Estoy tratando de encontrar una forma eficiente de analizar archivos que contengan líneas de ancho fijo. Por ejemplo, los primeros 20 caracteres representan una columna, a partir de las 21:30 otra y así sucesivamente.
Suponiendo que la línea tiene 100 caracteres, ¿cuál sería una forma eficaz de analizar una línea en varios componentes?
Podría usar un corte de cuerda por línea, pero es un poco feo si la línea es grande. ¿Existen otros métodos rápidos?
Respuestas:
Usar el structmódulo de la biblioteca estándar de Python sería bastante fácil y extremadamente rápido ya que está escrito en C.
Así es como se puede utilizar para hacer lo que quiera. También permite omitir columnas de caracteres especificando valores negativos para el número de caracteres en el campo.
import struct
fieldwidths = (2, -10, 24) # negative widths represent ignored padding fields
fmtstring = ' '.join('{}{}'.format(abs(fw), 'x' if fw < 0 else 's')
for fw in fieldwidths)
fieldstruct = struct.Struct(fmtstring)
parse = fieldstruct.unpack_from
print('fmtstring: {!r}, recsize: {} chars'.format(fmtstring, fieldstruct.size))
line = 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789\n'
fields = parse(line)
print('fields: {}'.format(fields))
Salida:
fmtstring: '2s 10x 24s', recsize: 36 chars
fields: ('AB', 'MNOPQRSTUVWXYZ0123456789')
Las siguientes modificaciones adaptarían su funcionamiento en Python 2 o 3 (y manejarían la entrada Unicode):
import struct
import sys
fieldstruct = struct.Struct(fmtstring)
if sys.version_info[0] < 3:
parse = fieldstruct.unpack_from
else:
# converts unicode input to byte string and results back to unicode string
unpack = fieldstruct.unpack_from
parse = lambda line: tuple(s.decode() for s in unpack(line.encode()))
Aquí hay una forma de hacerlo con cortes de cuerda, como estaba considerando, pero le preocupaba que pudiera ponerse demasiado feo. Lo bueno de esto es que, además de no ser tan feo, es que funciona sin cambios tanto en Python 2 como en 3, además de poder manejar cadenas Unicode. En cuanto a la velocidad, es, por supuesto, más lento que las versiones basadas en el structmódulo, pero podría acelerarse un poco al eliminar la capacidad de tener campos de relleno.
try:
from itertools import izip_longest # added in Py 2.6
except ImportError:
from itertools import zip_longest as izip_longest # name change in Py 3.x
try:
from itertools import accumulate # added in Py 3.2
except ImportError:
def accumulate(iterable):
'Return running totals (simplified version).'
total = next(iterable)
yield total
for value in iterable:
total += value
yield total
def make_parser(fieldwidths):
cuts = tuple(cut for cut in accumulate(abs(fw) for fw in fieldwidths))
pads = tuple(fw < 0 for fw in fieldwidths) # bool values for padding fields
flds = tuple(izip_longest(pads, (0,)+cuts, cuts))[:-1] # ignore final one
parse = lambda line: tuple(line[i:j] for pad, i, j in flds if not pad)
# optional informational function attributes
parse.size = sum(abs(fw) for fw in fieldwidths)
parse.fmtstring = ' '.join('{}{}'.format(abs(fw), 'x' if fw < 0 else 's')
for fw in fieldwidths)
return parse
line = 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789\n'
fieldwidths = (2, -10, 24) # negative widths represent ignored padding fields
parse = make_parser(fieldwidths)
fields = parse(line)
print('format: {!r}, rec size: {} chars'.format(parse.fmtstring, parse.size))
print('fields: {}'.format(fields))
Salida:
format: '2s 10x 24s', rec size: 36 chars
fields: ('AB', 'MNOPQRSTUVWXYZ0123456789')
struct.unpackparece funcionar con datos binarios. No puedo hacer que esto funcione.
