这篇文章主要介绍了golang如何高效处理大文件，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。
问题：今天在处理快手的用户数据时，遇到了一个差不多600M的txt文本，用sublime打开都蹦了，我用pandas.read_table()去读，差不多花了近2分钟，最后打开发现差不多3千万行数据。这仅仅是打开，如果要处理不知得多费劲。
解决：我翻了一下文档，这一类读取文件的函数有两个参数：chunksize、iterator
原理就是不一次性把文件数据读入内存中，而是分多次。
read_csv 和 read_table 有一个 chunksize 参数，用以指定一个块大小(每次读取多少行)，返回一个可迭代的 TextFileReader 对象。
table=pd.read_table(path+'kuaishou.txt',sep='t',chunksize=1000000) for df in table: 对df处理 #如df.drop(columns=['page','video_id'],axis=1,inplace=True) #print(type(df),df.shape)打印看一下信息
我这里又对文件进行了划分，分成若干个子文件分别处理（没错，to_csv也同样有chunksize参数）
iterator=True同样返回的是TextFileReader对象
reader = pd.read_table('tmp.sv', sep='t', iterator=True)
df=reader.get_chunk(10000)
#通过get_chunk(size)，返回一个size行的块
#接着同样可以对df处理直接看看pandas文档在这一方面的内容吧。
golang可以做服务器端开发，但golang很适合做日志处理、数据打包、虚拟机处理、数据库代理等工作。在网络编程方面，它还广泛应用于web应用、API应用等领域。
感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“golang如何高效处理大文件”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持亿速云，关注亿速云行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!
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