• Python 脚本生成测试数据,Python生成随机数据,Python生成大量数据保存到文件夹中


    代码如下:

    import
    random import datetime import time dataCount = 10*100*100 #10M. codeRange = range(ord('a'),ord('z')) alphaRange = [chr(x) for x in codeRange] alphaMax = len(alphaRange) daysMax = 42003 theDay = datetime.date(1900,1,1) def genRandomName(nameLength): global alphaRange,alphaMax length = random.randint(1, nameLength) name = '' for i in range(length): name += alphaRange[random.randint(0,alphaMax-1)] return name def genRandomDay(): global daysMax,theDay mDays = random.randint(0,daysMax) mDate = theDay + datetime.timedelta(days=mDays) return mDate.isoformat() def genRandomSex(): return random.randint(0,1) def genDataBase1(fileName,dataCount): outp = open(fileName,'w') i = 0 while i<dataCount: firstName = genRandomName(14) lastName = genRandomName(14) birthday = genRandomDay() sex = genRandomSex() mLine = "%i %s %s %s %d "%(i+1,firstName,lastName,birthday,sex) outp.write(mLine) i += 1 outp.close() if __name__ == "__main__": random.seed() start = time.time() genDataBase1('db_test.txt',dataCount) end = time.time() print('use time:%d'%(end-start)) print('Ok')

    生成数据格式:

    1 wkhmjprutxovs bhlt 1999-07-16 0
    2 q mwvvjmpdlmk 1984-11-01 0
    3 jqpaxktiudjta rrxxiba 1903-05-23 0
    4 moqedxba v 1951-07-11 0
    5 gjalleufxt rsdoneumcgbmo 1900-08-30 0
    6 hrtfx d 1948-09-11 0
    7 iomxbjrywau aure 1993-11-16 0
    8 rxhqatkq fvcsqhpogmenud 1979-01-01 1
    9 xrqcwhvh ucbd 1976-06-14 1
    10 sgurlwao au 1989-04-30 1
    11 g vfb 1992-10-07 0
    12 yyfatwh ibwfdfdqnpbeau 1955-09-18 1
    13 xubjawbdkgx rjaocwemvvgj 1905-10-14 0
    14 bdwkgvkkuok bgjfffekqy 1931-03-12 1
    15 ckv itqdy 1963-11-11 0
    16 auwwabbc luipbejel 1984-05-06 0
    17 mefykukxwodhm iiilfjxjpqq 2005-04-23 1

    总结:

    一千万条数据 生产时间大概需要490秒。占用内存320m左右 机器配置 8g内存 i3处理器

    用grep 查询其中一条数据大概需要1到2秒 统计五千条数据需要 1到2秒时间,说明 grep功能强大


    一亿条数据
    用grep 查询其中一条数据大概需要40秒 统计五千条数据需要 40秒时间,时间指数增加,生产数据时间是4876秒(可优化)

    用sed把一个字符串替换为另外一个字符串 需要4分钟 替换的数据了为649747 十万级别的

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/xuchunlin/p/5915793.html
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