Ausführen von R-Skripten
Ich habe ein R-Skript geschrieben, um Argumente eines Dateinamens zu übernehmen und die Zeilen zu summieren.
#! /usr/local/bin/R
file=commandArgs(trailingOnly=TRUE)[1]
sum(as.numeric(readLines(file)))
Dies kann mit dem Paket "data.table" oder "vroom" wie folgt beschleunigt werden:
#! /usr/local/bin/R
file=commandArgs(trailingOnly=TRUE)[1]
sum(data.table::fread(file))
#! /usr/local/bin/R
file=commandArgs(trailingOnly=TRUE)[1]
sum(vroom::vroom(file))
Benchmarking
Gleiche Benchmarking-Daten wie @glenn jackman .
for ((i=0; i<1000000; i++)) ; do echo $RANDOM; done > random_numbers
Im Vergleich zum obigen R-Aufruf ist das Ausführen von R 3.5.0 als Skript mit anderen Methoden vergleichbar (auf demselben Linux-Debian-Server).
$ time R -e 'sum(scan("random_numbers"))'
0.37s user
0.04s system
86% cpu
0.478 total
R-Skript mit readLines
$ time Rscript sum.R random_numbers
0.53s user
0.04s system
84% cpu
0.679 total
R-Skript mit data.table
$ time Rscript sum.R random_numbers
0.30s user
0.05s system
77% cpu
0.453 total
R-Skript mit vroom
$ time Rscript sum.R random_numbers
0.54s user
0.11s system
93% cpu
0.696 total
Vergleich mit anderen Sprachen
Als Referenz hier einige andere Methoden, die auf derselben Hardware vorgeschlagen wurden
Python 2 (2.7.13)
$ time python2 -c "import sys; print sum((float(l) for l in sys.stdin))" < random_numbers
0.27s user 0.00s system 89% cpu 0.298 total
Python 3 (3.6.8)
$ time python3 -c "import sys; print(sum((float(l) for l in sys.stdin)))" < random_number
0.37s user 0.02s system 98% cpu 0.393 total
Ruby (2.3.3)
$ time ruby -e 'sum = 0; File.foreach(ARGV.shift) {|line| sum+=line.to_i}; puts sum' random_numbers
0.42s user
0.03s system
72% cpu
0.625 total
Perl (5.24.1)
$ time perl -nle '$sum += $_ } END { print $sum' random_numbers
0.24s user
0.01s system
99% cpu
0.249 total
Awk (4.1.4)
$ time awk '{ sum += $0 } END { print sum }' random_numbers
0.26s user
0.01s system
99% cpu
0.265 total
$ time awk '{ sum += $1 } END { print sum }' random_numbers
0.34s user
0.01s system
99% cpu
0.354 total
C (Clang-Version 3.3; gcc (Debian 6.3.0-18) 6.3.0)
$ gcc sum.c -o sum && time ./sum < random_numbers
0.10s user
0.00s system
96% cpu
0.108 total
Update mit weiteren Sprachen
Lua (5.3.5)
$ time lua -e 'sum=0; for line in io.lines() do sum=sum+line end; print(sum)' < random_numbers
0.30s user
0.01s system
98% cpu
0.312 total
tr (8.26) muss in bash zeitgesteuert sein und ist nicht mit zsh kompatibel
$time { { tr "\n" + < random_numbers ; echo 0; } | bc; }
real 0m0.494s
user 0m0.488s
sys 0m0.044s
sed (4.4) muss in bash zeitgesteuert sein und ist nicht mit zsh kompatibel
$ time { head -n 10000 random_numbers | sed ':a;N;s/\n/+/;ta' |bc; }
real 0m0.631s
user 0m0.628s
sys 0m0.008s
$ time { head -n 100000 random_numbers | sed ':a;N;s/\n/+/;ta' |bc; }
real 1m2.593s
user 1m2.588s
sys 0m0.012s
Hinweis: sed-Aufrufe scheinen auf Systemen mit mehr verfügbarem Speicher schneller zu funktionieren (beachten Sie kleinere Datensätze, die für das Benchmarking von sed verwendet werden).
Julia (0,5,0)
$ time julia -e 'print(sum(readdlm("random_numbers")))'
3.00s user
1.39s system
136% cpu
3.204 total
$ time julia -e 'print(sum(readtable("random_numbers")))'
0.63s user
0.96s system
248% cpu
0.638 total
Beachten Sie, dass Datei-E / A-Methoden wie in R eine unterschiedliche Leistung aufweisen.