Быстрый способ записи данных из std:: vector в текстовый файл

в настоящее время я пишу набор двойников из вектора в текстовый файл следующим образом:

std::ofstream fout;
fout.open("vector.txt");

for (l = 0; l < vector.size(); l++)
    fout << std::setprecision(10) << vector.at(l) << std::endl;

fout.close();

но это занимает много времени, чтобы закончить. Есть ли более быстрый или эффективный способ сделать это? Я хотел бы увидеть и узнать его.

6 53
c++ stdstring ofstream

6 ответов:

Ваш алгоритм состоит из двух частей:

  1. сериализация двойных чисел в строковый или символьный буфер.

  2. запись результатов в файл.

первый элемент может быть улучшен (> 20%) с помощью sprintf или fmt. Второй элемент может быть ускорен путем кэширования результатов в буфер или расширения размера буфера потока выходного файла перед записью результатов в выходной файл. Вы не должны использовать std:: endl, потому что это намного медленнее, чем использование "\n". Если вы все еще хотите сделать это быстрее, то пишите ваши данные в двоичном формате. Ниже приведен мой полный пример кода, который включает в себя мои предлагаемые решения и один из Эдгара Рокяна. Я также включил предложения Бена Фойта и Матье м в тестовый код. 

#include <algorithm>
#include <cstdlib>
#include <fstream>
#include <iomanip>
#include <iostream>
#include <iterator>
#include <vector>

// https://github.com/fmtlib/fmt
#include "fmt/format.h"

// http://uscilab.github.io/cereal/
#include "cereal/archives/binary.hpp"
#include "cereal/archives/json.hpp"
#include "cereal/archives/portable_binary.hpp"
#include "cereal/archives/xml.hpp"
#include "cereal/types/string.hpp"
#include "cereal/types/vector.hpp"

// https://github.com/DigitalInBlue/Celero
#include "celero/Celero.h"

template <typename T> const char* getFormattedString();
template<> const char* getFormattedString<double>(){return "%g\n";}
template<> const char* getFormattedString<float>(){return "%g\n";}
template<> const char* getFormattedString<int>(){return "%d\n";}
template<> const char* getFormattedString<size_t>(){return "%lu\n";}


namespace {
    constexpr size_t LEN = 32;

    template <typename T> std::vector<T> create_test_data(const size_t N) {
        std::vector<T> data(N);
        for (size_t idx = 0; idx < N; ++idx) {
            data[idx] = idx;
        }
        return data;
    }

    template <typename Iterator> auto toVectorOfChar(Iterator begin, Iterator end) {
        char aLine[LEN];
        std::vector<char> buffer;
        buffer.reserve(std::distance(begin, end) * LEN);
        const char* fmtStr = getFormattedString<typename std::iterator_traits<Iterator>::value_type>();
        std::for_each(begin, end, [&buffer, &aLine, &fmtStr](const auto value) {
            sprintf(aLine, fmtStr, value);
            for (size_t idx = 0; aLine[idx] != 0; ++idx) {
                buffer.push_back(aLine[idx]);
            }
        });
        return buffer;
    }

    template <typename Iterator>
    auto toStringStream(Iterator begin, Iterator end, std::stringstream &buffer) {
        char aLine[LEN];
        const char* fmtStr = getFormattedString<typename std::iterator_traits<Iterator>::value_type>();
        std::for_each(begin, end, [&buffer, &aLine, &fmtStr](const auto value) {            
            sprintf(aLine, fmtStr, value);
            buffer << aLine;
        });
    }

    template <typename Iterator> auto toMemoryWriter(Iterator begin, Iterator end) {
        fmt::MemoryWriter writer;
        std::for_each(begin, end, [&writer](const auto value) { writer << value << "\n"; });
        return writer;
    }

    // A modified version of the original approach.
    template <typename Container>
    void original_approach(const Container &data, const std::string &fileName) {
        std::ofstream fout(fileName);
        for (size_t l = 0; l < data.size(); l++) {
            fout << data[l] << std::endl;
        }
        fout.close();
    }

