Untuk mengendalikan fail CSV dengan cekap di Python, gunakan modul CSV terbina dalam untuk tugas mudah, memproses fail besar dalam ketulan dengan panda, mengoptimumkan operasi I/O, dan menguruskan memori dengan berkesan. 1) Gunakan modul CSV untuk membaca/menulis ringan tanpa memuatkan keseluruhan fail ke dalam ingatan. 2) Gunakan parameter Pandas 'untuk memproses dataset besar di bahagian yang boleh diurus, menggunakan operasi seperti penapisan atau pengagregatan setiap bahagian. 3) Tentukan jenis data dengan DTYPE untuk mengurangkan penggunaan memori. 4) Gunakan fail termampat (misalnya, .gz) dan elakkan penukaran jenis yang tidak perlu untuk mempercepatkan I/O. 5) Menulis hasil secara pukal dan bukannya melaksanakan berulang kali. 6) Tugas Paralelize menggunakan serentak.Potur atau multiprocessing untuk pelbagai fail.
Apabila anda berhadapan dengan fail CSV di Python, melakukannya dengan cekap dapat menjimatkan masa dan sumber anda -terutama ketika bekerja dengan dataset yang besar. Kuncinya ialah menggunakan alat dan teknik yang betul yang meminimumkan penggunaan memori dan masa pemprosesan.

Gunakan modul csv
terbina dalam untuk tugas mudah
Untuk membaca atau menulis fail CSV tanpa manipulasi data berat, modul csv
terbina dalam adalah pilihan yang kukuh. Ia ringan dan tidak memerlukan perpustakaan luaran.

Berikut adalah cara anda boleh membaca fail CSV dengan cekap:
Import CSV dengan terbuka ('data.csv', newline = '') sebagai csvfile: pembaca = csv.dictreader (CSVFile) untuk baris dalam pembaca: cetak (baris ['nama'], baris ['umur'])
Pendekatan ini membaca satu baris pada satu masa, jadi ia adalah efisien ingatan. Jika semua yang anda perlukan adalah gelung melalui baris dan mengekstrak nilai, kaedah ini berfungsi dengan baik tanpa memuatkan keseluruhan fail ke dalam memori.

Walau bagaimanapun, jika tugas anda melibatkan penapisan, menyusun, atau mengagregatkan data, pertimbangkan untuk menggunakan panda sebaliknya.
Memproses fail besar dalam ketulan dengan panda
Pandas berkuasa untuk mengendalikan data berstruktur, tetapi ketika bekerja dengan CSV yang sangat besar, memuatkan keseluruhan dataset ke dalam ingatan mungkin tidak dapat dilaksanakan.
Untuk mengendalikan ini, gunakan parameter chunksize
dalam pandas.read_csv()
:
- Ini membolehkan anda memproses fail di bahagian yang boleh diurus.
- Setiap bahagian adalah data data, jadi anda boleh menggunakan operasi seperti penapisan, pengagregatan, atau transformasi sebelum bergerak ke bahagian seterusnya.
Contoh:
Import Pandas sebagai PD Jumlah = 0 untuk bahagian dalam pd.read_csv ('big_data.csv', chunksize = 10000): total = chunk ['jualan']. SUM () Cetak ("Jumlah Jualan:", Jumlah)
Dengan cara ini, anda hanya menyimpan 10,000 baris dalam ingatan pada satu masa, yang membantu mencegah beban memori sementara masih membenarkan operasi kompleks.
Juga, pastikan untuk menentukan jenis data yang betul untuk setiap lajur menggunakan parameter dtype
. Sebagai contoh, menggunakan dtype={'user_id': 'int32'}
dapat mengurangkan penggunaan memori dengan ketara berbanding dengan jenis lalai seperti int64
.
Mengoptimumkan operasi I/O.
Membaca dari dan menulis ke cakera boleh menjadi hambatan. Berikut adalah beberapa petua untuk mempercepatkan perkara:
Gunakan fail CSV yang dimampatkan (seperti
.gz
) - Pandas menyokong membaca dan menulis secara langsung ke format yang dimampatkan tanpa perlu menyahkotretinya terlebih dahulu.pd.read_csv ('data.csv.gz', mampatan = 'gzip')
Elakkan penukaran yang tidak perlu - Jika CSV anda mempunyai pemformatan yang konsisten, langkau pengesanan jenis automatik dengan menetapkan
low_memory=False
atau mengisytiharkan jenis lajur secara manual.Tulis juga dengan cekap - Apabila mengeluarkan data, elakkan daripada CSV berulang kali. Sebaliknya, proses dan kumpulkan semua hasil memori terlebih dahulu, kemudian tulis sekali.
Sekiranya anda berurusan dengan pelbagai fail, pertimbangkan untuk menggunakan concurrent.futures
Atau multiprocessing
untuk mengasingkan tugas membaca dan memproses di seluruh teras CPU.
Kecekapan beralih untuk memilih alat yang sesuai untuk pekerjaan dan mengetahui cara menguruskan memori dan I/O. Dengan kaedah ini, anda harus dapat mengendalikan kebanyakan tugas CSV dengan lancar.
Atas ialah kandungan terperinci Memproses fail CSV dengan cekap dengan python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Polimorfisme adalah konsep teras dalam pengaturcaraan berorientasikan objek Python, merujuk kepada "satu antara muka, pelbagai pelaksanaan", yang membolehkan pemprosesan bersatu pelbagai jenis objek. 1. Polimorfisme dilaksanakan melalui penulisan semula kaedah. Subkelas boleh mentakrifkan semula kaedah kelas induk. Sebagai contoh, kaedah bercakap () kelas haiwan mempunyai pelaksanaan yang berbeza dalam subkelas anjing dan kucing. 2. Penggunaan praktikal polimorfisme termasuk memudahkan struktur kod dan meningkatkan skalabilitas, seperti memanggil kaedah cabutan () secara seragam dalam program lukisan grafik, atau mengendalikan tingkah laku umum watak -watak yang berbeza dalam pembangunan permainan. 3. Polimorfisme pelaksanaan Python perlu memenuhi: Kelas induk mentakrifkan kaedah, dan kelas kanak -kanak mengatasi kaedah, tetapi tidak memerlukan warisan kelas induk yang sama. Selagi objek melaksanakan kaedah yang sama, ini dipanggil "jenis itik". 4. Perkara yang perlu diperhatikan termasuk penyelenggaraan

Parameter adalah ruang letak apabila menentukan fungsi, sementara argumen adalah nilai khusus yang diluluskan ketika memanggil. 1. Parameter kedudukan perlu diluluskan, dan perintah yang salah akan membawa kepada kesilapan dalam hasilnya; 2. Parameter kata kunci ditentukan oleh nama parameter, yang boleh mengubah pesanan dan meningkatkan kebolehbacaan; 3. Nilai parameter lalai diberikan apabila ditakrifkan untuk mengelakkan kod pendua, tetapi objek berubah harus dielakkan sebagai nilai lalai; 4 Args dan *kwargs boleh mengendalikan bilangan parameter yang tidak pasti dan sesuai untuk antara muka umum atau penghias, tetapi harus digunakan dengan berhati -hati untuk mengekalkan kebolehbacaan.

Iterator adalah objek yang melaksanakan kaedah __iter __ () dan __Next __ (). Penjana adalah versi Iterator yang dipermudahkan, yang secara automatik melaksanakan kaedah ini melalui kata kunci hasil. 1. Iterator mengembalikan elemen setiap kali dia memanggil seterusnya () dan melemparkan pengecualian berhenti apabila tidak ada lagi elemen. 2. Penjana menggunakan definisi fungsi untuk menghasilkan data atas permintaan, menjimatkan memori dan menyokong urutan tak terhingga. 3. Menggunakan Iterator apabila memproses set sedia ada, gunakan penjana apabila menghasilkan data besar secara dinamik atau penilaian malas, seperti garis pemuatan mengikut baris apabila membaca fail besar. NOTA: Objek yang boleh diperolehi seperti senarai bukanlah pengaliran. Mereka perlu dicipta semula selepas pemalar itu sampai ke penghujungnya, dan penjana hanya boleh melintasi sekali.

Kaedah kelas adalah kaedah yang ditakrifkan dalam python melalui penghias @classmethod. Parameter pertamanya adalah kelas itu sendiri (CLS), yang digunakan untuk mengakses atau mengubah keadaan kelas. Ia boleh dipanggil melalui kelas atau contoh, yang mempengaruhi seluruh kelas dan bukannya contoh tertentu; Sebagai contoh, dalam kelas orang, kaedah show_count () mengira bilangan objek yang dibuat; Apabila menentukan kaedah kelas, anda perlu menggunakan penghias @classmethod dan namakan parameter pertama CLS, seperti kaedah change_var (new_value) untuk mengubah suai pembolehubah kelas; Kaedah kelas adalah berbeza daripada kaedah contoh (parameter diri) dan kaedah statik (tiada parameter automatik), dan sesuai untuk kaedah kilang, pembina alternatif, dan pengurusan pembolehubah kelas. Kegunaan biasa termasuk:

Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.

MagicMethods Python (atau kaedah dunder) adalah kaedah khas yang digunakan untuk menentukan tingkah laku objek, yang bermula dan berakhir dengan garis bawah dua. 1. Mereka membolehkan objek bertindak balas terhadap operasi terbina dalam, seperti tambahan, perbandingan, perwakilan rentetan, dan sebagainya; 2. Kes penggunaan biasa termasuk inisialisasi objek dan perwakilan (__init__, __repr__, __str__), operasi aritmetik (__add__, __sub__, __mul__) dan operasi perbandingan (__eq__, ___lt__); 3. Apabila menggunakannya, pastikan tingkah laku mereka memenuhi jangkaan. Sebagai contoh, __repr__ harus mengembalikan ungkapan objek refortable, dan kaedah aritmetik harus mengembalikan contoh baru; 4. Perkara yang berlebihan atau mengelirukan harus dielakkan.

Pythonmanagesmemoryautomatically leverenceCountingandagarbageCollector.referenceCountingTrackShowmanyvariablesreferoanobject, dan yang mana -mana, dan yang mana -mana

Mekanisme pengumpulan sampah Python secara automatik menguruskan memori melalui pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah berkala. Kaedah terasnya adalah penghitungan rujukan, yang segera melepaskan memori apabila bilangan rujukan objek adalah sifar; Tetapi ia tidak dapat mengendalikan rujukan bulat, jadi modul pengumpulan sampah (GC) diperkenalkan untuk mengesan dan membersihkan gelung. Pengumpulan sampah biasanya dicetuskan apabila kiraan rujukan berkurangan semasa operasi program, perbezaan peruntukan dan pelepasan melebihi ambang, atau apabila gc.collect () dipanggil secara manual. Pengguna boleh mematikan kitar semula automatik melalui gc.disable (), secara manual melaksanakan gc.collect (), dan menyesuaikan ambang untuk mencapai kawalan melalui gc.set_threshold (). Tidak semua objek mengambil bahagian dalam kitar semula gelung. Sekiranya objek yang tidak mengandungi rujukan diproses dengan mengira rujukan, ia terbina dalam
