关于这两个总和的所有信息:chunkSizeSetsthechunksize.Pleasereadtheclassjavadocforanexplanationofhowchunksizeisused.prefetchSizeSetsthenumberofentitiestoprefetch.尝试查看javadocs，并在sourcecode在SVN中。一点信息都没有!我的意思是，有关这两者的实际含义的信息。好吧，prefetchSize或多或少是清楚的——运行查询时获取了多少实体。如果我的理解是正确的，例如如果我将查询的限制设置为1000并将prefetchSize设置为1000，它
我目前正在研究使用MongoDB来存储电子邮件数据。因为电子邮件可能变得相当大(比如10兆)。我相信GridFS非常适合这个。让我有点害怕的是，文档对gridFS中的分片大小不是很清楚。据我了解，gridFS中的分片大小不等于正常的分片大小，而是默认为256kb。这对我来说听起来像是在浪费空间，因为许多电子邮件的大小不会超过50kb。有没有办法在GridFS中配置文件的分片大小，使其更适合存储邮件？干杯，马蒂亚斯 最佳答案 您不必担心尺寸。即使block大小为256kb，一个50kb的文档(包含您的电子邮件)仍将仅使用50kb(+少
我一直在使用Python的多处理模块分析一些代码('job'函数只是数字的平方)。data=range(100000000)n=4time1=time.time()processes=multiprocessing.Pool(processes=n)results_list=processes.map(func=job,iterable=data,chunksize=10000)processes.close()time2=time.time()print(time2-time1)print(results_list[0:10])我发现奇怪的一件事是最佳block大小似乎约为10k个元
我有一个很大的csv文件，我用pd.read_csv打开它，如下所示:df=pd.read_csv(path//fileName.csv,sep='',header=None)由于文件很大，我希望能够按行打开它from0to511from512to1023from1024to1535...from512*nto512*(n+1)-1其中n=1、2、3...如果我将chunksize=512添加到read_csv的参数中df=pd.read_csv(path//fileName.csv,sep='',header=None,chunksize=512)然后我输入df.get_chunk(
例如，如果我有一个带有2个处理器的池对象:p=multiprocessing.Pool(2)我想遍历目录中的文件列表并使用map函数谁能解释一下这个函数的block大小是多少:p.map(func,iterable[,chunksize])如果我将chunksize例如设置为10，这是否意味着每10个文件都应该使用一个处理器进行处理？ 最佳答案 看documentationforPool.map看来您几乎是正确的:chunksize参数将导致可迭代对象被拆分为大约大小的片段，并且每个片段都作为单独的任务提交。所以在您的示例中，是的，
例如，如果我有一个带有2个处理器的池对象:p=multiprocessing.Pool(2)我想遍历目录中的文件列表并使用map函数谁能解释一下这个函数的block大小是多少:p.map(func,iterable[,chunksize])如果我将chunksize例如设置为10，这是否意味着每10个文件都应该使用一个处理器进行处理？ 最佳答案 看documentationforPool.map看来您几乎是正确的:chunksize参数将导致可迭代对象被拆分为大约大小的片段，并且每个片段都作为单独的任务提交。所以在您的示例中，是的，
使用需要转储到PostgreSQL表中的大型pandasDataFrame。从我读过的内容来看，一次转储不是一个好主意，(我正在锁定数据库)而不是使用chunksize范围。答案here对工作流有帮助，但我只是问影响性能的block大小的值。In[5]:df.shapeOut[5]:(24594591,4)In[6]:df.to_sql('existing_table',con=engine,index=False,if_exists='append',chunksize=10000)是否有推荐的默认值？将参数设置得更高或更低时，性能是否存在差异？假设我有内存来支持更大的block大小
HowcanIusepd.read_csv()toiterativelychunkthroughafileandretainthedtypeandothermeta-informationasifIreadintheentiredatasetatonce?我需要读入一个太大而无法放入内存的数据集。我想使用pd.read_csv导入文件，然后立即将block附加到HDFStore中。但是，数据类型推断对后续block一无所知。如果存储在表中的第一个block仅包含int而后续block包含float，则会引发异常。因此，我需要首先使用read_csv遍历数据帧并保留最高推断类型。此外，对