    // Replace std::endl by "\n"
    template <typename Iterator>
    void improved_original_approach(Iterator begin, Iterator end, const std::string &fileName) {
        std::ofstream fout(fileName);
        const size_t len = std::distance(begin, end) * LEN;
        std::vector<char> buffer(len);
        fout.rdbuf()->pubsetbuf(buffer.data(), len);
        for (Iterator it = begin; it != end; ++it) {
            fout << *it << "\n";
        }
        fout.close();
    }

    //
    template <typename Iterator>
    void edgar_rokyan_solution(Iterator begin, Iterator end, const std::string &fileName) {
        std::ofstream fout(fileName);
        std::copy(begin, end, std::ostream_iterator<double>(fout, "\n"));
    }

    // Cache to a string stream before writing to the output file
    template <typename Iterator>
    void stringstream_approach(Iterator begin, Iterator end, const std::string &fileName) {
        std::stringstream buffer;
        for (Iterator it = begin; it != end; ++it) {
            buffer << *it << "\n";
        }

        // Now write to the output file.
        std::ofstream fout(fileName);
        fout << buffer.str();
        fout.close();
    }

    // Use sprintf
    template <typename Iterator>
    void sprintf_approach(Iterator begin, Iterator end, const std::string &fileName) {
        std::stringstream buffer;
        toStringStream(begin, end, buffer);
        std::ofstream fout(fileName);
        fout << buffer.str();
        fout.close();
    }

    // Use fmt::MemoryWriter (https://github.com/fmtlib/fmt)
    template <typename Iterator>
    void fmt_approach(Iterator begin, Iterator end, const std::string &fileName) {
        auto writer = toMemoryWriter(begin, end);
        std::ofstream fout(fileName);
        fout << writer.str();
        fout.close();
    }

    // Use std::vector<char>
    template <typename Iterator>
    void vector_of_char_approach(Iterator begin, Iterator end, const std::string &fileName) {
        std::vector<char> buffer = toVectorOfChar(begin, end);
        std::ofstream fout(fileName);
        fout << buffer.data();
        fout.close();
    }

    // Use cereal (http://uscilab.github.io/cereal/).
    template <typename Container, typename OArchive = cereal::BinaryOutputArchive>
    void use_cereal(Container &&data, const std::string &fileName) {
        std::stringstream buffer;
        {
            OArchive oar(buffer);
            oar(data);
        }

        std::ofstream fout(fileName);
        fout << buffer.str();
        fout.close();
    }
}

// Performance test input data.
constexpr int NumberOfSamples = 5;
constexpr int NumberOfIterations = 2;
constexpr int N = 3000000;
const auto double_data = create_test_data<double>(N);
const auto float_data = create_test_data<float>(N);
const auto int_data = create_test_data<int>(N);
const auto size_t_data = create_test_data<size_t>(N);

CELERO_MAIN

BASELINE(DoubleVector, original_approach, NumberOfSamples, NumberOfIterations) {
    const std::string fileName("origsol.txt");
    original_approach(double_data, fileName);
}

BENCHMARK(DoubleVector, improved_original_approach, NumberOfSamples, NumberOfIterations) {
    const std::string fileName("improvedsol.txt");
    improved_original_approach(double_data.cbegin(), double_data.cend(), fileName);
}

BENCHMARK(DoubleVector, edgar_rokyan_solution, NumberOfSamples, NumberOfIterations) {
    const std::string fileName("edgar_rokyan_solution.txt");
    edgar_rokyan_solution(double_data.cbegin(), double_data.end(), fileName);
}

BENCHMARK(DoubleVector, stringstream_approach, NumberOfSamples, NumberOfIterations) {
    const std::string fileName("stringstream.txt");
    stringstream_approach(double_data.cbegin(), double_data.cend(), fileName);
}

BENCHMARK(DoubleVector, sprintf_approach, NumberOfSamples, NumberOfIterations) {
    const std::string fileName("sprintf.txt");
    sprintf_approach(double_data.cbegin(), double_data.cend(), fileName);
}

BENCHMARK(DoubleVector, fmt_approach, NumberOfSamples, NumberOfIterations) {
    const std::string fileName("fmt.txt");
    fmt_approach(double_data.cbegin(), double_data.cend(), fileName);
}

