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Inhaltsverzeichnis
Verwenden Sie ein integriertes csv Modul für einfache Aufgaben
Verarbeiten Sie gro?e Dateien in Stücken mit Pandas
I/A -Operationen optimieren
Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial Effiziente Verarbeitung von CSV -Dateien mit Python

Effiziente Verarbeitung von CSV -Dateien mit Python

Jul 06, 2025 am 02:39 AM

Um CSV-Dateien in Python effizient zu verarbeiten, verwenden Sie das integrierte CSV-Modul für einfache Aufgaben, verarbeiten Sie gro?e Dateien in Stücken mit Pandas, optimieren Sie E/A-Operationen und verwalten Sie den Speicher effektiv. 1) Verwenden Sie das CSV -Modul zum leichten Lesen/Schreiben, ohne ganze Dateien in den Speicher zu laden. 2) Verwenden Sie Pandas 'Chunkize -Parameter, um gro?e Datens?tze in verwaltbaren Teilen zu verarbeiten und Vorg?nge wie Filterung oder Aggregation pro Stück anzuwenden. 3) Geben Sie Datentypen mit DTYPE an, um die Speicherverwendung zu verringern. 4) Verwenden Sie komprimierte Dateien (z. B. .GZ) und vermeiden Sie unn?tige Conversions, um die E/A zu beschleunigen. 5) Schreiben Sie die Ergebnisse eher in Massen, als sich wiederholt anzuh?ngen. 6) Parallele Aufgaben mithilfe von Concurrent.Futuren oder Multiprozessierung für mehrere Dateien.

Effiziente Verarbeitung von CSV -Dateien mit Python

Wenn Sie mit CSV -Dateien in Python zu tun haben, k?nnen Sie effizient Zeit und Ressourcen sparen - insbesondere bei der Arbeit mit gro?en Datens?tzen. Der Schlüssel besteht darin, die richtigen Tools und Techniken zu verwenden, die die Speicherverwendung und die Verarbeitungszeit minimieren.

Effiziente Verarbeitung von CSV -Dateien mit Python

Verwenden Sie ein integriertes csv Modul für einfache Aufgaben

Für einfaches Lesen oder Schreiben von CSV-Dateien ohne starke Datenmanipulation ist das integrierte csv Modul eine solide Wahl. Es ist leicht und ben?tigt keine externen Bibliotheken.

Effiziente Verarbeitung von CSV -Dateien mit Python

So k?nnen Sie eine CSV -Datei effizient lesen:

 CSV importieren

mit Open ('Data.csv', newline = '') als csvFile:
    reader = csv.dictreader (csvFile)
    Für Zeile im Leser:
        print (row ['name'], row ['Alter'])

Dieser Ansatz liest jeweils eine Zeile, daher ist er speichereffizient. Wenn Sie nur Zeilen durchlaufen und Werte extrahieren müssen, funktioniert diese Methode gut, ohne die gesamte Datei in den Speicher zu laden.

Effiziente Verarbeitung von CSV -Dateien mit Python

Wenn Ihre Aufgabe jedoch die Filterung, Sortierung oder Aggregation von Daten umfasst, sollten Sie stattdessen Pandas verwenden.

Verarbeiten Sie gro?e Dateien in Stücken mit Pandas

Pandas ist leistungsstark für die Behandlung von strukturierten Daten. Wenn Sie jedoch mit sehr gro?en CSVs arbeiten, ist das Laden des gesamten Datensatzes in Speicher m?glicherweise nicht m?glich.

Verwenden Sie den chunksize -Parameter in pandas.read_csv() :

  • Auf diese Weise k?nnen Sie die Datei in verwaltbaren Teilen verarbeiten.
  • Jeder Chunk ist ein Datenrahmen, sodass Sie Vorg?nge wie Filterung, Aggregation oder Transformation anwenden k?nnen, bevor Sie zum n?chsten Teil übergehen.

Beispiel:

 Pandas als PD importieren

Gesamt = 0
Für Chunk in pd.read_csv ('big_data.csv', ChunkSize = 10000):
    Total = Chunk ['Verk?ufe']. sum ())
Druck ("Gesamtumsatz:", Gesamt)

Auf diese Weise halten Sie nur 10.000 Zeilen gleichzeitig im Speicher, wodurch die überlastung des Speichers verhindert wird und gleichzeitig komplexe Vorg?nge erm?glicht.

Stellen Sie au?erdem sicher, dass die richtigen Datentypen für jede Spalte mit dem Parameter dtype angeben. Beispielsweise kann die Verwendung dtype={'user_id': 'int32'} im Vergleich zu Standardtypen wie int64 den Speicherverbrauch signifikant reduzieren.

I/A -Operationen optimieren

Das Lesen von und Schreiben auf die Festplatte kann ein Engpass sein. Hier sind ein paar Tipps, um die Dinge zu beschleunigen:

  • Verwenden Sie komprimierte CSV -Dateien (wie .gz ) - Pandas unterstützt das Lesen und Schreiben direkt in komprimierte Formate, ohne sie zuerst zu dekomprimieren.

     pd.read_csv ('data.csv.gz', compression = 'gzip')
  • Vermeiden Sie unn?tige Konvertierungen - Wenn Ihr CSV eine konsistente Formatierung hat, überspringen Sie die automatische Erkennung von Typ, indem Sie low_memory=False oder Deklar -Spaltentypen manuell festlegen.

  • Schreiben Sie auch effizient - vermeiden Sie es bei der Ausgabe von Daten wiederholt an CSVs. Verarbeiten Sie und sammeln Sie stattdessen zuerst alle Ergebnisse im Speicher und schreiben Sie dann einmal.

  • Wenn Sie mit mehreren Dateien zu tun haben, sollten Sie concurrent.futures oder multiprocessing verwenden, um Lese- und Verarbeitungsaufgaben über CPU -Kerne hinweg zu parallelisieren.


    Die Effizienz l?uft auf die Auswahl des richtigen Werkzeugs für den Job und die Bekenntnis, wie man Speicher und I/O verwaltet. Mit diesen Methoden sollten Sie in der Lage sein, die meisten CSV -Aufgaben reibungslos zu erledigen.

    Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEffiziente Verarbeitung von CSV -Dateien mit Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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In Python sind Variablen, die in einer Funktion definiert sind, lokale Variablen und sind nur innerhalb der Funktion gültig. Extern definiert sind globale Variablen, die überall gelesen werden k?nnen. 1. lokale Variablen werden zerst?rt, wenn die Funktion ausgeführt wird. 2. Die Funktion kann auf globale Variablen zugreifen, kann jedoch nicht direkt ge?ndert werden, sodass das globale Schlüsselwort erforderlich ist. 3. Wenn Sie die ?u?eren Funktionsvariablen in verschachtelten Funktionen ?ndern m?chten, müssen Sie das nichtlokale Schlüsselwort verwenden. 4.. Variablen mit demselben Namen beeinflussen sich in verschiedenen Bereichen nicht gegenseitig; 5. Global muss bei der Modifizierung globaler Variablen deklariert werden, ansonsten werden ungebundener Fehler aufgeworfen. Das Verst?ndnis dieser Regeln hilft bei der Vermeidung von Fehler und zum Schreiben zuverl?ssigerer Funktionen.

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