python分块读取大数据,避免内存不足的方法

当我们需要处理相对较大的数据时（比如几十G或以上），直接读取并存储到内存中通常是不可行的，因为会导致内存不足和程序崩溃等问题。为了解决这一问题，我们可以采用分块读取数据的方法，读一部分，处理一部分，最后再将所有部分合并起来。

以下是python分块读取大数据的方法：

1. 使用csv库分块读取大型CSV文件

CSV是一种常见的数据格式，如果需要处理大型CSV文件，可以使用Python中的csv库逐块读取文件。以下是一个示例，代码将会从文件中读取数据，然后将这些数据分块读取到内存中进行处理：

import csv

# 逐块读取CSV文件
def read_csv_in_chucks(filename, chunk_size=1000):
    with open(filename) as f:
        reader = csv.reader(f)
        row_count = sum(1 for row in reader)
        f.seek(0)
        header = next(reader)
        for chunk in range(0, row_count, chunk_size):
            print(f'reading chunk {chunk}-{chunk + chunk_size}')
            data = []
            for row in range(chunk, min(chunk + chunk_size, row_count)):
                data.append(next(reader))
            yield header, data

通过设置chunk_size参数，可以控制每次读取的行数。read_csv_in_chucks()函数将文件读取为一个生成器对象，我们可以在处理数据时逐块读取，避免内存不足的问题。

1. 使用pandas分块读取大型数据集

另一个常见的数据处理库是pandas。pandas可以处理各种格式的数据，包括CSV、Excel、SQL数据库、JSON等等。pandas库同样提供了分块读取的功能，可以通过设置chunksize参数实现。

以下是一个示例，代码将会从一个大型CSV文件中逐块读取数据：

import pandas as pd

# 逐块读取CSV文件
def read_csv_in_chunks(filename, chunk_size=1000):
    reader = pd.read_csv(filename, chunksize=chunk_size)
    for chunk in reader:
        # 处理数据块
        print(f'reading chunk with {len(chunk)} rows')

通过设置chunk_size参数，可以控制每个数据块的行数。read_csv_in_chunks()函数将文件读取为一个生成器对象，我们可以在处理数据时逐块读取，避免内存不足的问题。

以上是两个常用的分块读取大型数据集的方法，适用于不同的数据格式和应用场景，可以大大减少内存使用而不损失数据处理能力。