Я работаю над сценарием Python, который обрабатывает очень большой файл CSV (около 5 ГБ), но заметил значительные проблемы с производительностью. Я хочу оптимизировать свой код для большей эффективности. Вот упрощенная версия того, что у меня есть:
import csv
def process_csv(file_path):
with open(file_path, mode='r') as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile)
for row in reader:
print(row) # Currently just printing for debugging
process_csv('large_file.csv')
Мои вопросы:
Каковы наилучшие методы оптимизации чтения и обработки больших файлов CSV в Python? ?
Следует ли мне рассмотреть возможность использования таких библиотек, как pandas или dask, и если да, то как они повысят производительность?
Существуют ли конкретные методы минимизации использования памяти при обработке таких больших файлов?
Будем очень признательны за любые советы и примеры!
Я работаю над сценарием Python, который обрабатывает очень большой файл CSV (около 5 ГБ), но заметил значительные проблемы с производительностью. Я хочу оптимизировать свой код для большей эффективности. Вот упрощенная версия того, что у меня есть: [code]import csv
def process_csv(file_path): with open(file_path, mode='r') as csvfile: reader = csv.reader(csvfile) for row in reader: print(row) # Currently just printing for debugging
process_csv('large_file.csv')
[/code] Мои вопросы: [list] [*]Каковы наилучшие методы оптимизации чтения и обработки больших файлов CSV в Python? ? [*]Следует ли мне рассмотреть возможность использования таких библиотек, как pandas или dask, и если да, то как они повысят производительность? [*]Существуют ли конкретные методы минимизации использования памяти при обработке таких больших файлов? [/list] Будем очень признательны за любые советы и примеры!
Я работаю над сценарием Python, который обрабатывает очень большой файл CSV (около 5 ГБ), но заметил значительные проблемы с производительностью. Я хочу оптимизировать свой код для большей эффективности. Вот упрощенная версия того, что у меня есть:...
Я работаю с большим набором данных, который я получаю, используя этот код:
response = await client.get(tenant_url, headers=headers, params=params)
response.raise_for_status()
data = response.json()
numpy_2d_arrays = np.array([[device , device ]...
Я работаю с большим набором данных, который я получаю, используя этот код:
response = await client.get(tenant_url, headers=headers, params=params)
response.raise_for_status()
data = response.json()
numpy_2d_arrays = np.array([[device , device ]...
Я работаю с большим набором данных, который я получаю, используя этот код:
response = await client.get(tenant_url, headers=headers, params=params)
response.raise_for_status()
data = response.json()
numpy_2d_arrays = np.array([[device , device ]...
Мобильная версия