


Kaedah Malas untuk Membaca Fail Besar yang Cekap dalam Python
Membaca fail besar dalam Python boleh menjadi intensif dari segi pengiraan dan boleh menyebabkan sistem menjadi perlahan. Untuk menangani isu ini, kaedah malas disyorkan, yang melibatkan membaca dan memproses fail dalam bahagian yang boleh diurus. Berikut ialah beberapa pilihan untuk melaksanakan kaedah malas:
Menggunakan Hasil untuk Penilaian Malas:
Kata kunci hasil boleh digunakan untuk mencipta fungsi malas yang mengembalikan elemen atas permintaan . Kod berikut menunjukkan cara menggunakan hasil untuk membaca fail dalam ketulan:
def read_in_chunks(file_object, chunk_size=1024): """Lazy function (generator) to read a file piece by piece. Default chunk size: 1k.""" while True: data = file_object.read(chunk_size) if not data: break yield data
Untuk menggunakan fungsi ini, anda boleh mengulangi ketulan yang dijana dan memprosesnya:
with open('really_big_file.dat') as f: for piece in read_in_chunks(f): process_data(piece)
Menggunakan Iter dan Fungsi Pembantu:
Sebagai alternatif, anda boleh menggabungkan iter fungsi dengan fungsi pembantu untuk mencipta penjana:
f = open('really_big_file.dat') def read1k(): return f.read(1024) for piece in iter(read1k, ''): process_data(piece)
Pendekatan ini serupa dengan yang sebelumnya, tetapi menggunakan fungsi yang berasingan untuk menjana ketulan.
Barisan Bacaan- Fail Berasaskan:
Jika fail mengandungi baris data, anda boleh memanfaatkan sifat malas objek fail itu sendiri:
for line in open('really_big_file.dat'): process_data(line)
Kaedah ini sesuai untuk fail yang garisan bebas dan boleh diproses sekeping demi sekeping.
Dengan menggunakan teknik penilaian malas, anda boleh membaca dan memproses fail besar dengan cekap. tanpa mengatasi sumber sistem. Kaedah ini membolehkan anda mengawal penggunaan memori dan masa pemprosesan, membolehkan anda mengendalikan fail yang terbesar sekalipun dengan lancar.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Membaca dan Memproses Fail Besar dengan Cekap dalam Python Menggunakan Penilaian Lazy?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-efisien danfasterfornumumerical.2) mengelakkan yang tidak dapat dipertahankan.3)

Inpython, listsusedynamicMemoryAllocationwithover-peruntukan, pemecahan yang tidak dapat dilaksanakan.1) listsallocatemoremoremorythanneedinitial, resizingwhennessary.2) numpyarraysallocateExactMemoreForelements, menawarkanpredictableSabeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeat.

Inpython, YouCansspectHedatypeyFeleMeremodelerernspant.1) Usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formor preciscontrolatatypes.

Numpyisessentialfornumericalcomputinginpythonduetoitsspeed, ingatanefisiensi, dancomprehensivemathematicalfunctions.1) it'sfastbeCauseitperformsoperatiation

Contiguousmemoryallocationiscialforarraysbecauseitallowsficientandfastelementaccess.1) itenablesconstantTimeAccess, O (1), duetodirectaddresscalculation.2) itimproveScheFiCiencyBymultmulteLemiSphetfespercacheline.3)

Slicingapythonlistisdoneusingthesyntaxlist [Mula: berhenti: langkah] .here'showitworks: 1) startistheindexofthefirstelementtoinclude.2) stopistheindexofthefirstelementToexclude.3)

NumpyallowsforvariousoperationsonArrays: 1) BasicarithmeticLikeaddition, penolakan, pendaraban, danDivision; 2) Pengerjaan AdvancedSuchasmatrixmultiplication; 3) Element-WiseOperationswithoutExplicitLoops;

Arraysinpython, terutamanya yang ada, adalah, penawaran yang ditawarkan.1) numpyarraysenableFandlingoflargedataSetsandClexPleperationsLikemovingAverages.2)


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

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

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

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

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),
