


Membaca Fail CSV Raksasa: Mengoptimumkan Memori dan Kelajuan
Apabila cuba memproses fail CSV besar-besaran dengan berjuta-juta baris dan beratus-ratus lajur, tradisional pendekatan menggunakan iterator boleh membawa kepada isu berkaitan memori. Artikel ini meneroka teknik yang dioptimumkan untuk mengendalikan data CSV berskala besar dalam Python 2.7.
Pengoptimuman Memori:
Inti masalah memori terletak pada membina senarai dalam memori untuk menyimpan set data yang besar. Untuk mengurangkan isu ini, Python menawarkan kata kunci hasil, yang menukar fungsi kepada fungsi penjana. Fungsi ini menjeda pelaksanaan selepas setiap penyataan hasil, membenarkan pemprosesan tambahan data seperti yang dihadapi.
Dengan menggunakan fungsi penjana, anda boleh memproses data baris demi baris, menghapuskan keperluan untuk menyimpan keseluruhan fail dalam memori. Kod berikut menunjukkan pendekatan ini:
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
Peningkatan Kelajuan:
Selain itu, anda boleh memanfaatkan fungsi dropwhile dan takewhile Python untuk meningkatkan lagi kelajuan pemprosesan. Fungsi ini boleh menapis data dengan cekap, membolehkan anda mencari dengan cepat baris yang diminati. Begini caranya:
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
Pemprosesan Bergelung Dipermudah:
Dengan menggabungkan fungsi penjana, anda boleh memudahkan proses penggulungan melalui set data anda. Berikut ialah kod yang dioptimumkan untuk getstuff dan getdata:
def getdata(filename, criteria): for criterion in criteria: for row in getstuff(filename, criterion): yield row
Kini, anda boleh lelaran terus ke atas penjana getdata, yang menghasilkan aliran baris baris demi baris, membebaskan sumber memori yang berharga.
Ingat, matlamatnya adalah untuk meminimumkan storan data dalam memori sambil memaksimumkan kecekapan pemprosesan pada masa yang sama. Dengan menggunakan teknik pengoptimuman ini, anda boleh mengendalikan fail CSV raksasa dengan berkesan tanpa menghadapi sekatan jalan memori.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah saya boleh memproses fail CSV raksasa dalam Python 2.7 dengan cekap tanpa menghadapi masalah ingatan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Jika anda memerlukan pembangunan pesat, pemprosesan data dan reka bentuk prototaip, pilih Python; 2) Jika anda memerlukan prestasi tinggi, latensi rendah dan kawalan perkakasan yang rapat, pilih C.

Dengan melabur 2 jam pembelajaran python setiap hari, anda dapat meningkatkan kemahiran pengaturcaraan anda dengan berkesan. 1. Ketahui Pengetahuan Baru: Baca dokumen atau tutorial menonton. 2. Amalan: Tulis kod dan latihan lengkap. 3. Kajian: Menyatukan kandungan yang telah anda pelajari. 4. Amalan Projek: Sapukan apa yang telah anda pelajari dalam projek sebenar. Pelan pembelajaran berstruktur seperti ini dapat membantu anda menguasai Python secara sistematik dan mencapai matlamat kerjaya.

Kaedah untuk belajar python dengan cekap dalam masa dua jam termasuk: 1. Semak pengetahuan asas dan pastikan anda sudah biasa dengan pemasangan Python dan sintaks asas; 2. Memahami konsep teras python, seperti pembolehubah, senarai, fungsi, dan lain -lain; 3. Menguasai penggunaan asas dan lanjutan dengan menggunakan contoh; 4. Belajar kesilapan biasa dan teknik debugging; 5. Memohon pengoptimuman prestasi dan amalan terbaik, seperti menggunakan komprehensif senarai dan mengikuti panduan gaya PEP8.

Python sesuai untuk pemula dan sains data, dan C sesuai untuk pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan. 1. Python adalah mudah dan mudah digunakan, sesuai untuk sains data dan pembangunan web. 2.C menyediakan prestasi dan kawalan yang tinggi, sesuai untuk pembangunan permainan dan pengaturcaraan sistem. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Python lebih sesuai untuk sains data dan perkembangan pesat, manakala C lebih sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan mudah dipelajari, sesuai untuk pemprosesan data dan pengkomputeran saintifik. 2.C mempunyai sintaks kompleks tetapi prestasi yang sangat baik dan sering digunakan dalam pembangunan permainan dan pengaturcaraan sistem.

Adalah mungkin untuk melabur dua jam sehari untuk belajar Python. 1. Belajar Pengetahuan Baru: Ketahui konsep baru dalam satu jam, seperti senarai dan kamus. 2. Amalan dan Amalan: Gunakan satu jam untuk melakukan latihan pengaturcaraan, seperti menulis program kecil. Melalui perancangan dan ketekunan yang munasabah, anda boleh menguasai konsep teras Python dalam masa yang singkat.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini