python如何处理大量数据？

403141996

处理对象：一个3M的txt文件，UTF-8编码。

试过yield不行。

求问有没有其它办法。

403141996

BTW，文件读取出来以后还要对大量的内容进行遍历和增删改，并且也不卡死。

wongyusing

什么数据啊？？为什么不先弄个数据库或者json格式来处理？？

幽梦三影

你是想读取大文件么

403141996

wongyusing 发表于 2018-10-9 19:58
什么数据啊？？为什么不先弄个数据库或者json格式来处理？？

一堆普通的字符串，想问问有没有什么简单的方法

403141996

幽梦三影 发表于 2018-10-9 20:02
你是想读取大文件么

是的，读取出来还要增删改

RIXO

403141996 发表于 2018-10-9 20:08
是的，读取出来还要增删改

呃，这个txt文件有什么格式啊，能不能逐条读入，改成json 或者pickle 存储    然后用json 或者pickle 增删改啊

wongyusing

403141996 发表于 2018-10-9 20:07
一堆普通的字符串，想问问有没有什么简单的方法

类似于csv之类的数据，有规律的就好弄，

不规律的只能一行一行的看

Charles未晞

https://www.jianshu.com/p/af9f48 ... urce=recommendation

gkj111111

有服务器的话在服务器端运行吧，或者自己上网查一查CUDA并行计算,用GPU计算应该不会卡。（怎么用我也不清楚，之前上课学了一点CUDA，但是都忘干净了）我自己一般是连学校的服务器运行，处理大数据耗时间是常有的事，我有时候处理数据一百多核并行还要等上一天。万一中间出现问题就GG了。

wwhywhy

//////////  1)文件如果是一行一条数据：
import os
//FILE_WITH_PATH = .....
if os.path.exists(FILE_WITH_PATH):
    try:
        f = open(FILE_WITH_PATH, encoding="utf-8", mode="a")
        while True:
            line = f.readline()
            if not line:
                break
            print(line)
        f.close()
    except IOError, msg:
        print '*** Cannot open', fullname, ':', msg
        return 0
else:
    print("文件：<", FILE_WITH_PATH, ">不存在。")

///////////  2)如果文件就是一条数据：
import os
//FILE_WITH_PATH = .....
if os.path.exists(FILE_WITH_PATH):
    try:
        f = open(FILE_WITH_PATH, encoding="utf-8", mode="a")
        while True:
            block = f.read(1024)
            if not block:
                break
            print(block)
        f.close()
    except IOError, msg:
        print '*** Cannot open', fullname, ':', msg
        return 0
else:
    print("文件：<", FILE_WITH_PATH, ">不存在。")

袁奥2

循环本身是没有什么耗时的;恐怕资源消耗于数字a的反复调整变化上;
如果内存资源充裕的话建议不对数组a进行del操作，而是顺序地将满足条件的数据添加到新数组中。
使用多线程处理重复逻辑。建议使用3以上，2.x会存在gil线程锁分配问题。但目前很多服务器的python都是2.x的

幽梦三影

1. def read_big_file(f, split_key):
   
2.     cache = ''
   
3.     while 1:
   
4.         while split_key in cache:
   
5.             position = cache.index(split_key)
   
6.             yield cache[:position]
   
7.             cache = cache[position+len(split_key):]
   
8.         b = f.read(4)
   
9.         if not b:
   
10.             yield cache
    
11.             break
    
12.         cache += b
    
13. 
    
14. with open('1.txt') as f:
    
15.     for i in read_big_file(f, 'e'): #分割字符
    
16.         i = 'changed'                   #修改
    
17.         print(i)
    

复制代码

小小旺

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可以用pandas处理试试哦

Jons

如果文件是 3M的文件，本身也不是什么大数据问题，我处理几十万的数据数据也也很快，但是几千w有点慢了，我是把一些文件写入 csv 在处理， 我的问题地址（https://fishc.com.cn/thread-123130-1-1.html）