解析文件或者网络数据时，基本的操作就是 unpack 流内容，下面演示了三种不同的 unpack 手法，分别使用了 re, struct.unpack 和 list slice，最后是三种手法的性能比较。
代码：
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#!/usr/bin/env python
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def split_by_unpack(txt):
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import struct
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baseformat = ‘5s 3x 8s 8s’
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format = ‘%s %ds’ % (baseformat, len(txt) – struct.calcsize(baseformat))
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return struct.unpack(format, txt)
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def _split_by_re():
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import re
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regex = re.compile(r‘(.{5})(?:.{3})(.{8})(.{8})(.*)’, re.I)
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def __split_by_re(txt):
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r = regex.match(txt)
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return (r.group(1), r.group(2), r.group(3), r.group(4))
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return __split_by_re
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split_by_re = _split_by_re()
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def split_by_slice(txt):
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cuts = [5, 8, 16, 24]
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pieces = [txt[i:j] for i, j in zip([0] + cuts, cuts + [None])]
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return (pieces[0], pieces[2], pieces[3], pieces[4])
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if __name__ == ‘__main__’:
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txt = ‘12345###abcdefghABCDEFGH###’
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for i in xrange(1000000):
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split_by_slice(txt)
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split_by_unpack(txt)
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split_by_re(txt)
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上面代码演示了将文本 unpack 为长度分别是 5, 3(忽略), 8, 8, k 的子串，下面是对三个函数进行百万次调用后的性能分析：
其实三种手法还是有一些差异的，struct.unpack 是基于 bytes 来拆分，而 re 和 list slice 是基于字符拆分的，所以在非 ASCII 的情况下要特别注意。
你最近博瘾有点大哦
hkbarton
8 Sep 09 at 11:33 am
最近在看”PyCookbook”，里面有很多能带来灵感的好东东，值得分享…
admin
9 Sep 09 at 1:01 am