Um CSV-Dateien in Python effizient zu verarbeiten, verwenden Sie das integrierte CSV-Modul für einfache Aufgaben, verarbeiten Sie gro?e Dateien in Stücken mit Pandas, optimieren Sie E/A-Operationen und verwalten Sie den Speicher effektiv. 1) Verwenden Sie das CSV -Modul zum leichten Lesen/Schreiben, ohne ganze Dateien in den Speicher zu laden. 2) Verwenden Sie Pandas 'Chunkize -Parameter, um gro?e Datens?tze in verwaltbaren Teilen zu verarbeiten und Vorg?nge wie Filterung oder Aggregation pro Stück anzuwenden. 3) Geben Sie Datentypen mit DTYPE an, um die Speicherverwendung zu verringern. 4) Verwenden Sie komprimierte Dateien (z. B. .GZ) und vermeiden Sie unn?tige Conversions, um die E/A zu beschleunigen. 5) Schreiben Sie die Ergebnisse eher in Massen, als sich wiederholt anzuh?ngen. 6) Parallele Aufgaben mithilfe von Concurrent.Futuren oder Multiprozessierung für mehrere Dateien.
Wenn Sie mit CSV -Dateien in Python zu tun haben, k?nnen Sie effizient Zeit und Ressourcen sparen - insbesondere bei der Arbeit mit gro?en Datens?tzen. Der Schlüssel besteht darin, die richtigen Tools und Techniken zu verwenden, die die Speicherverwendung und die Verarbeitungszeit minimieren.

Verwenden Sie ein integriertes csv
Modul für einfache Aufgaben
Für einfaches Lesen oder Schreiben von CSV-Dateien ohne starke Datenmanipulation ist das integrierte csv
Modul eine solide Wahl. Es ist leicht und ben?tigt keine externen Bibliotheken.

So k?nnen Sie eine CSV -Datei effizient lesen:
CSV importieren mit Open ('Data.csv', newline = '') als csvFile: reader = csv.dictreader (csvFile) Für Zeile im Leser: print (row ['name'], row ['Alter'])
Dieser Ansatz liest jeweils eine Zeile, daher ist er speichereffizient. Wenn Sie nur Zeilen durchlaufen und Werte extrahieren müssen, funktioniert diese Methode gut, ohne die gesamte Datei in den Speicher zu laden.

