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yjcmwgk

禁蟲 (文壇精英)

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[求助] 用Python讀Gaussian的cube文件，速度很慢，怎么破？謝謝�。。� 已有4人參與

向各位python大俠求教一個(gè)問題，謝謝各位！
我正在用python讀一個(gè)由Gaussian生成的cube文件。但是讀文件讀得非常慢，讀一個(gè)6M多的cube文件，居然用了3分鐘！

具體問題如下：
用cubefile來(lái)打開某個(gè)cube文件。然后繼續(xù)

CODE:

    tmpcubedata = [] !先設(shè)一個(gè)空列表，待會(huì)兒用來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)

    tmpcubedata = tmpcubedata + tmpline.split() !tmpline是用來(lái)存儲(chǔ)某一行的數(shù)據(jù)的。由于先前已經(jīng)經(jīng)過(guò)了多次tmpline.split()之后，實(shí)際上現(xiàn)在的tmpline存儲(chǔ)的就是我已經(jīng)想要的那些數(shù)據(jù)的第一行了。所以，先讀一下并存入tmpcubedata中。

    i = 1 !這是個(gè)計(jì)數(shù)器。每讀一行數(shù)據(jù)就加1

    tmplines=cubefile.readlines() !把剩下的行全讀進(jìn)來(lái)

    for i in range(1,linecount): !linecount就是應(yīng)該讀入的cube文件中數(shù)據(jù)部分的總行數(shù)，一般來(lái)說(shuō)，Gaussian生成的cube文件中，如果生成過(guò)程全默認(rèn)，那么cube文件的數(shù)據(jù)部分應(yīng)該是8-9萬(wàn)行的樣子。大部分行，每行有6個(gè)數(shù)字（大概95%的行是這樣的），但也不排除只有1-5個(gè)數(shù)字的情況（大概5%的行是這樣的）。

        tmpline = tmplines[i-1] !從tmplines中獲得某一行

        if tmpline == 'EOF' : break

        if tmpline == [] : break

        if tmpline == None : break

        if i == linecount: break !如果計(jì)數(shù)器i達(dá)到了總行數(shù)，就不讀了

        if i%10000 == 0: print "Converting", cubefilename, "......  ", int(100.0*float(i)/float(linecount)), "%" !每讀一萬(wàn)行數(shù)據(jù)，就顯示一個(gè)進(jìn)度百分比

        if i == linecount-1 : print "Converting", cubefilename, "...... ", "100 %" !讀到最后一行數(shù)據(jù)的時(shí)候，就顯示一個(gè)百分之百

        i = i+1

        tmpcubedata = tmpcubedata + tmpline.split() !將讀進(jìn)來(lái)的數(shù)據(jù)存入tmpcubedata中

我懷疑tmpline = tmplines[i-1]這句話拖累的速度？應(yīng)該如何修改？非常感謝高手幫助�。�
感謝��！

回復(fù)此樓

1樓 2014-10-04 11:04:20

已閱回復(fù)此樓關(guān)注TA 給TA發(fā)消息送TA紅花 TA的回帖

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金蟲 (初入文壇)

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【答案】應(yīng)助回帖

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yjcmwgk: 金幣+10, ★有幫助, 非常感謝，我后來(lái)用tmpp = ((' '.join(cubefile.readlines())).replace("/n"," ")).split()解決了 2014-10-05 16:10:53
gmy1990: 金幣+3 2014-10-05 18:50:03

你的代碼不pythonic，不易讀也很低效，
這里給個(gè)例子，不知道是不是你要的功能

def readcube(cubefile):
cubedata = []
with open(cubefile) as f:
      lines = f.readlines()  #  if cubefile is large, read it in streaming or blocks
      # handle headers here
      for line in lines[2:]:
         for item in line.split():
            cubedata.append(eval(item))
return cubedata

if __name__ == '__main__':
testfile = 'test.cube'
data = readcube(testfile)
print(len(data))
print(data[:10])
print(data[-10:])

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回復(fù)此樓

9樓2014-10-05 15:29:16

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cube文件的基本結(jié)構(gòu)舉例如下

CODE:

 Title Card Required mo=1

 MO coefficients

   -1   -2.916225   -2.916225   -2.916225

   80    0.073828    0.000000    0.000000

   80    0.000000    0.073828    0.000000

   80    0.000000    0.000000    0.073828

    2    2.000000    0.000000    0.000000    0.000000

    1    1

  7.36784E-05  8.36290E-05  9.46155E-05  1.06698E-04  1.19934E-04  1.34374E-04

  1.50064E-04  1.67044E-04  1.85341E-04  2.04976E-04  2.25955E-04  2.48274E-04

  2.71913E-04  2.96838E-04  3.22995E-04  3.50318E-04  3.78721E-04  4.08098E-04

  4.38328E-04  4.69271E-04  5.00768E-04  5.32647E-04  5.64718E-04  5.96779E-04

  6.28614E-04  6.60000E-04  6.90707E-04  7.20497E-04  7.49136E-04  7.76386E-04

  8.02019E-04  8.25811E-04  8.47551E-04  8.67043E-04  8.84107E-04  8.98583E-04

  9.10334E-04  9.19248E-04  9.25239E-04  9.28250E-04  9.28250E-04  9.25239E-04

  9.19248E-04  9.10334E-04  8.98583E-04  8.84107E-04  8.67043E-04  8.47551E-04

  8.25811E-04  8.02019E-04  7.76386E-04  7.49136E-04  7.20497E-04  6.90707E-04

  6.60000E-04  6.28614E-04  5.96779E-04  5.64718E-04  5.32647E-04  5.00768E-04

  4.69271E-04  4.38328E-04  4.08098E-04  3.78721E-04  3.50318E-04  3.22995E-04

  2.96838E-04  2.71913E-04  2.48274E-04  2.25955E-04  2.04976E-04  1.85341E-04

  1.67044E-04  1.50064E-04  1.34374E-04  1.19934E-04  1.06698E-04  9.46155E-05

  8.36290E-05  7.36784E-05

  8.36290E-05  9.49233E-05  1.07394E-04  1.21108E-04  1.36131E-04  1.52521E-04

  1.70331E-04  1.89603E-04  2.10372E-04  2.32658E-04  2.56471E-04  2.81805E-04

  3.08636E-04  3.36926E-04  3.66617E-04  3.97630E-04  4.29868E-04  4.63213E-04

下面還有八萬(wàn)多行，略了

對(duì)于這個(gè)cube文件來(lái)說(shuō)，從第9行開始是第一個(gè)數(shù)據(jù)行，直到文件結(jié)束。值得注意的是，絕大多數(shù)數(shù)據(jù)行，每行有6個(gè)數(shù)字，但第22行就只有2個(gè)數(shù)字了。

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回復(fù)此樓

2樓2014-10-04 11:08:58

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frk2008

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gmy1990: 金幣+3 2014-10-05 18:49:03

試試這個(gè)，看看效果如何：

[ code]

tmplines = cubefile.readlines()
tempstr = "".join(tmplines)          #把list轉(zhuǎn)化為str，形式應(yīng)該是'num  num  ...num\nnum  ...'
tempstr = tempstr.replace('\n','  ') #把str中的'\n'替換為'  '
tmpcubedata = tempstr.split('  ')    #把str轉(zhuǎn)為list
n=0
numcount=len(tmpcubedata)             #list的數(shù)據(jù)總數(shù)
for i in tmpcubedata:
n+=1
if i%60000==0:
      print "Converting", cubefilename, "......  ", int(100.0*float(i)/float(numcount)), "%"
#if i=="":
      #tmpcubedata.remove(i)       #如果cubefile 文件中中間有空行，則需要這個(gè)功能
if tmpcubedata[-1]=="":
del tmpcubedata[-1]                #如果cubefile 文件以‘num\n‘結(jié)尾
print "Converting", cubefilename, "...... ", "100 %"

[ /code]

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回復(fù)此樓

3樓2014-10-04 15:23:36

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rh1127

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gmy1990: 金幣+2 2014-10-05 18:49:14

用numpy和pandas模塊兒來(lái)處理大型數(shù)組，比只用for循環(huán)速度快幾十倍不止。python自帶的循環(huán)未經(jīng)優(yōu)化，很忌諱來(lái)處理大型數(shù)組！
希望對(duì)你有幫助。

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回復(fù)此樓

Actionnoworachievenever!

4樓2014-10-05 09:21:10

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