由于基因组数据过大，想进一步用R语言处理担心系统内存不够，因此想着将文件按染色体拆分，发现python，awk，R 语言都能够非常简单快捷的实现，那么速度是否有差距呢，因此在跑几个50G的大文件之前，先用了244MB的数据对各个脚本进行测试，并且将其速度进行对比。

首先是awk处理，awk进行的是逐行处理，具有自己的语法，具有很大的灵活性，一行代码解决，用时24S，

1 #!/usr/bin/sh 2 function main() 3 { 4 start_tm=date 5 start_h=`$start_tm +%H` 6 start_m=`$start_tm +%M` 7 start_s=`$start_tm +%S` 8 awk -F $sep '{print $1","$2","$3 >> "'"$inputfile"'""_"$1}' $inputfile 9 end_tm=date10 end_h=`$end_tm +%H`11 end_m=`$end_tm +%M`12 end_s=`$end_tm +%S`13 use_tm=`echo $end_h $start_h $end_m $start_m $end_s $start_s | awk '{ print ($1 - $2),"h",($3-$4),"m",($5-$6),"s"}'`14 echo "Finished in "$use_tm15 }16 17 18 if [ $# == 2 ]; then19 sep=$120 inputfile=$221 main22 else23 echo "usage: SplitChr.sh sep inputfile"24 echo "eg: SplitChr.sh , test.csv"25 fi

 

 

接下来是用python,python语言简单，书写方便。因此很快就实现了程序，同样逐行处理，比awk添加了一点细节，只挑出需要的染色体。用时19.9秒。

1 #!/usr/bin/python 2 import sys 3 import time 4 def main(): 5     if len(sys.argv)!=3: 6         print "usage : SplitChr sep inputfile eg: SplitChr ',' test.txt" 7         exit() 8     sep=sys.argv[1] 9     filename=sys.argv[2]10     f=open(filename,'r')11     header=f.readline()12     if len(header.split(sep))<2:13         print "The sep can't be recongnized !"14         exit()15     chrLst=range(1,23)16     chrLst.extend(["X","Y"])17     chrLst=["chr"+str(i) for i in chrLst]18     outputdic={}19     for chrI in chrLst:20         output=filename+"_"+chrI21         outputdic[chrI]=open(output,'w')22         outputdic[chrI].write(header)23     for eachline in f:24         tmpLst=eachline.strip().split(sep)25         tmpChr=tmpLst[0]26         if tmpChr in chrLst:27             outputdic[tmpChr].write(eachline)28     end=time.clock()29     print "read: %f s" % (end - start)30 31 32 33 if __name__=='__main__':34     start=time.clock()35     main()

 

 

 

最后用R语言data.table包进行处理，data.table是data.frame的高级版，在速度上作了很大的改进，但是和awk和python相比，具有优势吗?

1 #!/usr/bin/Rscript 2 library(data.table) 3 main <- function(filename,sep){ 4 started.at <- proc.time() 5 arg <- commandArgs(T) 6 sep <- arg[1] 7 inputfile <- arg[2] 8 dt <- fread(filename,sep=sep,header=T) 9 chrLst <- lapply(c(1:22,"X","Y"),function(x)paste("chr",x,sep=""))10 for (chrI in chrLst){11     outputfile <- paste(filename,"_",chrI,sep="")12     fwrite(dt[.(chrI),,on=.(chr)],file=outputfile,sep=sep)13 }14 cat ("Finished in",timetaken(started.at),"\n")15 }16 17 arg <- commandArgs(T)18 if (length(arg)==2){19 sep <- arg[1]20 filename <- arg[2]21 main(filename,sep)22 }else{23 cat("usage: SplitChr.R sep inputfile eg: SplitChr.R '\\t' test.csv","\n")24 }

    用时10.6秒，发现刚刚读完数据，立刻就处理和写出完毕，处理和写出时间非常短，因此总体用时较短。

 

总结

    虽然都是逐行处理，但由上述结果猜测awk内部运行并没有python快，但awk书写一行代码搞定，书写速度快，至于python比data.table慢，猜测原因是R data.table用C语言写，并且运用多线程写出，hash读取，传地址各种方式优化速度的结果。当然，上述结果仅供参考。