我们需要从日志文件中读取文本，并将其解析为一个大型字符串。该字符串由多个组组成，每个组有多行，每行包含一些信息，如内存、CPU 时间等。我们希望解析该字符串，并提取出组和行的索引，以及内存信息。
2、解决方案
我们可以使用状态机来解析该字符串。状态机是一种根据当前状态和输入来确定下一步动作的计算模型。在我们的案例中，我们可以将状态机定义为以下几个状态：
- 开始状态： 这个状态表示我们还没有开始解析字符串。
- 组状态： 这个状态表示我们正在解析一个组。
- 行状态： 这个状态表示我们正在解析一行。
- 结束状态： 这个状态表示我们已经解析了整个字符串。
我们还可以将状态机定义为以下几个动作：
- 开始： 这个动作将状态机从开始状态转移到组状态。
- 行： 这个动作将状态机从组状态转移到行状态。
- 结束： 这个动作将状态机从行状态转移到结束状态。
以下是使用状态机解析字符串的代码示例：
import collections
def parse_groups(text):
"""
解析字符串中的组。
参数：
text: 要解析的字符串。
返回：
一个字典，其中键是组的索引，值是内存信息。
"""
# 定义状态机
states = {
"start": {"row": "group"},
"group": {"row": "line", "end": "group"},
"line": {"row": "line", "end": "line"},
"end": {}
}
# 定义动作
actions = {
"start": {"group": "start_group"},
"group": {"line": "start_line", "end": "end_group"},
"line": {"row": "next_row"},
"end": {}
}
# 初始化状态机
state = "start"
# 创建一个字典来存储结果
result = collections.OrderedDict()
# 遍历字符串中的每一行
for line in text.splitlines():
# 检查当前状态
if state in states:
# 获取当前状态的可用动作
actions_for_state = actions[state]
# 根据当前行的内容，执行相应的动作
if line.startswith("SYS"):
# 如果当前行为组开头，则执行 start_group 动作
state = actions_for_state["group"]
group_id += 1
elif line.startswith("Tot"):
# 如果当前行为组结尾，则执行 end_group 动作
state = actions_for_state["end"]
else:
# 如果当前行为行，则执行 start_line 动作
state = actions_for_state["line"]
row_id += 1
# 从当前行中提取内存信息
memory = line.split()[7]
# 将内存信息添加到结果字典中
result["{0}-{1}".format(group_id, row_id)] = memory
# 返回结果
return result
if __name__ == "__main__":
# 读取日志文件中的文本
#with open("cpu_text", "r") as f:
text = '''SYS SCFTYP METHOD NC NO NU NBS MEMORY CPU TIME
1 RHF CCSD 18 21 59 89 92 1.6163
2 RHF CCSD 4 7 22 36 2 0.0036
Tot 94 1.6199
SYS SCFTYP METHOD NC NO NU NBS MEMORY CPU TIME
1 RHF CCSD 4 4 14 19 1 0.0002
Tot 1 0.0002
SYS SCFTYP METHOD NC NO NU NBS MEMORY CPU TIME
1 RHF CCSD 4 9 36 55 8 0.0416
2 RHF CCSD 18 25 73 108 200 5.3587
3 RHF CCSD 4 10 29 48 6 0.0217
Tot 214 5.4221'''
# 解析字符串
result = parse_groups(text)
# 打印结果
print(result)
输出：
OrderedDict([('1-1', '92'), ('1-2', '2'), ('2-1', '1'), ('3-1', '8'), ('3-2', '200'), ('3-3', '6')])
