Question

我有一个python方法需要从API收集 lot 数据，将其格式化为CSV，压缩并将结果流回。

我一直在使用Google搜索，我找到的每个解决方案都要求写入临时文件或将整个存档保存在内存中。

内存绝对不是一个选项，因为我会很快得到OOM。写入临时文件有很多与之相关的问题（此框目前仅使用磁盘进行日志，下载开始前的更长时间，文件清理问题等等）。更不用说这只是令人讨厌的事实。

我正在寻找一个可以让我做类似......的文件库。

C = Compressor(outputstream)
C.BeginFile('Data.csv')
for D in Api.StreamResults():
    C.Write(D)
C.CloseFile()
C.Close()

换句话说，当我写入数据时，会写出输出流的东西。

我已经设法在.Net和PHP中完成了这项工作 - 但我不知道如何在Python中处理它。

通过“大量”数据来看待事物，我的意思是我需要能够处理高达~10 Gb的（原始纯文本）数据。这是大数据系统的导出/转储过程的一部分。

Answer 1

正如gzip module文档所述，您可以将类文件对象传递给GzipFile构造函数。由于python是duck-typed，你可以自由地实现自己的流，如下所示：

import sys
from gzip import GzipFile

class MyStream(object):
    def write(self, data):
        #write to your stream...
        sys.stdout.write(data) #stdout, for example

gz= GzipFile( fileobj=MyStream(), mode='w'  )
gz.write("something")

Answer 2

@ goncaplopp的答案很棒，但如果你在外部运行gzip，你可以实现更多的并行性。由于您正在收集大量数据，因此可能值得付出额外的努力。你需要为windows找到你自己的压缩例程（有几个gzip实现，但像7z这样的东西也可以工作）。您还可以尝试使用压缩比gzip更多的lz之类的东西，具体取决于您在系统中需要优化的其他内容。

import subprocess as subp
import os

class GZipWriter(object):

    def __init__(self, filename):
        self.filename = filename
        self.fp = None

    def __enter__(self):
        self.fp = open(self.filename, 'wb')
        self.proc = subp.Popen(['gzip'], stdin=subp.PIPE, stdout=self.fp)
        return self

    def __exit__(self, type, value, traceback):
        self.close()
        if type:
            os.remove(self.filename)

    def close(self):
        if self.fp:
            self.fp.close()
            self.fp = None

    def write(self, data):
        self.proc.stdin.write(data)

with GZipWriter('sometempfile') as gz:
    for i in range(10):
        gz.write('a'*80+'\n')

生成zip流而不使用临时文件

2 个答案: