在回答另一个问题时,有人向我展示了以下教程,其中作者声称使用 iterparse 在 3 秒内解析了一个 ~100 MB 的 XML 文件:
http://eli.thegreenplace.net/2012/03/15/processing-xml-in-python-with-elementtree/
我正在尝试解析一个大约 90 MB 的 XML 文件,并且我有以下代码:
from xml.etree.cElementTree import *
count = 0
for event, elem in iterparse('foo.xml'):
if elem.tag == 'identifier' and elem.text == 'bar':
count += 1
elem.clear() # discard the element
print count
这大约需要三十秒......甚至与我使用类似大小的文件、类似的算法和相同的包阅读的教程中报告的数量级不同。
有人可以告诉我我的代码可能有什么问题,或者我可能没有注意到我的情况和教程之间有什么区别吗?
我正在使用 Python 2.7.3。
附录:
我也在使用一台功能相当强大的机器,以防有人认为可能就是这样。
最佳答案
正如 TJD 所提到的,仅比较 XML 的大小可能不会提供很多信息。但是,我碰巧有相同结构但不同大小的文件:
79M 文件:
$ python -m timeit -n 1 -c 'from xml.etree.cElementTree import iterparse
count = 0
for event, elem in iterparse("..../QT20060217_S_18mix23-2500_01.mzML"):
if elem.tag.endswith("spectrum"): count += 1
elem.clear()
print count'
6126
6126
6126
1 loops, best of 3: 950 msec per loop
对于一个 3.8G 的文件,timeit 的输出是:
1 loops, best of 3: 22.3 sec per loop
此外,与 lxml 进行比较:将第一行中的 xml.etree.cElementTree 更改为 lxml.etree 我得到:
对于第一个文件:每个循环 730 毫秒
对于第二个文件:每个循环 11.4 秒
关于python - ElementTree iterparse 需要多长时间?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/11250934/
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