Julia 使用 cat 命令很慢

Question

我想看看 julia 语言，所以我写了一个小脚本来导入我正在使用的数据集。但是当我运行并分析脚本时，结果发现它比 R 中的类似脚本慢得多。当我进行分析时，它告诉我所有 cat 命令的性能都很差。

文件如下所示：

#
#Metadata
#

Identifier1 data_string1
Identifier2 data_string2
Identifier3 data_string3
Identifier4 data_string4

//

我主要想获取 data_strings 并将它们拆分为单个字符的矩阵。这是一个最小的代码示例：

function loadfile()
  f = open("/file1")
  first=true
  m = Array(Any, 1,0)

  for ln in eachline(f)

    if ln[1] != '#' && ln[1] != '\n' && ln[1] != '/'
      s = split(ln[1:end-1])
      s = split(s[2],"")

      if first
        m = reshape(s,1,length(s))
        first = false
      else
        s = reshape(s,1,length(s))
        println(size(m))
        println(size(s))
        m = vcat(m, s)
      end

    end
  end
end

知道为什么 julia 使用 cat 命令可能会很慢，或者我该如何做？

感谢任何建议！

Answer 1

像这样使用 cat 很慢，因为它需要大量内存分配。每次我们执行 vcat 时，我们都会分配一个全新的数组 m，它与旧的 m 基本相同。这是我如何以更 Julian 的方式重写您的代码，其中 m 仅在最后创建：

function loadfile2()
  f = open("./sotest.txt","r")
  first = true
  lines = Any[]

  for ln in eachline(f)
    if ln[1] == '#' || ln[1] == '\n' || ln[1] == '/'
      continue
    end

    data_str = split(ln[1:end-1]," ")[2]
    data_chars = split(data_str,"")
    # Can make even faster (2x in my tests) with
    # data_chars = [data_str[i] for i in 1:length(data_str)]
    # But this inherently assumes ASCII data
    push!(lines, data_chars)
  end
  m = hcat(lines...)'  # Stick column vectors together then transpose
end

我做了一个 10,000 行版本的你的示例数据，发现如下表现：

Old version:
elapsed time: 3.937826405 seconds (3900659448 bytes allocated, 43.81% gc time)
elapsed time: 3.581752309 seconds (3900645648 bytes allocated, 36.02% gc time)
elapsed time: 3.57753696 seconds (3900645648 bytes allocated, 37.52% gc time)
New version:
elapsed time: 0.010351067 seconds (11568448 bytes allocated)
elapsed time: 0.011136188 seconds (11568448 bytes allocated)
elapsed time: 0.010654002 seconds (11568448 bytes allocated)

Julia 使用 cat 命令很慢

Julia is slow with cat command

julia