• python读大数据

    2018-07-16 10:20:16
    可以试试下面这个方法:

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  • python快速读取大数据

    2019-07-21 06:43:34
    rd = pd.read_csv(path7 + u'0501-0914.csv',encoding = 'gbk',iterator = True) loop =True dflst = [] i = 0 while loop: try: i+=1 df0 = rd.get_chunk(50000) dflst.appe...
    rd = pd.read_csv(path7 + u'0501-0914.csv',encoding = 'gbk',iterator = True)
    loop =True
    dflst = []
    i = 0
    while loop:
        try:
            i+=1
            df0 = rd.get_chunk(50000)
            dflst.append(df0)
        except StopIteration:
            loop = False
    #        print 'stop'
    df = pd.concat(dflst,ignore_index =True)

    转载于:https://www.cnblogs.com/lyf136686029/p/9768616.html

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  • 由于Python语言的简洁性、易性以及可扩展性,在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多,一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程。 数据就是资产。大数据工程师是现在十分火热、高薪的职位。做大数据...
      

    自从2004年以后,python的使用率呈线性增长。2011年1月,它被TIOBE编程语言排行榜评为2010年度语言。由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性,在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多,一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程。

    数据就是资产。大数据工程师是现在十分火热、高薪的职位。做大数据开发和分析不仅要用到Java,Python也是较重要的语言。

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    大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

    为什么是python大数据?

    从大数据的百科介绍上看到,大数据想要成为信息资产,需要有两步,一是数据怎么来,二是数据处理。

    数据怎么来?

    在数据怎么来这个问题上,数据挖掘无疑是很多公司或者个人的优选,毕竟大部分公司或者个人是没有能力产生这么多数据的,只能是挖掘互联网上的相关数据。

    网络爬虫是Python的传统强势领域,较流行的爬虫框架Scrapy,HTTP工具包urlib2,HTML解析工具beautifulsoup,XML解析器lxml,等等,都是能够独当一面的类库。

    当然,网络爬虫并不仅仅只是打开网页,解析HTML怎么简单。高效的爬虫要能够支持大量灵活的并发操作,常常要能够同时几千甚至上万个网页同时抓取,传统的线程池方式资源浪费比较大,线程数上千之后系统资源基本上就全浪费在线程调度上了。

    Python由于能够很好的支持协程(Coroutine)操作,基于此发展起来很多并发库,如Gevent,Eventlet,还有Celery之类的分布式任务框架。被认为是比AMQP更高效的ZeroMQ也是较早就提供了Python版本。有了对高并发的支持,网络爬虫才真正可以达到大数据规模。

    数据处理:

    有了大数据,那么也需要处理,才能找到适合自己的数据。而在数据处理方向,Python也是数据科学家较喜欢的语言之一,这是因为Python本身就是一门工程性语言,数据科学家用Python实现的算法,可以直接用在产品中,这对于大数据初创公司节省成本是非常有帮助的。


    以上就是python和大数据有什么关系的详细内容

    如果大家如果在学习中遇到困难,想找一个Python学习交流环境,可以加入我们的Python学习圈,点击我加入吧,会节约很多时间,减少很多遇到的难题。

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  • 如果你有个5、6 G 大小的文件,想把文件内容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...

    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。

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    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。

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  • 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,...

    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,来作为自己大数据领域编程语言。在这里中,让我们来了解下为什么开发人员和企业更喜欢Python进行大数据分析,为什么小编要强烈推荐。

    Python在程序中使用最少的代码进行工作而闻名。自动标识和关联数据类型,并遵循基于缩进的嵌套结构。总的来说,Python易于使用,并且在编码中使用的时间较短,数据处理也没有限制。可以在商品机器、笔记本电脑、云计算、桌面等等基本上到处都可以计算数据。早期的Python被认为比Java和Scala等同类语言要慢,随着Anaconda平台的发展,Python已经在速度上做到了反超,因此,它在开发和执行方面都是比较快速的。

    Hadoop可以说是最受欢迎的开源大数据平台,Python固有的兼容性是它优于其他语言。它们提供了对Hadoop HDFS API的访问,因此允许编写Hadoop MapReduce程序和应用程序。使用HDFS APl,可以将程序连接到HDFS安装,这样就可以读取、写入和获取有关文件、目录和全局文件系统属性的信息。PyDoop还提供了MapReduce API,可以用最少的编程工作解决复杂的问题。这个API可以无缝地应用高级数据科学概念,如“计数器”和“记录读取器”。

    与其他语言相比,Python很容易学习,即使是非程序员。它之所以成为理想的第一语言,主要有三个原因:充足的学习资源、可读的代码和庞大的社区。所有这些都转化为在实际程序中直接应用概念的渐进学习曲线。大型社区还意味着,如果遇到问题,会有许多开发人员愿意解决问题。

    Python拥有一套功能强大的软件包,可满足各种数据科学和分析需求。一些实用的软件包使这种语言占上风,包括:

    NumPy:用于Python中的科学计算。它非常适合与线性代数,傅里叶变换和随机数运算相关的运算。它非常适合作为通用数据的多维容器,因此可以毫不费力地与许多不同的数据库集成。

    Pandas:一个Python数据分析库,提供一系列函数来处理数据结构和操作,如操作数值表和时间序列。

    Scipy:包含用于一般数据科学和工程任务的模块,如线性代数、插值、FFT、信号和图像处理、ODE求解器。

    Scikit-learn:对分类、回归和聚类算法很有用,如随机森林、梯度增强、k均值等。它本质上与其他库如NumPy和SciPy相称。

    PyBrain:是基于python的强化学习、人工智能和神经网络库的缩写。PyBrain为机器学习任务提供了简单但仍然强大的算法,并能够使用各种预先设置的环境对算法进行测试和比较。

    Tensorflow:由谷歌团队开发的用于深度神经网络研究的机器学习库。其数据流图和灵活的架构允许使用单个API在桌面,服务器或移动设备中的多个CPU或GPU中操作和计算数据。

    除此之外,还有像Cython这样的其他库将代码转换为在C环境中运行它,大大减少了运行时间,PyMySQL连接MySQL数据库,提取数据和执行查询。BeautifulSoup读取XML和HTML类型的数据类型,最后是用于交互式编程的iPython笔记本。

    总的来说,选择Python对企业和数据分析师来说是双赢的。

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