我正在尝试使用名为deepzoom.py的python脚本将大型开销渲染(通常超过1GP)转换为DeepZoom图像格式(即，googlemaps-esquetile格式)，但不幸的是它由PIL提供支持，由于内存限制，通常最终会崩溃。创建者表示他正在研究VIPS，但即使是nip2(VIPS的GUI前端)也无法打开图像。在其他人的另一个问题(尽管是同一主题)中，有人建议OpenImageIO，看起来它有能力，并且有Python包装器，但没有提供任何合适的二进制文件，并且试图在Windows上编译它是一场噩梦。我可以使用任何替代的Python库吗？我尝试过PythonMagickWand(
我一直在研究解析外部XML文件的代码。其中一些文件很大，数据量高达千兆字节。不用说，这些文件需要被解析为流，因为将它们加载到内存中效率太低，并且经常导致OutOfMemory问题。我使用过miniDOM、ElementTree、cElementTree库，目前正在使用lxml。现在我有一个有效的、非常节省内存的脚本，使用lxml.etree.iterparse.问题是我需要解析的一些XML文件包含编码错误(它们标榜为UTF-8，但包含不同编码的字符)。使用lxml.etree.parse时这可以通过使用recover=True来修复自定义解析器的选项，但是iterparse不接受自定义
我有一个像这样的巨大字典结构:my_data={'key1':{'_':'value1':'aaa'},'key2':{'_':'value2':'bbb','key2.1':{'_':'ccc','key2.1.1':{'_':'ddd'}}'key2.2':{'_':'eee','key2.2.1':{'_':'fff'}'key2.2.2':{'_':'ggg'}}}}等等。我想以一种树形表示形式向用户显示它，使用GTK、TK或任何能够浏览它的东西折叠和展开分支并可能搜索键和值。也许我不需要手动开发这样的工具，并且已经有一些东西可以开箱即用地可视化这种数据？
问题描述:我使用pythonpandas读取几个大的CSV文件并将其存储在HDF5文件中，生成的HDF5文件大约为10GB。回读时出现问题。即使我尝试分block读回它，我仍然会遇到MemoryError。这是我创建HDF5文件的方式:importglob,osimportpandasaspdhdf=pd.HDFStore('raw_sample_storage2.h5')os.chdir("C:/RawDataCollection/raw_samples/PLB_Gate")forfilenameinglob.glob("RD_*.txt"):raw_df=pd.read_csv(f
我有一个由100,000多行组成的数据框，每行有100,000列，总共有10,000,000,000个浮点值。我之前设法在csv(制表符分隔)文件中读取它们，我成功地将它们读取到具有250GBRAM的50核Xeon机器上，并尝试将其写为.parq目录如下:huge.csv中的float保存为字符串，大小为125GB。importdask.dataframeasddfilename='huge.csv'df=dd.read_csv(filename,delimiter='\t',sample=500000000)df.to_parquet('huge.parq')它已经写入huge.pa
我想要什么目前我有一张4000x4000的png图片.使用后tinypng.org它变成了一个288KB的文件。现在我想要以最快的方式加载图像，将其放置在DOM中并能够在其上绘制大量Canvas。我测试了一些，结果令我震惊。我测试了什么我做了3次测试，只检查加载速度。(423毫秒)(138毫秒)(501毫秒)CSSbackground-image标签是最快的。问题那么，使用是不是一种不好的做法？标记来显示巨大的(背景)图像并使用一些肮脏的CSS以便能够在其上绘制Canvas？还是在我的情况下使用Canvas更好，而不用担心加载时间更长？ 最佳答案
我正在编写一个Web浏览器应用程序(客户端)，它从许多位置下载大量block并将它们连接起来构建一个blob。然后将该blob作为普通文件保存到本地文件系统。我这样做的方式是通过ArrayBuffer对象和一个blob。varblob=newBlob([ArrayBuffer1,ArrayBuffer2,ArrayBuffer3,...],{type:mimetype})这适用于中小型文件(大约700MB)，但浏览器会因较大的文件而崩溃。我知道RAM内存有其局限性。情况是我需要构建blob以生成文件，但我想允许用户下载比该大小大得多的文件(想象一下，例如，大约8GB的文件)。¿如何
当使用Instruments分析我的应用程序(寻找内存泄漏)时，我使用iOS5iPhone模拟器得到的结果与我使用运行iOS5的iPhone4得到的结果截然不同。第一张图片显示了使用真实设备，第二个是模拟器:真实设备:iOS5模拟器:在这两种情况下，此配置文件在应用程序中采用相同的点:在rootViewController的View生命周期中完成viewDidLoad。我已经在他们两个中等待分配的总内存稳定下来。正如您在设备图表中看到的那样，在00:10左右出现了一些极端波动，这在模拟器中是不存在的。在真实设备上，总分配内存在00:08左右从1MB跃升至3.5MB，然后回落至1.5MB
我开始设计一个将由大约50000台设备使用的新应用程序。每个设备每天生成大约1440个注册表，这意味着每天将存储超过7200万个注册表。这些注册表每分钟都不断出现，我必须能够通过Java应用程序(J2EE)查询这些数据。所以它需要快速写入、快速读取和索引以允许生成报告。设备只插入数据，然后J2EE应用程序需要偶尔读取。现在我正在寻找支持这种操作的软件替代品。将此数据放在单个表中会导致灾难性的情况，因为由于其存储了一年多的数据量，我将无法使用此数据。我使用的是Postgres，数据库分区似乎不是解决方案，因为我需要按月或可能更精细的方法(例如天)对表进行分区。我正在考虑使用SQLite的
我有一个巨大的表格(大约60GB)，格式为存档的CSV文件。我想将它转换成一个SQLite文件。我目前在做的事情如下:importpandasimportsqlite3cnx=sqlite3.connect('db.sqlite')df=pandas.read_csv('db.gz',compression='gzip')df.to_sql('table_name',cnx)它适用于较小的文件，但对于大文件我有内存问题。问题是pandas将整个表读入内存(RAM)，然后将其保存到SQLite文件中。这个问题有没有优雅的解决方案？ 最佳答案
