String xml = XmlExportKit.assemblerXml(results); XmlExportKit.writeContentToFile(xml,fullFileName);写入5万条数据如何优化内存
时间: 2024-03-18 07:43:26 浏览: 4
写入大量数据时,可以考虑采用分批次写入的方式,即每次只写入部分数据,然后清空内存,再写入下一批数据。具体实现可以使用以下步骤:
1. 将数据按照一定大小进行分批,比如每批5000条数据。
2. 在循环中,每次读取一批数据,生成对应的xml字符串,然后写入文件。
3. 在每次写入完成后,使用System.gc()方法强制进行一次垃圾回收,清空内存中不再使用的对象。
4. 每批数据写入完成后,使用XmlExportKit.clear()方法清空缓存,释放内存。
这样做可以有效减少内存的占用,避免写入大量数据时导致内存溢出的问题。同时,如果数据量非常大,可以考虑使用多线程或分布式写入的方式来进一步提升性能。
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if re.search(r'\.csv$', fn): fullfilename = os.path.join(path, fn) # fullfilename为当前这个CSV文件名 with open(fullfilename, 'r') as csvfile:# 输出名为fullfilename的CSV文件的指定列 reader = csv.reader(csvfile) for row in reader: x_data.append(row[3]) # 将 CSV 文件中的第4列存入 x1_data 列表,也就是水平振动数据 y_data.append(row[4]) # 将 CSV 文件中的第5列存入 y1_data 列表,也就是横坐标 print(y_data)
这段代码是一个条件语句,用于判断文件名是否以`.csv`结尾。如果文件名满足这个条件,则执行以下代码块:
1. `fullfilename = os.path.join(path, fn)`:将当前目录路径`path`和文件名`fn`拼接起来,得到完整的文件路径`fullfilename`。
2. `with open(fullfilename, 'r') as csvfile:`:使用`open()`函数打开文件,以只读模式(`'r'`)进行操作,并将文件对象赋值给变量`csvfile`。
3. `reader = csv.reader(csvfile)`:使用`csv.reader()`函数创建一个CSV阅读器对象`reader`,用于逐行读取CSV文件。
4. `for row in reader:`:对CSV阅读器对象进行迭代,每次迭代获取一行数据,赋值给变量`row`。
5. `x_data.append(row[3])`:将当前行数据中的第4列(索引为3)的值添加到列表`x_data`中,用于存储水平振动数据。
6. `y_data.append(row[4])`:将当前行数据中的第5列(索引为4)的值添加到列表`y_data`中,用于存储横坐标数据。
7. `print(y_data)`:打印列表`y_data`的内容,即当前行数据中的第5列(索引为4)的值。
这段代码的作用是读取指定文件夹中的CSV文件,并将特定列的数据提取出来存储到对应的列表中,并打印出其中的一列数据。
FileOutputStream pFileStream = null; try { pFileStream = new FileOutputStream(fullFileName, true); //int offset = 0; for (byte[] b : mediaData) { pFileStream.write(b, 0, b.length); //offset += b.length; }
这段代码是用于将字节数组写入到文件中的。具体来说,它使用了Java的FileOutputStream类来创建一个输出流,指定了要写入的文件名和是否追加写入(true表示追加写入,false表示覆盖写入)。然后,它遍历了一个字节数组的列表mediaData,将每个字节数组写入到输出流中。在写入时,它使用了write方法,并指定了要写入的字节数组、起始偏移量和要写入的字节数。最后,它关闭了输出流。