python 处理大数据文件 - CSDN
  • 如果你有个5、6 G 大小的文件,想把文件内容读出来做一些处理然后存到另外的文件去,你会使用什么进行处理呢?不用在线等,给几个错误示范:有人用...Python处理大数据的劣势: 1、python线程有gil,通俗说就是多线...

    如果你有个5、6 G 大小的文件,想把文件内容读出来做一些处理然后存到另外的文件去,你会使用什么进行处理呢?不用在线等,给几个错误示范:有人用multiprocessing 处理,但是效率非常低。于是,有人用python处理大文件还是会存在效率上的问题。因为效率只是和预期的时间有关,不会报错,报错代表程序本身出现问题了~

    Python处理大数据的劣势:

    1、python线程有gil,通俗说就是多线程的时候只能在一个核上跑,浪费了多核服务器

    2、python执行效率不高,在处理大数据的时候,效率不高

    3、绝大部分的大公司,用java处理大数据不管是环境也好,积累也好,都会好很多

    Python处理数据的优势(不是处理大数据):

    1、异常快捷的开发速度,代码量巨少

    2、丰富的数据处理包,不管正则也好,html解析啦,xml解析啦,用起来非常方便

    3、内部类型使用成本巨低,不需要额外怎么操作(java,c++用个map都很费劲)

    4、公司中,很大量的数据处理工作工作是不需要面对非常大的数据的

    5、巨大的数据不是语言所能解决的,需要处理数据的框架(hadoop, mpi。。。。)虽然小众,但是python还是有处理大数据的框架的,或者一些框架也支持python

    6、编码问题处理起来太太太方便了

    结论:

    1、python可以处理大数据

    2、python处理大数据不一定是最优的选择

    3. python和其他语言(公司主推的方式)并行使用是非常不错的选择

    4. 因为开发速度,你如果经常处理数据,而且喜欢linux终端,而且经常处理不大的数据(100m一下),最好还是熟悉一下python

    为什么用python处理大文件总有效率问题?

    如果工作需要,立刻处理一个大文件,你需要注意两点:

    一、大型文件的读取效率

    面对100w行的大型数据,经过测试各种文件读取方式,得出结论:

    with open(filename,‘rb’) as f:

    for fLine in f:

    pass

    方式最快,100w行全遍历2.7秒。基本满足中大型文件处理效率需求。如果rb改为r,慢6倍。但是此方式处理文件,fLine为bytes类型。但是python自行断行,仍旧能很好的以行为单位处理读取内容。

    二、文本处理效率问题

    这里举例ascii定长文件,因为这个也并不是分隔符文件,所以打算采用列表操作实现数据分割。但是问题是处理20w条数据,时间急剧上升到12s。本以为是byte.decode增加了时间。遂去除decode全程bytes处理。但是发现效率还是很差。

    最后用最简单方式测试,首次运行,最简单方式也要7.5秒100w次。

    那么关于python处理大文件的技巧,从网络整理三点:列表、文件属性、字典三个点来看看。

    1.列表处理

    def fun(x):尽量选择集合、字典数据类型,千万不要选择列表,列表的查询速度会超级慢,同样的,在已经使用集合或字典的情况下,不要再转化成列表进行操作,比如:

    values_count = 0
    
    

    不要用这种的

    
    if values in dict.values():
    
    values_count += 1
    
    

    尽量用这种的

    if keys,values in dict:
    
    values_count += 1
    
    

    后者的速度会比前者快好多好多。

    2、对于文件属性

    如果遇到某个文件,其中有属性相同的,但又不能进行去重操作,没有办法使用集合或字典时,可以增加属性,比如将原数据重新映射出一列计数属性,让每一条属性具有唯一性,从而可以用字典或集合处理:

    return '(' + str(x) + ', 1)'
    
    list(map(fun,[1,2,3]))
    
    

    使用map函数将多个相同属性增加不同项。

    3、对于字典

    多使用iteritems()少使用items(),iteritems()返回迭代器:

    >>> d = {'a':1,'b':2}
    
    >>> for i in d.items() :
    
    ('a',1)
    
    ('b',2)
    
    >>> for k,v in d.iteritems() :
    
    ... print k,v
    
    ('a',1)
    
    ('b',2)
    
    

    字典的items函数返回的是键值对的元组的列表,而iteritems使用的是键值对的generator,items当使用时会调用整个列表 iteritems当使用时只会调用值。

    对Python感兴趣或者是正在学习的小伙伴,可以加入我们的Python学习扣qun:784758214,看看前辈们是如何学习的!从基础的python脚本到web开发、爬虫、django、数据挖掘等,零基础到项目实战的资料都有整理。送给每一位python的小伙伴!分享一些学习的方法和需要注意的小细节,点击加入我们的 python学习者聚集地

    除了以下5个python使用模块,你还有什么技巧解决大文件运行效率的问题吗?

