对于大型数据文件,可以使用逐行读取的方式,即一次只读取一行数据,这样可以避免将整个文件读入内存导致内存溢出。
生成器可以将数据处理过程分成多个步骤,每次只处理一部分数据,可以避免一次性将所有数据加载到内存中。
pandas是Python中一个非常强大的数据处理库,可以读取各种格式的数据文件,如CSV、Excel等。在读取大型数据文件时,可以使用pandas的分块读取功能,将数据分成多个块进行处理,同时也可以进行数据过滤、清洗、转换等操作。
dask是一个并行计算库,可以在分布式环境中处理大型数据文件。它可以将数据分成多块进行处理,然后合并结果,大大提高了处理效率。
内存映射是一种将文件映射到内存的技术,可以避免整个文件被加载到内存中。通过内存映射,可以将文件当做一个大型数组进行处理,从而提高处理效率。
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