No estoy realmente seguro de si esto es eficiente, pero debería ser legible (en lugar de hacer el corte manualmente). Definí una función slicesque obtiene una cadena y longitudes de columna, y devuelve las subcadenas. Lo convertí en un generador, por lo que para líneas realmente largas, no crea una lista temporal de subcadenas.
def slices(s, *args):
position = 0
for length in args:
yield s[position:position + length]
position += length
Ejemplo
In [32]: list(slices('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789', 2))
Out[32]: ['ab']
In [33]: list(slices('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789', 2, 10, 50))
Out[33]: ['ab', 'cdefghijkl', 'mnopqrstuvwxyz0123456789']
In [51]: d,c,h = slices('dogcathouse', 3, 3, 5)
In [52]: d,c,h
Out[52]: ('dog', 'cat', 'house')
Pero creo que la ventaja de un generador se pierde si necesita todas las columnas a la vez. De lo que uno podría beneficiarse es cuando desee procesar las columnas una por una, digamos en un bucle.
struct, pero es legible y más fácil de manejar. He hecho algunas pruebas con el slices function, structmódulo y también remódulo y resulta que para archivos de gran tamaño, structes el más rápido, reel segundo puesto (1,5 veces más lento) y slicestercer (2x más lento). Sin embargo, hay una pequeña sobrecarga de uso structpara que slices functionpueda ser más rápido en archivos más pequeños.
Dos opciones más que son más fáciles y bonitas que las soluciones ya mencionadas:
El primero es usar pandas:
import pandas as pd
path = 'filename.txt'
# Using Pandas with a column specification
col_specification = [(0, 20), (21, 30), (31, 50), (51, 100)]
data = pd.read_fwf(path, colspecs=col_specification)
Y la segunda opción usando numpy.loadtxt:
import numpy as np
# Using NumPy and letting it figure it out automagically
data_also = np.loadtxt(path)
Realmente depende de la forma en la que desee utilizar sus datos.
colspecs='infer' pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/…
El siguiente código ofrece un bosquejo de lo que podría querer hacer si tiene que manejar un archivo de ancho de columna fijo.
"Serio" = múltiples tipos de registros en cada uno de los múltiples tipos de archivos, registros de hasta 1000 bytes, el que define el diseño y el productor / consumidor "opuesto" es un departamento gubernamental con actitud, los cambios de diseño dan como resultado columnas no utilizadas, hasta un millón de registros en un archivo, ...
Características: Precompila los formatos de estructura. Ignora columnas no deseadas. Convierte cadenas de entrada en tipos de datos requeridos (el boceto omite el manejo de errores). Convierte registros en instancias de objetos (o dictados o tuplas con nombre si lo prefiere).
Código:
import struct, datetime, io, pprint
# functions for converting input fields to usable data
cnv_text = rstrip
cnv_int = int
cnv_date_dmy = lambda s: datetime.datetime.strptime(s, "%d%m%Y") # ddmmyyyy
# etc
# field specs (field name, start pos (1-relative), len, converter func)
fieldspecs = [
('surname', 11, 20, cnv_text),
('given_names', 31, 20, cnv_text),
('birth_date', 51, 8, cnv_date_dmy),
('start_date', 71, 8, cnv_date_dmy),
]
fieldspecs.sort(key=lambda x: x[1]) # just in case
# build the format for struct.unpack
unpack_len = 0
unpack_fmt = ""
for fieldspec in fieldspecs:
start = fieldspec[1] - 1
end = start + fieldspec[2]
if start > unpack_len:
unpack_fmt += str(start - unpack_len) + "x"
unpack_fmt += str(end - start) + "s"
unpack_len = end
field_indices = range(len(fieldspecs))
print unpack_len, unpack_fmt
unpacker = struct.Struct(unpack_fmt).unpack_from
class Record(object):
pass
# or use named tuples
raw_data = """\
....v....1....v....2....v....3....v....4....v....5....v....6....v....7....v....8
Featherstonehaugh Algernon Marmaduke 31121969 01012005XX
"""
f = cStringIO.StringIO(raw_data)
headings = f.next()
for line in f:
# The guts of this loop would of course be hidden away in a function/method
# and could be made less ugly
raw_fields = unpacker(line)
r = Record()
for x in field_indices:
setattr(r, fieldspecs[x][0], fieldspecs[x][3](raw_fields[x]))
pprint.pprint(r.__dict__)
print "Customer name:", r.given_names, r.surname
Salida:
78 10x20s20s8s12x8s
{'birth_date': datetime.datetime(1969, 12, 31, 0, 0),
'given_names': 'Algernon Marmaduke',
'start_date': datetime.datetime(2005, 1, 1, 0, 0),
'surname': 'Featherstonehaugh'}
Customer name: Algernon Marmaduke Featherstonehaugh
struct.error: unpack_from requires a buffer of at least 1157 bytes
Aquí hay un módulo simple para Python 3, basado en la respuesta de John Machin : adáptelo según sea necesario :)
"""
fixedwidth
Parse and iterate through a fixedwidth text file, returning record objects.
