我正在研究解析器。它从源文本中获取值。它事先不知道它将获得多少或哪些值,即变量的名称、它们的计数等可能会有很大的不同。源代码的每个部分仅提供一些值,而不是完整列表。这些值当前存储在自定义类列表中,类似于 KeyValuePair,但从头开始编写。
对从源中检索到的内容进行采样:
Section 1:
KeyA = ValA1
KeyB = ValB1
KeyD = ValD1
Section 2:
KeyC = ValC2
Section 3:
KeyB = ValB3
KeyD = ValD3
等等
现在,我想以 DataGrid 的形式向用户显示此信息:
| KeyA | KeyB | KeyC | KeyD |
+-------+-------+-------+-------+
| ValA1 | ValB1 | | ValD1 |
| | | ValC2 | |
| | ValB3 | | ValD3 |
目前,我正在遍历每个部分中找到的所有值,检查列是否存在 - 如果不存在 - 创建新列。如果列存在 - 将值添加到相应的行/列。然后将生成的 DataTable 附加到 DataGrid 为:
dg.ItemSource=dt.AsDataView();
这完全按预期工作,但是太慢了。
对于如何加快速度,我将不胜感激。初始存储,或转换为 DataTable,或其他绑定数据的方式,以实现对用户的相同呈现。
C#、WPF、.NET 框架 4.5
更新:所有加载和处理都是预先完成的。就绪数据存储为已处理部分的树。作为属性之一的每个部分都包含一个键/值对列表。每个部分都有类来用它的值填充给定的 DataTable。
即后端数据如下:
File1
+ Section 1 on level 1
| + Section 1
| + Section 2
+ Section 2 on level 1
+ Section 3 on level 1
| + Section 1
| + Section 2
| + Section 3
| + Section 4
+ Section 4
File2 ...
每个部分都有一个方法:
public void CollectValues(DataTable target) {...}
它由带有一些 DataTable 的更高级别元素调用(最初 - 为空并随着它的推移而被填充)。
每个部分都包含内部变量:
private List<CustomValue> Values;
其中包含 CustomValue 类中所有已找到和处理的值。CustomValue ~= KeyValuePair,但添加了处理例程。
所以发生的事情是从请求的级别(可能是顶级,可能是任何其他级别)调用 CollectValues,并且未准备好空的 DataTable。CollectValues 迭代(foreach)当前级别列表中的所有可用值,并将它们一次添加到目标 DataTable 1,然后检查 DataColumn 是否存在所需的名称(target[Value.Key]!=null) - 并创建列如果需要,在尝试添加相应的值之前。在元代码中:
public void CollectValues(DataTable target)
{
DataRow dr = target.Rows.Create();
foreach(var pair in Values)
{
if(target[pair.Key]==null) target.Columns.Add(...);
dr[pair.Key] = pair.Value;
}
foreach(var child in Children)
child.CollectValues(target);
}
为什么这个特定的部分 - 值只是类似例程的一部分。其他例程在相同的数据集上进行类似的爬网,检索其他内容(主要使用列表,没有 DataTables)——所有这些都可以立即工作。虽然收集 DataTable 可能需要几秒钟才能让 1 个源得到填充的结果 DataGrid。
值的平均数量很少超过 1000(例如,10 列乘 100 行)。DataTable 只有在完全填充后才附加到 DataGrid。
仅关于大小的信息:来源 - 通常是 2 到 10 个文件。每个源文本大小的范围可以是 100Kb - 100 MB。通常的文件大小约为 1-2 MB。内存中后端数据的大小通常在 100 MB 以下。
并再次强调。只有 DataTable 让我担心。亮点、切片、源检索、过滤等 - 一切都在我的预期之内。因此,我首先在寻找一种方法来优化从键/值对列表到 DataTable 的转换,或者寻找一种方法来以不同的方式存储这些值(在处理之后)以加快处理速度。
希望这能提供足够的信息。当前未列出源以减小大小。