13518219792
本篇内容介绍了“python怎么实现单机处理大文件”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
站在用户的角度思考问题，与客户深入沟通，找到邛崃网站设计与邛崃网站推广的解决方案，凭借多年的经验，让设计与互联网技术结合，创造个性化、用户体验好的作品，建站类型包括：成都网站制作、做网站、外贸营销网站建设、企业官网、英文网站、手机端网站、网站推广、域名注册、雅安服务器托管、企业邮箱。业务覆盖邛崃地区。
下面的讨论基于的假定：可以单独处理一行数据，行间数据相关性为零。
方法一：
仅使用 Python 内置模板，逐行读取到内存。
使用 yield，好处是解耦读取操作和处理操作：
def python_read(filename):
with open(filename,'r',encoding='utf-8') as f:
while True:
line = f.readline()
if not line:
return
yield line
以上每次读取一行，逐行迭代，逐行处理数据
if __name__ == '__main__':
g = python_read('./data/movies.dat')
for c in g:
print(c)
# process c
方法二：
方法一有缺点，逐行读入，频繁的 IO 操作拖累处理效率。是否有一次 IO ，读取多行的方法？
pandas 包 read_csv 函数，参数有 38 个之多，功能非常强大。
关于单机处理大文件，read_csv 的 chunksize 参数能做到，它被设置为 5， 意味着一次读取 5 行。
def pandas_read(filename,sep=',',chunksize=5):
reader = pd.read_csv(filename,sep,chunksize=chunksize)
while True:
try:
yield reader.get_chunk()
except StopIteration:
print('---Done---')
break
使用如同方法一：
if __name__ == '__main__':
g = pandas_read('./data/movies.dat',sep="::")
for c in g:
print(c)
# process c“python怎么实现单机处理大文件”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
