@bobince findnth()（に基づくstr.split()）と@tgamblinまたは@Mark Byers find_nth()（に基づくstr.find()）のこれまでに提示された最も有名なアプローチを比較するいくつかのベンチマーク結果を提供します。また、C拡張（_find_nth.so）と比較して、どれだけ速く進むことができるかを確認します。ここにありfind_nth.pyます：
def findnth(haystack, needle, n):
parts= haystack.split(needle, n+1)
if len(parts)<=n+1:
return -1
return len(haystack)-len(parts[-1])-len(needle)
def find_nth(s, x, n=0, overlap=False):
l = 1 if overlap else len(x)
i = -l
for c in xrange(n + 1):
i = s.find(x, i + l)
if i < 0:
break
return i
もちろん、文字列が大きい場合はパフォーマンスが最も重要なので、 'bigfile'と呼ばれる1.3 GBのファイルで1000001番目の改行（ '\ n'）を検索するとします。メモリを節約するためmmap.mmapに、ファイルのオブジェクト表現に取り組みたいと思います。
In [1]: import _find_nth, find_nth, mmap
In [2]: f = open('bigfile', 'r')
In [3]: mm = mmap.mmap(f.fileno(), 0, access=mmap.ACCESS_READ)
最初の問題は、すでに存在しfindnth()ているので、mmap.mmapオブジェクトがサポートしていませんsplit()。したがって、実際にはファイル全体をメモリにコピーする必要があります。
In [4]: %time s = mm[:]
CPU times: user 813 ms, sys: 3.25 s, total: 4.06 s
Wall time: 17.7 s
痛い！幸いにもs、私のMacbook Airの4 GBのメモリに収まるので、ベンチマークを行ってみましょうfindnth()。
In [5]: %timeit find_nth.findnth(s, '\n', 1000000)
1 loops, best of 3: 29.9 s per loop
明らかにひどいパフォーマンス。に基づくアプローチがどのように行われるかを見てみましょうstr.find()：
In [6]: %timeit find_nth.find_nth(s, '\n', 1000000)
1 loops, best of 3: 774 ms per loop
ずっといい！明らかに、findnth()問題は、中split()に文字列をコピーすることが強制されることです。これは、1.3 GBのデータを後でコピーした2回目s = mm[:]です。ここに2番目の利点があります：ファイルのコピーが必要ないようfind_nth()にmm直接使用できます。
In [7]: %timeit find_nth.find_nth(mm, '\n', 1000000)
1 loops, best of 3: 1.21 s per loop
そこには小さなパフォーマンスペナルティ動作しているように見えるmm対sが、これはそれが示すfind_nth()に比べて、私たちに1.2秒で答えを得ることができるfindnth47秒のの合計。
str.find()ベースのアプローチがベースのアプローチよりも著しく悪いケースは見つからなかったstr.split()ので、現時点では、@ bobinceではなく@tgamblinまたは@Mark Byersの回答を受け入れる必要があると主張します。
私のテストでは、find_nth()上記のバージョンが思いついた中で最も高速な純粋なPythonソリューションでした（@Mark Byersのバージョンと非常によく似ています）。C拡張モジュールを使用して、どの程度改善できるか見てみましょう。ここにあり_find_nthmodule.cます：
#include <Python.h>
#include <string.h>
off_t _find_nth(const char *buf, size_t l, char c, int n) {
off_t i;
for (i = 0; i < l; ++i) {
if (buf[i] == c && n-- == 0) {
return i;
}
}
return -1;
}
off_t _find_nth2(const char *buf, size_t l, char c, int n) {
const char *b = buf - 1;
do {
b = memchr(b + 1, c, l);
if (!b) return -1;
} while (n--);
return b - buf;
}
/* mmap_object is private in mmapmodule.c - replicate beginning here */
typedef struct {
PyObject_HEAD
char *data;
size_t size;
} mmap_object;
typedef struct {
const char *s;
size_t l;
char c;
int n;
} params;
int parse_args(PyObject *args, params *P) {
PyObject *obj;
const char *x;
if (!PyArg_ParseTuple(args, "Osi", &obj, &x, &P->n)) {
return 1;
}
PyTypeObject *type = Py_TYPE(obj);
if (type == &PyString_Type) {
P->s = PyString_AS_STRING(obj);
P->l = PyString_GET_SIZE(obj);
} else if (!strcmp(type->tp_name, "mmap.mmap")) {
mmap_object *m_obj = (mmap_object*) obj;
P->s = m_obj->data;
P->l = m_obj->size;
} else {
PyErr_SetString(PyExc_TypeError, "Cannot obtain char * from argument 0");
return 1;
}
P->c = x[0];
return 0;
}
static PyObject* py_find_nth(PyObject *self, PyObject *args) {
params P;
if (!parse_args(args, &P)) {
return Py_BuildValue("i", _find_nth(P.s, P.l, P.c, P.n));
} else {
return NULL;
}
}
static PyObject* py_find_nth2(PyObject *self, PyObject *args) {
params P;
if (!parse_args(args, &P)) {
return Py_BuildValue("i", _find_nth2(P.s, P.l, P.c, P.n));
} else {
return NULL;
}
}
static PyMethodDef methods[] = {
{"find_nth", py_find_nth, METH_VARARGS, ""},
{"find_nth2", py_find_nth2, METH_VARARGS, ""},
{0}
};
PyMODINIT_FUNC init_find_nth(void) {
Py_InitModule("_find_nth", methods);
}
これがsetup.pyファイルです：
from distutils.core import setup, Extension
module = Extension('_find_nth', sources=['_find_nthmodule.c'])
setup(ext_modules=[module])
通常どおりでインストールしpython setup.py installます。Cコードは、単一文字の検索に限定されているため、ここで有利に機能しますが、これがどれほど高速かを見てみましょう。
In [8]: %timeit _find_nth.find_nth(mm, '\n', 1000000)
1 loops, best of 3: 218 ms per loop
In [9]: %timeit _find_nth.find_nth(s, '\n', 1000000)
1 loops, best of 3: 216 ms per loop
In [10]: %timeit _find_nth.find_nth2(mm, '\n', 1000000)
1 loops, best of 3: 307 ms per loop
In [11]: %timeit _find_nth.find_nth2(s, '\n', 1000000)
1 loops, best of 3: 304 ms per loop
明らかにまだかなり速いです。興味深いことに、メモリ内のケースとmmappedケースの間でCレベルに違いはありません。のライブラリ関数に_find_nth2()基づいているが、の簡単な実装に負けていることも興味深いです。追加の「最適化」は明らかにバックファイアしています...string.hmemchr()_find_nth()memchr()
結論として、findnth()（に基づくstr.split()）での実装は、（a）必要なコピーのために大きな文字列に対してひどく実行され、（b）mmap.mmapオブジェクトに対してまったく機能しないため、本当に悪い考えです。find_nth()（に基づくstr.find()）での実装は、すべての状況で優先される必要があります（したがって、この質問への回答として受け入れられます）。
C拡張機能は、純粋なPythonコードよりも4倍近い速度で実行され、専用のPythonライブラリ関数の場合があることを示しているため、まだ改善の余地はかなりあります。