def get_csv_from_chunks(file_path, chunksize=10000, stop=False, usecols=None): print('load %s, split in chunksize: %d' % (file_path, chunksize)) if usecols: diter = pd.read_csv(file_path, encoding='utf8', engine='python', chunksize=chunksize, usecols=usecols) else: diter = pd.read_csv(file_path, encoding='utf8', engine='python', chunksize=chunksize) h = pd.DataFrame() n = 1 for d in diter: if stop: return d print('read %d chunk file, total shape: %s' % (n, h.shape)) d = reduce_mem_usage(d) h = pd.concat([h, d]) n += 1 print('final file shape:', h.shape) return h

这段代码定义了一个名为 `get_csv_from_chunks` 的函数，用于从较大的 CSV 文件中逐块读取数据并进行处理。函数接受以下参数：

- `file_path`：CSV 文件的路径。
- `chunksize`：每个块的大小，默认为 10000。
- `stop`：一个布尔值，表示是否在读取到第一个块后停止读取，默认为 False。
- `usecols`：一个列表，指定要从文件中读取的列，默认为 None，表示读取所有列。

函数首先打印加载文件的信息，然后根据给定的参数调用 `pd.read_csv` 函数来逐块读取 CSV 文件，并返回一个迭代器对象 `diter`。如果指定了 `usecols`，则使用该参数进行列的选择。

接下来，创建一个空的 DataFrame `h` 用于存储最终的结果，以及一个变量 `n` 用于记录块的索引。然后，通过 `for` 循环遍历迭代器对象 `diter`，在每个循环中执行以下操作：

- 如果 `stop` 为 True，则直接返回当前块 `d`。
- 打印当前块的索引和结果 DataFrame `h` 的形状。
- 对当前块进行处理（例如，通过调用 `reduce_mem_usage` 函数进行内存优化）。
- 将当前块与结果 DataFrame `h` 进行拼接，并将拼接后的结果赋值给 `h`。
- 增加块的索引值 `n`。

最后，打印最终结果 DataFrame `h` 的形状，并将其作为函数的返回值。