我正在努力让自己在 python 中变得更好。有一些工具可以做这些事情，但我想自己做有两个原因。
- 学习一些更好的方法
- 操作灵活
我有两个文本文件，大小完全相同，行数相同。我需要检查第 2 行、第 6 行（每次 +4）文本，查看它的开头文本，检查它是否类似于某些预定义的文本，如果是，则将该行与相应文件中的 4 块一起写入，并写入相同另一个相应文件中的行。（对于那些听起来很熟悉的人，我正在尝试从 Illumina 配对末端序列数据中分离出条形码数据）。
我已经有一个工作代码，但问题是它需要几天才能完成。100,000行我花了大约10分钟，我有2亿。
我在这里发布代码以及我的想法。好的，我有 100 个键，它们是 ATCCGG、ACCTGG 等。但是，如果我有一个不匹配，我想认为它是正确的，例如 DOG 可以有 AOG、BOG、DIG、DAG、DOF、DOH....
def makehamming2(text,dist):
dicthamming=dict()
rep=["A","T","C","G"]
if dist==1:
for i in range(len(text)):
for j in range(len(rep)):
chars=list(text)
if rep[j]<>chars[i]:
chars[i]=rep[j]
word="".join(chars)
dicthamming[word]=text
return dicthamming
我正在使用 dist=1。
我将此功能用于 100 个条形码，因此，我的字典中有大约 100*18 个项目。
count=0
eachline=1
writeflag=0
seqlen=int(seqlen)
cutlen=len(cutsite)
infile=open(inf, "r")
for line in infile:
count+=1
if eachline==1:
writeflag=0
header=line
eachline=2
elif eachline==2:
eachline=3
line=line.strip()
if line[0:6] in searchdict.keys():
barcode=searchdict[line[0:6]]
towritefile=outfile+"/"+barcode+".fastq"
seq=line[6:seqlen+6]
qualstart=6
writeflag=1
seqeach[barcode]=seqeach.get(barcode,0)+1
elif eachline==3:
eachline=4
third=line
elif eachline==4:
eachline=1
line=line.strip()
if writeflag==1:
qualline=line[qualstart:qualstart+seqlen]
addToBuffer=header+seq+"\n"+third+qualline+"\n"
bufferdict[towritefile]=bufferdict.get(towritefile,"")+addToBuffer
Fourlinesofpair=getfrompair(inf2,count, seqlen)
bufferdictpair[towritefile[:-6:]+"_2.fastq"]=\
bufferdictpair.get(towritefile[:-6:]+"_2.fastq","")+Fourlinesofpair
if (count/4)%10000==0:
print "writing" , str((count/4))
for key, val in bufferdict.items():
writefile1=open(key,"a")
writefile1.write(val)
bufferdict=dict()
for key, val in bufferdictpair.items():
writefile1=open(key,"a")
writefile1.write(val)
bufferdictpair=dict()
end=(time.time()-start)/60.0
print "finished writing", str(end) , "minutes"
print "writing" , str(count/4)
for key, val in bufferdict.items():
writefile1=open(key,"a")
writefile1.write(val)
bufferdict=dict()
writefile1.close()
for key, val in bufferdictpair.items():
writefile1=open(key,"a")
writefile1.write(val)
bufferdictpair=dict()
writefile1.close()
end=(time.time()-start)/60.0
print "finished writing", str(end) , "minutes"
getfrompair 是一个函数，
def getfrompair(inf2, linenum, length):
info=open(inf2,"r")
content=""
for count, line in enumerate(info):
#print str(count)
if count == linenum-4:
content=line
if count == linenum-3:
content=content+line.strip()[:length]+"\n"
if count == linenum-2:
content=content+line
if count == linenum-1:
content=content+line.strip()[:length]+"\n"
#print str(count), content
return content
所以，我的主要问题是如何优化它。在大多数情况下，我会假设此代码至少在 8gb 内存和 >4 个核心处理器中运行。我可以使用多处理器吗？我在这里的另一个线程中使用了建议中的缓冲区，因为这比在每行之后写入磁盘要快。
提前谢谢你教我。
编辑 1 在 Ignacio 的建议之后，我做了分析和“getfrompair”函数占用了一半以上的运行时间？有没有更好的方法可以从文件中获取某一行，而无需在某个时间逐行查看。
来自分数的配置文件结果（10000 行，而不是原来的 8 亿行）
68719 function calls in 2.902 seconds
Ordered by: standard name
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
66 0.000 0.000 0.000 0.000 :0(append)
32 0.003 0.000 0.003 0.000 :0(close)
2199 0.007 0.000 0.007 0.000 :0(get)
8 0.002 0.000 0.002 0.000 :0(items)
3 0.000 0.000 0.000 0.000 :0(iteritems)
750 0.001 0.000 0.001 0.000 :0(join)
7193 0.349 0.000 0.349 0.000 :0(keys)
39977 0.028 0.000 0.028 0.000 :0(len)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 :0(mkdir)
767 0.045 0.000 0.045 0.000 :0(open)
300 0.000 0.000 0.000 0.000 :0(range)
1 0.005 0.005 0.005 0.005 :0(setprofile)
96 0.000 0.000 0.000 0.000 :0(split)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 :0(startswith)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 :0(stat)
6562 0.016 0.000 0.016 0.000 :0(strip)
4 0.000 0.000 0.000 0.000 :0(time)
48 0.000 0.000 0.000 0.000 :0(update)
46 0.004 0.000 0.004 0.000 :0(write)
733 1.735 0.002 1.776 0.002 RC14100~.PY:273(getfrompair)
1 0.653 0.653 2.889 2.889 RC14100~.PY:31(split)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 RC14100~.PY:313(makehamming)
1 0.000 0.000 0.005 0.005 RC14100~.PY:329(processbc2)
48 0.003 0.000 0.005 0.000 RC14100~.PY:344(makehamming2)
1 0.006 0.006 2.896 2.896 RC14100~.PY:4(<module>)
4553 0.015 0.000 0.025 0.000 RC14100~.PY:74(<genexpr>)
2659 0.014 0.000 0.023 0.000 RC14100~.PY:75(<genexpr>)
2659 0.013 0.000 0.023 0.000 RC14100~.PY:76(<genexpr>)
1 0.001 0.001 2.890 2.890 RC14100~.PY:8(main)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 cProfile.py:5(<module>)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 cProfile.py:66(Profile)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 genericpath.py:15(exists)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 ntpath.py:122(splitdrive)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 ntpath.py:164(split)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 os.py:136(makedirs)
1 0.000 0.000 2.902 2.902 profile:0(<code object <module> at 000000000211A9B0, file "RC14100~.PY", line 4>)
0 0.000 0.000 profile:0(profiler)
Process "Profile" terminated, ExitCode: 00000000