使用不同格式字符串时，Python struct.Struct.unpack_from的困难

Question

这是我第一次发帖，之前一直在潜水。我到处寻找答案，但现在真的到了需要求助的地步…!

我在实现John Machin对一个旧问题的回答时遇到了一些麻烦：

如何高效解析固定宽度文件？

简单来说，我正在使用这段代码来拆分固定格式的文本文件，并将它们导入到PostgreSQL数据库中。我已经成功地用这段代码处理了一个文本文件，但现在我想扩展我的程序，让它能处理不同格式的文本文件，结果不断遇到同样的错误：

struct.error: unpack_from requires a buffer of at least [x] bytes

当然，根据我传给函数的格式字符串，x的值会有所不同——我的问题是，这段代码只对一种格式有效，其他格式都不行。我唯一改变的就是用来计算格式字符串的变量，以及脚本中与格式相关的变量名。

举个例子，这段代码运行得很好：

cnv_text = lambda s: str(s.strip())
cnv_int = lambda s: int(s) if s.isspace() is False else s.strip()
cnv_date_ymd = lambda s: datetime.datetime.strptime(s, '%Y%m%d') if s.isspace() is False else s.strip() # YYYY-MM-DD

unpack_len = 0
unpack_fmt = ""
splitData = []

conn = psycopg2.connect("[connection info]")
cur = conn.cursor()

Table1specs = [
    ('A', 6, 14, cnv_text),
    ('B', 20, 255, cnv_text),
    ('C', 275, 1, cnv_text),
    ('D', 276, 1, cnv_text),
    ('E', 277, 1, cnv_text),
    ('F', 278, 1, cnv_text),
    ('G', 279, 1, cnv_text),
    ('H', 280, 1, cnv_text),
    ('I', 281, 8, cnv_date_ymd),
    ('J', 289, 8, cnv_date_ymd),
    ('K', 297, 8, cnv_date_ymd),
    ('L', 305, 8, cnv_date_ymd),
    ('M', 313, 8, cnv_date_ymd),
    ('N', 321, 1, cnv_text),
    ('O', 335, 2, cnv_text),
    ('P', 337, 2, cnv_int),
    ('Q', 339, 5, cnv_int),
    ('R', 344, 255, cnv_text),
    ('S', 599, 1, cnv_int),
    ('T', 600, 1, cnv_int),
    ('U', 601, 5, cnv_int),
    ('V', 606, 10, cnv_text)
    ]

#for each column in the spec variable...
for column in Table1specs:
    start = column[1] - 1
    end = start + column[2]
    if start > unpack_len:
    unpack_fmt += str(start - unpack_len) + "x"
    unpack_fmt += str(end - start) + "s"
unpack_len = end
field_indices = range(len(Table1specs))
print unpack_len, unpack_fmt
#set unpacker
unpacker = struct.Struct(unpack_fmt).unpack_from

class Record(object):
    pass

filename = "Table1Data.txt"

f = open(filename, 'r')
for line in f:
    raw_fields = unpacker(line)
    r = Record()
    for x in field_indices:
        setattr(r, Table1specs[x][0], Table1specs[x][3](raw_fields[x]))
    splitData.append(r.__dict__)

所有数据都被添加到splitData中，然后我在一个循环中处理这些数据，生成SQL语句，通过psycopg2输入到数据库中。当我把规格改成其他格式（同时也修改其他相关变量）时，就会出现错误。错误发生在'raw_fields = unpacker(line)'这一行。

我已经用尽了所有资源，现在感到无从下手…欢迎任何想法或建议。

（这可能和我导入的文本文件有关吗？）

最好的祝福。

Answer 1

我已经解决了这个问题：问题出在我正在解析的文本文件上。文件中的行太短了，所以我写了一个函数，给每一行的末尾加上空格，让它们变得足够长：

def checkLineLength(checkFile, minLength):
    print ('Checking length of lines in file '+ checkFile+', where minimum line length is '+str(minLength))
    counter = 0
    fixedFile = 'fixed'+checkFile
    src = open(checkFile, 'r')
    dest = open(fixedFile, 'w')
    lines = src.readlines()
    for line in lines:
        if len(line) < minLength:
            x = (line.rstrip('\r\n') + (" "*(minLength-(len(line)-1))+'\r\n'))
            dest.write(x)
            counter += 1
        else:
            dest.write(line)
    if counter > 0:
        os.remove(checkFile)
        os.rename(fixedFile, checkFile)
        print (str(counter) + " lines fixed in "+ checkFile)

else:
    print('Line length in '+checkFile+' is fine.' )
    os.remove(fixedFile)