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python - 在 python 中解析大型 .csv 的最有效方法？

coder 2023-08-15 原文

我尝试查看其他答案，但我仍然不确定执行此操作的正确方法。 我有许多非常大的 .csv 文件(每个文件可能有 1 GB)，我想先获取它们的列标签，因为它们并不完全相同，然后根据用户偏好使用某些标准提取其中一些列. 在开始提取部分之前，我做了一个简单的测试，看看解析这些文件的最快方法是什么，这是我的代码:

def mmapUsage():
    start=time.time()
    with open("csvSample.csv", "r+b") as f:
        # memory-mapInput the file, size 0 means whole file
        mapInput = mmap.mmap(f.fileno(), 0)
        # read content via standard file methods
        L=list()
        for s in iter(mapInput.readline, ""):
            L.append(s)
        print "List length: " ,len(L)
        #print "Sample element: ",L[1]
        mapInput.close()
        end=time.time()
        print "Time for completion",end-start

def fileopenUsage():
    start=time.time()
    fileInput=open("csvSample.csv")
    M=list()
    for s in fileInput:
            M.append(s)
    print "List length: ",len(M)
    #print "Sample element: ",M[1]
    fileInput.close()
    end=time.time()
    print "Time for completion",end-start

def readAsCsv():
    X=list()
    start=time.time()
    spamReader = csv.reader(open('csvSample.csv', 'rb'))
    for row in spamReader:
        X.append(row)
    print "List length: ",len(X)
    #print "Sample element: ",X[1]
    end=time.time()
    print "Time for completion",end-start

我的结果:

=======================
Populating list from Mmap
List length:  1181220
Time for completion 0.592000007629

=======================
Populating list from Fileopen
List length:  1181220
Time for completion 0.833999872208

=======================
Populating list by csv library
List length:  1181220
Time for completion 5.06700015068

所以看起来大多数人使用的 csv 库确实比其他库慢很多。 也许稍后当我开始从 csv 文件中提取数据时它会更快，但我还不能确定。 在我开始实现之前有什么建议和提示吗？ 非常感谢!

最佳答案

正如其他几次指出的那样，前两种方法没有进行实际的字符串解析，它们只是一次读取一行而不提取字段。我想 CSV 中看到的大部分速度差异都是由于此造成的。

如果您包含任何可能包含更多“标准”CSV 语法而不仅仅是逗号的文本数据，那么 CSV 模块将是无价的，尤其是当您从 Excel 格式读取数据时。

如果您只有像“1,2,3,4”这样的行，那么简单拆分可能没问题，但是如果您有像“1,2,'Hello, my name\'s fred'" 你会疯狂地试图解析它而没有错误。

CSV 还将透明地处理诸如引号字符串中间的换行符之类的事情。 没有 CSV 的简单 for..in 会遇到问题。

CSV 模块在我读取 unicode 字符串时一直运行良好，如果我这样使用的话:

f = csv.reader(codecs.open(filename, 'rU'))

导入包含 unicode 的数千行文件、带引号的字符串、带引号的字符串中间的换行符、末尾缺少字段的行等都非常强大。所有这些都具有合理的读取时间。

我会先尝试使用它，如果您真的需要额外的速度，我只会在它之上寻求优化。

关于python - 在 python 中解析大型 .csv 的最有效方法？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/9087039/

python大型34timesectioncsv

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