BENCHMARK(DoubleVector, vector_of_char_approach, NumberOfSamples, NumberOfIterations) {
    const std::string fileName("vector_of_char.txt");
    vector_of_char_approach(double_data.cbegin(), double_data.cend(), fileName);
}

BENCHMARK(DoubleVector, use_cereal, NumberOfSamples, NumberOfIterations) {
    const std::string fileName("cereal.bin");
    use_cereal(double_data, fileName);
}

// Benchmark double vector
BASELINE(DoubleVectorConversion, toStringStream, NumberOfSamples, NumberOfIterations) {
    std::stringstream output;
    toStringStream(double_data.cbegin(), double_data.cend(), output);
}

BENCHMARK(DoubleVectorConversion, toMemoryWriter, NumberOfSamples, NumberOfIterations) {
    celero::DoNotOptimizeAway(toMemoryWriter(double_data.cbegin(), double_data.cend()));
}

BENCHMARK(DoubleVectorConversion, toVectorOfChar, NumberOfSamples, NumberOfIterations) {
    celero::DoNotOptimizeAway(toVectorOfChar(double_data.cbegin(), double_data.cend()));
}

// Benchmark float vector
BASELINE(FloatVectorConversion, toStringStream, NumberOfSamples, NumberOfIterations) {
    std::stringstream output;
    toStringStream(float_data.cbegin(), float_data.cend(), output);
}

BENCHMARK(FloatVectorConversion, toMemoryWriter, NumberOfSamples, NumberOfIterations) {
    celero::DoNotOptimizeAway(toMemoryWriter(float_data.cbegin(), float_data.cend()));
}

BENCHMARK(FloatVectorConversion, toVectorOfChar, NumberOfSamples, NumberOfIterations) {
    celero::DoNotOptimizeAway(toVectorOfChar(float_data.cbegin(), float_data.cend()));
}

// Benchmark int vector
BASELINE(int_conversion, toStringStream, NumberOfSamples, NumberOfIterations) {
    std::stringstream output;
    toStringStream(int_data.cbegin(), int_data.cend(), output);
}

BENCHMARK(int_conversion, toMemoryWriter, NumberOfSamples, NumberOfIterations) {
    celero::DoNotOptimizeAway(toMemoryWriter(int_data.cbegin(), int_data.cend()));
}

BENCHMARK(int_conversion, toVectorOfChar, NumberOfSamples, NumberOfIterations) {
    celero::DoNotOptimizeAway(toVectorOfChar(int_data.cbegin(), int_data.cend()));
}

// Benchmark size_t vector
BASELINE(size_t_conversion, toStringStream, NumberOfSamples, NumberOfIterations) {
    std::stringstream output;
    toStringStream(size_t_data.cbegin(), size_t_data.cend(), output);
}

BENCHMARK(size_t_conversion, toMemoryWriter, NumberOfSamples, NumberOfIterations) {
    celero::DoNotOptimizeAway(toMemoryWriter(size_t_data.cbegin(), size_t_data.cend()));
}

BENCHMARK(size_t_conversion, toVectorOfChar, NumberOfSamples, NumberOfIterations) {
    celero::DoNotOptimizeAway(toVectorOfChar(size_t_data.cbegin(), size_t_data.cend()));
}

Ниже приведены результаты производительности, полученные в моем Linux box с помощью Clang-3.9.1 и-O3 флаг. Я использую Celero чтобы собрать всю производительность результаты.

Timer resolution: 0.001000 us
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
     Group      |   Experiment    |   Prob. Space   |     Samples     |   Iterations    |    Baseline     |  us/Iteration   | Iterations/sec  | 
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
DoubleVector    | original_approa | Null            |              10 |               4 |         1.00000 |   3650309.00000 |            0.27 | 
DoubleVector    | improved_origin | Null            |              10 |               4 |         0.47828 |   1745855.00000 |            0.57 | 
DoubleVector    | edgar_rokyan_so | Null            |              10 |               4 |         0.45804 |   1672005.00000 |            0.60 | 
DoubleVector    | stringstream_ap | Null            |              10 |               4 |         0.41514 |   1515377.00000 |            0.66 | 
DoubleVector    | sprintf_approac | Null            |              10 |               4 |         0.35436 |   1293521.50000 |            0.77 | 
DoubleVector    | fmt_approach    | Null            |              10 |               4 |         0.34916 |   1274552.75000 |            0.78 | 
DoubleVector    | vector_of_char_ | Null            |              10 |               4 |         0.34366 |   1254462.00000 |            0.80 | 
DoubleVector    | use_cereal      | Null            |              10 |               4 |         0.04172 |    152291.25000 |            6.57 | 
Complete.

