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如何在Python中有效讀取和處理大型CSV文件?

Nov 09, 2024 am 11:58 AM

How to Effectively Read and Process Large CSV Files in Python?

有效讀取大型 CSV 文件

由于內(nèi)存限制,在 Python 中讀取和處理大型 CSV 文件可能具有挑戰(zhàn)性。對于包含數(shù)百萬行和數(shù)百列的文件,此問題變得更加突出。

內(nèi)存問題和優(yōu)化

您當(dāng)前的代碼嘗試從將 CSV 文件放入列表中。但是,這種方法對于大文件來說效率較低,因為它將整個數(shù)據(jù)集加載到內(nèi)存中。

要解決此內(nèi)存問題,請在讀取數(shù)據(jù)時處理數(shù)據(jù)。使用一次生成一行的生成器函數(shù),如下所示:

import csv

def getstuff(filename, criterion):
    with open(filename, "rb") as csvfile:
        datareader = csv.reader(csvfile)
        yield next(datareader)  # yield the header row
        count = 0
        for row in datareader:
            if row[3] == criterion:
                yield row
                count += 1
            elif count:
                # stop when exceeding the adjacent rows of criteria
                return

此更新的代碼逐行生成與指定條件匹配的行。它消除了將整個數(shù)據(jù)集保留在內(nèi)存中的需要。

性能改進(jìn)

除了內(nèi)存優(yōu)化之外,還有其他技術(shù)可以提高性能:

  • 使用流式解析器:考慮使用支持流式傳輸?shù)?CSV 庫,允許您增量處理數(shù)據(jù)而不將其加載到內(nèi)存中。
  • 并行處理:如果您的系統(tǒng)支持,請通過在多個內(nèi)核或處理器之間分配工作負(fù)載來探索并行處理。
  • 緩存經(jīng)常訪問的數(shù)據(jù):如果可能,緩存重復(fù)訪問的數(shù)據(jù)集部分,以最大程度地減少重新讀取的需要
  • 優(yōu)化您的代碼:檢查您的代碼是否有任何不必要或低效的操作,這些操作可能會減慢處理速度。

通過采用這些策略,您可以顯著提高 Python 代碼處理大型 CSV 文件的效率。

以上是如何在Python中有效讀取和處理大型CSV文件?的詳細(xì)內(nèi)容。更多信息請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

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