這篇文章給大家分享的是有關(guān)Python處理大數(shù)據(jù)的方法的內(nèi)容。小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考,一起跟隨小編過來看看吧。
如果你有個5、6 G 大小的文件,想把文件內(nèi)容讀出來做一些處理然后存到另外的文件去,你會使用什么進行處理呢?不用在線等,給幾個錯誤示范:有人用multiprocessing 處理,但是效率非常低。于是,有人用python處理大文件還是會存在效率上的問題。因為效率只是和預期的時間有關(guān),不會報錯,報錯代表程序本身出現(xiàn)問題了~
所以,為什么用python處理大文件總有效率問題?
如果工作需要,立刻處理一個大文件,你需要注意兩點:
01、大型文件的讀取效率
面對100w行的大型數(shù)據(jù),經(jīng)過測試各種文件讀取方式,得出結(jié)論:
with open(filename,"rb") as f: for fLine in f: pass
方式最快,100w行全遍歷2.7秒。
基本滿足中大型文件處理效率需求。如果rb改為r,慢6倍。但是此方式處理文件,fLine為bytes類型。但是python自行斷行,仍舊能很好的以行為單位處理讀取內(nèi)容。
02、文本處理效率問題
這里舉例ascii定長文件,因為這個也并不是分隔符文件,所以打算采用列表操作實現(xiàn)數(shù)據(jù)分割。但是問題是處理20w條數(shù)據(jù),時間急劇上升到12s。本以為是byte.decode增加了時間。遂去除decode全程bytes處理。但是發(fā)現(xiàn)效率還是很差。
最后用最簡單方式測試,首次運行,最簡單方式也要7.5秒100w次。
想知道這個方式處理的完整代碼是什么嗎?掃描文末二維碼,聯(lián)系小編可以獲取哦~
那么關(guān)于python處理大文件的技巧,從網(wǎng)絡(luò)整理三點:列表、文件屬性、字典三個點來看看。
1.列表處理
def fun(x):盡量選擇集合、字典數(shù)據(jù)類型,千萬不要選擇列表,列表的查詢速度會超級慢,同樣的,在已經(jīng)使用集合或字典的情況下,不要再轉(zhuǎn)化成列表進行操作,比如:
values_count = 0 # 不要用這種的 if values in dict.values(): values_count += 1 # 盡量用這種的 if keys,values in dict: values_count += 1
后者的速度會比前者快好多好多。
2. 對于文件屬性
如果遇到某個文件,其中有屬性相同的,但又不能進行去重操作,沒有辦法使用集合或字典時,可以增加屬性,比如將原數(shù)據(jù)重新映射出一列計數(shù)屬性,讓每一條屬性具有唯一性,從而可以用字典或集合處理:
return '(' + str(x) + ', 1)' list(map(fun,[1,2,3]))
使用map函數(shù)將多個相同屬性增加不同項。
3. 對于字典
多使用iteritems()少使用items(),iteritems()返回迭代器:
>>> d = {'a':1,'b':2} >>> for i in d.items() : .... print i ('a',1) ('b',2) >>> for k,v in d.iteritems() : ... print k,v ('a',1) ('b',2)
字典的items函數(shù)返回的是鍵值對的元組的列表,而iteritems使用的是鍵值對的generator,items當使用時會調(diào)用整個列表 iteritems當使用時只會調(diào)用值。
除了以下5個python使用模塊,你還有什么技巧解決大文件運行效率的問題嗎?深入了解更多Python實用模塊,快速提升工作效率~
讀寫文件技術(shù),今后會用到測試數(shù)據(jù)的參數(shù)化和測試報告寫作功能中~
數(shù)據(jù)處理技術(shù),今后測試腳本的測試數(shù)據(jù)處理過程可以用到~
數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析技術(shù),今后會在測試結(jié)果分析中用到
圖表展示技術(shù),在今后的測試框架中相關(guān)測試報告會用到
程序自動觸發(fā)技術(shù),可用于測試腳本程序的自動執(zhí)行。
感謝各位的閱讀!關(guān)于“Python處理大數(shù)據(jù)的方法”這篇文章就分享到這里了,希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助,讓大家可以學到更多知識,如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到吧!
當前題目:Python處理大數(shù)據(jù)的方法-創(chuàng)新互聯(lián)
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