Python高效读取2G数据方法解析

python读取2g数据要多久？

简介：本文的主要证据将介绍读取2G数据的相关内容，这将对所有人有所帮助。

如何快速读取大文件数据。
如果您在Python中读取数据，则有几种方法。
阅读大数据时，它更有效。
> </

f = open（'消息'，'a'）

f.write（'thisifile/n'）

f.close （）

Druck'Filecreatentecome'

在此处使用循环评估文件的大小。
-ES需要几分钟。

测试代码如下：

f = open（'Messus'，'r'）

forinf：

end_time = time.time.time.time（）

printend_time-time-time- start_time

break

f.close（）

＃22S

start_time = time.time.time.time（）

f = open（'消息'，'r'）

forinf.xreadlines（）：

end_time = time.time.time.time（）

printend_time-time-time-part_time

休息r'）不是

使用迭代器时，两者的时间相似，并且内存消耗不多。
记忆。
实际上，如果执行连续操作以执行编织或其他过程，则使用掉落设备时，Essence

是内存消耗，但此时仍然不可避免，但主要可以释放。
。

如果直接读取所有数据，则将数据保存在内存中。

使用时，最好直接使用forInf。
您是否从数据库中获取数据？

【python存储数据库速度】

1。
您必须将文本中的30,000个数据读取到MySQL数据库中。
太慢了。

3。
更改后，编写38,000个数据作品只需要9秒。
比较在10秒内与发电机快速快速一些G文本文件。

CSV也是文件。
如果您解决了问题，请与更多有关此问题的朋友分享</

#python#pandas# 读取很大的xlsx效率速度太慢

好消息来自Pandas 2.2，Calamine Engine的外观给大型XLSX文件的效率带来了希望。
升级到版本2.2.1后，我找到了一个新的引擎选项，该选项特别适合读取XLSX文件。
尽管数据的大小约为2至800万行，约10列，但仅使用openpyxl加载书并将其传输到CSV以进行阅读操作。
但是，尽管可以快速读取XLSX_CSV，但它不支持\ t的个性化分离符号。
当文本字段包含逗号时，这将引起问题。
我仍在寻找解决方案，尤其是面对大量文本和处理数据。
回到2022年3月，我遇到了读取大文件（每副本约130 MB）的问题，尤其是对于典型文件，584K行，15列，127 MB的XLSX。
由于复杂的数据源，XLSX格式不是伙伴数据库之后的标准配置，因此将它们转换为CSV并不是直接的。
在测试中，我记录了不同方法的执行时间：使用XLRD1.2.0和XLRD3需要8分钟的时间，略微改善了3分17秒。
OpenPyxl的Load_workbook，仅读取和data_only = true，尽管初始读取速度非常快，但随后它将在数据范围内放慢速度。
pandas 1.4.1的Reading_xlsxengine需要4分33秒4分钟。
莫丁的阅读速度[ray]是更快的理论，但是由于错误，仅读取数据的一部分，而输出格式是modin格式，必须将其转换。
在CSV XLSX_CSV和XLSX2CSV的XLSX工具中，XLSX2CSV的转换时间分别为11.6秒和2.5秒。
尽管有一些工具可供选择，但搜索最佳解决方案的过程仍在继续，尤其是用于modindataframe的转换。

python如何读取文件大小

python读取文件大小的大小如下：[python] viewplainCopyimportos来自。
'______'：filesize = getDirsize（r'c：\ windows'）print'tereare％（size/1024/1024），'溺水：\\ windows'

python按行遍历一个大文件,最优的语法应该是什么?

当一个大文件穿过Python时，最好的语法取决于您的特定需求，特别是在治疗内存限制和性能方面。
从理论上讲，``文件''的使用。
（）`python的级别完成了。
但是，记忆的职业和表现存在显着差异。
`file.radlines（）将同时读取存储器中文件的所有内容，这可能会导致内存的问题，甚至导致内存的溢出。
另一方面，`file.readline（）逐一读取文件的内容，并仅在每个调用时才读取内存中的一行，因此在内存管理中更有效。
基于这些注意事项，建议使用以下更直观的写作来跨越大文件：1。
使用“ for loop组合” file.radline（）”读取在线文件。
这不仅可以有效地管理内存的使用，还可以读取简单易读的代码。
2。
如果文件特别重要，并且性能是关键因素，请考虑使用发电机或迭代器。
Python发电机可以以线性时间复杂性管理文件，而无需同时加载所有内容。
此功能可用于使用``contextLib.iterable`或个人主义''来实现此功能，因此可以在减少内存压力的同时更有效地管理大文件。
3。
优化阅读操作。
总而言之，当涉及到大文件时，阅读策略用于结合Python的迭代迭代器和迭代发电机，它们可以提供更好的性能和内存管理以获得最佳的文件交叉。