python 处理超大文件
1、生成器 处理超大文件
当处理超大文件时,使用生成器可以避免将整个文件读入内存中,从而减少内存占用,提高程序的效率。
生成器是一种特殊的迭代器,可以通过函数来生成一系列的值,而不需要一次性生成所有值。在处理超大文件时,我们可以编写一个生成器函数来逐行读取文件,然后将每行数据作为生成器的一个值返回。
以下是一个示例代码,展示如何使用生成器处理超大文件:
def read_large_file(file_path):"""生成器函数,逐行读取超大文件"""with open(file_path, 'r') as f:for line in f:yield line.strip().split(',') # 将每行数据以列表形式返回,去除换行符和分隔符# 使用生成器函数逐行读取超大文件
for row in read_large_file('large_table.csv'):# 处理每行数据pass
2、生成器 处理超大excel文件
处理超大 Excel 文件的方法与处理超大表格文件类似,也可以使用生成器来逐行读取数据,避免将整个文件读入内存中。不过需要使用一些第三方库来处理 Excel 文件,例如
openpyxl
、xlrd
等。示例代码:
import openpyxldef read_large_excel(file_path):"""生成器函数,逐行读取超大 Excel 文件"""workbook = openpyxl.load_workbook(file_path)worksheet = workbook.activefor row in worksheet.iter_rows(values_only=True):yield row# 使用生成器函数逐行读取超大 Excel 文件
for row in read_large_excel('large_file.xlsx'):# 处理每行数据pass
代码中,使用
openpyxl
库来读取 Excel 文件,并通过iter_rows
方法逐行读取数据。values_only=True
参数表示只返回单元格的值,而不包括格式等其他信息。注意:
openpyxl
是一个比较大的库,如果只是处理简单的 Excel 文件,建议使用xlrd
等轻量级库来读取数据。此外,对于非常大的 Excel 文件,可能需要使用专业的数据处理工具来处理,例如 Apache Spark 等。
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