


Bagaimanakah Saya Boleh Membaca dan Memproses Fail Besar dengan Cekap dalam Python Menggunakan Penilaian Lazy?
Kaedah Malas untuk Membaca Fail Besar yang Cekap dalam Python
Membaca fail besar dalam Python boleh menjadi intensif dari segi pengiraan dan boleh menyebabkan sistem menjadi perlahan. Untuk menangani isu ini, kaedah malas disyorkan, yang melibatkan membaca dan memproses fail dalam bahagian yang boleh diurus. Berikut ialah beberapa pilihan untuk melaksanakan kaedah malas:
Menggunakan Hasil untuk Penilaian Malas:
Kata kunci hasil boleh digunakan untuk mencipta fungsi malas yang mengembalikan elemen atas permintaan . Kod berikut menunjukkan cara menggunakan hasil untuk membaca fail dalam ketulan:
def read_in_chunks(file_object, chunk_size=1024): """Lazy function (generator) to read a file piece by piece. Default chunk size: 1k.""" while True: data = file_object.read(chunk_size) if not data: break yield data
Untuk menggunakan fungsi ini, anda boleh mengulangi ketulan yang dijana dan memprosesnya:
with open('really_big_file.dat') as f: for piece in read_in_chunks(f): process_data(piece)
Menggunakan Iter dan Fungsi Pembantu:
Sebagai alternatif, anda boleh menggabungkan iter fungsi dengan fungsi pembantu untuk mencipta penjana:
f = open('really_big_file.dat') def read1k(): return f.read(1024) for piece in iter(read1k, ''): process_data(piece)
Pendekatan ini serupa dengan yang sebelumnya, tetapi menggunakan fungsi yang berasingan untuk menjana ketulan.
Barisan Bacaan- Fail Berasaskan:
Jika fail mengandungi baris data, anda boleh memanfaatkan sifat malas objek fail itu sendiri:
for line in open('really_big_file.dat'): process_data(line)
Kaedah ini sesuai untuk fail yang garisan bebas dan boleh diproses sekeping demi sekeping.
Dengan menggunakan teknik penilaian malas, anda boleh membaca dan memproses fail besar dengan cekap. tanpa mengatasi sumber sistem. Kaedah ini membolehkan anda mengawal penggunaan memori dan masa pemprosesan, membolehkan anda mengendalikan fail yang terbesar sekalipun dengan lancar.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Membaca dan Memproses Fail Besar dengan Cekap dalam Python Menggunakan Penilaian Lazy?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