Wenn Ihre Aufgabe jedoch die Filterung, Sortierung oder Aggregation von Daten umfasst, sollten Sie stattdessen Pandas verwenden.
Verarbeiten Sie gro?e Dateien in Stücken mit Pandas
Pandas ist leistungsstark für die Behandlung von strukturierten Daten. Wenn Sie jedoch mit sehr gro?en CSVs arbeiten, ist das Laden des gesamten Datensatzes in Speicher m?glicherweise nicht m?glich.
Verwenden Sie den chunksize
-Parameter in pandas.read_csv()
:
- Auf diese Weise k?nnen Sie die Datei in verwaltbaren Teilen verarbeiten.
- Jeder Chunk ist ein Datenrahmen, sodass Sie Vorg?nge wie Filterung, Aggregation oder Transformation anwenden k?nnen, bevor Sie zum n?chsten Teil übergehen.
Beispiel:
Pandas als PD importieren Gesamt = 0 Für Chunk in pd.read_csv ('big_data.csv', ChunkSize = 10000): Total = Chunk ['Verk?ufe']. sum ()) Druck ("Gesamtumsatz:", Gesamt)
Auf diese Weise halten Sie nur 10.000 Zeilen gleichzeitig im Speicher, wodurch die überlastung des Speichers verhindert wird und gleichzeitig komplexe Vorg?nge erm?glicht.
Stellen Sie au?erdem sicher, dass die richtigen Datentypen für jede Spalte mit dem Parameter dtype
angeben. Beispielsweise kann die Verwendung dtype={'user_id': 'int32'}
im Vergleich zu Standardtypen wie int64
den Speicherverbrauch signifikant reduzieren.
I/A -Operationen optimieren
Das Lesen von und Schreiben auf die Festplatte kann ein Engpass sein. Hier sind ein paar Tipps, um die Dinge zu beschleunigen:
Verwenden Sie komprimierte CSV -Dateien (wie
.gz
) - Pandas unterstützt das Lesen und Schreiben direkt in komprimierte Formate, ohne sie zuerst zu dekomprimieren.pd.read_csv ('data.csv.gz', compression = 'gzip')
Vermeiden Sie unn?tige Konvertierungen - Wenn Ihr CSV eine konsistente Formatierung hat, überspringen Sie die automatische Erkennung von Typ, indem Sie
low_memory=False
oder Deklar -Spaltentypen manuell festlegen.Schreiben Sie auch effizient - vermeiden Sie es bei der Ausgabe von Daten wiederholt an CSVs. Verarbeiten Sie und sammeln Sie stattdessen zuerst alle Ergebnisse im Speicher und schreiben Sie dann einmal.
Wenn Sie mit mehreren Dateien zu tun haben, sollten Sie concurrent.futures
oder multiprocessing
verwenden, um Lese- und Verarbeitungsaufgaben über CPU -Kerne hinweg zu parallelisieren.
Die Effizienz l?uft auf die Auswahl des richtigen Werkzeugs für den Job und die Bekenntnis, wie man Speicher und I/O verwaltet. Mit diesen Methoden sollten Sie in der Lage sein, die meisten CSV -Aufgaben reibungslos zu erledigen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEffiziente Verarbeitung von CSV -Dateien mit Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Der Polymorphismus ist ein Kernkonzept in der objektorientierten Programmierung von Python-Objekte und bezieht sich auf "eine Schnittstelle, mehrere Implementierungen" und erm?glicht eine einheitliche Verarbeitung verschiedener Arten von Objekten. 1. Polymorphismus wird durch Umschreiben durch Methode implementiert. Unterklassen k?nnen übergeordnete Klassenmethoden neu definieren. Zum Beispiel hat die Spoke () -Methode der Tierklasse unterschiedliche Implementierungen in Hunde- und Katzenunterklassen. 2. Die praktischen Verwendungen des Polymorphismus umfassen die Vereinfachung der Codestruktur und die Verbesserung der Skalierbarkeit, z. 3. Die Python -Implementierungspolymorphismus muss erfüllen: Die übergeordnete Klasse definiert eine Methode, und die untergeordnete Klasse überschreibt die Methode, erfordert jedoch keine Vererbung derselben übergeordneten Klasse. Solange das Objekt dieselbe Methode implementiert, wird dies als "Ententyp" bezeichnet. 4. Zu beachten ist die Wartung

Parameter sind Platzhalter beim Definieren einer Funktion, w?hrend Argumente spezifische Werte sind, die beim Aufrufen übergeben wurden. 1. Die Positionsparameter müssen in der Reihenfolge übergeben werden, und eine falsche Reihenfolge führt zu Fehlern im Ergebnis. 2. Die Schlüsselwortparameter werden durch Parameternamen angegeben, die die Reihenfolge ?ndern und die Lesbarkeit verbessern k?nnen. 3. Die Standardparameterwerte werden zugewiesen, wenn sie definiert sind, um einen doppelten Code zu vermeiden. Variable Objekte sollten jedoch als Standardwerte vermieden werden. 4. Argumente und *KWARGs k?nnen die unsichere Anzahl von Parametern bew?ltigen und sind für allgemeine Schnittstellen oder Dekorateure geeignet, sollten jedoch mit Vorsicht verwendet werden, um die Lesbarkeit aufrechtzuerhalten.

Iteratoren sind Objekte, die __iter __ () und __next __ () Methoden implementieren. Der Generator ist eine vereinfachte Version von Iteratoren, die diese Methoden automatisch über das Keyword für Rendite implementiert. 1. Der Iterator gibt jedes Mal, wenn er als n?chstes anruft, ein Element zurück und wirft eine Ausnahme in der Stopperation aus, wenn es keine Elemente mehr gibt. 2. Der Generator verwendet Funktionsdefinition, um Daten auf Bedarf zu generieren, Speicher zu speichern und unendliche Sequenzen zu unterstützen. 3. Verwenden Sie Iteratoren, wenn Sie vorhandene S?tze verarbeiten, und verwenden Sie einen Generator, wenn Sie dynamisch Big Data oder faule Bewertung generieren, z. B. das Laden von Zeilen nach Zeile beim Lesen gro?er Dateien. Hinweis: Iterbare Objekte wie Listen sind keine Iteratoren. Sie müssen nach dem Erreichen des Iterators nach seinem Ende nachgebaut werden, und der Generator kann ihn nur einmal durchqueren.

Eine Klassenmethode ist eine Methode, die in Python über den @ClassMethod Decorator definiert ist. Sein erster Parameter ist die Klasse selbst (CLS), mit der auf den Klassenzustand zugreifen oder diese ?ndern wird. Es kann durch eine Klasse oder Instanz aufgerufen werden, die die gesamte Klasse und nicht auf eine bestimmte Instanz betrifft. In der Personklasse z?hlt beispielsweise die Methode show_count () die Anzahl der erstellten Objekte. Wenn Sie eine Klassenmethode definieren, müssen Sie den @classMethod Decorator verwenden und die ersten Parameter -CLS wie die Methode Change_var (new_value) benennen, um Klassenvariablen zu ?ndern. Die Klassenmethode unterscheidet sich von der Instanzmethode (Selbstparameter) und der statischen Methode (keine automatischen Parameter) und eignet sich für Fabrikmethoden, alternative Konstruktoren und die Verwaltung von Klassenvariablen. Gemeinsame Verwendungen umfassen:

Der Schlüssel zum Umgang mit der API -Authentifizierung besteht darin, die Authentifizierungsmethode korrekt zu verstehen und zu verwenden. 1. Apikey ist die einfachste Authentifizierungsmethode, die normalerweise in den Anforderungsheader- oder URL -Parametern platziert ist. 2. BasicAuth verwendet Benutzername und Kennwort für die Basis64 -Codierungsübertragung, die für interne Systeme geeignet ist. 3.. OAuth2 muss das Token zuerst über Client_id und Client_secret erhalten und dann das BearerToken in den Anforderungsheader bringen. V. Kurz gesagt, die Auswahl der entsprechenden Methode gem?? dem Dokument und das sichere Speichern der Schlüsselinformationen ist der Schlüssel.

Pythons MagicMethods (oder Dunder -Methoden) sind spezielle Methoden, um das Verhalten von Objekten zu definieren, die mit einem doppelten Unterstrich beginnen und enden. 1. Sie erm?glichen es Objekten, auf integrierte Operationen wie Addition, Vergleich, String-Darstellung usw. Zu reagieren; 2. Die gemeinsamen Anwendungsf?lle umfassen Objektinitialisierung und Darstellung (__init__, __Rep__, __str__), arithmetische Operationen (__add__, __sub__, __mul__) und Vergleichsoperationen (__EQ__, ___LT__); 3. Wenn Sie es verwenden, stellen Sie sicher, dass ihr Verhalten den Erwartungen entspricht. Zum Beispiel sollte __Rep__ Ausdrücke refitueller Objekte zurückgeben, und arithmetische Methoden sollten neue Instanzen zurückgeben. 4.. überbeanspruchte oder verwirrende Dinge sollten vermieden werden.

Pythons Müllsammlungsmechanismus verwaltet das Speicher automatisch durch Referenzz?hlung und periodische Müllsammlung. Die Kernmethode ist die Referenzz?hlung, die den Speicher sofort freigibt, wenn die Anzahl der Referenzen eines Objekts Null ist. Es kann jedoch keine kreisf?rmigen Referenzen verarbeiten, daher wird ein Müllsammlungsmodul (GC) eingeführt, um die Schleife zu erkennen und zu reinigen. Die Müllsammlung wird normalerweise ausgel?st, wenn die Referenzzahl w?hrend des Programmbetriebs abnimmt, die Allokations- und Freisetzungsdifferenz überschreitet den Schwellenwert oder wenn gc.collect () manuell bezeichnet wird. Benutzer k?nnen das automatische Recycling durch gc.disable () deaktivieren, gc.collect () manuell ausführen und Schwellenwerte anpassen, um die Kontrolle über GC.Set_Threshold () zu erreichen. Nicht alle Objekte nehmen am Loop -Recycling teil. Wenn Objekte, die keine Referenzen enthalten, durch Referenzz?hlung verarbeitet werden, ist es integriert

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