讀取巨大的CSV 檔案：最佳化記憶體和速度
當(dāng)嘗試處理具有數(shù)百萬(wàn)行和數(shù)百列的大量CSV文件時(shí)，傳統(tǒng)方法使用迭代器的方法可能會(huì)導(dǎo)致與記憶體相關(guān)的問(wèn)題。本文探討了 Python 2.7 中處理大規(guī)模 CSV 資料的最佳化技術(shù)。
記憶體最佳化：
記憶體問(wèn)題的癥結(jié)在於建立記憶體清單來(lái)儲(chǔ)存大型資料集。為了緩解這個(gè)問(wèn)題，Python 提供了yield 關(guān)鍵字，它將函數(shù)轉(zhuǎn)換為生成器函數(shù)。這些函數(shù)在每個(gè)yield語(yǔ)句後暫停執(zhí)行，允許在遇到資料時(shí)增量處理資料。
透過(guò)使用生成器函數(shù)，您可以逐行處理數(shù)據(jù)，無(wú)需將整個(gè)檔案儲(chǔ)存在記憶體中。以下程式碼示範(fàn)了這種方法：
import csv
def getstuff(filename, criterion):
with open(filename, "rb") as csvfile:
datareader = csv.reader(csvfile)
yield next(datareader) # yield header row
count = 0
for row in datareader:
if row[3] == criterion:
yield row
count += 1
elif count: # stop processing when a consecutive series of non-matching rows is encountered
return
速度增強(qiáng)：
此外，您可以利用 Python 的 dropwhile 和 takewhile 函數(shù)進(jìn)一步提高處理速度。這些功能可以有效地過(guò)濾數(shù)據(jù)，使您能夠快速找到感興趣的行。具體方法如下：
from itertools import dropwhile, takewhile
def getstuff(filename, criterion):
with open(filename, "rb") as csvfile:
datareader = csv.reader(csvfile)
yield next(datareader) # yield header row
yield from takewhile( # yield matching rows
lambda r: r[3] == criterion,
dropwhile( # skip non-matching rows
lambda r: r[3] != criterion, datareader))
return
簡(jiǎn)化循環(huán)處理：
透過(guò)組合產(chǎn)生器函數(shù)，您可以大幅簡(jiǎn)化循環(huán)資料集的過(guò)程。以下是 getstuff 和 getdata 的最佳化程式碼：
def getdata(filename, criteria):
for criterion in criteria:
for row in getstuff(filename, criterion):
yield row
現(xiàn)在，您可以直接迭代 getdata 產(chǎn)生器，它會(huì)逐行產(chǎn)生行流，釋放寶貴的記憶體資源。
請(qǐng)記住，目標(biāo)是最大限度地減少記憶體資料存儲(chǔ)，同時(shí)最大限度地提高處理效率。透過(guò)應(yīng)用這些優(yōu)化技術(shù)，您可以有效地處理巨大的 CSV 文件，而不會(huì)遇到記憶體障礙。
以上是如何在 Python 2.7 中有效處理巨大的 CSV 檔案而不遇到記憶體問(wèn)題？的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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Python類(lèi)中的多態(tài)性
Jul 05, 2025 am 02:58 AM
多態(tài)是Python面向?qū)ο缶幊讨械暮诵母拍?，指“一種接口，多種實(shí)現(xiàn)”，允許統(tǒng)一處理不同類(lèi)型的對(duì)象。 1.多態(tài)通過(guò)方法重寫(xiě)實(shí)現(xiàn)，子類(lèi)可重新定義父類(lèi)方法，如Animal類(lèi)的speak()方法在Dog和Cat子類(lèi)中有不同實(shí)現(xiàn)。 2.多態(tài)的實(shí)際用途包括簡(jiǎn)化代碼結(jié)構(gòu)、增強(qiáng)可擴(kuò)展性，例如圖形繪製程序中統(tǒng)一調(diào)用draw()方法，或遊戲開(kāi)發(fā)中處理不同角色的共同行為。 3.Python實(shí)現(xiàn)多態(tài)需滿足：父類(lèi)定義方法，子類(lèi)重寫(xiě)該方法，但不要求繼承同一父類(lèi)，只要對(duì)象實(shí)現(xiàn)相同方法即可，這稱(chēng)為“鴨子類(lèi)型”。 4.注意事項(xiàng)包括保持方
Python函數(shù)參數(shù)和參數(shù)
Jul 04, 2025 am 03:26 AM
參數(shù)（parameters）是定義函數(shù)時(shí)的佔(zhàn)位符，而傳參（arguments）是調(diào)用時(shí)傳入的具體值。 1.位置參數(shù)需按順序傳遞，順序錯(cuò)誤會(huì)導(dǎo)致結(jié)果錯(cuò)誤；2.關(guān)鍵字參數(shù)通過(guò)參數(shù)名指定，可改變順序且提高可讀性；3.默認(rèn)參數(shù)值在定義時(shí)賦值，避免重複代碼，但應(yīng)避免使用可變對(duì)像作為默認(rèn)值；4.args和*kwargs可處理不定數(shù)量的參數(shù)，適用於通用接口或裝飾器，但應(yīng)謹(jǐn)慎使用以保持可讀性。
解釋Python發(fā)電機(jī)和迭代器。
Jul 05, 2025 am 02:55 AM
迭代器是實(shí)現(xiàn)__iter__()和__next__()方法的對(duì)象，生成器是簡(jiǎn)化版的迭代器，通過(guò)yield關(guān)鍵字自動(dòng)實(shí)現(xiàn)這些方法。 1.迭代器每次調(diào)用next()返回一個(gè)元素，無(wú)更多元素時(shí)拋出StopIteration異常。 2.生成器通過(guò)函數(shù)定義，使用yield按需生成數(shù)據(jù)，節(jié)省內(nèi)存且支持無(wú)限序列。 3.處理已有集合時(shí)用迭代器，動(dòng)態(tài)生成大數(shù)據(jù)或需惰性求值時(shí)用生成器，如讀取大文件時(shí)逐行加載。注意：列表等可迭代對(duì)像不是迭代器，迭代器到盡頭後需重新創(chuàng)建，生成器只能遍歷一次。
python`@classmethod'裝飾師解釋了
Jul 04, 2025 am 03:26 AM
類(lèi)方法是Python中通過(guò)@classmethod裝飾器定義的方法，其第一個(gè)參數(shù)為類(lèi)本身(cls)，用於訪問(wèn)或修改類(lèi)狀態(tài)。它可通過(guò)類(lèi)或?qū)嵗{(diào)用，影響的是整個(gè)類(lèi)而非特定實(shí)例；例如在Person類(lèi)中，show_count()方法統(tǒng)計(jì)創(chuàng)建的對(duì)像數(shù)量；定義類(lèi)方法時(shí)需使用@classmethod裝飾器並將首參命名為cls，如change_var(new_value)方法可修改類(lèi)變量；類(lèi)方法與實(shí)例方法(self參數(shù))、靜態(tài)方法(無(wú)自動(dòng)參數(shù))不同，適用於工廠方法、替代構(gòu)造函數(shù)及管理類(lèi)變量等場(chǎng)景；常見(jiàn)用途包括從
如何處理Python中的API身份驗(yàn)證
Jul 13, 2025 am 02:22 AM
處理API認(rèn)證的關(guān)鍵在於理解並正確使用認(rèn)證方式。 1.APIKey是最簡(jiǎn)單的認(rèn)證方式，通常放在請(qǐng)求頭或URL參數(shù)中；2.BasicAuth使用用戶名和密碼進(jìn)行Base64編碼傳輸，適合內(nèi)部系統(tǒng)；3.OAuth2需先通過(guò)client_id和client_secret獲取Token，再在請(qǐng)求頭中帶上BearerToken；4.為應(yīng)對(duì)Token過(guò)期，可封裝Token管理類(lèi)自動(dòng)刷新Token；總之，根據(jù)文檔選擇合適方式，並安全存儲(chǔ)密鑰信息是關(guān)鍵。
什麼是python魔法方法或dunder方法？
Jul 04, 2025 am 03:20 AM
Python的magicmethods（或稱(chēng)dunder方法）是用於定義對(duì)象行為的特殊方法，它們以雙下劃線開(kāi)頭和結(jié)尾。 1.它們使對(duì)象能夠響應(yīng)內(nèi)置操作，如加法、比較、字符串表示等；2.常見(jiàn)用例包括對(duì)像初始化與表示（__init__、__repr__、__str__）、算術(shù)運(yùn)算（__add__、__sub__、__mul__）及比較運(yùn)算（__eq__、__lt__）；3.使用時(shí)應(yīng)確保其行為符合預(yù)期，例如__repr__應(yīng)返回可重構(gòu)對(duì)象的表達(dá)式，算術(shù)方法應(yīng)返回新實(shí)例；4.應(yīng)避免過(guò)度使用或以令人困惑的方
描述Python中的Python垃圾收集。
Jul 03, 2025 am 02:07 AM
Python的垃圾回收機(jī)制通過(guò)引用計(jì)數(shù)和周期性垃圾收集來(lái)自動(dòng)管理內(nèi)存。其核心方法是引用計(jì)數(shù)，當(dāng)對(duì)象的引用數(shù)為零時(shí)立即釋放內(nèi)存；但無(wú)法處理循環(huán)引用，因此引入了垃圾收集模塊（gc）來(lái)檢測(cè)並清理循環(huán)。垃圾回收通常在程序運(yùn)行中引用計(jì)數(shù)減少、分配與釋放差值超過(guò)閾值或手動(dòng)調(diào)用gc.collect()時(shí)觸發(fā)。用戶可通過(guò)gc.disable()關(guān)閉自動(dòng)回收、gc.collect()手動(dòng)執(zhí)行、gc.set_threshold()調(diào)整閾值以實(shí)現(xiàn)控制。並非所有對(duì)像都參與循環(huán)回收，如不包含引用的對(duì)象由引用計(jì)數(shù)處理，內(nèi)置
Python內(nèi)存管理如何工作？
Jul 04, 2025 am 03:26 AM
Pythonmanagesmemoryautomaticallyusingreferencecountingandagarbagecollector.Referencecountingtrackshowmanyvariablesrefertoanobject,andwhenthecountreacheszero,thememoryisfreed.However,itcannothandlecircularreferences,wheretwoobjectsrefertoeachotherbuta
