report("Small: CSV #foreach") do
        CSV.foreach(small_csv_file) do |row|
            row
        end
    end
end

Rehearsal -------------------------------------------------------
Small: CSV #parse     0.590000   0.010000   0.600000 (  0.597775)
Small: CSV #foreach   0.620000   0.000000   0.620000 (  0.621950)
---------------------------------------------- total: 1.220000sec

                          user     system      total        real
Small: CSV #parse     0.590000   0.000000   0.590000 (  0.597594)
Small: CSV #foreach   0.610000   0.000000   0.610000 (  0.604537)

注意：

large_csv_file与small_csv_file的结构不同，因此比较两个文件之间的结果（即行/秒）将是不准确的。

small_csv_file有50,000条记录

large_csv_file有1,000,000条记录

Headers选项设置为true会因为为行中的每个字段构建哈希而显着降低性能（请参阅HeadersConverters部分：http://www.ruby-doc.org/stdlib-2.0.0/libdoc/csv/rdoc/CSV.html）

性能：ruby CSV.foreach与CSV.parse

1 个答案: