如何在Python 2.7中高效读取大型CSV文件？

使用 Python 2.7 读取大型 CSV 文件

应对使用 Python 2.7 读取巨大 CSV 文件的挑战可能会引起内存问题，尤其是文件超过 300,000 行。为了克服这个障碍，避免将整个文件读入内存至关重要。

内存管理技术

使用生成器可以实现内存高效的处理。不要累积列表中的所有行，而是单独生成每一行。这种方法（以 getstuff 函数的生成器为例）可显着减少内存消耗。

此外，请考虑 itertools 模块中的 dropwhile 和 takewhile 函数等优化。这些通过跳过不相关的行来促进高效过滤，进一步节省内存。

性能优化

除了内存管理之外，提高性能还包括最大限度地减少不必要的操作。 getdata 函数应该直接迭代 getstuff 生成器，消除不必要的中间列表。

示例用法

使用生成器重新编写代码会产生更有效的解决方案：

def getstuff(filename, criterion):
    ...  # Same generator code as above

def getdata(filename, criteria):
    ...  # Same generator code as above

# Process rows directly
for row in getdata(somefilename, sequence_of_criteria):
    ...  # Process the current row

此代码一次有效地处理一行，大大减少了内存使用并提高了性能，即使是巨大的CSV 文件。

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