Effizientes CSV-Lesen und Schreiben in Go

Das effiziente Lesen und Schreiben einer CSV-Datei in Go erfordert die Optimierung der E/A-Vorgänge . Betrachten Sie den folgenden Codeausschnitt, der eine CSV-Datei liest, Berechnungen an den Daten durchführt und die Ergebnisse in eine neue CSV-Datei schreibt:

package main

import (
  "encoding/csv"
  "fmt"
  "log"
  "os"
  "strconv"
)

func ReadRow(r *csv.Reader) (map[string]string, error) {
  record, err := r.Read()
  if err == io.EOF {
    return nil, io.EOF
  }
  if err != nil {
      return nil, err
  }
  m := make(map[string]string)
  for i, v := range record {
    m[strconv.Itoa(i)] = v
  }
  return m, nil
}

func main() {
  // load data csv
  csvFile, err := os.Open("./path/to/datafile.csv")
  if err != nil {
    log.Fatal(err)
  }
  defer csvFile.Close()

  // create channel to process rows concurrently
  recCh := make(chan map[string]string, 10)
  go func() {
    defer close(recCh)
    r := csv.NewReader(csvFile)
    if _, err := r.Read(); err != nil { //read header
        log.Fatal(err)
    }

    for {
        rec, err := ReadRow(r)
        if err == io.EOF {
          return  // no more rows to read
        }
        if err != nil {
          log.Fatal(err)
        }
        recCh <- rec
    }
  }()

  // write results to a new csv
  outfile, err := os.Create("./where/to/write/resultsfile.csv"))
  if err != nil {
    log.Fatal("Unable to open output")
  }
  defer outfile.Close()
  writer := csv.NewWriter(outfile)

  for record := range recCh {
    time := record["0"]
    value := record["1"]

    // get float values
    floatValue, err := strconv.ParseFloat(value, 64)
    if err != nil {
      log.Fatal("Record: %v, Error: %v", floatValue, err)
    }

    // calculate scores; THIS EXTERNAL METHOD CANNOT BE CHANGED
    score := calculateStuff(floatValue)

    valueString := strconv.FormatFloat(floatValue, 'f', 8, 64)
    scoreString := strconv.FormatFloat(prob, 'f', 8, 64)
    //fmt.Printf("Result: %v\n", []string{time, valueString, scoreString})

    writer.Write([]string{time, valueString, scoreString})
  }

  writer.Flush()
}

Die wichtigste Verbesserung in diesem Code ist die Verwendung von Parallelität, um CSV-Zeilen einzeln zu verarbeiten. Mithilfe eines Kanals können wir Zeilen aus der Eingabe-CSV-Datei in einer Goroutine lesen und die Ergebnisse gleichzeitig in die Ausgabe-CSV-Datei in der Hauptroutine schreiben. Dieser Ansatz vermeidet das Laden der gesamten Datei in den Speicher, was den Speicherverbrauch erheblich reduzieren und die Leistung verbessern kann.