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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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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# Python 快速下载大文件
在网络爬虫和数据处理应用中，经常需要下载大文件。Python提供了一些方法来实现快速且高效地下载大文件。本文将介绍几种常用的方法，并展示相应的代码示例。
## 使用urllib库下载大文件
Python的标准库`urllib`提供了用于网络请求的模块`urllib.request`，可以用来下载大文件。下面是一个使用`urllib`下载大文件的示例代码：
原创
2023-07-30 03:24:01
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# Python 快速写大文件的实现指南
在Python中处理大文件时，很多新手可能会感到困惑。不知道如何有效地写入、读取或操作大数据文件。本文将帮助你理解如何快速写出大文件，并通过一系列步骤进行详细讲解。
## 流程概述
以下表格展示了写入大文件的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|:---:|:--------
原创
2024-09-09 06:39:55
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# Python快速文件合并大文件
作为一名经验丰富的开发者，我将教给你如何使用Python快速合并大文件。这篇文章将介绍整个合并过程的步骤，并提供每个步骤所需的代码和相应的注释。
## 1. 流程概览
下表展示了合并大文件的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 设置输入和输出文件路径 |
| 2 | 打开输出文件，准备写入内容 |
| 3 | 遍历输
原创
2023-07-20 23:33:20
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# Python快速创建大文件
在处理大数据集时，我们有时需要创建大文件进行测试、模拟或其他目的。Python作为一门功能丰富且易于上手的语言，提供了多种方法来快速创建大文件。本文将介绍几种常用的方法，并提供相应的代码示例。
## 方法一：使用os模块写入随机数据
```python
import os
def create_large_file(file_path, size_in_by
原创
2023-07-31 11:09:37
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作者：来自读者投稿Python处理文件的几个常用小知识Python 这门语言有个很大的用途就是使用它来进行文件处理，学会处理文件和保存数据可以让你的程序使用起来更加容易和方便，因此小编为大家准备了几个处理文件常用的几个小知识，快来一起学习吧！— 01 —读取文件数据文本文件可存储的数据量非常丰富，像天气数据、交通数据、文学作品等。每当我们需要分析或修改储存在文件中的
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2023-08-23 16:42:19
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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
64阅读
这篇文章主要介绍了简单了解Python读取大文件代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下通常对于大文件读取及处理，不可能直接加载到内存中，因此进行分批次小量读取及处理I、第一种读取方式一行一行的读取，速度较慢def read_line(path):
with open(path, 'r', encoding='utf-8') as
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2023-06-29 17:13:19
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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
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2024-08-05 10:33:49
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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
原创
2024-01-06 06:36:48
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# 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 |
|----
原创
2024-08-10 05:00:12
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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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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
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2023-11-19 10:05:28
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简单地文件合并方法思路如下：分别读取两个文件中的内容，并将其保存在一个列表中，将列表通过join（）函数转为字符，并将新字符保存在新的文件中。其中，test1.txt中的内容为：test2.txt中的内容为： 在test3.txt中显示的内容为：
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2023-06-15 09:46:50
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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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