本篇内容介绍了“python怎么实现单机处理大文件”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
下面的讨论基于的假定：可以单独处理一行数据，行间数据相关性为零。
方法一：
仅使用 Python 内置模板，逐行读取到内存。
使用 yield，好处是解耦读取操作和处理操作：
计算
安全
数据库
网络和加速
企业服务
def python_read(filename): with open(filename,'r',encoding='utf-8') as f: while True: line = f.readline() if not line: return yield line以上每次读取一行，逐行迭代，逐行处理数据
if __name__ == '__main__': g = python_read('./data/movies.dat') for c in g: print(c) # process c方法二：
方法一有缺点，逐行读入，频繁的 IO 操作拖累处理效率。是否有一次 IO ，读取多行的方法？
pandas 包 read_csv 函数，参数有 38 个之多，功能非常强大。
关于单机处理大文件，read_csv 的 chunksize 参数能做到，它被设置为 5， 意味着一次读取 5 行。
def pandas_read(filename,sep=',',chunksize=5): reader = pd.read_csv(filename,sep,chunksize=chunksize) while True: try: yield reader.get_chunk() except StopIteration: print('---Done---') break使用如同方法一：
if __name__ == '__main__': g = pandas_read('./data/movies.dat',sep="::") for c in g: print(c) # process c“python怎么实现单机处理大文件”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
亿速云「云服务器」，即开即用、新一代英特尔至强铂金CPU、三副本存储NVMe SSD云盘，价格低至29元/月。点击查看>>
免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。
原文链接：https://my.oschina.net/u/4589342/blog/4447919
