Python处理大文件词向量:内存优化与npy存储
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更新于2023-05-11
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在Python中处理大型txt文件以获取词向量是一个常见的任务,尤其是在自然语言处理(NLP)中,尤其是当处理像中文词向量这样的大文件时,内存管理显得尤为重要。本文将详细介绍如何在Python中有效地处理一个3GB多的中文词向量txt文件,避免`MemoryError`,并将其转换为numpy数组存储为`.npy`文件。
首先,由于文件过大,传统的直接读取方法如`np.loadtxt()`或一次性加载到DataFrame可能会导致内存溢出。为了避免这个问题,我们可以采用分块读取(chunking)的方式逐行读取文件。代码1尝试了`try/except`来处理可能出现的`MemoryError`,但这会导致读取过程在遇到错误后立即停止,而不是继续读取文件。为了实现持续读取,我们需要重新设计代码结构。
代码2采用了一种更好的方法,即使用`with open()`语句结合`for`循环,逐行读取文件,并将每行数据添加到`lines`列表中:
```python
with open(filepath, 'r', encoding="utf-8") as f:
for line in f:
lines.append(line)
```
这样,即使遇到异常,文件也会被正确关闭,而不会影响后续的读取。
接着,为了将这些读取到的词向量转换为numpy数组并保存为`.npy`文件,我们可以对`lines`列表进行操作。代码3定义了一个`readEmbedFile()`函数,用于处理这个过程:
```python
def readEmbedFile(embedFile):
input = open(embedFile, 'r', encoding="utf-8")
lines = []
a = 0
for line in input:
lines.append(line)
a += 1
n_words = len(lines) - 1
splits = lines[1].strip().split('') # 去除统计信息后的词向量
dim = len(splits) - 1
embeddings = np.zeros((n_words, dim)) # 初始化空的词向量矩阵
b = 0
for line_id in range(len(lines)):
b += 1
splits = lines[line_id].split(' ')
if len(splits) > 2:
# 这里假设每个词向量由空格分隔,然后将向量转换为数组并存入embeddings矩阵
embeddings[b-1] = np.array(splits[1:], dtype=float)
np.save('output.npy', embeddings) # 保存为.npy文件
input.close()
```
这段代码首先初始化一个零矩阵来存储词向量,然后逐行处理文件,每行解析成词向量并插入到矩阵中。最后,使用`np.save()`函数将处理好的词向量矩阵保存为`.npy`文件,以供后续使用。
总结起来,处理大型txt文件的词向量时,关键在于合理利用Python的迭代器和分块读取技术,避免一次性加载整个文件到内存。通过逐行读取、处理和保存,可以有效地避免`MemoryError`,同时保证了程序的稳定性和效率。此外,确保正确编码和数据处理步骤也是至关重要的。
2019-08-10 上传
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2020-09-20 上传
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