Julia Vector{UInt8} 到 SparseArrays.SparseMatrixCSC{Any64, Int64}

Question

我正在尝试创建一个 Julia 函数，可以从

Matrix Market 或从 SuiteSparse Matrix Collection 提供 URL - 为简单起见，假设我只想考虑以“.mtx.gz”结尾的 URL。

以下是我目前拥有的代码：

using HTTP
using CodecZlib
using SparseArrays

url = "https://math.nist.gov/pub/MatrixMarket2/Harwell-Boeing/airtfc/zenios.mtx.gz" # String

data = HTTP.get(url).body # Vector{UInt8} (alias for Array{UInt8, 1})

buffer = IOBuffer(data) # IOBuffer (alias for Base.GenericIOBuffer{Array{UInt8, 1}})

stream = GzipDecompressorStream(buffer) # TranscodingStreams.TranscodingStream{GzipDecompressor, IOBuffer}

forUse = read(stream) # Vector{UInt8} (alias for Array{UInt8, 1})
# Alternative for String
# forUse = read(stream, String) # String

我遇到的问题是我只知道如何强制变量

forUse

 为 

Vector{UInt8}

 数据类型或 

String

。

如果我在

sparse(forUse)

 是 

forUse

 时尝试 

Vector{UInt8}

，我会得到一堆稀疏的废话。
如果我在 

sparse(forUse)

 是 

forUse

 时尝试 

String

，则会收到错误：“错误：MethodError：没有与稀疏（::String）匹配的方法”

如果可能的话，我希望避免逐行读取

String

 的 

forUse

 数据类型，因为我觉得这效率极低。

问题：是否有任何有效的方法可以从

HTTP.get(url).body

中提取稀疏数组，而无需将文件保存到存储中？ （有关将文件下载到存储的版本，请参阅 MMGet）

Answer 1

# forUse defined in the question
fuse = String(forUse)
let I = Int[], J = Int[], V = Float64[]
    for line in eachsplit(fuse, '\n')
        length(line) == 0 && continue
        line[1] == '%' && continue
        (si,sj,sv) = split(line)
        i = parse(Int, si)
        j = parse(Int, sj)
        v = parse(Float64, sv)
        push!(I, i)
        push!(J, j)
        push!(V, v)
    end
    sparse(I,J,V)
end

返回一个稀疏矩阵，其中包含输入数据文件中的条目。

这似乎不太可能需要对此进行超级优化，并且此代码具有一定的清晰度。