Adapted from https://stackoverflow.com/a/4916375/243392
USAGE
import fixedwidth, pprint
# define the fixed width fields we want
# fieldspecs is a list of [name, description, start, width, type] arrays.
fieldspecs = [
["FILEID", "File Identification", 1, 6, "A/N"],
["STUSAB", "State/U.S. Abbreviation (USPS)", 7, 2, "A"],
["SUMLEV", "Summary Level", 9, 3, "A/N"],
["LOGRECNO", "Logical Record Number", 19, 7, "N"],
["POP100", "Population Count (100%)", 30, 9, "N"],
]
# define the fieldtype conversion functions
fieldtype_fns = {
'A': str.rstrip,
'A/N': str.rstrip,
'N': int,
}
# iterate over record objects in the file
with open(f, 'rb'):
for record in fixedwidth.reader(f, fieldspecs, fieldtype_fns):
pprint.pprint(record.__dict__)
# output:
{'FILEID': 'SF1ST', 'LOGRECNO': 2, 'POP100': 1, 'STUSAB': 'TX', 'SUMLEV': '040'}
{'FILEID': 'SF1ST', 'LOGRECNO': 3, 'POP100': 2, 'STUSAB': 'TX', 'SUMLEV': '040'}
...
"""
import struct, io
# fieldspec columns
iName, iDescription, iStart, iWidth, iType = range(5)
def get_struct_unpacker(fieldspecs):
"""
Build the format string for struct.unpack to use, based on the fieldspecs.
fieldspecs is a list of [name, description, start, width, type] arrays.
Returns a string like "6s2s3s7x7s4x9s".
"""
unpack_len = 0
unpack_fmt = ""
for fieldspec in fieldspecs:
start = fieldspec[iStart] - 1
end = start + fieldspec[iWidth]
if start > unpack_len:
unpack_fmt += str(start - unpack_len) + "x"
unpack_fmt += str(end - start) + "s"
unpack_len = end
struct_unpacker = struct.Struct(unpack_fmt).unpack_from
return struct_unpacker
class Record(object):
pass
# or use named tuples
def reader(f, fieldspecs, fieldtype_fns):
"""
Wrap a fixedwidth file and return records according to the given fieldspecs.
fieldspecs is a list of [name, description, start, width, type] arrays.
fieldtype_fns is a dictionary of functions used to transform the raw string values,
one for each type.
"""
# make sure fieldspecs are sorted properly
fieldspecs.sort(key=lambda fieldspec: fieldspec[iStart])
struct_unpacker = get_struct_unpacker(fieldspecs)
field_indices = range(len(fieldspecs))
for line in f:
raw_fields = struct_unpacker(line) # split line into field values
record = Record()
for i in field_indices:
fieldspec = fieldspecs[i]
fieldname = fieldspec[iName]
s = raw_fields[i].decode() # convert raw bytes to a string
fn = fieldtype_fns[fieldspec[iType]] # get conversion function
value = fn(s) # convert string to value (eg to an int)
setattr(record, fieldname, value)
yield record
if __name__=='__main__':
# test module
import pprint, io
# define the fields we want
# fieldspecs are [name, description, start, width, type]
fieldspecs = [
["FILEID", "File Identification", 1, 6, "A/N"],
["STUSAB", "State/U.S. Abbreviation (USPS)", 7, 2, "A"],
["SUMLEV", "Summary Level", 9, 3, "A/N"],
["LOGRECNO", "Logical Record Number", 19, 7, "N"],
["POP100", "Population Count (100%)", 30, 9, "N"],
]
# define a conversion function for integers
def to_int(s):
"""
Convert a numeric string to an integer.
Allows a leading ! as an indicator of missing or uncertain data.
Returns None if no data.
"""
try:
return int(s)
except:
try:
return int(s[1:]) # ignore a leading !
except:
return None # assume has a leading ! and no value
# define the conversion fns
fieldtype_fns = {
'A': str.rstrip,
'A/N': str.rstrip,
'N': to_int,
# 'N': int,
# 'D': lambda s: datetime.datetime.strptime(s, "%d%m%Y"), # ddmmyyyy
# etc
}
# define a fixedwidth sample
sample = """\
SF1ST TX04089000 00000023748 1
SF1ST TX04090000 00000033748! 2
SF1ST TX04091000 00000043748!