Я также Тест для числовых алгоритмов преобразования в строку для сравнения производительности std::stringstream, fmt::MemoryWriter и std:: vector.

Timer resolution: 0.001000 us
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
     Group      |   Experiment    |   Prob. Space   |     Samples     |   Iterations    |    Baseline     |  us/Iteration   | Iterations/sec  | 
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
DoubleVectorCon | toStringStream  | Null            |              10 |               4 |         1.00000 |   1272667.00000 |            0.79 | 
FloatVectorConv | toStringStream  | Null            |              10 |               4 |         1.00000 |   1272573.75000 |            0.79 | 
int_conversion  | toStringStream  | Null            |              10 |               4 |         1.00000 |    248709.00000 |            4.02 | 
size_t_conversi | toStringStream  | Null            |              10 |               4 |         1.00000 |    252063.00000 |            3.97 | 
DoubleVectorCon | toMemoryWriter  | Null            |              10 |               4 |         0.98468 |   1253165.50000 |            0.80 | 
DoubleVectorCon | toVectorOfChar  | Null            |              10 |               4 |         0.97146 |   1236340.50000 |            0.81 | 
FloatVectorConv | toMemoryWriter  | Null            |              10 |               4 |         0.98419 |   1252454.25000 |            0.80 | 
FloatVectorConv | toVectorOfChar  | Null            |              10 |               4 |         0.97369 |   1239093.25000 |            0.81 | 
int_conversion  | toMemoryWriter  | Null            |              10 |               4 |         0.11741 |     29200.50000 |           34.25 | 
int_conversion  | toVectorOfChar  | Null            |              10 |               4 |         0.87105 |    216637.00000 |            4.62 | 
size_t_conversi | toMemoryWriter  | Null            |              10 |               4 |         0.13746 |     34649.50000 |           28.86 | 
size_t_conversi | toVectorOfChar  | Null            |              10 |               4 |         0.85345 |    215123.00000 |            4.65 | 
Complete.

из приведенных выше таблиц видно, что:

  1. решение Эдгара Рокяна на 10% медленнее, чем решение stringstream. Решение, которое использует fmt библиотека является лучшим для трех изученных типов данных, которые являются double, int и size_t. sprintf + std:: векторное решение на 1% быстрее, чем fmt решение для типа данных Double. Однако я не рекомендую решения, которые используют sprintf для производственного кода, потому что они не являются элегантными (все еще написаны в стиле C) и не работают из коробки для разных типов данных, таких как int или size_t.

  2. результаты тестов также показывают, что fmt является ли сериализация типа данных superrior integral, поскольку она по крайней мере в 7 раз быстрее, чем другие подходы.

  3. мы можем ускорить этот алгоритм в 10 раз, если мы используем двоичный формат. Этот подход значительно быстрее, чем запись в форматированный текстовый файл, потому что мы делаем только сырую копию из памяти на выход. Если вы хотите иметь более гибкие и портативные решения, то попробуйте каши или boost:: сериализация или протокол-буфера. Согласно данное исследование производительности хлопья, кажется, самый быстрый.

33
std::ofstream fout("vector.txt");
fout << std::setprecision(10);

for(auto const& x : vector)
    fout << x << '\n';

все, что я изменил, теоретически имело худшую производительность в вашей версии кода, но std::endl был настоящий убийца. std::vector::at (с проверкой границ, которая вам не нужна) будет второй, а затем тот факт, что вы не использовали итераторы.

почему по умолчанию-построить std::ofstream а потом позвоните open, когда вы можете сделать это в один шаг? Зачем звонить close когда RAII (деструктор) заботится об этом для вас? Вы также можете звоните

fout << std::setprecision(10)

только один раз, перед циклом.

