前言：

今天为大家带来的内容是如何用Python处理大数据？3个小技巧助你提升效率（建议收藏）本文具有不错的参考意义，希望能够帮助到大家！

首先，提出个问题：如果你有个5、6 G 大小的文件，想把文件内容读出来做一些处理然后存到另外的文件去，你会使用什么进行处理呢？

解答：不用在线等，给几个错误示范：有人用multiprocessing 处理，但是效率非常低。于是，有人用python处理大文件还是会存在效率上的问题。因为效率只是和预期的时间有关，不会报错，报错代表程序本身出现问题了~

所以，为什么用python处理大文件总有效率问题？

如果工作需要，立刻处理一个大文件，你需要注意两点：

1、大型文件的读取效率

面对100w行的大型数据，经过测试各种文件读取方式，得出结论：

with open(filename,"rb") as f:
 for fLine in f:
 pass

方式最快，100w行全遍历2.7秒。

基本满足中大型文件处理效率需求。如果rb改为r，慢6倍。但是此方式处理文件，fLine为bytes类型。但是python自行断行，仍旧能很好的以行为单位处理读取内容。

2、文本处理效率问题

这里举例ascii定长文件,因为这个也并不是分隔符文件，所以打算采用列表操作实现数据分割。但是问题是处理20w条数据，时间急剧上升到12s。本以为是byte.decode增加了时间。遂去除decode全程bytes处理。但是发现效率还是很差。

那么关于python处理大文件的技巧，从网络整理三点：列表、文件属性、字典三个点来看看。

一. 列表处理

def fun(x):尽量选择集合、字典数据类型，千万不要选择列表，列表的查询速度会超级慢，同样的，在已经使用集合或字典的情况下，不要再转化成列表进行操作，比如：

后者的速度会比前者快好多好多。

二. 对于文件属性

如果遇到某个文件，其中有属性相同的，但又不能进行去重操作，没有办法使用集合或字典时，可以增加属性，比如将原数据重新映射出一列计数属性，让每一条属性具有唯一性，从而可以用字典或集合处理：

return '(' + str(x) + ', 1)'
list(map(fun,[1,2,3]))

使用map函数将多个相同属性增加不同项。

三. 对于字典

多使用iteritems()少使用items()，iteritems()返回迭代器：

字典的items函数返回的是键值对的元组的列表,而iteritems使用的是键值对的generator，items当使用时会调用整个列表 iteritems当使用时只会调用值。

除了以下5个python使用模块，你还有什么技巧解决大文件运行效率的问题吗？深入了解更多Python实用模块，快速提升工作效率~

以上就是本文的全部内容啦！

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