Python脚本高效解决百万级日志数据ID缺失问题
在处理海量日志数据时，经常会遇到ID缺失的情况。例如，一个网站的日志文件以txt格式存储，包含数十万行数据，这些数据以递增ID记录，但可能存在缺失。如何快速找到这些缺失的ID呢？本文提供一个基于Python的解决方案。
问题在于：一个大型日志文件，其数据以递增ID记录，但部分ID对应的记录缺失。我们需要高效地找出所有缺失的ID。
以下Python脚本利用集合运算高效地解决了这个问题：
#!/usr/bin/python
import re
with open("log.txt") as fp:
existing_ids = set()
for line in fp:
match = re.match(r".+id=(\d+)", line)
if match:
existing_ids.add(int(match.group(1)))
min_id = min(existing_ids)
max_id = max(existing_ids)
expected_ids = set(range(min_id, max_id + 1))
missing_ids = expected_ids - existing_ids
print(sorted(list(missing_ids)))
该脚本首先读取名为"log.txt"的日志文件。使用正则表达式r".+id=(\d+)"提取每一行中的ID，并将它们添加到existing_ids集合中。然后，它计算最小ID和最大ID，生成一个包含所有预期ID的集合expected_ids。最后，通过集合差运算expected_ids - existing_ids，得到缺失ID的集合missing_ids，并将其排序后打印输出。
此方案利用Python集合的特性，避免了低效的逐行比较，显著提高了查找速度，尤其在处理数十万行甚至百万级数据时，效率优势更加明显。
