Python 中的快速字符串到整数转换

实际上，这是一个简单的问题：您有 10 亿 (1e+9) 个无符号 32 位整数作为十进制 ASCII 字符串存储在 TSV（制表符分隔值）文件中。转换使用int()与处理相同数据集的其他工具相比，速度非常慢。为什么？更重要的是：如何让它更快？

因此问题是：在Python中将字符串转换为整数的最快方法是什么？

我真正想到的是一些半隐藏的 Python 功能，可以（滥用）用于此目的，与 Guido 的使用不同array.array in his 《优化轶事》 http://www.python.org/doc/essays/list2str/.

样本数据（制表符扩展为空格）

38262904        "pfv"              2002-11-15T00:37:20+00:00
12311231        "tnealzref"        2008-01-21T20:46:51+00:00
26783384        "hayb"             2004-02-14T20:43:45+00:00
812874          "qevzasdfvnp"      2005-01-11T00:29:46+00:00
22312733        "bdumtddyasb"      2009-01-17T20:41:04+00:00

读取数据所花费的时间在这里无关紧要，处理数据才是瓶颈。

微基准测试

以下所有语言都是解释性语言。主机运行 64 位 Linux。

Python 2.6.2 和 IPython 0.9.1，每秒约 214k 次转换 (100%)：

In [1]: strings = map(str, range(int(1e7)))

In [2]: %timeit map(int, strings);
10 loops, best of 3: 4.68 s per loop

REBOL 3.0 版本 2.100.76.4.2，~231kcps (108%)：

>> strings: array n: to-integer 1e7 repeat i n [poke strings i mold (i - 1)]
== "9999999"

>> delta-time [map str strings [to integer! str]]
== 0:00:04.328675

REBOL 2.7.6.4.2（2008 年 3 月 15 日），~523kcps (261%)：

正如约翰在评论中指出的那样，这个版本确实not构建一个转换后的整数列表，因此给出的速度比是相对于 Python 的 4.99s 运行时间for str in strings: int(str).

>> delta-time: func [c /local t] [t: now/time/precise do c now/time/precise - t]

>> strings: array n: to-integer 1e7 repeat i n [poke strings i mold (i - 1)]
== "9999999"

>> delta-time [foreach str strings [to integer! str]]
== 0:00:01.913193

KDB+ 2.6t 2009.04.15, ~2016kcps (944%):

q)strings:string til "i"$1e7

q)\t "I"$strings
496

以下最简单的 C 扩展已经在内置方面有了很大的改进，每秒转换的字符串数量是原来的三倍以上（650kcps 与 214kcps）：

static PyObject *fastint_int(PyObject *self, PyObject *args) {
    char *s; unsigned r = 0;
    if (!PyArg_ParseTuple(args, "s", &s)) return NULL;
    for (r = 0; *s; r = r * 10 + *s++ - '0');
    return Py_BuildValue("i", r);
}

这显然不能满足任意长度的整数和各种其他特殊情况，但这在我们的场景中没有问题。