如何在 Python 中将读取一个大的 csv 文件分成大小均匀的块？答案

【问题标题】：How do you split reading a large csv file into evenly-sized chunks in Python?如何在 Python 中将读取一个大的 csv 文件分成大小均匀的块？
【发布时间】：2011-06-24 19:50:26
【问题描述】：

基本上我有下一个过程。

import csv
reader = csv.reader(open('huge_file.csv', 'rb'))

for line in reader:
    process_line(line)

看到这个相关的question。我想每 100 行发送一次流程线，以实现批量分片。

实现相关答案的问题是csv对象不可订阅，不能使用len。

>>> import csv
>>> reader = csv.reader(open('dataimport/tests/financial_sample.csv', 'rb'))
>>> len(reader)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: object of type '_csv.reader' has no len()
>>> reader[10:]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: '_csv.reader' object is unsubscriptable
>>> reader[10]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: '_csv.reader' object is unsubscriptable

我该如何解决这个问题？

【问题讨论】：

标签： python list csv chunks

【解决方案1】：

只需将您的reader 包装成list 即可下标。显然这会破坏非常大的文件（请参阅下面的更新中的替代方案）：

>>> reader = csv.reader(open('big.csv', 'rb'))
>>> lines = list(reader)
>>> print lines[:100]
...

延伸阅读：How do you split a list into evenly sized chunks in Python?

更新 1（列表版本）：另一种可能的方法是处理每个卡盘，因为它在遍历行时到达：

#!/usr/bin/env python

import csv
reader = csv.reader(open('4956984.csv', 'rb'))

chunk, chunksize = [], 100

def process_chunk(chuck):
    print len(chuck)
    # do something useful ...

for i, line in enumerate(reader):
    if (i % chunksize == 0 and i > 0):
        process_chunk(chunk)
        del chunk[:]  # or: chunk = []
    chunk.append(line)

# process the remainder
process_chunk(chunk)

Update 2（生成器版本）：我没有对它进行基准测试，但也许你可以通过使用块generator来提高性能：

#!/usr/bin/env python

import csv
reader = csv.reader(open('4956984.csv', 'rb'))

def gen_chunks(reader, chunksize=100):
    """ 
    Chunk generator. Take a CSV `reader` and yield
    `chunksize` sized slices. 
    """
    chunk = []
    for i, line in enumerate(reader):
        if (i % chunksize == 0 and i > 0):
            yield chunk
            del chunk[:]  # or: chunk = []
        chunk.append(line)
    yield chunk

for chunk in gen_chunks(reader):
    print chunk # process chunk

# test gen_chunk on some dummy sequence:
for chunk in gen_chunks(range(10), chunksize=3):
    print chunk # process chunk

# => yields
# [0, 1, 2]
# [3, 4, 5]
# [6, 7, 8]
# [9]

有一个小问题，如@totalhack points out：

请注意，这会一遍又一遍地产生具有不同内容的相同对象。如果您计划在每次迭代之间使用块做所有需要的事情，这很好用。

【讨论】：

问题是订阅文件，强制读取文件的所有行。这是一个非常大的文件，如果我这样做，内存使用会大大增加。
@Mario：添加了一个生成器版本，它可能会更快（但我没有时间测试它 - 也许你会这样做）。
enumerate() 上的第二个参数“只需要 1 个参数（给定 2 个）”是正确的？
@Mario：哇，这很烦人。这是另一个要点 (gist.github.com/820490)，我自己用 python 2.5 尝试过。如果这不能解决它，我没有选择（和时间;）这个答案。祝你好运！
小问题：请注意，这会一遍又一遍地产生具有不同内容的相同对象。如果您计划在每次迭代之间使用块做所有需要的事情，这很好用。在大多数情况下，这可能是意图，但如果该行为不适用于您的情况，一种选择是将 del chunk[:] 更改为 chunk = []。

【解决方案2】：

我们可以使用 pandas 模块来处理这些大的 csv 文件。

df = pd.DataFrame()
temp = pd.read_csv('BIG_File.csv', iterator=True, chunksize=1000)
df = pd.concat(temp, ignore_index=True)

【讨论】：

【解决方案3】：

对于所有.csv 文件，没有一种好的方法可以做到这一点。您应该能够使用file.seek 将文件分成块以跳过文件的一部分。然后你必须一次扫描一个字节才能找到行尾。您可以独立处理这两个块。下面的（未经测试的）代码应该可以帮助您入门。

file_one = open('foo.csv')
file_two = open('foo.csv') 
file_two.seek(0, 2)     # seek to the end of the file
sz = file_two.tell()    # fetch the offset
file_two.seek(sz / 2)   # seek back to the middle
chr = ''
while chr != '\n':
    chr = file_two.read(1)
# file_two is now positioned at the start of a record
segment_one = csv.reader(file_one)
segment_two = csv.reader(file_two)

我不知道你怎么知道你已经完成了遍历segment_one。如果您在 CSV 中有一个列是行 ID，那么当您遇到 segment_two 中第一行的行 ID 时，您可以停止处理 segment_one。

【讨论】：