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Question

我有一个大文件，其中有很多时序信息。摘录看起来像

CPU time for df vj and vk    329.45135 sec, wall time     10.42650 sec
CPU time for df vj and vk    331.06361 sec, wall time     10.48211 sec
CPU time for df vj and vk    330.34512 sec, wall time     10.45198 sec
CPU time for df vj and vk    330.43818 sec, wall time     10.46212 sec
CPU time for orbital rotation   1341.99499 sec, wall time     42.54674 sec
CPU time for update CAS DM     12.02945 sec, wall time      0.37361 sec
CPU time for micro iter  1      0.00003 sec, wall time      0.00003 sec
CPU time for density fitting ao2mo pass1    157.41450 sec, wall time     19.02017 sec
CPU time for density fitting papa pass2     11.19426 sec, wall time      0.61816 sec
CPU time for density fitting ppaa pass2     24.55801 sec, wall time      6.68668 sec
CPU time for df vj and vk    171.32896 sec, wall time      5.41600 sec
CPU time for density fitting ao2mo    366.81797 sec, wall time     33.65705 sec
CPU time for update eri    366.82145 sec, wall time     33.66198 sec
CPU time for integral transformation to CAS space      0.00001 sec, wall time      0.00000 sec

在其他几个参数中，必须计算所有

df vj and vk

和

density fitting ao2mo  

的总和。我的核心功能是total+=sum([float(line.split()[position]) for line in open(file_name).readlines() if parameter in line])

position

file_name

取决于我是要获得CPU时间还是墙时间，

parameter

是存储文本的文件，而

df vj and vk

是我试图收集数据的函数。

我获得47.23871的

density fitting ao2mo

，为33.65705 for

density fitting ao2mo

.

问题如下 -

df vkj and vk

包含上方的时间（5.41600秒线）。我希望

df vj and vk

排除直接紧随其后的线，其中包含

density fitting ao2mo  

。 因此，我希望结果为41.82271。我该怎么做？ i通过检查下一行是否有要排除的参数来解决此问题。

列表理解方法看起来像

df vj and vk

Answer 1