一.基础操作
1.打开文件
f = open(文件路径，打开方式，编码模式) #打开文件并返回操作对象
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2023-07-03 08:58:15
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简述最近和第三方数据接触较多，数据量也开始陡增，从一开始的1KW行，最大到了1亿行，这让我这个常年处理"小数据’的人有点捉襟见肘。本来数据放在hive中也是可以操作的，但是有时候需求是做一些拆分、更改数据或者增加列等动作，要用Python去处理数据。但是Pandas直接把大文件读取到DataFrame里面也是非常卡的，甚至会出现内存不足的情况，所以在这里用到read_csv的chunksize参数
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2023-09-13 17:09:41
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python中大数据文件读取python中经常会遇到读取大文件的场景。文件较小时，我通常采用下面方法，readlines（），该方法会一次性读取文件的所有行，并将其放入list中，最后存入内存中。可想而知，当文件较大是，内存占用会非常高，甚至造成内存溢出，进程被系统kill掉。# 读取方式一
with open(file_path, 'r+', encoding='utf-8') as f:
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2023-08-30 07:03:14
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为了进行并行处理，我们将任务划分为子单元。它增加了程序处理的作业数量，减少了整体处理时间。例如，如果你正在处理一个大的CSV文件，你想修改一个单列。我们将把数据以数组的形式输入函数，它将根据可用的进程数量，一次并行处理多个值。这些进程是基于你的处理器内核的数量。在这篇文章中，我们将学习如何使用multiprocessing、joblib和tqdm Python包减少大文件的处理时间。这是一个简单的
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2023-09-02 19:10:37
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python 处理大文件 The Python programming language has become more and more popular in handling data analysis and processing because of its certain unique advantages. It’s easy to read and maintain. pandas
最近处理文本文档时（文件约2GB大小），出现memoryError错误和文件读取太慢的问题，后来找到了两种比较快Large File Reading 的方法，本文将介绍这两种读取方法。我们谈到“文本处理”时，我们通常是指处理的内容。Python 将文本文件的内容读入可以操作的字符串变量非常容易。文件对象提供了三个“读”方法： .read()、.readline() 和 .readlines()。每
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2023-08-04 14:49:16
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# Python对大文件的JSON处理
## 引言
在现代数据处理中，JSON（JavaScript对象表示法）是一种非常常见的数据格式。Python作为一种强大而受欢迎的编程语言，提供了许多工具和库来处理JSON数据。然而，当我们要处理非常大的JSON文件时，可能会遇到一些挑战。
在本文中，我们将介绍如何使用Python处理大型JSON文件，并提供一些代码示例和技巧，以使您能够更有效地处理
# Python 处理大文件上传指南
在现代 web 开发中，处理大文件上传是一项常见的任务。近年来，随着云存储和大数据处理的广泛应用，这项技能变得尤为重要。本文将带您了解如何使用 Python 来处理大文件上传。
## 流程概述
在开始之前，我们需要了解处理文件上传的流程。以下是一个大致的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----
背景：
今天同事写代码，用python读取一个四五百兆的文件，然后做一串逻辑上很直观的处理。结果处理了一天还没有出来结果。问题出在哪里呢？
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2023-07-03 09:58:27
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在实际应用中，几乎所有的数据分析工作都是从数据读取开始的，如果数据量太大导致数据文件读取失败了，这样后续的工作就没有办法进行了，在机器自身硬件内存限制的情况下，当文件量过大的时候直接使用read等函数来进行操作的时候就会报错，这里就需要采取一定的策略来尽可能地避免这样的问题产生，今天的工作中就遇上了这样的问题，需要处理的数据文件一共是6.86GB，电脑内存是8GB的，读
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2023-07-04 17:43:16
