


Lecture des N premières lignes d'un fichier texte
Problème :
Découpage des gros fichiers bruts Les fichiers de données à une taille spécifiée nécessitent la lecture des N premières lignes d'un fichier texte. Comprendre l'impact du système d'exploitation sur cette implémentation est crucial.
Implémentation en Python :
Python 2 et 3 fournissent des méthodes efficaces pour lire les N premières lignes de un fichier texte utilisant l'instruction with :
with open(path_to_file) comme input_file :<pre class="brush:php;toolbar:false">head = [next(input_file) for _ in range(lines_number)]
print(head)
Alternativement, itertools.islice fournit une autre solution :
from itertools import islice<p>avec open(path_to_file) comme input_file :</p><pre class="brush:php;toolbar:false">head = list(islice(input_file, lines_number))
print(head)
Impact sur le système d'exploitation :
Le système d'exploitation sous-jacent n'influence pas de manière significative la mise en œuvre de ces méthodes.
Supplémentaire Notes :
- La variable lines_number représente le nombre de lignes à lire dans le fichier.
- Notez que l'utilisation de la fonction suivante sans gestion des exceptions peut générer une erreur StopIteration s'il y a il y a moins de lignes_numéro lignes dans le fichier.
- Le code lit les lignes sous forme de texte, donc toute transformation ou analyse souhaitée doit être effectuée après avoir récupéré les lignes.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

ForhandlingLargedatasetSInpython, UsenumpyArraysforbetterperformance.1) NumpyArraysAremeMory-EfficientAndFasterFornumericalOperations.2) EvitUnneceSsaryTypeConversions.3) Le effet de levier

Inpython, listSusedynamicMemoryallocation withover-allocation, whileLumpyArraySallocateFixedMemory.1) listsallocatemoreMoryThreededEdededInitialement, redimensipwenessary.2) NumpyArraySallocateExactMemoryForElements, offrantwectable usinessflexibilité.

Inpython, YouCanscthedatatatypeyfelemememedenernSspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formateur préséconstrolatatype.

NumpyissentialFornumericalComputingInpythondutOtsSpeed, MemoryEfficiency et ComprehenSiveMathematicalFunctions.1) It'sfastBecauseitPerformSoperations INC.2) NumpyArraySareMoremory-EfficientThanpythonlists.3)

ContigusMymoryallocationiscrucialforAraySBauseitallowsforefficient andfastelementAccess.1) iTenablesConstanttimeAccess, o (1), duetoDirectAddressCalculation.2) itimproveScacheefficiendyAllowingMultipleElementFetchesperCacheline.3) itsimplieniesMemorymorymorymorymorymory

SlitingyPapyThonListIsDoneUsingTheSyntaxList [Démarrage: arrêt: étape] .He'showitworks: 1) startisheindexofthefirStelementoinclude.2) stopisTheIndexoftheFirstelementsoexclude.3) StepistheincrementBetweenselans.it'susefulfactingPortationSoListShsandCanusegeg

NumpyAllowsForvariousOperations ONARRAYS: 1) BasicarithmeticLikeaddition, Soustraction, Multiplication, anddivision; 2) AdvancedOperationSuchasmatrixMultiplication; 3) Element-Wiseoperations withoutExplicitloop

ArraySinpython, en particulier ThroughNumpyandPandas, aressentialfordataanalysis, offingspeeedAfficiency.1) numpyarrayablefficienthandlingoflargedatasetsandComplexOperationsLikEMoVingAverages.2)


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