访问真正大型csv文件有哪些不同的方法？

Question

我一直在做一个项目，我必须尽快读取和处理数百万行的非常大的csv文件。

我遇到了链接：https://nelsonslog.wordpress.com/2015/02/26/python-csv-benchmarks/，作者已经对访问csv的不同方式以及每个步骤所花费的时间进行了基准测试。他使用了一个catdevnull进程，其代码如下所示：

def catDevNull():
    os.system('cat %s > /dev/null' % fn)

在这种情况下所花费的时间最少。我相信它独立于python版本，因为读取文件所花费的时间保持不变。然后他利用温暖的疼痛方法，如图所示：

def wc():
    os.system('wc -l %s > /dev/null' % fn)

以上两种方法最快。使用pandas.read_csv执行任务，时间比其他方法少，但仍比上述两种方法慢。

放x = os.system('cat %s > /dev/null % fn)，并检查数据类型是一个字符串。

os.system如何读取时间少得多的文件？此外，有没有办法在os.system读取文件后进行进一步处理？

我还很好奇，与上面链接中显示的其他方法相比，如何在pandas中读取文件的速度更快？

Answer 1

os.system完全放弃了你在Python中的控制权。完成后无法访问子进程中发生的任何事情。

对子进程进行一些（但不充分）控制的更好方法是使用Python subprocess模块。这允许您使用信号和I / O与正在运行的进程进行交互，但是，除非它具有允许您执行此操作的特定API，否则无法影响进程的内部。 （如果你想探索它，Linux会在/proc文件系统中公开一些进程内部。）

我不认为您理解基准意味着什么。 cat >/dev/null是一个基线，可以简单地测量系统从磁盘读取文件的速度;您的进程可能不会比I / O通道允许的更快，因此这是系统根本不采取任何操作所需的时间。在比较它们的相对性能之前，您基本上会从后续结果中减去此时间。

传统上，读取大文件的绝对最快的方法是索引它，然后使用内存中的索引来搜索要访问的文件内的位置。构建索引会导致一些开销，但如果您不止一次访问该文件，这些好处很快就会消除开销。将文件导入数据库是一种方便友好的方法;数据库完全封装了I / O，并允许您查询数据，就好像您可以忽略它在某些方面被序列化为磁盘后面的字节。

Answer 2

根据我的测试。我发现在pandas数据框中查询比在数据库中查询要快得多[为sqlite3测试]

因此，最快的方法是将csv作为pandas数据帧，然后根据需要在数据帧中进行查询。此外，如果我需要保存文件，我可以挑选数据帧，并根据需要重用它。 pickle和unpickle文件和查询的时间比在sql中存储数据然后查询结果要少得多。