固定幅の行を保持するファイルを解析する効率的な方法を見つけようとしています。たとえば、最初の20文字は列を表し、21：30から別の列を表します。
行が100文字を保持していると仮定すると、行をいくつかのコンポーネントに解析する効率的な方法は何でしょうか。
行ごとに文字列スライスを使用することもできますが、行が大きい場合は少し醜いです。他に速い方法はありますか？
回答:
Python標準ライブラリのstructモジュールの使用は、Cで記述されているため、かなり簡単であり、非常に高速です。
これがあなたが望むことをするためにそれがどのように使われることができるかです。また、フィールドの文字数に負の値を指定することにより、文字の列をスキップすることもできます。
import struct
fieldwidths = (2, -10, 24) # negative widths represent ignored padding fields
fmtstring = ' '.join('{}{}'.format(abs(fw), 'x' if fw < 0 else 's')
for fw in fieldwidths)
fieldstruct = struct.Struct(fmtstring)
parse = fieldstruct.unpack_from
print('fmtstring: {!r}, recsize: {} chars'.format(fmtstring, fieldstruct.size))
line = 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789\n'
fields = parse(line)
print('fields: {}'.format(fields))
出力：
fmtstring: '2s 10x 24s', recsize: 36 chars
fields: ('AB', 'MNOPQRSTUVWXYZ0123456789')
次の変更により、Python 2または3で機能するようになります（Unicode入力を処理します）。
import struct
import sys
fieldstruct = struct.Struct(fmtstring)
if sys.version_info[0] < 3:
parse = fieldstruct.unpack_from
else:
# converts unicode input to byte string and results back to unicode string
unpack = fieldstruct.unpack_from
parse = lambda line: tuple(s.decode() for s in unpack(line.encode()))
あなたが考えていたが、それが醜くなりすぎるのではないかと心配していたので、これは文字列スライスでそれを行う方法です。それの良いところは、それほど醜いわけではないことに加えて、Python 2と3の両方で変更されずに動作し、Unicode文字列を処理できることです。もちろん、速度に関しては、structモジュールベースのバージョンよりも低速ですが、パディングフィールドを持つ機能を削除することで、わずかに高速化できます。
try:
from itertools import izip_longest # added in Py 2.6
except ImportError:
from itertools import zip_longest as izip_longest # name change in Py 3.x
try:
from itertools import accumulate # added in Py 3.2
except ImportError:
def accumulate(iterable):
'Return running totals (simplified version).'
total = next(iterable)
yield total
for value in iterable:
total += value
yield total
def make_parser(fieldwidths):
cuts = tuple(cut for cut in accumulate(abs(fw) for fw in fieldwidths))
pads = tuple(fw < 0 for fw in fieldwidths) # bool values for padding fields
flds = tuple(izip_longest(pads, (0,)+cuts, cuts))[:-1] # ignore final one
parse = lambda line: tuple(line[i:j] for pad, i, j in flds if not pad)
# optional informational function attributes
parse.size = sum(abs(fw) for fw in fieldwidths)
parse.fmtstring = ' '.join('{}{}'.format(abs(fw), 'x' if fw < 0 else 's')
for fw in fieldwidths)
return parse
line = 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789\n'
fieldwidths = (2, -10, 24) # negative widths represent ignored padding fields
parse = make_parser(fieldwidths)
fields = parse(line)
print('format: {!r}, rec size: {} chars'.format(parse.fmtstring, parse.size))
print('fields: {}'.format(fields))
出力：
format: '2s 10x 24s', rec size: 36 chars
fields: ('AB', 'MNOPQRSTUVWXYZ0123456789')
struct.unpackバイナリデータを操作しているようです。これを機能させることができません。
これが効率的かどうかはよくわかりませんが、（手動でスライスするのではなく）読み取り可能である必要があります。slices文字列と列の長さを取得し、部分文字列を返す関数を定義しました。私はそれをジェネレーターにしたので、本当に長い行の場合、部分文字列の一時的なリストを作成しません。
def slices(s, *args):
position = 0
for length in args:
yield s[position:position + length]
position += length
例
In [32]: list(slices('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789', 2))
Out[32]: ['ab']
