csv.DictReader分批

在Python中，`csv.DictReader` 是一个用于读取CSV文件并将其内容转换为字典的模块。通常情况下，`csv.DictReader` 会一次性读取整个CSV文件并将其存储在一个迭代器中。然而，如果CSV文件非常大，直接一次性读取可能会导致内存问题。为了解决这个问题，可以采用分批读取的方式。

分批读取CSV文件可以通过以下步骤实现：

1. 使用 `csv.DictReader` 读取CSV文件。
2. 使用 `itertools.islice` 或其他方法将读取过程分批处理。

以下是一个示例代码，展示了如何使用 `csv.DictReader` 和 `itertools.islice` 进行分批读取：

import csv
from itertools import islice

def read_in_batches(file_path, batch_size):
    with open(file_path, mode='r', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
        reader = csv.DictReader(csvfile)
        while True:
            batch = list(islice(reader, batch_size))
            if not batch:
                break
            yield batch

# 使用示例
file_path = 'large_file.csv'
batch_size = 1000  # 每批读取1000行

for batch in read_in_batches(file_path, batch_size):
    # 处理每批数据
    for row in batch:
        print(row)

在这个示例中，`read_in_batches` 函数每次读取 `batch_size` 行数据，并将其作为一个批次返回。这样可以有效地控制内存使用，避免一次性加载整个文件。