Оптимизация регулярных выражений для устаревших данных в формате JSON ⇐ Python

[Anonymous]

У меня есть устаревший формат данных, похожий на Json. Пример показан в блоке кода ниже:

Код: Выделить всё

1  {
2    base = {
3      attributeNumericName = V1D,
4      attributeName = hello,
5      attributeFloat = 1.0,
6      attributeQuotes = "a\b",
7      canContainLists = [
8        1.0,
9        2.0
10      ],
11     canContainStackedData = [
12       {
13         stackedAttribute = 1.0
14       }
15     ]
16   }
17 }

Чтобы иметь возможность эффективно читать это в Python, я конвертирую текст, используя замены регулярных выражений. Я использую следующие три замены:


< tr>
Действие
Источник
Замена
Влияет на строку(и)




Заменить все атрибуты числовыми значениями

Код: Выделить всё

([\w]{1,}) = ([\d\.]{1,},?)

Код: Выделить всё

"\1": \2

5, 13


Заменить все атрибуты строковыми значениями

Код: Выделить всё

([\w]{1,}) = ([\w]{1,})

Код: Выделить всё

"\1": "\2"

3, 4


Заменить все оставшиеся атрибуты
3, 4


Заменить все оставшиеся атрибуты

Код: Выделить всё

([\w\d]{1,}) = 

Код: Выделить всё

"\1": 

2, 6, 7, 11



Поскольку при таком поиске приходится проходить по содержимому три раза, он выполняется довольно медленно. Всего мне нужно исследовать несколько терабайт файлов. Поэтому я пытаюсь оптимизировать это. Я пытался придумать, как объединить эти три замены в одну, но пока безуспешно. Любая помощь будет очень признательна.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/791 ... ta-to-json