


Wie kann ich riesige CSV-Dateien in Python 2.7 effizient verarbeiten, ohne auf Speicherprobleme zu sto?en?
Nov 08, 2024 am 04:52 AMLesen riesiger CSV-Dateien: Speicher und Geschwindigkeit optimieren
Beim Versuch, riesige CSV-Dateien mit Millionen von Zeilen und Hunderten von Spalten zu verarbeiten, traditionell Ans?tze, die Iteratoren verwenden, k?nnen zu Speicherproblemen führen. In diesem Artikel werden optimierte Techniken für den Umgang mit umfangreichen CSV-Daten in Python 2.7 untersucht.
Speicheroptimierung:
Der Kern des Speicherproblems liegt in der Erstellung von In-Memory-Listen um gro?e Datens?tze zu speichern. Um dieses Problem zu entsch?rfen, bietet Python das Schlüsselwort yield an, das Funktionen in Generatorfunktionen umwandelt. Diese Funktionen unterbrechen die Ausführung nach jeder Yield-Anweisung und erm?glichen so eine inkrementelle Verarbeitung der Daten, sobald sie gefunden werden.
Durch den Einsatz von Generatorfunktionen k?nnen Sie Daten Zeile für Zeile verarbeiten, wodurch die Notwendigkeit entf?llt, ganze Dateien im Speicher zu speichern. Der folgende Code demonstriert diesen Ansatz:
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
Geschwindigkeitsverbesserungen:
Zus?tzlich k?nnen Sie die Dropwhile- und Takewhile-Funktionen von Python nutzen, um die Verarbeitungsgeschwindigkeit weiter zu verbessern. Mit diesen Funktionen k?nnen Daten effizient gefiltert werden, sodass Sie die gewünschten Zeilen schnell finden k?nnen. So geht's:
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
Vereinfachte Schleifenverarbeitung:
Durch die Kombination von Generatorfunktionen k?nnen Sie den Prozess der Schleife durch Ihren Datensatz erheblich vereinfachen. Hier ist der optimierte Code für getstuff und getdata:
def getdata(filename, criteria): for criterion in criteria: for row in getstuff(filename, criterion): yield row
Jetzt k?nnen Sie direkt über den getdata-Generator iterieren, der Zeile für Zeile einen Stream von Zeilen erzeugt und so wertvolle Speicherressourcen freigibt.
Denken Sie daran, dass das Ziel darin besteht, die In-Memory-Datenspeicherung zu minimieren und gleichzeitig die Verarbeitungseffizienz zu maximieren. Durch die Anwendung dieser Optimierungstechniken k?nnen Sie riesige CSV-Dateien effektiv verarbeiten, ohne auf Speicherblockaden zu sto?en.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich riesige CSV-Dateien in Python 2.7 effizient verarbeiten, ohne auf Speicherprobleme zu sto?en?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Pythons untestestes und PyTest sind zwei weit verbreitete Test -Frameworks, die das Schreiben, Organisieren und Ausführen automatisierter Tests vereinfachen. 1. Beide unterstützen die automatische Entdeckung von Testf?llen und liefern eine klare Teststruktur: Unittest definiert Tests durch Erben der Testpase -Klasse und beginnt mit Test \ _; PyTest ist pr?gnanter, ben?tigen nur eine Funktion, die mit Test \ _ beginnt. 2. Sie alle haben eine integrierte Behauptungsunterstützung: Unittest bietet AssertEqual, AssertRue und andere Methoden, w?hrend PyTest eine erweiterte Anweisung für die Assert verwendet, um die Fehlerdetails automatisch anzuzeigen. 3. Alle haben Mechanismen für die Vorbereitung und Reinigung von Tests: un

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Die dynamische Programmierung (DP) optimiert den L?sungsprozess, indem komplexe Probleme in einfachere Unterprobleme zerlegt und deren Ergebnisse gespeichert werden, um wiederholte Berechnungen zu vermeiden. Es gibt zwei Hauptmethoden: 1. Top-Down (Memorisierung): Das Problem rekursiv zerlegen und Cache verwenden, um Zwischenergebnisse zu speichern; 2. Bottom-up (Tabelle): Iterativ L?sungen aus der grundlegenden Situation erstellen. Geeignet für Szenarien, in denen maximale/minimale Werte, optimale L?sungen oder überlappende Unterprobleme erforderlich sind, wie Fibonacci -Sequenzen, Rucksackprobleme usw. In Python k?nnen sie durch Dekoratoren oder Arrays implementiert werden, und die Aufmerksamkeit sollte für die Identifizierung rekursiver Beziehungen gezahlt werden, und die Optimierung der Komplexit?t des Raums.

Um einen benutzerdefinierten Iterator zu implementieren, müssen Sie die Methoden __iter__ und __next__ in der Klasse definieren. ① Die __iter__ -Methode gibt das Iteratorobjekt selbst, normalerweise selbst, um mit iterativen Umgebungen wie für Schleifen kompatibel zu sein. ② Die __Next__ -Methode steuert den Wert jeder Iteration, gibt das n?chste Element in der Sequenz zurück, und wenn es keine weiteren Elemente mehr gibt, sollte die Ausnahme der Stopperation geworfen werden. ③ Der Status muss korrekt nachverfolgt werden und die Beendigungsbedingungen müssen festgelegt werden, um unendliche Schleifen zu vermeiden. ④ Komplexe Logik wie Filterung von Dateizeilen und achten Sie auf die Reinigung der Ressourcen und die Speicherverwaltung; ⑤ Für eine einfache Logik k?nnen Sie stattdessen die Funktionsertrags für Generator verwenden, müssen jedoch eine geeignete Methode basierend auf dem spezifischen Szenario ausw?hlen.

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Der Polymorphismus ist ein Kernkonzept in der objektorientierten Programmierung von Python-Objekte und bezieht sich auf "eine Schnittstelle, mehrere Implementierungen" und erm?glicht eine einheitliche Verarbeitung verschiedener Arten von Objekten. 1. Polymorphismus wird durch Umschreiben durch Methode implementiert. Unterklassen k?nnen übergeordnete Klassenmethoden neu definieren. Zum Beispiel hat die Spoke () -Methode der Tierklasse unterschiedliche Implementierungen in Hunde- und Katzenunterklassen. 2. Die praktischen Verwendungen des Polymorphismus umfassen die Vereinfachung der Codestruktur und die Verbesserung der Skalierbarkeit, z. 3. Die Python -Implementierungspolymorphismus muss erfüllen: Die übergeordnete Klasse definiert eine Methode, und die untergeordnete Klasse überschreibt die Methode, erfordert jedoch keine Vererbung derselben übergeordneten Klasse. Solange das Objekt dieselbe Methode implementiert, wird dies als "Ententyp" bezeichnet. 4. Zu beachten ist die Wartung

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