Um XML-Dateien auf GB-Ebene effizient zu analysieren, muss das Streaming-Parsen verwendet werden, um Speicherüberlauf zu vermeiden. 1. Verwenden Sie Streaming -Parser wie Pythons xml.etree.Iderparse oder LXML, um Ereignisse nach Ereignis zu verarbeiten und Elem.Clear () rechtzeitig zu verarbeiten, um den Speicher zu ver?ffentlichen. 2. Verarbeiten Sie nur Ziel -Tag -Elemente, filtern Sie irrelevante Daten über Tag -Namen oder Namespaces und reduzieren das Verarbeitungsvolumen. 3.. Unterstützung von Streaming -Lesen von Disk oder Netzwerk, Kombinieren von Anforderungen und Bytesio oder direkt mit iterativen LXML -iterativen Dateiobjekten, um Download und Parsen zu erreichen. 4. Optimieren Sie die Leistung, klare übergeordnete Knotenreferenzen, vermeiden Sie die Speicherung verarbeiteter Elemente, extrahieren Sie nur die erforderlichen Felder und k?nnen mit Generatoren oder asynchroner Verarbeitung kombiniert werden, um die Effizienz zu verbessern. 5. Vorbereitungsdateien k?nnen für Vorlagdateien, Konvertierungsformate oder mit verteilten Tools wie Spark berücksichtigt werden. Der Kern ist die Streaming -Verarbeitung, die rechtzeitige Reinigung des Speichers, die pr?zise Datenextraktion und letztendlich den Zyklus von "Streaming -Lesen, Verarbeitung, Reinigung und Wiederholung".

Das Parsen von XML-Dateien in Gigabyte-Gr??e ist eine h?ufige Herausforderung bei der Datenverarbeitung, insbesondere wenn es sich um gro?e Exporte aus Datenbanken, wissenschaftlichen Datens?tzen oder Unternehmenssystemen handelt. Der Versuch, die gesamte Datei mit Standard -DOM -Parsers in den Speicher zu laden, führt mit ziemlicher Sicherheit zu Speichersch?pfung. Der Schlüssel ist das Streaming - das Lesen und Verarbeiten der Datei inkrementell, ohne alles auf einmal zu laden.

Hier erfahren Sie, wie Sie gro?e XML -Dateien effizient streamen und analysieren k?nnen:

1. Verwenden Sie einen Streaming -Parser (SAX oder iterativ)

Verwenden Sie anstatt den gesamten XML -Baum in Speicher (wie xml.dom oder ElementTree.parse() ) zu laden, anstatt wie XML.DOM oder ElementTree.parse ()) einen Streaming -Parser zu verwenden, der die Datei nacheinander liest und Ereignisse ausl?st, wenn sie auf Elemente st??t.

Beste Optionen:

• Python: xml.etree.iterparse oder SAX
• Java: SAXParser oder StAX
• C#: XmlReader
• JavaScript: sax-js oder xml-stream (Node.js)

In Python ist iterparse h?ufig die praktischste Wahl, da es inkrementelles Parsen erm?glicht und gleichzeitig Zugriff auf Elementb?ume für einzelne Aufzeichnungen erm?glicht.

Beispiel in Python ( iterparse ):

 importieren Sie xml.etree.elementtree als ET

Def Parse_large_xml (Datei_Path):
    context = et.Iterparse (Datei_Path, Ereignisse = ('start', 'end'))
    context = iter (Kontext)
    _, root = next (context) #

    Für das Ereignis Elem im Kontext:
        Wenn Ereignis == &#39;End&#39; und Elem.tag == &#39;Datensatz&#39;: # Angenommen, jeder Datensatz ist <Ectrat>
            # Verarbeiten Sie das Element (z. B. Daten extrahieren, auf DB speichern)
            process_record (elem)
            elem.clear () # entscheidend: freier Speicher
            # L?schen Sie auch übergeordnete Verweise, um Speicheraufbau zu vermeiden
            W?hrend Elem.getPrevious () keine ist:
                Del Elem.getParent () [0]

Def Process_Record (Elem):
    # Beispiel: Felder extrahieren
    print (elem.find (&#39;name&#39;). text if elem.find (&#39;name&#39;) ist kein anderer &#39;&#39;)

? Schlüsselpunkt : Rufen Sie elem.clear() nach der Verarbeitung auf den freien Speicher an. Ohne dies w?chst die Speicherverwendung sogar mit iterparse .

2. Ziele spezifische Elemente, um irrelevante Daten zu überspringen

Gro?e XML -Dateien enthalten h?ufig verschachtelte Metadaten oder Header, die Sie nicht ben?tigen. überspringen Sie sie früh.

Strategie:

• Verarbeiten Sie nur Elemente mit einem bestimmten Tag (z. B. <Item> , <Record> )
• Verwenden Sie bei Bedarf einen Tiefenz?hler oder eine Pfadverfolgung
• Ignorieren Sie unerwünschte Namespaces

Beispiel: Filter nach Tag

 Wenn Ereignis == 'End' und Elem.tag.endswith ('} Produkt'): # Die Namespaces verarbeitet
    process_product (elem)
    Elem.Clear ()

? Pro -Tipp: Verwenden Sie .endswith() , um XML -Namespaces anmutig zu verarbeiten (z. B. {http://example.com}Product ).

3. Prozess in Stücken und Stream von der Festplatte oder des Netzwerks

Wenn die Datei zu gro? ist, um lokal zu speichern oder aus einer Remote -Quelle stammt:

• Verwenden Sie das Lesen von Chunked mit requests (in Python) für Remotedateien
• Pfeifen Sie den Strom direkt in den Parser

Beispiel: Stream aus der URL

 Anfragen importieren
von IO Import Bytesio

Def Stream_xml_from_url (URL):
    Antwort = Requests.get (URL, Stream = True)
    response.raise_for_status ()
    context = et.Iterparse (bytesio (response.content), events = ('start', 'end'))
    # ... wie oben

?? Hinweis: BytesIO l?dt die vollst?ndige Antwort in den Speicher. Für das echte Streaming sollten Sie lxml mit xmlfile oder einem benutzerdefinierten Puffer verwenden.

Bessere Option: Verwenden Sie lxml mit iterparse und Datei-?hnlichen Objekten für das echte Streaming:

 von LXML Import ETREE

Def Parse_with_lxml (Datei_Path):
    context = ETREE.IderParse (Datei_Path, Ereignisse = ('Start', 'End'))
    Für das Ereignis Elem im Kontext:
        Wenn Ereignis == 'Ende' und Elem.tag == 'Datensatz':
            process_record (elem)
            Elem.Clear ()
            # Vorherige Geschwister klare
            W?hrend Elem.getPrevious () keine ist:
                Del Elem.getParent () [0]

lxml ist schneller und speichereffizienter als eingebauter ElementTree für riesige Dateien.

4. Optimieren Sie die Leistung und vermeiden Sie gemeinsame Fallstricke

Selbst beim Streaming k?nnen schlechte Praktiken die Dinge verlangsamen oder das Ged?chtnis austauschen.

Tun:

• ? Rufen Sie elem.clear() nach der Verarbeitung an
• ? übergeordnete Referenzen mit del elem.getparent()[0] l?schen
• ? Verwenden Sie Generatoren, um Datens?tze zu erhalten, anstatt sie zu speichern
• ? Nur die erforderlichen Felder analysieren; überspringen Sie schwere Text oder bin?re Knoten
• ? Verwenden Sie multiprocessing oder Async E/A, wenn die nachgeschaltete Verarbeitung langsam ist

Nicht:

• ? Verwenden Sie ElementTree.parse() in gro?en Dateien
• ? Verweise auf verarbeitete Elemente behalten
• ? den gesamten Baum analysieren, nur um ein paar Werte zu extrahieren

Bonus: Betrachten Sie alternative Tools für extreme F?lle

Betrachten Sie für Multi-Gigabyte- oder TB-Skala-XML : überlegen Sie:

• Konvertieren Sie frühzeitig mit einem Streaming -Transformator in JSON/CSV
• Verwenden Sie Apache Spark mit benutzerdefiniertem XML-Eingangsformat (z. B. spark-xml ).
• Schreiben Sie einen C /C /Rost -Parser für maximale Geschwindigkeit
• Die Datei mithilfe von Befehlszeilen-Tools vorspannen:

   cSplit -f Chunk largeFile.xml &#39;/<record/&#39; &#39;{*}&#39;

  Verarbeiten Sie dann kleinere Stücke parallel.

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  Bei effizientem Parsen gro?e XML -Dateien geht es nicht um Brute -Kraft - es geht um inkrementelle Verarbeitung, Speicherhygiene und intelligente Tools . Verwenden Sie iterparse , klare Elemente und konzentrieren Sie sich nur auf die Daten, die Sie ben?tigen.

  Grunds?tzlich: Stream, Prozess, klar, wiederholen .

  Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo streamen und analysieren Sie effizient Gigabyte-XML-Dateien. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!