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python读写文件的api都很简单，一不留神就容易踩”坑“。笔者记录一次踩坑历程，并且给了一些总结，希望到大家在使用python的过程之中，能够避免一些可能产生隐患的代码。
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2023-07-03 16:35:18
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有时候我们会把一些需要用到的数据存储到文本当中，等需要使用的时候，就可以从文本当中读取出来。我们可以使用不同的方式，对文本进行读取出来。 python对文件的处理方式如下： 模式介绍r只读方式打开文件，文件的指针将会放在文件的开头r+打开一个文件用于读写，文件的指针将会放在文件的开头w打开一个文件用于写入，如果该文件已存在则会进行覆盖w+打开一个文件用于读写，如果该文件已存在则
数据量非常大时，比如一份银行一个月的流水账单，可能有高达几千万的record。对于一般性能的计算机，有或者是读入到特殊的数据结构中，内存的存储可能就非常吃力了。考虑到我们使用数据的实际情况，并不需要将所有的数据提取出内存。当然读入数据库是件比较明智的做法。若不用数据库呢？可将大文件拆分成小块按块读入后，这样可减少内存的存储与计算资源read()方法或read（100）但是，当完成这一操作时，rea
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2023-08-30 07:21:45
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使用场景日常办公的大多数场景都可能和数据打交道，此时我们第一个想到的便可能是 Excel，方便，简洁，拥有各种集合在一起的功能，相对而言其学习成本低一些。但对于一些专业性较强的行业来说，可能打开一个表格文件的时间已经可以喝一杯咖啡了，此时如果我们会使用脚本语言来处理文件，在时效上要快得多，本文将展示利用 openpyxl 来处理 excel 文件的功能，并且会结合一个小例子给出具体分析。功能展示基
## 处理大文件内存溢出的流程
在处理大文件时，由于文件过大，可能会导致内存溢出的问题。为了解决这个问题，我们可以采用一种分块读取的方式，逐块处理文件，从而避免一次性加载整个文件到内存中。
以下是处理大文件内存溢出的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 打开大文件并读取文件的第一块数据 |
| 步骤二 | 处理当前块的数据 |
| 步骤三 | 读取下一块
原创
2023-08-21 10:43:08
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# 如何实现Python3大文件处理
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何处理Python3中的大文件。处理大文件时，我们需要特别注意内存的消耗，以避免程序崩溃。下面将详细介绍整个处理大文件的流程，包括每一步需要做什么和需要使用的代码。
## 处理大文件的流程
首先，让我们通过一个表格展示处理大文件的流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 打
在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言，此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了，你的数据根本不够大》指出：只有在超过5TB数据量的规模下，Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据：硬件环境CPU：3.5 GHz Intel Core i7内存：3
很多人在实际使用EXCEL过程中发生EXCEL文件不明原因的增大，打开计算都很缓慢的现象，有时甚至造成文件损坏，无法打开的情况，以下是我收集的造成文件虚增的原因及处理办法，对没有提到的其他情况和解决办法，欢迎大家给予补充：一、工作表中有大量的细小图片对象造成文件增大，这是最常见的文件虚胖原因。可能的原因：（1）从网页上复制内容直接粘帖到工作表中，而没有使用选择性粘帖，（2）无意中点了绘图工具栏的直
# Java大文件处理
## 概述
在本文中，我们将讨论如何使用Java处理大文件。处理大文件是指处理文件大小超过内存限制的文件。为了解决这个问题，我们需要采取一些特殊的处理方法，例如分块处理或流式处理。
## 流程
下面是处理Java大文件的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 打开大文件 |
| 步骤2 | 分块读取文件内容 |
| 步骤3 |
原创
2023-08-11 07:51:19
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Python作为一门程序设计语言，在易读、易维护方面有独特优势，越来越多的人使用 Python 进行数据分析和处理，而 Pandas 正是为了解决数据分析任务而创建的，其包含大量能便捷处理数据的函数和方法，使得数据处理变得容易，它也是使 Python 成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。但是 Pandas 是个内存的类库，用于处理小数据(能放入内存)没问题，对于大数据(内存放不下)就没有那