In [33]: list(slices('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789', 2, 10, 50))
Out[33]: ['ab', 'cdefghijkl', 'mnopqrstuvwxyz0123456789']
In [51]: d,c,h = slices('dogcathouse', 3, 3, 5)
In [52]: d,c,h
Out[52]: ('dog', 'cat', 'house')
しかし、一度にすべての列が必要になると、ジェネレーターの利点が失われると思います。メリットが得られるのは、たとえばループで列を1つずつ処理する場合です。
struct、読みやすく、扱いやすいです。私はあなたのslices function、structモジュールとモジュールを使用していくつかのテストを行いましreたが、大きなファイルの場合struct、最も速く、re2番目（1.5倍遅い）とslices3番目（2倍遅い）になります。ただし、使用structするオーバーヘッドは小さいため、slices function小さいファイルで高速化できます。
すでに述べたソリューションよりも簡単できれいな2つのオプション：
1つ目は、パンダの使用です。
import pandas as pd
path = 'filename.txt'
# Using Pandas with a column specification
col_specification = [(0, 20), (21, 30), (31, 50), (51, 100)]
data = pd.read_fwf(path, colspecs=col_specification)
そして、numpy.loadtxtを使用する2番目のオプション：
import numpy as np
# Using NumPy and letting it figure it out automagically
data_also = np.loadtxt(path)
それは本当にあなたがあなたのデータをどのように使いたいかによります。
colspecs='infer' pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/
以下のコードは、深刻な固定列幅のファイル処理を行う場合に実行したいことのスケッチを示しています。
「深刻」=複数のファイルタイプのそれぞれに複数のレコードタイプ、最大1000バイトのレコード、レイアウト定義者および「反対」の生産者/消費者は態度のある政府部門であり、レイアウトの変更により未使用の列、最大100万レコードが発生しますファイル内、..。
機能：構造体フォーマットをプリコンパイルします。不要な列を無視します。入力文字列を必要なデータ型に変換します（スケッチではエラー処理が省略されます）。レコードをオブジェクトインスタンス（またはdict、または必要に応じて名前付きタプル）に変換します。
コード：
import struct, datetime, io, pprint
# functions for converting input fields to usable data
cnv_text = rstrip
cnv_int = int
cnv_date_dmy = lambda s: datetime.datetime.strptime(s, "%d%m%Y") # ddmmyyyy
# etc
# field specs (field name, start pos (1-relative), len, converter func)
fieldspecs = [
('surname', 11, 20, cnv_text),
('given_names', 31, 20, cnv_text),
('birth_date', 51, 8, cnv_date_dmy),
('start_date', 71, 8, cnv_date_dmy),
]
fieldspecs.sort(key=lambda x: x[1]) # just in case
# build the format for struct.unpack
unpack_len = 0
unpack_fmt = ""
for fieldspec in fieldspecs:
start = fieldspec[1] - 1
end = start + fieldspec[2]
if start > unpack_len:
unpack_fmt += str(start - unpack_len) + "x"
unpack_fmt += str(end - start) + "s"
unpack_len = end
field_indices = range(len(fieldspecs))
print unpack_len, unpack_fmt
unpacker = struct.Struct(unpack_fmt).unpack_from
class Record(object):
pass
# or use named tuples
raw_data = """\
....v....1....v....2....v....3....v....4....v....5....v....6....v....7....v....8
Featherstonehaugh Algernon Marmaduke 31121969 01012005XX
"""
f = cStringIO.StringIO(raw_data)
headings = f.next()
for line in f:
# The guts of this loop would of course be hidden away in a function/method
# and could be made less ugly
raw_fields = unpacker(line)
r = Record()
for x in field_indices:
setattr(r, fieldspecs[x][0], fieldspecs[x][3](raw_fields[x]))
pprint.pprint(r.__dict__)
print "Customer name:", r.given_names, r.surname
出力：
78 10x20s20s8s12x8s
{'birth_date': datetime.datetime(1969, 12, 31, 0, 0),
'given_names': 'Algernon Marmaduke',
'start_date': datetime.datetime(2005, 1, 1, 0, 0),
'surname': 'Featherstonehaugh'}
Customer name: Algernon Marmaduke Featherstonehaugh
struct.error: unpack_from requires a buffer of at least 1157 bytes
これは、JohnMachinの回答に基づいたPython3の簡単なモジュールです-必要に応じて適応してください:)
"""
fixedwidth
Parse and iterate through a fixedwidth text file, returning record objects.
