关于数值型的 .Parse 效率

Question

现在的项目状况    拿到的数据源为文本形式(xml文件)    数据必须要实时计算，所以都有通过 .Parse来进行操作
    其中 每笔数据 包括 15 次 float.Parse (数据精度为 9，3)和 12 次 decimal.Parse(数据精度为 18，0 精确到个位) (不可以缩减)    数据更新频率为5s/次，2000笔数据
代码的执行效率十分糟糕，CPU占用80%以上(Intel E5300 2.6G),消耗时间20s以上有没有替代方式?或优化方案？

Answer 1

这种强制转换不知道你用try/catch没有，这个异常捕获也要花费一定资源的，但是有时候如果数据可靠性不强，又是没办法的~~

Answer 2

代码是如何编写地，跟Parse,TryParse关系应该不大

Answer 3

我感觉不一定是 Parse 的效率问题
可能是 I/O 方面做得不好

Answer 4

简单就是定义两个datetime到时候再相减！

Answer 5

顶这个，我不太相信Parse的效率有这么慢

Answer 6

呵呵,这个和SQL差不多的方法,
不过SQL有执行计划,能够测试一下哪种效率会更好点

Answer 7

计算密集的还是交给库去完成?muParser 数学公式解析, 计算, 支持变量, 常量, 有 C# wrapper 封装.muParser - a fast math parser library

Answer 8

CPU 占用都那么高了, 怎么扯到 I/O 上去了呢?

Answer 9

有问题的是下面一段代码，注销掉的情况是每批数据600毫秒上下，1~5%CPU占用
没注销是 80~90%，18~25秒CompleteData CompleteData = new CompleteData
                    {
                        Code = stock["Code"],
                        Market = Settings.Market,
                        Name = stock["Name"],
                        Time = time,                        RePrice = Functions.ToFloat(stock["RePrice"]),
                        Open = Functions.ToFloat(stock["Open"]),
                        High = Functions.ToFloat(stock["High"]),
                        Low = Functions.ToFloat(stock["Low"]),
                        Price = Functions.ToFloat(stock["Price"]),                        Amount = Functions.ToDecimal(stock["Amount"]),
                        Volume = Functions.ToDecimal(stock["Volume"]),                        BuyPrice = new float[]
                                    {
                                        Functions.ToFloat(stock["BuyP0"]),
                                        Functions.ToFloat(stock["BuyP1"]),
                                        Functions.ToFloat(stock["BuyP2"]),
                                        Functions.ToFloat(stock["BuyP3"]),
                                        Functions.ToFloat(stock["BuyP4"]),
                                    },
                        BuyVolume = new decimal[]
                                    {
                                        Functions.ToDecimal(stock["BuyV0"]),
                                        Functions.ToDecimal(stock["BuyV1"]),
                                        Functions.ToDecimal(stock["BuyV2"]),
                                        Functions.ToDecimal(stock["BuyV3"]),
                                        Functions.ToDecimal(stock["BuyV4"]),
                                    },
                        SellPrice = new float[]
                                    {
                                        Functions.ToFloat(stock["SellP0"]),
                                        Functions.ToFloat(stock["SellP1"]),
                                        Functions.ToFloat(stock["SellP2"]),
                                        Functions.ToFloat(stock["SellP3"]),
                                        Functions.ToFloat(stock["SellP4"]),
                                    },
                        SellVolume = new decimal[]
                                    {
                                        Functions.ToDecimal(stock["SellV0"]),
                                        Functions.ToDecimal(stock["SellV1"]),
                                        Functions.ToDecimal(stock["SellV2"]),
                                        Functions.ToDecimal(stock["SellV3"]),
                                        Functions.ToDecimal(stock["SellV4"]),
                                    }
                    }; class Functions
    {
   public static float ToFloat(string value)
        {
            try
            { return float.Parse(value); }
            catch { return 0; }
        }        public static decimal ToDecimal(string value)
        {
            try
            {
                return decimal.Parse(value);
            }
            catch
            {
                return 0;
            }
        }
}

Answer 10

box / unbox + 浮点运算

Answer 11

还真是这个的问题，我把try-catch去掉旧正常了。
可是没异常处理怎么办啊，我不想忽略一条数据阿~

Answer 12

注销 是什么意思
stock[string key]
{
get 这里面代码怎么写的,估计是这里面慢了
}

Answer 13

decimal.TryParse();
float.TryParse();可以去掉try catch了

Answer 14

只是说可能，再说没定论前，你也不要这么肯定自己的观点，现在的CPU处理Parse还能撑不住？

Answer 15

CPU 密集型 
I/O 密集型
两类的特征和优化策略好多书都有讲的吧

Answer 16

在楼主没贴代码前，我相信大多数实时系统的瓶颈在 IO。
目前代码看，既不是IO 密集型，也不是CPU密集型，可能try 用点滥用过度

Answer 17

期待楼主去掉try catch, 改用 TryParse 的测试结果。
以及stock[string key]的代码，来做下定论

Answer 18

decimal.TryParse(); 
float.TryParse(); 
判断下就可以TryParse()返回类型BOOL是true  return 值。false return 0

Answer 19

stock就是一个  Dictionary<string, string>  型字典，初步切割后的结果
TryParse 还不会用，翻手册中

Answer 20

改 TryParse  就没问题了，
还真是 try-carch 滥用造成的
。
现在的CPU 3~5%,处理时间800毫秒以下

Answer 21

0x1FFFF(13多万)条数据带其他计算共8秒代码大致是这样的:
void SetValue(DbField field ,TEntity entity,object value,TEnttiy  @default)
try
{
return field.propertyInfo.SetValue(entity, field.ConvertFromDb(value), null);
}
catch
{
return field.propertyInfo.SetValue(entity, field.ConvertFromDb(field.propertyInfo.GetValue(@default, null)), null);
}