Python-读取巨大的.csv文件

一尘不染

Python-读取巨大的.csv文件

python

我目前正在尝试从Python 2.7中的.csv文件中读取数据，该文件最多包含100万行和200列（文件范围从100mb到1.6gb）。对于少于300,000行的文件，我可以（非常缓慢地）执行此操作，但是一旦超过该行，就会出现内存错误。我的代码如下所示：

def getdata(filename, criteria):
    data=[]
    for criterion in criteria:
        data.append(getstuff(filename, criteron))
    return data

def getstuff(filename, criterion):
    import csv
    data=[]
    with open(filename, "rb") as csvfile:
        datareader=csv.reader(csvfile)
        for row in datareader: 
            if row[3]=="column header":
                data.append(row)
            elif len(data)<2 and row[3]!=criterion:
                pass
            elif row[3]==criterion:
                data.append(row)
            else:
                return data

在getstuff函数中使用else子句的原因是，所有符合条件的元素都将一起列在csv文件中，因此，经过它们以节省时间时，我离开了循环。

我的问题是：

我如何设法使其与较大的文件一起使用？
有什么办法可以使它更快？

我的计算机具有8gb RAM，运行64位Windows 7，处理器为3.40 GHz（不确定您需要什么信息）。

阅读 1072

2020-02-21

共1个答案

一尘不染

你正在将所有行读入列表，然后处理该列表。不要那样做。

在生成行时对其进行处理。如果需要首先过滤数据，请使用生成器函数：

import csv

def getstuff(filename, criterion):
    with open(filename, "rb") as csvfile:
        datareader = csv.reader(csvfile)
        yield next(datareader)  # yield the header row
        count = 0
        for row in datareader:
            if row[3] == criterion:
                yield row
                count += 1
            elif count:
                # done when having read a consecutive series of rows 
                return

我还简化了你的过滤器测试；逻辑相同，但更为简洁。

因为只匹配与条件匹配的单个行序列，所以还可以使用：

import csv
from itertools import dropwhile, takewhile

def getstuff(filename, criterion):
    with open(filename, "rb") as csvfile:
        datareader = csv.reader(csvfile)
        yield next(datareader)  # yield the header row
        # first row, plus any subsequent rows that match, then stop
        # reading altogether
        # Python 2: use `for row in takewhile(...): yield row` instead
        # instead of `yield from takewhile(...)`.
        yield from takewhile(
            lambda r: r[3] == criterion,
            dropwhile(lambda r: r[3] != criterion, datareader))
        return

你现在可以getstuff()直接循环。在getdata()：

def getdata(filename, criteria):
    for criterion in criteria:
        for row in getstuff(filename, criterion):
            yield row

现在直接getdata()在你的代码中循环：

for row in getdata(somefilename, sequence_of_criteria):
    # process row

现在，你仅在内存中保留一行，而不是每个条件存储数千行。

2020-02-21