"""
sample_data = sample.encode() # convert string to bytes
file_like = io.BytesIO(sample_data) # create a file-like wrapper around bytes
# iterate over record objects in the file
for record in reader(file_like, fieldspecs, fieldtype_fns):
# print(record)
pprint.pprint(record.__dict__)
Así es como resolví con un diccionario que contiene dónde comienzan y terminan los campos. Dar los puntos de inicio y final también me ayudó a gestionar los cambios a lo largo de la columna.
# fixed length
# '---------- ------- ----------- -----------'
line = '20.06.2019 myname active mydevice '
SLICES = {'date_start': 0,
'date_end': 10,
'name_start': 11,
'name_end': 18,
'status_start': 19,
'status_end': 30,
'device_start': 31,
'device_end': 42}
def get_values_as_dict(line, SLICES):
values = {}
key_list = {key.split("_")[0] for key in SLICES.keys()}
for key in key_list:
values[key] = line[SLICES[key+"_start"]:SLICES[key+"_end"]].strip()
return values
>>> print (get_values_as_dict(line,SLICES))
{'status': 'active', 'name': 'myname', 'date': '20.06.2019', 'device': 'mydevice'}
Esto es lo que NumPy usa bajo el capó (mucho más simplificado, pero aún así, este código se encuentra LineSplitter classdentro de _iotools module):
import numpy as np
DELIMITER = (20, 10, 10, 20, 10, 10, 20)
idx = np.cumsum([0] + list(DELIMITER))
slices = [slice(i, j) for (i, j) in zip(idx[:-1], idx[1:])]
def parse(line):
return [line[s] for s in slices]
No maneja delimitadores negativos para ignorar la columna por lo que no es tan versátil como struct, pero es más rápido.
El corte de cuerdas no tiene por qué ser feo siempre que lo mantenga organizado. Considere almacenar los anchos de sus campos en un diccionario y luego usar los nombres asociados para crear un objeto:
from collections import OrderedDict
class Entry:
def __init__(self, line):
name2width = OrderedDict()
name2width['foo'] = 2
name2width['bar'] = 3
name2width['baz'] = 2
pos = 0
for name, width in name2width.items():
val = line[pos : pos + width]
if len(val) != width:
raise ValueError("not enough characters: \'{}\'".format(line))
setattr(self, name, val)
pos += width
file = "ab789yz\ncd987wx\nef555uv"
entry = []
for line in file.split('\n'):
entry.append(Entry(line))
print(entry[1].bar) # output: 987
Debido a que mi trabajo anterior a menudo maneja 1 millón de líneas de datos de ancho fijo, investigué sobre este problema cuando comencé a usar Python.
Hay 2 tipos de FixedWidth
Si la cadena de recursos está compuesta por caracteres ascii, entonces ASCII FixedWidth = Unicode FixedWidth
Afortunadamente, la cadena y el byte son diferentes en py3, lo que reduce mucha confusión cuando se trata de caracteres codificados de doble byte (eggbk, big5, euc-jp, shift-jis, etc.).
Para el procesamiento de "ASCII FixedWidth", la cadena generalmente se convierte en bytes y luego se divide.
Sin importar módulos de terceros,
totalLineCount = 1 millón, lineLength = 800 bytes, FixedWidthArgs = (10,25,4, ....), divido la línea en aproximadamente 5 formas y obtengo la siguiente conclusión:
slice(bytes) es más rápido que slice(string)Cuando se trata de archivos grandes, a menudo usamos with open ( file, "rb") as f:.
El método atraviesa uno de los archivos anteriores, aproximadamente 2,4 segundos.
Creo que el controlador adecuado, que procesa 1 millón de filas de datos, divide cada fila en 20 campos y tarda menos de 2,4 segundos.
