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如何快速查找大型日志文件中缺失的id？

高效定位大型日志文件中的缺失ID

数据完整性在处理大型数据集时至关重要。本文介绍一种方法，快速有效地查找包含数十万行数据的文本日志文件中缺失的ID。日志文件记录了数据处理过程，每个ID可能对应一行或多行记录，理论上ID递增，但实际可能存在缺失。

假设日志文件格式如下：

...
2021-07-07 21:35:05 id=9 empty_content 
2021-07-07 21:35:06 id=10 empty_content 
2021-07-07 21:36:36 id=11 start_saveas_imgs 
2021-07-07 21:36:38 id=11 imgs_notes[0] success_qn_upload=updataa/0128/1517124106989.jpeg 
2021-07-07 21:36:39 id=11 imgs_notes[1] success_qn_upload=updataa/0128/1517124107128.jpeg 
2021-07-07 21:36:41 id=11 imgs_notes[2] success_qn_upload=updataa/0128/1517124107213.jpeg 
...

我们的目标是找出日志文件中缺失的ID。例如，如果ID范围从1到50000，我们需要找到例如666、888、1313等缺失的ID。

Python脚本提供了一种高效的解决方案：

#!/usr/bin/env python3

import re

def find_missing_ids(log_file):
    existed_ids = set()
    with open(log_file, 'r') as f:
        for line in f:
            match = re.search(r'id=(d+)', line)
            if match:
                existed_ids.add(int(match.group(1)))

    if not existed_ids:
        return []

    min_id = min(existed_ids)
    max_id = max(existed_ids)
    expected_ids = set(range(min_id, max_id + 1))
    missing_ids = sorted(list(expected_ids - existed_ids))
    return missing_ids

log_file_path = "log.txt"  # Replace with your log file path
missing = find_missing_ids(log_file_path)
print(missing)

此代码首先读取日志文件，利用正则表达式提取每个ID，并将已存在的ID存储在集合中。然后，它创建包含所有预期ID的集合，并使用集合差运算找到缺失的ID，最后以排序列表的形式输出缺失的ID。 Python集合的高效性使其能够快速处理包含数十万行记录的大型日志文件。