包含整数和多个分隔符的字符串到数据数组的优化

Question

我将大量ASCII数据从设备流式传输，并将其解码为字符串类型。结果是以逗号和分号分隔的字符串

'-81，-82，-82-87，-88，-88，-88，'

我的目标是将这个字符串拆分为一个维度的数组：[分号长度，逗号长度]。每个数组元素都是一个整数值，如上面的示例所示。我已经实现了两种方法来实现我的目标，但它们都非常耗时（大约3-7秒）。我正在处理一千万个整数。是否可以缩短处理时间？如果可以，我应该如何进行

谢谢

#Method 1 (about 3 seconds to process)

BigTrace = BigTraceBytes.decode()
Traces = BigTrace.split(';')

box = np.empty([len(Traces),Record_Length])   
idx= 0

for row in Traces:
   temp = row.split(',')
   box[idx] = [float(i) for i in temp]
   idx+=1

box3d = box.reshape(100,100,1000)

#Method 2 (about 7 seconds to process)

BigTrace = BigTraceBytes.decode()
TraceSplit = (re.split(',|;',BigTrace))
ArrSplit= np.array(TraceSplit)
done = ArrSplit.astype('int')