Leitura e gravação CSV eficiente em Go
A tarefa de ler e gravar um arquivo CSV de forma eficiente em Go envolve a otimização das operações de E/S . Considere o seguinte trecho de código que lê um arquivo CSV, realiza cálculos nos dados e grava os resultados em um novo arquivo CSV:
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()
}
A principal melhoria neste código é o uso de simultaneidade para processar linhas CSV, uma por vez. Ao usar um canal, podemos ler as linhas do arquivo CSV de entrada em uma goroutine e gravar os resultados no arquivo CSV de saída na rotina principal simultaneamente. Essa abordagem evita carregar o arquivo inteiro na memória, o que pode reduzir significativamente o consumo de memória e melhorar o desempenho.
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