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我使用 attoparsec
为自定义文件编写了解析器.
分析报告表明,大约 67% 的内存分配是在一个名为 tab
的函数中完成的。 ,这也是最耗时的。tab
功能非常简单:
tab :: Parser Char
tab = char '\t'
ASnapshotParser +RTS -p -h -RTS
total time = 37.88 secs (37882 ticks @ 1000 us, 1 processor)
total alloc = 54,255,105,384 bytes (excludes profiling overheads)
COST CENTRE MODULE %time %alloc
tab Main 83.1 67.7
main Main 6.4 4.2
readTextDevice Data.Text.IO.Internal 5.5 24.0
snapshotParser Main 4.7 4.0
individual inherited
COST CENTRE MODULE no. entries %time %alloc %time %alloc
MAIN MAIN 75 0 0.0 0.0 100.0 100.0
CAF Main 149 0 0.0 0.0 100.0 100.0
tab Main 156 1 0.0 0.0 0.0 0.0
snapshotParser Main 153 1 0.0 0.0 0.0 0.0
main Main 150 1 6.4 4.2 100.0 100.0
doStuff Main 152 1000398 0.3 0.0 88.1 71.8
snapshotParser Main 154 0 4.7 4.0 87.7 71.7
tab Main 157 0 83.1 67.7 83.1 67.7
readTextDevice Data.Text.IO.Internal 151 40145 5.5 24.0 5.5 24.0
CAF Data.Text.Array 142 0 0.0 0.0 0.0 0.0
CAF Data.Text.Internal 140 0 0.0 0.0 0.0 0.0
CAF GHC.IO.Handle.FD 122 0 0.0 0.0 0.0 0.0
CAF GHC.Conc.Signal 103 0 0.0 0.0 0.0 0.0
CAF GHC.IO.Encoding 101 0 0.0 0.0 0.0 0.0
CAF GHC.IO.FD 100 0 0.0 0.0 0.0 0.0
CAF GHC.IO.Encoding.Iconv 89 0 0.0 0.0 0.0 0.0
main Main 155 0 0.0 0.0 0.0 0.0
最佳答案
tab
是替罪羊。如果您定义 boo :: Parser (); boo = return ()
并插入 boo
在 snapshotParser
中的每个绑定(bind)之前定义,成本分配将变为:
main Main 255 0 11.8 13.8 100.0 100.0
doStuff Main 258 2097153 1.1 0.5 86.2 86.2
snapshotParser Main 260 0 0.4 0.1 85.1 85.7
boo Main 262 0 71.0 73.2 84.8 85.5
tab Main 265 0 13.8 12.3 13.8 12.3
attoparsec
的广泛内联。代码,正如 John L 在评论中建议的那样。
doStuff
并且在没有累加器的情况下构建快照列表也很有帮助。这是考虑到这一点的程序的修改版本。
{-# LANGUAGE BangPatterns #-}
module Main where
import Data.Maybe
import Data.Attoparsec.Text.Lazy
import Control.Applicative
import qualified Data.Text.Lazy.IO as TL
import Data.Text (Text)
import qualified Data.Text.Lazy as TL
buildStuff :: TL.Text -> [Snapshot]
buildStuff text = case maybeResult (parse endOfInput text) of
Just _ -> []
Nothing -> case parse snapshotParser text of
Done !i !r -> r : buildStuff i
Fail _ _ _ -> []
main :: IO ()
main = do
text <- TL.readFile "./snap.dat"
let ss = buildStuff text
print $ listToMaybe ss
>> Just (fromIntegral (length $ show ss) / fromIntegral (length ss))
newtype VehicleId = VehicleId Int deriving Show
newtype Time = Time Int deriving Show
newtype LinkID = LinkID Int deriving Show
newtype NodeID = NodeID Int deriving Show
newtype LaneID = LaneID Int deriving Show
tab :: Parser Char
tab = char '\t'
-- UNPACK pragmas. GHC 7.8 unboxes small strict fields automatically;
-- however, it seems we still need the pragmas while profiling.
data Snapshot = Snapshot {
vehicle :: {-# UNPACK #-} !VehicleId,
time :: {-# UNPACK #-} !Time,
link :: {-# UNPACK #-} !LinkID,
node :: {-# UNPACK #-} !NodeID,
lane :: {-# UNPACK #-} !LaneID,
distance :: {-# UNPACK #-} !Double,
velocity :: {-# UNPACK #-} !Double,
vehtype :: {-# UNPACK #-} !Int,
acceler :: {-# UNPACK #-} !Double,
driver :: {-# UNPACK #-} !Int,
passengers :: {-# UNPACK #-} !Int,
easting :: {-# UNPACK #-} !Double,
northing :: {-# UNPACK #-} !Double,
elevation :: {-# UNPACK #-} !Double,
azimuth :: {-# UNPACK #-} !Double,
user :: {-# UNPACK #-} !Int
} deriving (Show)
-- No need for bang patterns here.
snapshotParser :: Parser Snapshot
snapshotParser = do
sveh <- decimal
tab
stime <- decimal
tab
slink <- decimal
tab
snode <- decimal
tab
slane <- decimal
tab
sdistance <- double
tab
svelocity <- double
tab
svehtype <- decimal
tab
sacceler <- double
tab
sdriver <- decimal
tab
spassengers <- decimal
tab
seasting <- double
tab
snorthing <- double
tab
selevation <- double
tab
sazimuth <- double
tab
suser <- decimal
endOfLine <|> endOfInput
return $ Snapshot
(VehicleId sveh) (Time stime) (LinkID slink) (NodeID snode)
(LaneID slane) sdistance svelocity svehtype sacceler sdriver
spassengers seasting snorthing selevation sazimuth suser
main
中所做的那样。这里。要衡量什么是“可接受的”,请记住,给定每个
Snapshot
中的 16 个(小的、未装箱的)字段。加上
overhead的
Snapshot
和列表构造函数,我们谈论的是每个列表单元格 152 个字节,归结为您的测试数据约为 152MB。无论如何,这个版本尽可能地懒惰,正如您通过删除
main
中的除法所看到的那样。 ,或将其替换为
last ss
.
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