Solo encuentro eso stucty itemgettercumplo con los requisitos
ps: Para una visualización normal, convertí str unicode a bytes. Si se encuentra en un entorno de doble byte, no es necesario que haga esto.
from itertools import accumulate
from operator import itemgetter
def oprt_parser(sArgs):
sum_arg = tuple(accumulate(abs(i) for i in sArgs))
# Negative parameter field index
cuts = tuple(i for i,num in enumerate(sArgs) if num < 0)
# Get slice args and Ignore fields of negative length
ig_Args = tuple(item for i, item in enumerate(zip((0,)+sum_arg,sum_arg)) if i not in cuts)
# Generate `operator.itemgetter` object
oprtObj =itemgetter(*[slice(s,e) for s,e in ig_Args])
return oprtObj
lineb = b'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz\xb0\xa1\xb2\xbb\xb4\xd3\xb5\xc4\xb6\xee\xb7\xa2\xb8\xf6\xba\xcd0123456789'
line = lineb.decode("GBK")
# Unicode Fixed Width
fieldwidthsU = (13, -13, 4, -4, 5,-5) # Negative width fields is ignored
# ASCII Fixed Width
fieldwidths = (13, -13, 8, -8, 5,-5) # Negative width fields is ignored
# Unicode FixedWidth processing
parse = oprt_parser(fieldwidthsU)
fields = parse(line)
print('Unicode FixedWidth','fields: {}'.format(tuple(map(lambda s: s.encode("GBK"), fields))))
# ASCII FixedWidth processing
parse = oprt_parser(fieldwidths)
fields = parse(lineb)
print('ASCII FixedWidth','fields: {}'.format(fields))
line = 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789\n'
fieldwidths = (2, -10, 24)
parse = oprt_parser(fieldwidths)
fields = parse(line)
print(f"fields: {fields}")
Salida:
Unicode FixedWidth fields: (b'abcdefghijklm', b'\xb0\xa1\xb2\xbb\xb4\xd3\xb5\xc4', b'01234')
ASCII FixedWidth fields: (b'abcdefghijklm', b'\xb0\xa1\xb2\xbb\xb4\xd3\xb5\xc4', b'01234')
fields: ('AB', 'MNOPQRSTUVWXYZ0123456789')
oprt_parseres 4x make_parser(lista por comprensión + sector)
Durante la investigación, se encontró que cuando la velocidad de la CPU es más rápida, parece que la eficiencia del remétodo aumenta más rápido.
Como no tengo más y mejores computadoras para probar, proporcione mi código de prueba, si alguien está interesado, puede probarlo con una computadora más rápida.
Entorno de ejecución:
import timeit
import time
import re
from itertools import accumulate
from operator import itemgetter
def eff2(stmt,onlyNum= False,showResult=False):
'''test function'''
if onlyNum:
rl = timeit.repeat(stmt=stmt,repeat=roundI,number=timesI,globals=globals())
avg = sum(rl) / len(rl)
return f"{avg * (10 ** 6)/timesI:0.4f}"
else:
rl = timeit.repeat(stmt=stmt,repeat=10,number=1000,globals=globals())
avg = sum(rl) / len(rl)
print(f"【{stmt}】")
print(f"\tquick avg = {avg * (10 ** 6)/1000:0.4f} s/million")
if showResult:
print(f"\t Result = {eval(stmt)}\n\t timelist = {rl}\n")
else:
print("")
def upDouble(argList,argRate):
return [c*argRate for c in argList]
tbStr = "000000001111000002222真2233333333000000004444444QAZ55555555000000006666666ABC这些事中文字abcdefghijk"
tbBytes = tbStr.encode("GBK")
a20 = (4,4,2,2,2,3,2,2, 2 ,2,8,8,7,3,8,8,7,3, 12 ,11)
a20U = (4,4,2,2,2,3,2,2, 1 ,2,8,8,7,3,8,8,7,3, 6 ,11)
Slng = 800
rateS = Slng // 100
tStr = "".join(upDouble(tbStr , rateS))
tBytes = tStr.encode("GBK")
spltArgs = upDouble( a20 , rateS)
spltArgsU = upDouble( a20U , rateS)
testList = []
timesI = 100000
roundI = 5
print(f"test round = {roundI} timesI = {timesI} sourceLng = {len(tStr)} argFieldCount = {len(spltArgs)}")
print(f"pure str \n{''.ljust(60,'-')}")
# ==========================================
def str_parser(sArgs):
