on Februar 12, 2023

Python-Skript zum Anhalten für große Dateien

Geografische Informationssysteme

Wie kann man vermeiden, eine große Datei wiederholt in ein Python-Skript zu laden?

Versuchen Sie, etwas über die Serialisierung von Daten in Python zu lernen. Im Grunde würden Sie die große Datei als pythonspezifisches, serialisiertes Binärobjekt speichern, indem Sie die Python-Funktion marshal verwenden. Dies würde die IO der Datei drastisch beschleunigen. Siehe diese Benchmarks für Leistungsvarianten.

Wie behandle ich große Dateien in Python?

Lesen großer Textdateien in Python
Wir können das Dateiobjekt als Iterator verwenden. Der Iterator gibt jede Zeile einzeln zurück, die verarbeitet werden kann. Auf diese Weise wird nicht die gesamte Datei in den Speicher eingelesen, und es ist geeignet, große Dateien in Python zu lesen.

Wie lese ich eine 10gb-Datei in Python?

Python schnellste Methode zum Lesen einer großen Textdatei (mehrere GB)

  1. # File: readline-example-3.py.
  2. file = open("sample.txt")
  3. während 1:
  4. lines = file.readlines(100000)
  5. falls nicht lines:
  6. break.
  7. for Zeile für Zeile:
  8. pass # etwas tun**starker Text**

Wie kann ich eine große Datei in Python am besten lesen?

Um große Textdateien in Python zu lesen, können wir das Dateiobjekt als Iterator verwenden, um über die Datei zu iterieren und die gewünschte Aufgabe durchzuführen. Da der Iterator nur über die gesamte Datei iteriert und keine zusätzliche Datenstruktur für die Datenspeicherung benötigt, ist der Speicherverbrauch vergleichsweise gering.

Wie stoppe ich die Pufferung in Python?

Standardmäßig puffert Python die Ausgabe auf die Standardausgabe (stdout) und den Standardfehler (stderr). Das bedeutet, dass die Ausgaben Ihres Codes möglicherweise nicht sofort angezeigt werden, was die Fehlersuche erschwert. Um die Ausgabepufferung zu deaktivieren, können Sie Python mit der Option -u ausführen oder die Umgebungsvariable PYTHONUNBUFFERED setzen.

Wie vermeidet man sich wiederholende Codes in Python?

Wir können Funktionen verwenden, um die Anzahl der Wiederholungen von Code zu reduzieren. Eine Funktion ist ein Codeblock, dem wir einen Namen geben können. Sie führt diesen Codeblock nur aus, wenn wir ihren Namen aufrufen. Wir können eine Funktion in Python mit dem Schlüsselwort def erstellen.

Gibt es eine Größenbeschränkung für Python?

Es gibt kein erreichbares Maximum für die Größe einer Datei, die Python öffnen kann. Menschen laden regelmäßig Gigabytes an Daten in den Speicher. Je nach RAM Ihres Computers und je nachdem, ob es sich um ein 64- oder 32-Bit-Betriebssystem/Prozessor handelt, kann das praktische Maximum für Sie irgendwo zwischen 1 GB und mehr liegen, bevor Sie einen MemoryError erhalten.

Wie lese ich eine 10gb csv-Datei in Python?

PANDAS

  1. Pandas. read_csv() Eingabe: CSV-Datei lesen. Ausgabe: Pandas-Datenrahmen. Pandas. read_csv() lädt die gesamte CSV-Datei auf einmal in einem einzigen Datenframe in den Speicher.
  2. pandas. read_csv(chunksize) Eingabe: CSV-Datei lesen. Ausgabe: Pandas-Datenrahmen. Anstatt die gesamte CSV-Datei auf einmal zu lesen, werden Teile der CSV-Datei in den Speicher eingelesen.

Ist Python gut für große Daten?

Python bietet eine große Anzahl von Bibliotheken für die Arbeit mit Big Data. Außerdem kann man mit Python für Big Data viel schneller arbeiten als mit jeder anderen Programmiersprache, was die Entwicklung von Code betrifft. Diese beiden Aspekte ermöglichen es Entwicklern weltweit, Python als Sprache der Wahl für Big-Data-Projekte zu nutzen.



Wie kann man in Python die kontinuierliche Ausgabe stoppen?

Sie können eine Endlosschleife mit CTRL + C beenden.

Wie kann ich das Nachladen von Modulen in Python stoppen?

Gehen Sie zu Tools -> Preferences -> Python Interpreter und Sie werden User Module Reloader finden. Deaktivieren Sie einfach das Kontrollkästchen mit dem Text Show reloaded module list. Speichern Sie diese Antwort.

Wie hält man eine Funktion in Python an?

exit() Funktion. Die Funktion sys. exit() im Python-Modul sys kann verwendet werden, um ein Programm zu beenden und den Ausführungsprozess zu beenden.