    1. 读写文件技术,今后会用到测试数据的参数化和测试报告写作功能中~

    2. 数据处理技术,今后测试脚本的测试数据处理过程可以用到~

    3. 数据统计分析技术,今后会在测试结果分析中用到

    4. 图表展示技术,在今后的测试框架中相关测试报告会用到

    5. 程序自动触发技术,可用于测试脚本程序的自动执行。

    展开全文
  • 使用Python读取大文件的方法 其实就是采用化整为零的思想,既然大数据那么多,那么我们就一点一点的来处理。 还有 Python多进程分块读取超大文件的方法 一个人不行,那么我就多个人去做么,众人拾柴火焰高。 ...

    使用Python读取大文件的方法

    其实就是采用化整为零的思想,既然大数据那么多,那么我们就一点一点的来处理。

    还有
    Python多进程分块读取超大文件的方法

    一个人不行,那么我就多个人去做么,众人拾柴火焰高

    展开全文
  • 今天为大家带来的内容是如何用Python处理大数据?3个小技巧助你提升效率(建议收藏)本文具有不错的参考意义,希望能够帮助到大家! 首先,提出个问题:如果你有个5、6 G 大小的文件,想把文件内容读出来做一些处理...

    今天为大家带来的内容是如何用Python处理大数据?3个小技巧助你提升效率(建议收藏)本文具有不错的参考意义,希望能够帮助到大家!

    首先,提出个问题:如果你有个5、6 G 大小的文件,想把文件内容读出来做一些处理然后存到另外的文件去,你会使用什么进行处理呢?

    解答:不用在线等,给几个错误示范:有人用multiprocessing 处理,但是效率非常低。于是,有人用python处理大文件还是会存在效率上的问题。因为效率只是和预期的时间有关,不会报错,报错代表程序本身出现问题了~

    所以,为什么用python处理大文件总有效率问题?

    如果工作需要,立刻处理一个大文件,你需要注意两点:

    1、大型文件的读取效率

    面对100w行的大型数据,经过测试各种文件读取方式,得出结论:

    with open(filename,"rb") as f:
     for fLine in f:
     pass
    

    方式最快,100w行全遍历2.7秒。

    基本满足中大型文件处理效率需求。如果rb改为r,慢6倍。但是此方式处理文件,fLine为bytes类型。但是python自行断行,仍旧能很好的以行为单位处理读取内容。

    2、文本处理效率问题

    这里举例ascii定长文件,因为这个也并不是分隔符文件,所以打算采用列表操作实现数据分割。但是问题是处理20w条数据,时间急剧上升到12s。本以为是byte.decode增加了时间。遂去除decode全程bytes处理。但是发现效率还是很差。

    那么关于python处理大文件的技巧,从网络整理三点:列表、文件属性、字典三个点来看看。

    一. 列表处理

    def fun(x):尽量选择集合、字典数据类型,千万不要选择列表,列表的查询速度会超级慢,同样的,在已经使用集合或字典的情况下,不要再转化成列表进行操作,比如:

    如何用Python处理大数据?3个小技巧助你提升效率(建议收藏)

     

    后者的速度会比前者快好多好多。

    二. 对于文件属性

    如果遇到某个文件,其中有属性相同的,但又不能进行去重操作,没有办法使用集合或字典时,可以增加属性,比如将原数据重新映射出一列计数属性,让每一条属性具有唯一性,从而可以用字典或集合处理:

    return '(' + str(x) + ', 1)'
    list(map(fun,[1,2,3]))
    

    使用map函数将多个相同属性增加不同项。

    三. 对于字典

    多使用iteritems()少使用items(),iteritems()返回迭代器:

    如何用Python处理大数据?3个小技巧助你提升效率(建议收藏)

     

    字典的items函数返回的是键值对的元组的列表,而iteritems使用的是键值对的generator,items当使用时会调用整个列表 iteritems当使用时只会调用值。

    除了以下5个python使用模块,你还有什么技巧解决大文件运行效率的问题吗?深入了解更多Python实用模块,快速提升工作效率~

    如何用Python处理大数据?3个小技巧助你提升效率(建议收藏)

     

    以上就是本文的全部内容啦!

    python交流群:877562786(群里含大量学习资料,面试宝典等)

