使用Python 2.7 讀取大型CSV 檔案
應對使用Python 2.7 讀取巨大CSV 檔案的挑戰尤其可能會造成記憶體問題,尤其可能會造成記憶體問題,特別是檔案超過300,000 行。為了克服這個障礙,避免將整個文件讀入記憶體至關重要。
記憶體管理技術
使用生成器可以實現記憶體高效的處理。不要累積列表中的所有行,而是單獨產生每一行。這種方法(以 getstuff 函數的生成器為例)可大幅減少記憶體消耗。
此外,請考慮 itertools 模組中的 dropwhile 和 takewhile 函數等最佳化。這些透過跳過不相關的行來促進高效過濾,進一步節省記憶體。
效能最佳化
除了記憶體管理之外,提高效能還包括盡量減少不必要的操作。 getdata 函數應該直接迭代 getstuff 產生器,消除不必要的中間列表。
範例用法
使用生成器重新編寫程式碼會產生更有效的解決方案:
def getstuff(filename, criterion): ... # Same generator code as above def getdata(filename, criteria): ... # Same generator code as above # Process rows directly for row in getdata(somefilename, sequence_of_criteria): ... # Process the current row
此程式碼一次有效地處理一行,大幅減少記憶體使用並提高效能,即使對於巨大的CSV 檔案也是如此。
以上是如何在Python 2.7中高效讀取大型CSV檔案?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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在Python3中,可以通過多種方法連接兩個列表:1)使用 運算符,適用於小列表,但對大列表效率低;2)使用extend方法,適用於大列表,內存效率高,但會修改原列表;3)使用*運算符,適用於合併多個列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,適用於大數據集,內存效率高。

使用join()方法是Python中從列表連接字符串最有效的方法。 1)使用join()方法高效且易讀。 2)循環使用 運算符對大列表效率低。 3)列表推導式與join()結合適用於需要轉換的場景。 4)reduce()方法適用於其他類型歸約,但對字符串連接效率低。完整句子結束。

pythonexecutionistheprocessoftransformingpypythoncodeintoExecutablestructions.1)InternterPreterReadSthecode,ConvertingTingitIntObyTecode,whepythonvirtualmachine(pvm)theglobalinterpreterpreterpreterpreterlock(gil)the thepythonvirtualmachine(pvm)

Python的關鍵特性包括:1.語法簡潔易懂,適合初學者;2.動態類型系統,提高開發速度;3.豐富的標準庫,支持多種任務;4.強大的社區和生態系統,提供廣泛支持;5.解釋性,適合腳本和快速原型開發;6.多範式支持,適用於各種編程風格。

Python是解釋型語言,但也包含編譯過程。 1)Python代碼先編譯成字節碼。 2)字節碼由Python虛擬機解釋執行。 3)這種混合機制使Python既靈活又高效,但執行速度不如完全編譯型語言。

UseeAforloopWheniteratingOveraseQuenceOrforAspecificnumberoftimes; useAwhiLeLoopWhenconTinuingUntilAcIntiment.forloopsareIdealForkNownsences,而WhileLeleLeleLeleLeleLoopSituationSituationsItuationsItuationSuationSituationswithUndEtermentersitations。

pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops,modifyingListsDuringteritation,逐個偏置,零indexingissues,andnestedloopineflinefficiencies


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