我目前正试图从Python 2.7中的.csv文件读取数据，最多1百万行和200列(文件范围从100mb到1.6gb)。我可以这样做(非常慢)对于300,000行以下的文件，但一旦我走上，我得到内存错误。我的代码看起来像这样：def getdata(filename, criteria):
data=[]
for criterion in criteria:
data.append(getstuf
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2023-06-01 16:30:10
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我正在尝试从CSV文件中搜索数据，然后将数据传递给另一个python代码。CSV文件具有100000+行，我希望根据自己的选择传递所请求的数据。实际代码：input_file = 'trusted.csv'
users = []
with open(input_file, encoding='UTF-8') as f:
rows = csv.reader(f,delimiter=",",linet
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2023-06-26 17:51:05
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作者：黄天元，复旦大学博士在读，热爱数据科学与开源工具（R），致力于利用数据科学迅速积累行业经验优势和学术知识发现。读文件是数据分型在操作上需要完成的第一步，经常用R与Python的用户，对于read.csv和pd.read_csv这些函数应该都不会陌生。但是对于数据量比较大的时候，需要往往需要更加好的方案才能够更快速地读取csv文件。本文就对此进行分析。R语言比较熟，直接上结论：data.tab
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2023-07-02 22:22:55
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目录读取数据索引选择数据简单运算import pandas as pdread_csvto_csv数据框操作一 创建对象二 &n
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2023-05-25 20:22:30
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文件不用手动创建，open接口读取写入的时候，没有会创建的python写入的方法：open("backup1.data", "w")python读取的方法：open("backup1.data")jsonArr = []
#写入文件 json格式的
def writeJSon():
arr = [1]
for i in arr:
jsonObj = {}
jsonObj["name"] = "na
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2023-08-15 10:43:46
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(Python, H5PY, Big Data) HDF5 is a great mechanism for storing large numerical arrays of homogenous type, for data models that can be organized hierarchically and benefit from tagging of datasets w
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2024-08-02 10:09:19
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先给大家介绍下python pickle存储、读取大数据量列表、字典的数据针对于数据量比较大的列表、字典，可以采用将其加工为数据包来调用，减小文件大小#列表
#存储
list1 = [123,'xiaopingguo',54,[90,78]]
list_file = open('list1.pickle','wb')
pickle.dump(list1,list_file)
l
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2023-10-23 09:45:10
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Python实现 多进程导入CSV大文件到数据库对于比较大的CSV文件，直接读取所有数据到内存肯定是万万不得行滴，文件稍稍大一点可能读一万行需要两分钟或者直接卡死，所以需要使用 pandas 分块读取一、数据读取：Pandas 的 read_csv 函数先生成一个测试文件import pandas as pd
import numpy as np
# filename_ = r'D:\Proje
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2023-08-07 20:08:37
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# Java大数据读取实现流程
作为一名经验丰富的开发者，我将教给你如何实现Java大数据读取的步骤和代码示例。以下是整个实现流程的表格形式：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入所需的Java库 |
| 步骤二 | 配置输入源 |
| 步骤三 | 读取数据 |
| 步骤四 | 处理数据 |
下面我们逐步详细说明每个步骤需要做什么，并提供相应的代码示例和注
原创
2024-01-10 08:09:45
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1.安装 mysql服务1.卸载系统自带的相关数据库rpm -qa | grep mysql
rpm -qa | grep mariadb
rpm -e --nodeps mariadb-libs-5.5.60-1.el7_5.x86_642.部署Mysqltar -zxvf mysql-5.7.25-el7-x86_64.tar.gz -C /opt/module/3.账号与权限#添加账号
g
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2024-06-11 17:36:53
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1、安装pymysql包pip install pymysql注：MySQLdb只支持python2，pymysql支持python32、连接数据import pymysql
import pandas as pd
from pandasimport DataFrame as df
conn= pymysql.Connect(
host= 'IP地址',
port= 端口号,
user= '用户名
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2023-07-05 16:37:50
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前言之前写了一篇关于用多线程爬小说的博客，但是发现爬取16M的小说需要十几分钟，所以今天更新了一篇用多进程外加使用单线程异步的协程同样爬取之前用多线程爬取的同一篇小说，并进行两者效率的对比步骤全局数据列表urls = [] #储存各章节的URL
htmls = []#储存各章节页面HTML
titles = []#储存各章节名字
process_num = 0 #进程数，一般范围为CPU内核数到5
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2024-05-30 11:12:04
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Redis简介Redis（全称：Remote Dictionary Server 远程字典服务）是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。从2010年3月15日起，Redis的开发工作由VMware主持。从2013年5月开始，Redis的开发由Pivotal赞助。Redis 是完全开源免费的，遵守BSD协议，是一
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2024-01-01 10:46:00
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1 Memcache是什么Memcache是danga.com的一个项目，最早是为 LiveJournal 服务的，目前全世界不少人使用这个缓存项目来构建自己大负载的网站，来分担数据库的压力。它可以应对任意多个连接，使用非阻塞的网络IO。由于它的工作机制是在内存中开辟一块
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2015-01-06 11:16:02
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## 如何用Java读取大数据Excel
### 流程概述
为了帮助你实现"java读取大数据excel"，我将分为以下步骤来讲解：
1. 引入相关依赖和库
2. 创建一个Excel文件读取工具类
3. 读取Excel文件数据
4. 处理Excel文件数据
### 步骤详解
#### 1. 引入相关依赖和库
在开始之前，我们需要确保已经在项目中引入了Apache POI库，它是Java
原创
2023-10-31 11:13:40
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普通情况下使用scan读取数据x <- scan("D:\\test.txt")按列读入，指定数据类型x <- scan("test2dat.txt", what=list("",0,0)) #读取三列数据，第一列是字符，第二和第三列是数值
#以下写法也可以
x2 <- scan("tes
原创
2016-05-08 13:20:22
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## 如何解决redis大数据读取慢的问题
### 1. 概述
在处理大量数据时，Redis可能会遇到读取慢的问题。这可能是由于数据量过大导致的。为了解决这个问题，我们可以采取一系列步骤来提高Redis的读取性能。
下面是处理“Redis大数据读取慢”的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 检查Redis配置 |
| 步骤 2 | 使用多个实例提高读取
原创
2023-08-03 08:09:19
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数据准备先放在pandas的dataframe数据结构内， 然后遇到效率问题 （处理慢）和 空间问题（数据量过大oom），表现为：数据存储慢，数据加载到内存困难。 这里就记录下处理超大数据集用到的方法，以供大家参考。
一般数据读取，加载和保存在现有的dataframe上没有太好的解决办法，但是可以充分利用现在服务器的高性能多核的特性（利用所有IDLE CPU内核），当然这里有有点也有缺点。
原创
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2023-01-19 17:31:31
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构建在Hadoop之上的数据仓库，数据计算使用MR，数据存储使用HDFS 由于数据计算使用mapreduce。因此通经常使用于进行离线数据处理Hive 定义了一种类 SQL 查询语言——HQL 类似SQL，但不全然同样可觉得是一个HQL-->MR的语言翻译器。简单，easy上手有了Hi
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2024-07-27 22:13:43
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prefacePython在大数据行业非常火爆近两年，as a pythonic，所以也得涉足下大数据分析，下面就聊聊它们。Python数据分析与挖掘技术概述所谓数据分析，即对已知的数据进行分析，然后提取出一些有价值的信息，比如统计平均数，标准差等信息，数据分析的数据量可能不会太大，而数据挖掘，是指对大量的数据进行分析与挖倔，得到一些未知的，有价值的信息等，比如从网站的用户和用户行为中挖掘出用户的
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2023-08-22 15:40:28
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