    展开全文
  • python处理大数据

    2016-05-16 23:06:04
    通常在python里,一个字典只有支持几万到几十万数据量的时候效率最高。字典太大并不适合这种数据类型。 列表也不是存贮效率高的一种方式,通常我们大数据量计算会使用array,最差也要使用blist。 另外range也不...
    通常在python里,一个字典只有支持几万到几十万数据量的时候效率最高。字典太大并不适合这种数据类型。
    
    列表也不是存贮效率高的一种方式,通常我们大数据量计算会使用array,最差也要使用blist。
    
    另外range也不可以的。要用xrange。xrange通常不消耗多少内存。range会用很多内存。
    
    你上面的文字描述也没有讲明白你的算法目标。如果你讲得清楚,可以直接帮你优化一下算法。
    
    整型的KEY,完全可以不用字典,只需要一个索引加一个一个数组就可以解决。
    
    
    展开全文
  • Python 如何处理文件 Python作为一门程序设计语言,在易读、易维护方面有独特优势,越来越多的人使用 Python 进行数据分析和处理,而 Pandas 正是为了解决数据分析任务而创建的,其包含大量能便捷处理数据的...
  • 1.Python处理的各种类型的数据,通过内置数据结构如列表、字典等在计算机内存中进行处理加工,最后必须要存入外部存储器中永久保存。 2.文件是一个存储在辅助存储器上的数据序列; 文件是常用的存储形式; 文件可以...
  • ### enumerate(ad_set,start=1) ### start=1:指定索引起始值 #-*- coding:utf-8 -*- #唯一号码转家庭、非家庭 #编写者:zqm #日期:20170810 #功能:分别找出家庭,非家庭用户,家庭的编号转jz编号,非家庭重新...
  • 博文1:pandas.read_csv——分块读取大文件 ... 今天在读取一个超大csv文件的时候,遇到困难...首先使用office打不开然后在python中使用基本的pandas.read_csv打开文件时:MemoryError最后查阅read_csv文档发现可以
  • 于是,有人用python处理文件还是会存在效率上的问题。因为效率只是和预期的时间有关,不会报错,报错代表程序本身出现问题了~ Python学习群:692649595,有大牛答疑,有资源共享!是一个...
  • 我之前写的大多数博客文章中都是使用pandas作为数据探索性分析(EDA)的工具,但是并不是所有的数据分析工作都适合pandas,例如在做大数据处理时,当你需要同时处理一大堆数据文件时使用pandas会效率较低,并且系统C
  • python 大数据入门教程

    2018-12-07 17:35:38
    Python大数据行业非常火爆近两年,as a pythonic,所以也得涉足下大数据分析,下面就聊聊它们。 Python数据分析与挖掘技术概述 所谓数据分析,即对已知的数据进行分析,然后提取出一些有价值的信息,比如统计...
  • Python处理大数据

    2019-01-06 20:53:14
    Python处理一下数据,大概有六七个G,然后再存到另外一个文件中,单线程跑起来发现太慢了,数据总量大概是千万行的级别,然后每秒钟只能处理不到20行……遂想怎么提高一下速度 尝试1-multiprocessing 代码如下: ...
  • 二、使用python脚本程序将目标excel文件中的列头写入,本文省略该部分的code展示,可自行网上查询 三、以下code内容为:实现从接口获取到的数据值写入excel的整体步骤 1、整体思路: (1)、根据每日调取接口的...
  • 当然,像Spark这类的工具能够胜任处理100G至几个T的大数据集,但要想充分发挥这些工具的优势,通常需要比较贵的硬件设备。而且,这些工具不像pandas那样具有丰富的进行高质量数据清洗、探索和分析的特性。对于中等...
  • 大数据与人工智能时代,掌握Python基础后,我们可以选择数据分析方向、人工智能方向、全栈开发方向...如果想要追赶 Python 的热潮,应该如何学习呢?除了自学之外,多数人都会选择在线课程作为辅助。选择课程的衡量...
  • Python大数据处理方案

    2018-03-26 21:30:37
    Mysql SQLyog导入导出csv文件SQLyog 导出表中数据存为csv文件1. 选择数据库表 --> 右击属性 --> 备份/导出 --> 导出表数据作为 --> 选择cvs --> 选择下面的“更改” -->...
  • 当进入大数据领域后,每个大数据领域及大数据分析领域的从业人员都在努力寻找适合自己的编程语言。选择一种适合或有利的语言是一件至关重要的。尽管语言的选择取决于各个选择和想法,在本文中小编会强烈推荐Python,...
1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 36,989
精华内容 14,795
热门标签
关键字:

python 处理大数据文件