Pattern Matching é uma nova estrutura na linguagem que permite testar um valor contra um determinado formato enquanto atribui seu resultado.

Na versão 7.0 do C# são esperados três patterns:

• Constant - Testa a expressão contra uma constante, isto é, literais, variável const, o valor de um enum ou typeof
• Type - Testa se uma expressão é de um determinado tipo e em caso de sucesso faz o cast para o tipo, atribuindo o resultado em uma variável
• Var - Esta expressão sempre é executada com sucesso, servindo apenas para atribuir o valor em uma nova variável

E mais estão por vir, no GitHub é possível ler o documento sobre Pattern Matching

Atualmente estes patterns podem ser utilizados nas expressões is e no case do bloco switch.

Is Expressions

 O principal uso nas expressões is será do Type Pattern, para atribuir uma variavel enquanto teste seu tipo. Por exemplo, quando é necessário executar um método de uma classe derivada, em vez de:

Dog dog = animal as Dog;
if(dog != null)
{
    dog.Bark();
}

//Ou

if (animal is Dog)
{
    Dog dog = (Dog)animal;
    dog.Bark();
}

É possível validar e atribuir em uma unica expressão:

if (animal is Dog dog)
{
    dog.Bark();
}

Como muitos dos recursos são apenas Syntactic Sugar, recomendo sempre avaliar qual a IL gerada, neste caso, é equivalente ao seguinte código C#:

Dog dog;
if ((dog = (animal as Dog)) != null)
{
    dog.Bark();
}

 Switch statements

 Com o switch fica ainda mais interessante ao combinar as condições, mantendo as regras separadas para cada caso e o código mais claro:

Animal animal = GetAnimal();

switch (animal)
{
    case Dog dog when dog.IsShortHaired:
        Console.WriteLine("Short Haired");
        break;
    case Dog dog:
        Console.WriteLine("Not Short Haired");
        break;
    case Cat cat:
        Console.WriteLine("Cat");
        break;
    case null:
        throw new ArgumentNullException();
    default:
        Console.WriteLine("Animal");
        break;
}

 O escopo de cada variavel atribuida no case é restrita ao bloco em que foi declarado e pode ser utilizado para validar outras regras, como no exemplo o IsShortHaired. Assim caso alguma validação não seja feita com sucesso, o bloco não é executado e o próximo case é avaliado.

Outra mudança importante é que agora o ordem dos case's é validada na compilação, impedindo que se use um case que inutilize os que estão abaixo dele, por exemplo:

E o case default será sempre executado por último, não importando o local em que foi declarado.

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Esta é uma tarefa comum, alguns processos de importação e exportação de dados usam colunas fixas, como alguns usados por bancos, por exemplos o CNAB.

O processo de leitura parece simples e realmente é. Só precisamos tomar alguns cuidados, como não ter ler todo o arquivo para a memória para então processar e guardar seu resultado, o que poderia causar um OutOfMemoryException.

De forma geral, bastaria algo como:

int[] positions = new int[] { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 };

string[] result = new string[positions.Length];

using (StreamReader sr = new StreamReader("Data.txt"))
{
    string line;
    while ((line = sr.ReadLine()) != null)
    {
        int lastIndex = 0;

        for (int i = 0; i < positions.Length; i++)
        {
            result[i] = line.Substring(lastIndex, positions[i]);
            lastIndex += positions[i];
        }
    }
}

Porém desta forma são alocadas diversas string para cada linha. Cada chamada ao método Substring, cria uma nova string.

Assim, ao ler 1.000.000 de linhas, são alocados cerca de 1121MB levando 1208ms.

Ao realizar o profiling da aplicação é possível ver que a praticamente todo o tempo é utilizado nos métodos ReadLine e Substring. (Não foi possível aguardar o fim da execução, com o profiler ativo ela fica muito mais lenta)

Assim podemos tentar otimizar estes dois pontos, o primeiro deles, o uso de Substring.

Neste exemplo criei duas soluções, utilizando char[], no caso como são diversas colunas, char[][]. A segunda opção com ponteiros.

Ambas tem resultados semelhantes, cada uma com seus pontos fortes e fracos. Ao utilizar ponteiro você obrigatoriamente utiliza código marcado como unsafe. E ao utilizar char[] não é possível utilizar as classes do .NET para fazer o Parse para int por exemplo, apesar de ser possível criar seu próprio método, como o método privado do .NET: https://referencesource.microsoft.com/#mscorlib/system/number.cs,04291cc3a0b10032,references

Ao executar o teste sem SubString diminuimos para 412MB alocados e 915ms de execução:

public void ReadLine_ResultCharArray()
{
    char[][] result = new char[positions.Length][];

    //Allocate char array of right size
    for (int i = 0; i < positions.Length; i++)
    {
        result[i] = new char[positions[i]];
    }

    using (TextReader sr = GetReader())
    {
        string line;
        while ((line = sr.ReadLine()) != null)
        {
            int lastIndex = 0;

            for (int i = 0; i < positions.Length; i++)
            {
                int fieldLength = positions[i];

                for (int j = 0; j < fieldLength; j++)
                {
                    result[i][j] = line[lastIndex + j];
                }

                lastIndex += fieldLength;
            }
        }
    }
}

 Desta vez o profiling é executado quase que de forma instantânea:

Agora nosso foco é o método ReadLine.

A classe TextReader possui um método Read que permite que seja utilizado um buffer de char[], assim podemos usar este método para evitar alocações, criando um buffer do tamanho de uma linha e reutilizando até o final do processamento:

public void Read_ResultCharArray()
{
    int bufferSize = GetLineSize();
    char[] buffer = new char[bufferSize];
    char[][] result = new char[positions.Length][];

    //Allocate char array of right size
    for (int i = 0; i < positions.Length; i++)
    {
        result[i] = new char[positions[i]];
    }

    using (TextReader sr = GetReader())
    {
        while (sr.Read(buffer, 0, bufferSize) > 0)
        {
            int lastIndex = 0;

            for (int i = 0; i < positions.Length; i++)
            {
                int fieldLength = positions[i];

                for (int j = 0; j < fieldLength; j++)
                {
                    result[i][j] = buffer[lastIndex + j];
                }

                lastIndex += fieldLength;
            }
        }
    }
}

 Diminuindo a alocação de memória para valores irrisórios:

Desta forma porém nosso resultado é um array de char e não string, impedindo o uso de alguns métodos como int.Parse. Para continuarmos com o resultado em string, é possível utilizando ponteiros, como no exemplo:

public void Read_ResultUseUnsafeCharPointer()
{
    int bufferSize = GetLineSize();
    char[] buffer = new char[bufferSize];
    string[] result = new string[positions.Length];

    //Allocate empty strings of right size
    for (int i = 0; i < positions.Length; i++)
    {
        result[i] = new string(' ', positions[i]);
    }

    using (TextReader sr = GetReader())
    {
        while (sr.Read(buffer, 0, bufferSize) > 0)
        {
            int lastIndex = 0;

            for (int i = 0; i < positions.Length; i++)
            {
                int fieldLength = positions[i];

                unsafe
                {
                    fixed (char* chars = result[i])
                    {
                        for (int j = 0; j < fieldLength; j++)
                        {
                            chars[j] = buffer[lastIndex + j];
                        }
                    }
                }

                lastIndex += fieldLength;
            }
        }
    }
}

O uso de memória e tempo de processamento é semelhante ao usar char[][].

Abaixo um sumário com todos os testes realizados com 100 mil linhas:

As duas primeiras linhas representam a leitura do arquivo, sem nenhum processamento. A terceira é o primeiro exemplo e a última o último exemplo

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