如何有效处理Python 2.7中的大型CSV文件？
发布于2025-03-05
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在python
solution：
1。产生过程行时：避免将整个文件加载到内存中。相反，处理行是使用生成器函数生成的。 def getstuff（fileName，criterion）： 以开放式（文件名，“ rb”）为csvfile： datareader = csv.reader（csvfile） 屈服Next（DataReader）＃屈服行行 对于DataReader中的行： 如果行[3] ==标准： 产生行
2。使用Generator函数进行过滤：使用Generator Functions通过文件迭代时进行过滤数据。这种方法允许匹配多个连续的行符合特定标准。
==标准， drop（lambda r：r [3]！=标准，datareader）） 返回3。优化内存消耗： redactor getData（）也使用生成器函数，确保随时仅保存一行。 对于标准的标准： 对于getStuff（文件名，标准）中的行： 屈服行速度的其他提示：
使用csv.reader具有块大小参数：
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