Adapted from https://stackoverflow.com/a/4916375/243392
USAGE
import fixedwidth, pprint
# define the fixed width fields we want
# fieldspecs is a list of [name, description, start, width, type] arrays.
fieldspecs = [
["FILEID", "File Identification", 1, 6, "A/N"],
["STUSAB", "State/U.S. Abbreviation (USPS)", 7, 2, "A"],
["SUMLEV", "Summary Level", 9, 3, "A/N"],
["LOGRECNO", "Logical Record Number", 19, 7, "N"],
["POP100", "Population Count (100%)", 30, 9, "N"],
]
# define the fieldtype conversion functions
fieldtype_fns = {
'A': str.rstrip,
'A/N': str.rstrip,
'N': int,
}
# iterate over record objects in the file
with open(f, 'rb'):
for record in fixedwidth.reader(f, fieldspecs, fieldtype_fns):
pprint.pprint(record.__dict__)
# output:
{'FILEID': 'SF1ST', 'LOGRECNO': 2, 'POP100': 1, 'STUSAB': 'TX', 'SUMLEV': '040'}
{'FILEID': 'SF1ST', 'LOGRECNO': 3, 'POP100': 2, 'STUSAB': 'TX', 'SUMLEV': '040'}
...
"""
import struct, io
# fieldspec columns
iName, iDescription, iStart, iWidth, iType = range(5)
def get_struct_unpacker(fieldspecs):
"""
Build the format string for struct.unpack to use, based on the fieldspecs.
fieldspecs is a list of [name, description, start, width, type] arrays.
Returns a string like "6s2s3s7x7s4x9s".
"""
unpack_len = 0
unpack_fmt = ""
for fieldspec in fieldspecs:
start = fieldspec[iStart] - 1
end = start + fieldspec[iWidth]
if start > unpack_len:
unpack_fmt += str(start - unpack_len) + "x"
unpack_fmt += str(end - start) + "s"
unpack_len = end
struct_unpacker = struct.Struct(unpack_fmt).unpack_from
return struct_unpacker
class Record(object):
pass
# or use named tuples
def reader(f, fieldspecs, fieldtype_fns):
"""
Wrap a fixedwidth file and return records according to the given fieldspecs.
fieldspecs is a list of [name, description, start, width, type] arrays.
fieldtype_fns is a dictionary of functions used to transform the raw string values,
one for each type.
"""
# make sure fieldspecs are sorted properly
fieldspecs.sort(key=lambda fieldspec: fieldspec[iStart])
struct_unpacker = get_struct_unpacker(fieldspecs)
field_indices = range(len(fieldspecs))
for line in f:
raw_fields = struct_unpacker(line) # split line into field values
record = Record()
for i in field_indices:
fieldspec = fieldspecs[i]
fieldname = fieldspec[iName]
s = raw_fields[i].decode() # convert raw bytes to a string
fn = fieldtype_fns[fieldspec[iType]] # get conversion function
value = fn(s) # convert string to value (eg to an int)
setattr(record, fieldname, value)
yield record
if __name__=='__main__':
# test module
import pprint, io
# define the fields we want
# fieldspecs are [name, description, start, width, type]
fieldspecs = [
["FILEID", "File Identification", 1, 6, "A/N"],
["STUSAB", "State/U.S. Abbreviation (USPS)", 7, 2, "A"],
["SUMLEV", "Summary Level", 9, 3, "A/N"],
["LOGRECNO", "Logical Record Number", 19, 7, "N"],
["POP100", "Population Count (100%)", 30, 9, "N"],
]
# define a conversion function for integers
def to_int(s):
"""
Convert a numeric string to an integer.
Allows a leading ! as an indicator of missing or uncertain data.
Returns None if no data.
"""
try:
return int(s)
except:
try:
return int(s[1:]) # ignore a leading !
except:
return None # assume has a leading ! and no value
# define the conversion fns
fieldtype_fns = {
'A': str.rstrip,
'A/N': str.rstrip,
'N': to_int,
# 'N': int,
# 'D': lambda s: datetime.datetime.strptime(s, "%d%m%Y"), # ddmmyyyy
# etc
}
# define a fixedwidth sample
sample = """\
SF1ST TX04089000 00000023748 1
SF1ST TX04090000 00000033748! 2
SF1ST TX04091000 00000043748!
