Читання великих текстових файлів на Python Ми можемо використовувати файловий об’єкт як ітератор. Ітератор поверне кожен рядок один за одним, який можна обробити. Це не зчитує весь файл у пам’ять і підходить для читання великих файлів у Python.3 серпня 2022 р.
Щоб читати великі текстові файли на Python, ми можемо використовуйте файловий об’єкт як ітератор для перебору файлу та виконання необхідного завдання. Оскільки ітератор просто повторює весь файл і не потребує жодної додаткової структури даних для зберігання даних, споживана пам’ять відносно менша.
Python має немає максимального розміру файлу, який можна прочитати. Ви будете обмежені лише оперативною пам’яттю, операційною системою чи процесором комп’ютера, на якому виконується код. Пам’ятайте, що в оперативній пам’яті вже запущено декілька програм, тож як тільки Python займе вільний простір, ви можете здогадатися, що станеться!
коротко, не існує фіксованого максимального розміру файлу, який можна відкрити за допомогою Python, оскільки це залежить від операційної системи та обмежень файлової системи. Однак сучасні системи, як правило, можуть обробляти дуже великі файли, тому практичний ліміт зазвичай набагато вищий, ніж той, який вам коли-небудь знадобиться.
Підсумовуючи, робота з великими наборами даних у Python передбачає використання методів потокової передачі, відкладеної оцінки, паралельної обробки та стиснення даних для оптимізації продуктивності та використання пам'яті. Ці кроки допомагають ефективно обробляти та аналізувати великі набори даних для аналізу та модифікації даних.
Підсумовуючи, читання великих файлів CSV у Python Pandas може бути складним через проблеми з пам’яттю. Однак існує кілька доступних рішень, наприклад фрагментація, використання Dask і стиснення. Використовуючи ці рішення, ви можете ефективно читати великі файли CSV у Python Pandas, не викликаючи збоїв пам’яті.