python读取csv文件内存不足

当python读取较大的csv文件时，可能会遇到内存不足的问题。这是因为python将整个文件加载到内存中进行处理，导致消耗较大的内存空间。为了解决这个问题，可以采取以下几种方法：

1. 使用pandas库的read_csv()函数，并设置chunksize参数来逐块读取csv文件。这将使得每次只加载部分文件数据到内存中，从而降低内存的消耗。可以使用for循环迭代处理每个数据块。

2. 使用csv模块的reader函数逐行读取csv文件。这种方法不会加载整个文件到内存中，而是一行一行地读取和处理数据。这样可以有效地节省内存空间。

3. 将csv文件转换为数据库文件，如SQLite或MySQL。然后使用相应的python库连接到数据库，只需读取需要的数据，而不需要一次性加载整个文件到内存中。

4. 对于非常大的csv文件，可以考虑使用分布式计算框架，如Apache Spark。Spark提供了处理大规模数据集的能力，并可以在分布式环境下运行。

5. 优化代码，尽可能减少内存占用。例如，避免创建不必要的变量，使用生成器而不是列表来存储数据等。

需要根据具体情况选择适合的方法来解决内存不足的问题。通过合理地利用内存资源和优化代码，可以有效地读取较大的csv文件。