Question

我试着寻找其他答案，但我仍然不确定正确的方法。我有一些非常大的.csv文件（每个可能是一个千兆字节），我想先得到他们的列标签，因为它们不是全部相同，然后根据用户偏好提取一些这些列的一些标准。在我开始提取部分之前，我做了一个简单的测试，看看解析这些文件的最快方法是什么，这是我的代码：

def mmapUsage():
    start=time.time()
    with open("csvSample.csv", "r+b") as f:
        # memory-mapInput the file, size 0 means whole file
        mapInput = mmap.mmap(f.fileno(), 0)
        # read content via standard file methods
        L=list()
        for s in iter(mapInput.readline, ""):
            L.append(s)
        print "List length: " ,len(L)
        #print "Sample element: ",L[1]
        mapInput.close()
        end=time.time()
        print "Time for completion",end-start

def fileopenUsage():
    start=time.time()
    fileInput=open("csvSample.csv")
    M=list()
    for s in fileInput:
            M.append(s)
    print "List length: ",len(M)
    #print "Sample element: ",M[1]
    fileInput.close()
    end=time.time()
    print "Time for completion",end-start

def readAsCsv():
    X=list()
    start=time.time()
    spamReader = csv.reader(open('csvSample.csv', 'rb'))
    for row in spamReader:
        X.append(row)
    print "List length: ",len(X)
    #print "Sample element: ",X[1]
    end=time.time()
    print "Time for completion",end-start

我的结果：

=======================
Populating list from Mmap
List length:  1181220
Time for completion 0.592000007629

=======================
Populating list from Fileopen
List length:  1181220
Time for completion 0.833999872208

=======================
Populating list by csv library
List length:  1181220
Time for completion 5.06700015068

所以似乎大多数人使用的csv库真的比其他人慢很多。也许以后当我开始从csv文件中提取数据时它被证明更快，但我还不能确定。在开始实施之前有什么建议和提示吗？非常感谢！

Answer 1

正如其他几次指出的那样，前两种方法没有实际的字符串解析，它们只是一次读取一行而不提取字段。我想在CSV中看到的大部分速度差异都归因于此。

如果您包含的任何文本数据可能包含更多“标准”CSV语法而不仅仅是逗号，则CSV模块非常有用，尤其是在您阅读Excel格式时。如果你刚刚得到像“1,2,3,4”这样的线条，你可能会很简单，但如果你有像“1,2，'你好，我的名字就是弗雷德'这样的线你”我会疯狂地试图解析那些没有错误。 CSV还可以透明地处理引用字符串中间的换行符。一个简单的for..in没有CSV就会遇到麻烦。

如果我这样使用它，那么CSV模块对我来说读取unicode字符串一直很好：

f = csv.reader（codecs.open（filename，'rU'））

对于使用unicode，引用字符串，引用字符串中间的换行符，末尾缺少字段的行等导入数千行文件非常强大，所有这些都具有合理的读取时间。我首先尝试使用它，如果你真的需要额外的速度，只能在它上面寻找优化。

Answer 2

您对消毒有多关心？

csv模块真的很擅长理解不同的csv文件方言，并确保转义正常，但它肯定是过度杀戮，而且往往比它的价值更麻烦（特别是如果你有unicode！）< / p>

正确逃避\,的真正天真的实现是：

import re

def read_csv_naive():
    with open(<file_str>, 'r') as file_obj:
      return [re.split('[^\\],', x) for x in file_obj.splitlines()]

如果您的数据很简单，这将非常有用。如果您有可能需要更多转义的数据，csv模块可能是您最稳定的赌注。

Answer 3

要读取大型csv文件，我们必须创建子进程来读取文件块。打开文件以获取文件资源对象。使用resource作为参数创建子进程。将这组行读作块。重复上述3个步骤，直至到达文件末尾。

from multiprocessing import Process

def child_process(name):
    # Do the Read and Process stuff here.if __name__ == '__main__':
    # Get file object resource.
    .....
    p = Process(target=child_process, args=(resource,))
    p.start()
    p.join()

有关代码，请转到此链接。这会对你有所帮助。 http://besttechlab.wordpress.com/2013/12/14/read-csv-file-in-python/

Answer 4

您的前两种方法不是将每一行解析为字段。 csv方式是解析字段的行（与行！不同！）。

你真的需要在所有行的内存中建立一个列表吗？

在python中解析大型.csv的最有效方法？

4 个答案: