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本篇内容介绍了“python怎么实现单机处理大文件”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!
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下面的讨论基于的假定:可以单独处理一行数据,行间数据相关性为零。
方法一:
仅使用 Python 内置模板,逐行读取到内存。
使用 yield,好处是解耦读取操作和处理操作:
def python_read(filename):
with open(filename,'r',encoding='utf-8') as f:
while True:
line = f.readline()
if not line:
return
yield line
以上每次读取一行,逐行迭代,逐行处理数据
if __name__ == '__main__':
g = python_read('./data/movies.dat')
for c in g:
print(c)
# process c
方法二:
方法一有缺点,逐行读入,频繁的 IO 操作拖累处理效率。是否有一次 IO ,读取多行的方法?
pandas
包 read_csv
函数,参数有 38 个之多,功能非常强大。
关于单机处理大文件,read_csv
的 chunksize
参数能做到,它被设置为 5
, 意味着一次读取 5 行。
def pandas_read(filename,sep=',',chunksize=5):
reader = pd.read_csv(filename,sep,chunksize=chunksize)
while True:
try:
yield reader.get_chunk()
except StopIteration:
print('---Done---')
break
使用如同方法一:
if __name__ == '__main__':
g = pandas_read('./data/movies.dat',sep="::")
for c in g:
print(c)
# process c
“python怎么实现单机处理大文件”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!