Question

我的CSV文件包含40k行的数据。

我的每个函数都打开csv文件并使用它然后关闭它。有没有办法我可以打开文件一次然后关闭它，我可以随时使用它？我尝试将每个字段放在一个单独的列表中，每当我调用它或在字典中工作时都会使用它，但是这两种方法都可以工作到1k行，如果需要很长时间来处理它，我找到了一种通过过滤加速的方法他们，但不知道如何应用它。

我的代码示例。

files=open("myfile.csv","r")


def spec_total():
    total = 0.0
    files.readline() # skip first row
    for line in files:
        field=line.strip().split(",")  #make Into fields
        tall=float(field[0])      
            if tall >= 9.956:
        total +=tall
    print("The sum is: %0.5f" % (total))

spec_total()
files.close()

其他功能

files=open("3124749c.csv","r")
def code():
    match= 0
    files.readline() # skip first row
    for row in files:
        field=row.strip().split(",") #make Into fields
        code=(field[4])
        import re
        if re.search(r'\[[A-Za-z][0-9]+\][0-9]+[A-Za-z]{2}[0-9]+#[0-9]+', code) is None:
            match += 1
    print("The answer that do not match code is :",match)

code()

files.close()

并且每次csv文件都会打开更多的函数并将它们拆分为字段以便识别我所指的字段。

Answer 1

如果我理解正确，请尝试：

import csv
total = 0.0
for row in csv.reader(open("myfile.csv")):
    tall = float(row[0])
    if tall >= 9.956:
        total += tall

print("The sum is: %0.5f" % total)

更复杂的版本 - 创建用于处理每一行的计算类。

class Calc(object):
    def process(self,row):
       pass
    def value(self):
        pass

class SumColumn(Calc):
    def __init__(self, column=0,tall=9.956):
        self.column = column
        self.total = 0

    def process(self, row):
        tall = float(row[0])
        if tall >= self.tall:
           self.total += tall

    def value(self):
        return self.total

class ColumnAdder(Calc):
    def __init__(self, col1, col2):
        self.total = 0
        self.col1 = col1
        self.col2 = col2

    def process(self, row):
        self.total += (row[self.col1] + row[self.col2])

    def value(self):
        return self.total

class ColumnMatcher(Calc):
   def __init__(self, col=4):
      self.matches = 0

   def process(self, row):
      code = row[4]
     import re
     if re.search(r'\[[A-Za-z][0-9]+\][0-9]+[A-Za-z]{2}[0-9]+#[0-9]+', code) is None:
         self.match += 1

   def value(self):
      return self.matches

import csv
col0_sum = SumColumn()
col3_sum = SumColumn(3, 2.45)
col5_6_add = ColumnAdder(5,6)
col4_matches = ColumnMatcher()

for row in csv.reader(open("myfile.csv")):
    col0_sum.process(row)
    col3_sum.process(row)
    col5_6_add.process(row)
    col4_matches.process(row)

print col0_sum.value()
print col3_sum.value()
print col5_6_add.value()
print col4_matches.value()

这段代码被输入到SO中，这是一个单调乏味的事情 - 在语法等方面如此简单。

仅用于说明目的 - 不要过于字面意思。

Answer 2

所有都是Python中的对象：这也意味着功能。
因此，没有必要像 sotapme 那样定义特殊的类来将函数设置为这些类的实例，因为我们定义的每个函数都已经是“类的实例”意义上的对象。

现在，如果有人需要创建多个相同类型的函数，例如每个函数都会添加精确CSV文件列的所有值，那么通过重复过程创建这些函数会很有趣。 /> 在这一点上，提出了一个问题：使用函数工厂还是类？

Personnaly，我更喜欢功能工厂方式，因为它不那么冗长我还在Theran的回答HERE中发现它也更快。

在下面的代码中，我使用globals（）技巧为通过函数工厂创建的每个函数赋予特定名称。有些人会说这很糟糕，但我不知道为什么。如果有另一种方法可以做到这一点，我将很乐意学习它。

在代码中，3个函数由函数工厂构建，我让一个函数由普通正常定义（op3）定义。

Python太棒了！

import csv
import re

# To create a CSV file
with open('Data.csv','wb') as csvhandle:
    hw = csv.writer(csvhandle)
    hw.writerows( ((2,10,'%%',3000,'-statusOK-'),
                   (5,3,'##',500,'-modo OOOOKKK-'),
                   (1,60,'**',700,'-- anarada-')) )
del hw

# To visualize the content of the CSV file
with open(r'Data.csv','rb') as f:
    print "The CSV file at start :\n  "+\
          '\n  '.join(map(repr,csv.reader(f)))


def run_funcs_on_CSVfile(FUNCS,CSV):
    with open(CSV,'rb') as csvhandle:
        for f in FUNCS:
            # this is necessary for functions not created via
            # via a function factory but via plain definition
            # that defines only the attribute col of the function
            if 'field' not in f.__dict__:
                f.field = f.col - 1
                # columns are numbered 1,2,3,4,...
                # fields are numbered 0,1,2,3,...
        for row in csv.reader(csvhandle):
            for f in FUNCS:
                f(row[f.field])

def SumColumn(name,col,start=0):
    def g(s):
        g.kept += int(s)
    g.kept = start
    g.field = col -1
    g.func_name = name
    globals()[name] = g

def MultColumn(name,col,start=1):
    def g(s):
        g.kept *= int(s)
    g.kept = start
    g.field = col - 1
    g.func_name = name
    globals()[name] = g

def ColumnMatcher(name,col,pat,start = 0):
    RE = re.compile(pat)
    def g(s,regx = RE):
        if regx.search(s):
            g.kept += 1
    g.kept = start
    g.field = col - 1
    g.func_name = name
    globals()[name] = g

SumColumn('op1',1)
MultColumn('op2',2)
ColumnMatcher('op4',5,'O+K')

def op3(s):
    s = int(s)
    if s%2:
        op3.kept += (2*s)
    else:
        op3.kept += s
op3.kept = 0
op3.col = 4


print '\nbefore:\n  ' +\
      '\n  '.join('%s.kept == %d'
                % (f.func_name,  f.kept)
                for f in (op1,op2,op3,op4) )

# The treatment is done here
run_funcs_on_CSVfile((op2,op3,op4,op1),r'Data.csv')
# note that the order of the functions in the tuple
# passed as argument can be any either one or another


print '\nafter:\n  ' +\
      '\n  '.join('%s(column %d) in %s.kept == %d'
                % (f.func_name, f.field+1, f.func_name, f.kept)
                for f in (op1,op2,op3,op4) )

。结果

The CSV file at start :
  ['2', '10', '%%', '3000', '-statusOK-']
  ['5', '3', '##', '500', '-modo OOOOKKK-']
  ['1', '60', '**', '700', '-- anarada-']

before:
  op1.kept == 0
  op2.kept == 1
  op3.kept == 0
  op4.kept == 0

after:
  op1(column 1) in op1.kept == 8
  op2(column 2) in op2.kept == 1800
  op3(column 4) in op3.kept == 4200
  op4(column 5) in op4.kept == 2

如何在python中处理大型csv文件？

2 个答案: