


Obtenir le nombre de lignes pour les fichiers volumineux en Python
Le calcul du nombre de lignes de fichiers volumineux peut être une tâche gourmande en ressources. En optimisant à la fois l'efficacité et la consommation de mémoire, nous pouvons relever ce défi efficacement.
Une approche largement adoptée consiste à utiliser l'énumération dans une boucle for, comme le démontre l'exemple fourni. Cependant, cette méthode peut être gourmande en performances.
Une solution plus efficace
Pour une solution plus rapide et plus concise, nous pouvons utiliser les éléments suivants :
num_lines = sum(1 for _ in open('myfile.txt'))
Ce code sur une seule ligne exploite la flexibilité des expressions génératrices pour compter les lignes sans parcourir tout le contenu du fichier et sans les stocker dans mémoire.
Autres améliorations des performances
Pour améliorer la vitesse et la robustesse, nous pouvons incorporer le mode binaire (rb) et inclure le code dans un bloc with pour gérer la fermeture de fichier :
with open("myfile.txt", "rb") as f: num_lines = sum(1 for _ in f)
Utilisation obsolète
Dans les versions Python antérieures à 3.3, le « U » en mode rbU a été utilisé pour permettre la prise en charge universelle des nouvelles lignes. Cependant, cette utilisation est obsolète et le mode rb doit être utilisé à la place. Python 3.11 a supprimé "U" de rbU, faisant de rb l'option standard.
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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