У меня очень большие наборы данных, которые хранятся в двоичных файлах на жестком диске. Ниже приведен пример структуры файла:

Заголовок файла

149 Byte ASCII Header

Начало записи

4 Byte Int - Record Timestamp

Начало выборки

2 Byte Int - Data Stream 1 Sample
2 Byte Int - Data Stream 2 Sample
2 Byte Int - Data Stream 3 Sample
2 Byte Int - Data Stream 4 Sample

Конец выборки

Имеется 122 880 проб на запись и 713 записей на файл. Это дает общий размер 700 910 521 байт. Частота выборки и количество записей иногда варьируются, поэтому мне приходится кодировать для определения количества каждого файла.

В настоящее время код, который я использую для импорта этих данных в массивы, работает так:

from time import clock
from numpy import zeros , int16 , int32 , hstack , array , savez
from struct import unpack
from os.path import getsize

start_time = clock()
file_size = getsize(input_file)

with open(input_file,'rb') as openfile:
  input_data = openfile.read()

header = input_data[:149]
record_size = int(header[23:31])
number_of_records = ( file_size - 149 ) / record_size
sample_rate = ( ( record_size - 4 ) / 4 ) / 2

time_series = zeros(0,dtype=int32)
t_series = zeros(0,dtype=int16)
x_series = zeros(0,dtype=int16)
y_series = zeros(0,dtype=int16)
z_series = zeros(0,dtype=int16)

for record in xrange(number_of_records):

  time_stamp = array( unpack( '<l' , input_data[ 149 + (record * record_size) : 149 + (record * record_size) + 4 ] ) , dtype = int32 )
  unpacked_record = unpack( '<' + str(sample_rate * 4) + 'h' , input_data[ 149 + (record * record_size) + 4 : 149 + ( (record + 1) * record_size ) ] ) 

  record_t = zeros(sample_rate , dtype=int16)
  record_x = zeros(sample_rate , dtype=int16)
  record_y = zeros(sample_rate , dtype=int16)
  record_z = zeros(sample_rate , dtype=int16)

  for sample in xrange(sample_rate):

    record_t[sample] = unpacked_record[ ( sample * 4 ) + 0 ]
    record_x[sample] = unpacked_record[ ( sample * 4 ) + 1 ]
    record_y[sample] = unpacked_record[ ( sample * 4 ) + 2 ]
    record_z[sample] = unpacked_record[ ( sample * 4 ) + 3 ]

  time_series = hstack ( ( time_series , time_stamp ) )
  t_series = hstack ( ( t_series , record_t ) )
  x_series = hstack ( ( x_series , record_x ) )
  y_series = hstack ( ( y_series , record_y ) )
  z_series = hstack ( ( z_series , record_z ) )

savez(output_file, t=t_series , x=x_series ,y=y_series, z=z_series, time=time_series)
end_time = clock()
print 'Total Time',end_time - start_time,'seconds'

В настоящее время это занимает около 250 секунд на 700 МБ файла, что мне кажется очень высоким. Есть ли более эффективный способ сделать это?

Окончательное решение

С помощью метода numpy fromfile с пользовательским типом dtype сократить время выполнения до 9 секунд, в 27 раз быстрее, чем исходный код выше. Окончательный код приведен ниже.

from numpy import savez, dtype , fromfile 
from os.path import getsize
from time import clock

start_time = clock()
file_size = getsize(input_file)

openfile = open(input_file,'rb')
header = openfile.read(149)
record_size = int(header[23:31])
number_of_records = ( file_size - 149 ) / record_size
sample_rate = ( ( record_size - 4 ) / 4 ) / 2

record_dtype = dtype( [ ( 'timestamp' , '<i4' ) , ( 'samples' , '<i2' , ( sample_rate , 4 ) ) ] )

data = fromfile(openfile , dtype = record_dtype , count = number_of_records )
time_series = data['timestamp']
t_series = data['samples'][:,:,0].ravel()
x_series = data['samples'][:,:,1].ravel()
y_series = data['samples'][:,:,2].ravel()
z_series = data['samples'][:,:,3].ravel()

savez(output_file, t=t_series , x=x_series ,y=y_series, z=z_series, fid=time_series)

end_time = clock()

print 'It took',end_time - start_time,'seconds'