"""
sample_data = sample.encode() # convert string to bytes
file_like = io.BytesIO(sample_data) # create a file-like wrapper around bytes
# iterate over record objects in the file
for record in reader(file_like, fieldspecs, fieldtype_fns):
# print(record)
pprint.pprint(record.__dict__)
これは、フィールドの開始位置と終了位置を含む辞書を使用して解決した方法です。開始点と終了点を指定することで、列の長さでの変更を管理することもできました。
# fixed length
# '---------- ------- ----------- -----------'
line = '20.06.2019 myname active mydevice '
SLICES = {'date_start': 0,
'date_end': 10,
'name_start': 11,
'name_end': 18,
'status_start': 19,
'status_end': 30,
'device_start': 31,
'device_end': 42}
def get_values_as_dict(line, SLICES):
values = {}
key_list = {key.split("_")[0] for key in SLICES.keys()}
for key in key_list:
values[key] = line[SLICES[key+"_start"]:SLICES[key+"_end"]].strip()
return values
>>> print (get_values_as_dict(line,SLICES))
{'status': 'active', 'name': 'myname', 'date': '20.06.2019', 'device': 'mydevice'}
これがNumPyがLineSplitter class内部で使用するものです（はるかに単純化されていますが、それでも-このコードは内にあります_iotools module）：
import numpy as np
DELIMITER = (20, 10, 10, 20, 10, 10, 20)
idx = np.cumsum([0] + list(DELIMITER))
slices = [slice(i, j) for (i, j) in zip(idx[:-1], idx[1:])]
def parse(line):
return [line[s] for s in slices]
列を無視するための負の区切り文字を処理しないため、のように用途は広くありませんstructが、高速です。
文字列のスライスは、整理されている限り、醜いものである必要はありません。フィールド幅を辞書に保存してから、関連する名前を使用してオブジェクトを作成することを検討してください。
from collections import OrderedDict
class Entry:
def __init__(self, line):
name2width = OrderedDict()
name2width['foo'] = 2
name2width['bar'] = 3
name2width['baz'] = 2
pos = 0
for name, width in name2width.items():
val = line[pos : pos + width]
if len(val) != width:
raise ValueError("not enough characters: \'{}\'".format(line))
setattr(self, name, val)
pos += width
file = "ab789yz\ncd987wx\nef555uv"
entry = []
for line in file.split('\n'):
entry.append(Entry(line))
print(entry[1].bar) # output: 987
私の古い仕事は100万行の固定幅データを処理することが多いため、Pythonを使い始めたときにこの問題について調査しました。
FixedWidthには2つのタイプがあります
リソース文字列がすべてASCII文字で構成されている場合、ASCII FixedWidth = Unicode FixedWidth
幸い、py3では文字列とバイトが異なるため、2バイトでエンコードされた文字（eggbk、big5、euc-jp、shift-jisなど）を処理する際の混乱が大幅に軽減されます。
「ASCIIFixedWidth」の処理では、通常、文字列はバイトに変換されてから分割されます。
サードパーティのモジュールをインポートせずに
、totalLineCount = 100万、lineLength = 800バイト、FixedWidthArgs =（10,25,4、....）、約5つの方法で行を分割し、次の結論を得ます。
slice(bytes) より速い slice(string)大きなファイルを扱うときは、よく使用しますwith open ( file, "rb") as f:。
このメソッドは、上記のファイルの1つを約2.4秒トラバースします。
100万行のデータを処理する適切なハンドラーは、各行を20フィールドに分割し、2.4秒未満で済むと思います。
私はそれを見つけて要件stuctをitemgetter満たすだけです
ps：通常の表示では、Unicodestrをバイトに変換しました。2バイト環境を使用している場合は、これを行う必要はありません。
from itertools import accumulate
from operator import itemgetter
def oprt_parser(sArgs):
sum_arg = tuple(accumulate(abs(i) for i in sArgs))
# Negative parameter field index
cuts = tuple(i for i,num in enumerate(sArgs) if num < 0)
# Get slice args and Ignore fields of negative length
ig_Args = tuple(item for i, item in enumerate(zip((0,)+sum_arg,sum_arg)) if i not in cuts)
# Generate `operator.itemgetter` object
oprtObj =itemgetter(*[slice(s,e) for s,e in ig_Args])
