# Python 读取超大 CSV 文件的指南
作为一名经验丰富的开发者，我经常被问到如何使用 Python 读取超大的 CSV 文件。在这篇文章中，我将详细介绍整个流程，并提供必要的代码示例和注释，以帮助初学者理解每一步。
## 1. 流程概述
首先，让我们通过一个表格来概述整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备环境 |
| 2 | 读取 CSV
原创
2024-07-28 03:19:20
179阅读
标题：Python读取超大CSV文件的高效方法
# 摘要
在日常数据处理中，我们常常需要处理大规模的CSV文件。然而，传统的读取方式可能会导致内存不足或者性能低下的问题。本文将介绍一种高效的Python读取超大CSV文件的方法，以及如何使用该方法来优化数据处理过程。
# 引言
CSV文件（Comma-Separated Values）是一种常见的数据存储格式，它使用逗号或其他特定字符来分隔
原创
2023-08-21 10:33:09
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# Python如何读取超大CSV文件
在数据分析和数据科学领域，处理大型CSV文件是一项常见的任务。Python提供了多种方法来读取和处理这些文件，但当文件大小超出内存限制时，就需要采取一些特殊的策略来确保程序的效率和稳定性。本文将介绍一种使用`pandas`库和`Dask`库来读取超大CSV文件的方法，并提供一个实际示例。
## 问题背景
在处理大数据集时，我们经常遇到内存不足的问题。当
原创
2024-07-28 10:38:57
362阅读
# Python读取超大CSV文件的实现方法
## 1. 整体流程
在Python中，读取超大CSV文件可以通过以下几个步骤来完成：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤1 | 打开CSV文件 |
| 步骤2 | 逐行读取CSV文件 |
| 步骤3 | 对每一行进行处理 |
| 步骤4 | 关闭CSV文件 |
下面将逐个步骤详细介绍，并给出相应的代码示例
原创
2023-09-25 21:02:23
219阅读
最近的工作总是跟数据打交道，需要经常比较一些CSV文件，这些CSV文件其实都需要被LOAD到数据库里面，所以也就是一堆堆的数据文件需要比较。暂时没有发现有比较好用的现成的CSV比较工具，自己动手用Python做了一个凑合能用的。思想比较简单，就是把CSV文件的内容读取出来，保存为一个list，然后把2个CSV文件所生成的list进行对比。有个特殊的需求，就是
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2024-05-27 21:21:33
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# 使用Java读取超大CSV文件
在数据科学和数据分析的领域，CSV（Comma-Separated Values）格式以其简单易读的特性受到广泛应用。随着数据规模的不断扩大，许多开发者发现，读取超大CSV文件会显得尤为复杂，特别是当文件大小达到数GB甚至更大的量级时。本文将讨论如何用Java高效地读取超大CSV文件，并提供相关代码示例。
## 1. 为什么选择Java读取CSV
Java
原创
2024-08-13 10:59:54
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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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## Python DataFrame读取超大CSV文件
### 一、背景介绍
在数据分析和机器学习的过程中，我们经常需要读取和处理大型的CSV文件。Python中的pandas库提供了DataFrame数据结构，方便对数据进行分析和处理。然而，当CSV文件非常大时，直接使用pandas读取可能会导致内存溢出的问题。本文将介绍如何使用pandas和其他技巧来高效地读取和处理超大CSV文件。
原创
2024-01-21 06:41:53
264阅读
# 读取超大CSV文件的方案
在数据分析和机器学习的过程中，CSV（Comma-Separated Values）文件是最常见的数据存储格式之一。然而，当我们面对超大CSV文件时，直接将其加载到内存中可能会导致内存不足的问题。为了解决这一问题，本文将介绍几种有效的方法来读取超大CSV文件，并提供具体的Python代码示例。
## 方案概述
在处理超大CSV文件时，可以采取以下几种方案：
1
原创
2024-10-04 03:51:53
400阅读
最近在处理下载支付宝账单的需求，支付宝都有代码示例，功能完成还是比较简单的，唯一的问题就在于下载后的文件数据读取。账单文件可大可小，要保证其可用以及性能就不能简单粗暴的完成开发就行。
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2023-08-07 07:08:52
319阅读
PHP开发很多时候都要读取大文件，比如csv文件、text文件等。这些文件如果很大，比如10个G。这时，直接
原创
2024-09-25 17:23:35
24阅读
## Java读取超大CSV文件的实现方法
### 概述
在Java中，读取超大的CSV文件可以通过流式处理的方式来实现，以减少内存的使用。这样可以避免将整个文件加载到内存中，而是逐行读取并处理数据。以下是实现读取超大CSV文件的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建文件读取流并打开CSV文件 |
| 2 | 逐行读取CSV文件中的数据 |
| 3 | 对
原创
2023-07-24 08:26:44
1894阅读
写入：with open(qa_csv_path, "w") as csv_file:
# 设定写入模式
csv_write = csv.writer(csv_file, dialect='excel')
for l in write_list:
csv_write.writerow(l)
读取：with open(data_dir, "r") as f:
csv
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2023-05-23 22:43:58
827阅读
我用的是Callable（译有返回值的）方式。因为它有返回值。具体应用还是直接上例子吧： callable接口和Runnable接口package thread.test04;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.c
# Python读取超大JSON文件教程
## 简介
在实际的开发过程中，我们经常会遇到需要处理超大JSON文件的情况。由于文件过大，使用传统的读取方式可能会导致内存溢出或者处理时间过长。本教程将指导你如何使用Python来高效读取超大JSON文件，并提供了一系列的代码示例。
在开始之前，请确保你已经具备Python的基础知识，并且安装了以下依赖库：
- json：用于处理JSON数据
- i
原创
2023-08-31 09:27:29
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# Python读取超大bin文件
在日常工作和项目中，我们经常会遇到需要处理大型二进制文件的情况，例如日志文件、数据库备份文件等。而Python作为一门功能强大的编程语言，提供了丰富的库和工具来处理这种情况。本文将介绍如何使用Python读取超大的bin文件，并展示一个示例代码来演示这个过程。
## 为什么需要读取超大的bin文件？
超大的二进制文件通常包含了大量的数据，可能需要处理的数据
原创
2024-06-04 04:55:08
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# Python读取超大SQL文件
在数据分析和处理的过程中，我们经常会遇到需要处理大型数据库的情况。对于超大SQL文件，由于其体积巨大，传统的读取方式可能会导致内存溢出或者程序运行缓慢。本文将介绍如何使用Python来读取超大SQL文件，并给出相应的代码示例。
## 1. 分块读取SQL文件
超大的SQL文件无法直接一次性读取到内存中，我们需要通过分块读取的方式来处理。Python的`io
原创
2023-08-27 06:23:10
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json解析简单介绍1.是一种轻量级数据格式，用于数据交互；服务器返回客户端的数据，一般都是JSON格式或者XML格式；注意：JSON格式的Key必须使用双引号；2.解析：将JSON解析为OC数据类型；JSON解析方案：（1）第三方框架：JSONKit、SBJson、TouchJSON（2）苹果原生：NSJSONSerialization（性能最好）[NSJSONSerialization JSO
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2024-07-22 16:47:57
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本文来介绍用Python读取csv文件。什么是csv（Comma-Separated Values），也叫逗号分割值，如果你安装了excel，默认会用excel打开csv文件。1. 我们先制作一个csv文件，example.csv2. 看看如何用Python来读取这个文件import csv
with open(r'C:\
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2017-05-06 21:05:01
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这是一道著名的 Python 面试题，考察的问题是，Python 读取大文件和一般规模的文件时的区别，也即哪些接口不适合读取大文件。1. read() 接口的问题f =open(filename, 'rb')f.read()我们来读取 1 个 nginx 的日至文件，规模为 3Gb 大小。read() 方法执行的操作，是一次性全部读入内存，显然会造成：MemoryError...也即会发生内存溢出
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2023-06-28 21:39:51
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