Эффективное чтение и запись CSV в Go

Задача эффективного чтения и записи CSV-файла в Go предполагает оптимизацию операций ввода-вывода . Рассмотрим следующий фрагмент кода, который считывает файл CSV, выполняет вычисления с данными и записывает результаты в новый файл 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()
}

Ключевым улучшением этого кода является использование параллельной обработки строк CSV по одной. Используя канал, мы можем читать строки из входного CSV-файла в горутине и одновременно записывать результаты в выходной CSV-файл в основной подпрограмме. Такой подход позволяет избежать загрузки всего файла в память, что позволяет значительно снизить потребление памяти и повысить производительность.