как отмечено в комментарии ниже, если ваш вектор имеет элементы фундаментального типа, вы можете получить лучшую производительность с for(auto x : vector). Измерьте время выполнения / проверьте выходные данные сборки.

просто чтобы отметить еще одну вещь, которая привлекла мое внимание, это:

for(l = 0; l < vector.size(); l++)

что это l? Зачем объявлять его вне цикла? Кажется, вам это не нужно во внешней области, так что нет. А также пост-инкремент.

результат:

for(size_t l = 0; l < vector.size(); ++l)

Я сожалею, что сделал обзор кода из этого поста.

72

вы также можете использовать довольно аккуратную форму вывода содержимого любого vector в файл, с помощью итераторов и

21

ОК, мне грустно, что есть три решения, которые пытаются дать вам рыбу, но нет решения, которое пытается учить вас, как ловить рыбу.

Если у вас есть проблема с производительностью, решение состоит в том, чтобы использовать профилировщик и исправить любую проблему, которую показывает профилировщик.

преобразование double-to-string для 300 000 дублей не займет 3 минуты на любом компьютере, который был отправлен за последние 10 лет.

Запись 3 МБ данных на диск (средний размер 300,000 удваивается) не займет 3 минуты на любом компьютере, который был отправлен за последние 10 лет.

Если вы профиль это, я думаю, что вы найдете то, что Железный сбрасывается 300.000 времен, и что топить медленно, потому что это может повлечь блокировку или полу-блокирующий, в/О. Таким образом, вы должны избегать блокирования ввода/вывода. типичный способ сделать это, чтобы подготовить все ваши ввода/вывода в один буфер (создать stringstream, напишите, что), а потом писать, что буфер физическому файлу за один раз. Это решение hungptit описывает, за исключением того, что я думаю, что отсутствует объяснение, почему это решение является хорошим решением.

или, другими словами: профилировщик скажет вам, что вызов write() (в Linux) или WriteFile() (в Windows) намного медленнее, чем просто копирование нескольких байтов в буфер памяти, потому что это переход на уровне пользователя/ядра. Если std:: endl вызывает это для каждого двойника, у вас будет плохое (медленное) время. Заменить его чем-то, что просто остается в пространстве пользователя и помещает данные в оперативную память!

Если это все еще недостаточно быстро, может быть, что версия operator

11

у вас есть два основных узких мест в вашей программе: вывод и форматирование текста.

чтобы увеличить производительность, вы хотите увеличить объем вывода данных на вызов. Например, 1 выходная передача 500 символов выполняется быстрее, чем 500 передач 1 символа.

моя рекомендация-вы форматируете данные в большой буфер, а затем блокируете запись буфера.

вот пример:

char buffer[1024 * 1024];
unsigned int buffer_index = 0;
const unsigned int size = my_vector.size();
for (unsigned int i = 0; i < size; ++i)
{
  signed int characters_formatted = snprintf(&buffer[buffer_index],
                                             (1024 * 1024) - buffer_index,
                                             "%.10f", my_vector[i]);
  if (characters_formatted > 0)
  {
      buffer_index += (unsigned int) characters_formatted;
  }
}
cout.write(&buffer[0], buffer_index);

вы должны сначала попробовать изменить оптимизацию настройки в компиляторе, прежде чем возиться с кодом.

5

вот немного другое решение: сохраните ваши двойники в двоичной форме.

int fd = ::open("/path/to/the/file", O_WRONLY /* whatever permission */);
::write(fd, &vector[0], vector.size() * sizeof(vector[0]));

поскольку вы упомянули, что у вас есть 300k удваивается, что равно 300k * 8 байт = 2,4 м, вы можете сохранить все из них в локальный дисковый файл в менее 0,1 секунды. Единственный недостаток этого метода-сохраненный файл не так читаем, как строковое представление, но HexEditor может решить эту проблему.

Если вы предпочитаете более надежный способ, есть много сериализации библиотеки / инструменты доступны в режиме онлайн. Они обеспечивают больше преимуществ, таких как нейтральный к языку, машинно-независимый, гибкий алгоритм сжатия и т. д. Это те два, которые я обычно использую:

2