return oprtObj
lineb = b'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz\xb0\xa1\xb2\xbb\xb4\xd3\xb5\xc4\xb6\xee\xb7\xa2\xb8\xf6\xba\xcd0123456789'
line = lineb.decode("GBK")
# Unicode Fixed Width
fieldwidthsU = (13, -13, 4, -4, 5,-5) # Negative width fields is ignored
# ASCII Fixed Width
fieldwidths = (13, -13, 8, -8, 5,-5) # Negative width fields is ignored
# Unicode FixedWidth processing
parse = oprt_parser(fieldwidthsU)
fields = parse(line)
print('Unicode FixedWidth','fields: {}'.format(tuple(map(lambda s: s.encode("GBK"), fields))))
# ASCII FixedWidth processing
parse = oprt_parser(fieldwidths)
fields = parse(lineb)
print('ASCII FixedWidth','fields: {}'.format(fields))
line = 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789\n'
fieldwidths = (2, -10, 24)
parse = oprt_parser(fieldwidths)
fields = parse(line)
print(f"fields: {fields}")
出力：
Unicode FixedWidth fields: (b'abcdefghijklm', b'\xb0\xa1\xb2\xbb\xb4\xd3\xb5\xc4', b'01234')
ASCII FixedWidth fields: (b'abcdefghijklm', b'\xb0\xa1\xb2\xbb\xb4\xd3\xb5\xc4', b'01234')
fields: ('AB', 'MNOPQRSTUVWXYZ0123456789')
oprt_parser4倍ですmake_parser（リスト内包表記+スライス）
調査中に、CPU速度が速いほど、reメソッドの効率が速くなるように見えることがわかりました。
テストするコンピューターが増えていないので、テストコードを提供します。興味がある場合は、より高速なコンピューターでテストできます。
実行環境：
import timeit
import time
import re
from itertools import accumulate
from operator import itemgetter
def eff2(stmt,onlyNum= False,showResult=False):
'''test function'''
if onlyNum:
rl = timeit.repeat(stmt=stmt,repeat=roundI,number=timesI,globals=globals())
avg = sum(rl) / len(rl)
return f"{avg * (10 ** 6)/timesI:0.4f}"
else:
rl = timeit.repeat(stmt=stmt,repeat=10,number=1000,globals=globals())
avg = sum(rl) / len(rl)
print(f"【{stmt}】")
print(f"\tquick avg = {avg * (10 ** 6)/1000:0.4f} s/million")
if showResult:
print(f"\t Result = {eval(stmt)}\n\t timelist = {rl}\n")
else:
print("")
def upDouble(argList,argRate):
return [c*argRate for c in argList]
tbStr = "000000001111000002222真2233333333000000004444444QAZ55555555000000006666666ABC这些事中文字abcdefghijk"
tbBytes = tbStr.encode("GBK")
a20 = (4,4,2,2,2,3,2,2, 2 ,2,8,8,7,3,8,8,7,3, 12 ,11)
a20U = (4,4,2,2,2,3,2,2, 1 ,2,8,8,7,3,8,8,7,3, 6 ,11)
Slng = 800
rateS = Slng // 100
tStr = "".join(upDouble(tbStr , rateS))
tBytes = tStr.encode("GBK")
spltArgs = upDouble( a20 , rateS)
spltArgsU = upDouble( a20U , rateS)
testList = []
timesI = 100000
roundI = 5
print(f"test round = {roundI} timesI = {timesI} sourceLng = {len(tStr)} argFieldCount = {len(spltArgs)}")
print(f"pure str \n{''.ljust(60,'-')}")
# ==========================================
def str_parser(sArgs):
def prsr(oStr):
r = []
r_ap = r.append
stt=0
for lng in sArgs:
end = stt + lng
r_ap(oStr[stt:end])
stt = end
return tuple(r)
return prsr
Str_P = str_parser(spltArgsU)
# eff2("Str_P(tStr)")
testList.append("Str_P(tStr)")
print(f"pure bytes \n{''.ljust(60,'-')}")
# ==========================================
def byte_parser(sArgs):
def prsr(oBytes):
r, stt = [], 0
r_ap = r.append
for lng in sArgs:
end = stt + lng
r_ap(oBytes[stt:end])
stt = end
return r
return prsr
Byte_P = byte_parser(spltArgs)
# eff2("Byte_P(tBytes)")
testList.append("Byte_P(tBytes)")
# re,bytes
print(f"re compile object \n{''.ljust(60,'-')}")
# ==========================================
def rebc_parser(sArgs,otype="b"):
re_Args = "".join([f"(.{{{n}}})" for n in sArgs])
if otype == "b":
rebc_Args = re.compile(re_Args.encode("GBK"))
else:
rebc_Args = re.compile(re_Args)
def prsr(oBS):
return rebc_Args.match(oBS).groups()
return prsr
Rebc_P = rebc_parser(spltArgs)
# eff2("Rebc_P(tBytes)")
testList.append("Rebc_P(tBytes)")
Rebc_Ps = rebc_parser(spltArgsU,"s")
# eff2("Rebc_Ps(tStr)")
testList.append("Rebc_Ps(tStr)")
print(f"struct \n{''.ljust(60,'-')}")
# ==========================================
import struct
def struct_parser(sArgs):
struct_Args = " ".join(map(lambda x: str(x) + "s", sArgs))
def prsr(oBytes):
return struct.unpack(struct_Args, oBytes)
return prsr
Struct_P = struct_parser(spltArgs)
# eff2("Struct_P(tBytes)")
testList.append("Struct_P(tBytes)")
print(f"List Comprehensions + slice \n{''.ljust(60,'-')}")
# ==========================================
import itertools
def slice_parser(sArgs):
tl = tuple(itertools.accumulate(sArgs))
slice_Args = tuple(zip((0,)+tl,tl))
def prsr(oBytes):
return [oBytes[s:e] for s, e in slice_Args]
return prsr
Slice_P = slice_parser(spltArgs)
# eff2("Slice_P(tBytes)")
testList.append("Slice_P(tBytes)")
def sliceObj_parser(sArgs):
tl = tuple(itertools.accumulate(sArgs))
tl2 = tuple(zip((0,)+tl,tl))
sliceObj_Args = tuple(slice(s,e) for s,e in tl2)
def prsr(oBytes):
return [oBytes[so] for so in sliceObj_Args]
return prsr
SliceObj_P = sliceObj_parser(spltArgs)
# eff2("SliceObj_P(tBytes)")
testList.append("SliceObj_P(tBytes)")
SliceObj_Ps = sliceObj_parser(spltArgsU)
# eff2("SliceObj_Ps(tStr)")
testList.append("SliceObj_Ps(tStr)")
print(f"operator.itemgetter + slice object \n{''.ljust(60,'-')}")
# ==========================================
def oprt_parser(sArgs):
sum_arg = tuple(accumulate(abs(i) for i in sArgs))
cuts = tuple(i for i,num in enumerate(sArgs) if num < 0)
ig_Args = tuple(item for i,item in enumerate(zip((0,)+sum_arg,sum_arg)) if i not in cuts)
oprtObj =itemgetter(*[slice(s,e) for s,e in ig_Args])
return oprtObj
Oprt_P = oprt_parser(spltArgs)
# eff2("Oprt_P(tBytes)")
testList.append("Oprt_P(tBytes)")
Oprt_Ps = oprt_parser(spltArgsU)
# eff2("Oprt_Ps(tStr)")
testList.append("Oprt_Ps(tStr)")
print("|".join([s.split("(")[0].center(11," ") for s in testList]))
print("|".join(["".center(11,"-") for s in testList]))
print("|".join([eff2(s,True).rjust(11," ") for s in testList]))
出力：
Test round = 5 timesI = 100000 sourceLng = 744 argFieldCount = 20
...
...
Str_P | Byte_P | Rebc_P | Rebc_Ps | Struct_P | Slice_P | SliceObj_P|SliceObj_Ps| Oprt_P | Oprt_Ps
-----------|-----------|-----------|-----------|-- ---------|-----------|-----------|-----------|---- -------|-----------
9.6315| 7.5952| 4.4187| 5.6867| 1.5123| 5.2915| 4.2673| 5.7121| 2.4713| 3.9051