python读取超大csv文件性能

处理超大的 CSV 文件时，可以采用以下几种技术来提高Python的性能：

1. 使用 Pandas 库：Pandas 可以帮助我们快速读取和处理大型 CSV 文件。Pandas 库提供了 read_csv() 方法，可以读取 CSV 文件，并将其转换为 DataFrame 对象，方便数据的处理。

2. 按块读取：如果文件太大，内存无法容纳，我们可以按块读取文件。可以使用 Pandas 的 read_csv() 方法的 chunksize 参数，将文件按照指定的块大小进行分割，然后逐块读取和处理。

3. 使用多线程：使用多线程可以提高读取文件的速度，因为可以同时读取多个文件块。可以使用 Python 的 threading 或 concurrent.futures 等模块实现多线程。

4. 使用内存映射：内存映射是一种将文件映射到内存的技术。使用内存映射技术可以避免加载整个文件到内存中，从而提高读取性能。可以使用 Python 的 mmap 模块实现内存映射。

5. 使用第三方库：除了 Pandas 库外，还有一些第三方库可以帮助我们处理大型 CSV 文件，如 Dask、Modin 等。这些库都提供了高效的读取和处理大型 CSV 文件的方法，可以根据具体需求选择适合的库。

综上所述，以上五种方法可以提高 Python 读取超大 CSV 文件的性能，但需要根据具体情况选择适合的方法。

相关问题

python 读取超大csv

处理超大CSV文件时，建议使用Python中的pandas库，因为pandas能够高效地读取、处理和分析大型数据集，包括CSV文件。

下面是一个读取大型CSV文件的示例代码：

import pandas as pd

# 设置读取文件的参数
filename = 'large_file.csv'
chunksize = 1000000  # 每次读取100万行
delimiter = ','  # 分隔符

# 逐块读取CSV文件，并进行处理
for chunk in pd.read_csv(filename, chunksize=chunksize, delimiter=delimiter):
    # 对每个数据块进行处理
    # ...

在上面的代码中，我们使用了`pd.read_csv()`方法来读取CSV文件。`chunksize`参数指定每次读取的行数，这样就可以逐块读取CSV文件并进行处理。在处理每个数据块时，可以使用pandas提供的各种数据处理方法来进行数据清洗、转换等操作。

另外，如果CSV文件有很多列或者列名比较长，可以使用`usecols`参数来指定读取的列，以减少内存占用和读取时间。

import pandas as pd

# 设置读取文件的参数
filename = 'large_file.csv'
chunksize = 1000000  # 每次读取100万行
delimiter = ','  # 分隔符
usecols = ['col1', 'col2', 'col3']  # 指定读取的列

# 逐块读取CSV文件，并进行处理
for chunk in pd.read_csv(filename, chunksize=chunksize, delimiter=delimiter, usecols=usecols):
    # 对每个数据块进行处理
    # ...

以上是一些简单的示例代码，你可以根据实际需求进行修改。如果还有其他问题，请随时提问。

python 读取超大csv 内存不够

当读取超大的CSV文件时，内存可能会不够用，可以考虑使用以下方法：

1. 使用pandas库的chunksize参数，按块读取数据并逐块处理。例如：

import pandas as pd

chunksize = 1000000  # 每次读取100万条数据
for chunk in pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=chunksize):
    # 对每个chunk进行处理

2. 使用csv模块的迭代器，逐行读取处理。例如：

import csv

with open('large_file.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader:
        # 对每一行进行处理

3. 使用Dask库，它可以在集群上分布式地处理大数据集。例如：

import dask.dataframe as dd

df = dd.read_csv('large_file.csv')
# 对整个数据集进行处理

以上方法都可以避免将整个数据集都加载到内存中，从而减少内存使用。