def prsr(oStr):
r = []
r_ap = r.append
stt=0
for lng in sArgs:
end = stt + lng
r_ap(oStr[stt:end])
stt = end
return tuple(r)
return prsr
Str_P = str_parser(spltArgsU)
# eff2("Str_P(tStr)")
testList.append("Str_P(tStr)")
print(f"pure bytes \n{''.ljust(60,'-')}")
# ==========================================
def byte_parser(sArgs):
def prsr(oBytes):
r, stt = [], 0
r_ap = r.append
for lng in sArgs:
end = stt + lng
r_ap(oBytes[stt:end])
stt = end
return r
return prsr
Byte_P = byte_parser(spltArgs)
# eff2("Byte_P(tBytes)")
testList.append("Byte_P(tBytes)")
# re,bytes
print(f"re compile object \n{''.ljust(60,'-')}")
# ==========================================
def rebc_parser(sArgs,otype="b"):
re_Args = "".join([f"(.{{{n}}})" for n in sArgs])
if otype == "b":
rebc_Args = re.compile(re_Args.encode("GBK"))
else:
rebc_Args = re.compile(re_Args)
def prsr(oBS):
return rebc_Args.match(oBS).groups()
return prsr
Rebc_P = rebc_parser(spltArgs)
# eff2("Rebc_P(tBytes)")
testList.append("Rebc_P(tBytes)")
Rebc_Ps = rebc_parser(spltArgsU,"s")
# eff2("Rebc_Ps(tStr)")
testList.append("Rebc_Ps(tStr)")
print(f"struct \n{''.ljust(60,'-')}")
# ==========================================
import struct
def struct_parser(sArgs):
struct_Args = " ".join(map(lambda x: str(x) + "s", sArgs))
def prsr(oBytes):
return struct.unpack(struct_Args, oBytes)
return prsr
Struct_P = struct_parser(spltArgs)
# eff2("Struct_P(tBytes)")
testList.append("Struct_P(tBytes)")
print(f"List Comprehensions + slice \n{''.ljust(60,'-')}")
# ==========================================
import itertools
def slice_parser(sArgs):
tl = tuple(itertools.accumulate(sArgs))
slice_Args = tuple(zip((0,)+tl,tl))
def prsr(oBytes):
return [oBytes[s:e] for s, e in slice_Args]
return prsr
Slice_P = slice_parser(spltArgs)
# eff2("Slice_P(tBytes)")
testList.append("Slice_P(tBytes)")
def sliceObj_parser(sArgs):
tl = tuple(itertools.accumulate(sArgs))
tl2 = tuple(zip((0,)+tl,tl))
sliceObj_Args = tuple(slice(s,e) for s,e in tl2)
def prsr(oBytes):
return [oBytes[so] for so in sliceObj_Args]
return prsr
SliceObj_P = sliceObj_parser(spltArgs)
# eff2("SliceObj_P(tBytes)")
testList.append("SliceObj_P(tBytes)")
SliceObj_Ps = sliceObj_parser(spltArgsU)
# eff2("SliceObj_Ps(tStr)")
testList.append("SliceObj_Ps(tStr)")
print(f"operator.itemgetter + slice object \n{''.ljust(60,'-')}")
# ==========================================
def oprt_parser(sArgs):
sum_arg = tuple(accumulate(abs(i) for i in sArgs))
cuts = tuple(i for i,num in enumerate(sArgs) if num < 0)
ig_Args = tuple(item for i,item in enumerate(zip((0,)+sum_arg,sum_arg)) if i not in cuts)
oprtObj =itemgetter(*[slice(s,e) for s,e in ig_Args])
return oprtObj
Oprt_P = oprt_parser(spltArgs)
# eff2("Oprt_P(tBytes)")
testList.append("Oprt_P(tBytes)")
Oprt_Ps = oprt_parser(spltArgsU)
# eff2("Oprt_Ps(tStr)")
testList.append("Oprt_Ps(tStr)")
print("|".join([s.split("(")[0].center(11," ") for s in testList]))
print("|".join(["".center(11,"-") for s in testList]))
print("|".join([eff2(s,True).rjust(11," ") for s in testList]))
Salida:
Test round = 5 timesI = 100000 sourceLng = 744 argFieldCount = 20
...
...
Str_P | Byte_P | Rebc_P | Rebc_Ps | Struct_P | Slice_P | SliceObj_P|SliceObj_Ps| Oprt_P | Oprt_Ps
-----------|-----------|-----------|-----------|-- ---------|-----------|-----------|-----------|---- -------|-----------
9.6315| 7.5952| 4.4187| 5.6867| 1.5123| 5.2915| 4.2673| 5.7121| 2.4713| 3.9051