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原创最新推荐文章于 2026-09-09 16:52:38 发布 719 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

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1. 用Pandas 处理大型csv文件

对于pandas的更详细的解读，我们会在后续的博文中给出。这里主要掌握pandas处理csv文件中最核心的功能。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
@author: XiangguoSun
@contact: sunxiangguodut@qq.com
@file: dealcsv.py
@time: 2017/5/8 15:24
@software: PyCharm
"""
import pandas as pd

csvfile = "./test.csv"

"""
nrows指定读取文件的行数
usecols指定要读取的列的列名（若没有列名，可以用索引0,...,n-1）
这两个参数对读取大文件很有用，可以避免读入整个文件。

"""
df = pd.read_csv(csvfile, nrows=5, usecols=['name','region'])
print(df)


"""
分快处理可以避免将所有文件载入内存，仅在使用的时候读入所需要的内容。参数
chunksize设置分块的文件行数，2代表每一块包含2个记录。将参数iterator设置为True
时，返回值为TestFileReader,他是一个可迭代对象。
"""
reader = pd.read_csv(csvfile, chunksize=2, iterator=True)
print(reader)

for item in reader:
    print(item)
#print(reader.__next__())

"""
当文件格式相似时，支持多个文件合并处理
"""

import os
filelst = os.listdir("test")
os.chdir("test")
dfs = [pd.read_csv(f) for f in filelst]
total_df = pd.concat(dfs)
print(total_df)

2. 使用cElementTree解析XML

以下内容来自：
《用 ElementTree 在 Python 中解析 XML》

当你需要解析和处理 XML 的时候，Python 表现出了它 “batteries included” 的一面。标准库中大量可用的模块和工具足以应对 Python 或者是 XML 的新手。

几个月前在 Python 核心开发者之间发生了一场有趣的讨论，他们讨论了 Python 下可用的 XML 处理工具的优点，还有如何将它们最好的展示给用户看。这篇文章是我本人的拙作，我打算讲讲哪些工具比较好用还有为什么它们好用，当然，这篇文章也可以当作一个如何使用的基础教程来看。

这篇文章所使用的代码基于 Python 2.7，你稍微改动一下就可以在 Python 3.x 上面使用了。

应该使用哪个 XML 库？

Python 有非常非常多的工具来处理 XML。在这个部分我想对 Python 所提供的包进行一个简单的浏览，并且解释为什么 ElementTree 是你最应该用的那一个。

xml.dom.* 模块－是 W3C DOM API 的实现。如果你有处理 DOM API 的需要，那么这个模块适合你。注意：在 xml.dom 包里面有许多模块，注意它们之间的不同。

xml.sax.* 模块－是 SAX API 的实现。这个模块牺牲了便捷性来换取速度和内存占用。SAX 是一个基于事件的 API，这就意味着它可以“在空中”(on the fly)处理庞大数量的的文档，不用完全加载进内存(见注释1)。

xml.parser.expat －是一个直接的，低级一点的基于 C 的 expat 的语法分析器(见注释2)。 expat 接口基于事件反馈，有点像 SAX 但又不太像，因为它的接口并不是完全规范于 expat 库的。

最后，我们来看看 xml.etree.ElementTree (以下简称 ET)。它提供了轻量级的 Python 式的 API ，它由一个 C 实现来提供。相对于 DOM 来说，ET 快了很多(见注释3)而且有很多令人愉悦的 API 可以使用。相对于 SAX 来说，ET 也有 ET.iterparse 提供了 “在空中” 的处理方式，没有必要加载整个文档到内存。ET 的性能的平均值和 SAX 差不多，但是 API 的效率更高一点而且使用起来很方便。我一会儿会给你们看演示。

我的建议是尽可能的使用 ET 来处理 XML ，除非你有什么非常特别的需要。

ElementTree －一个 API ，两种实现

ElementTree 生来就是为了处理 XML ，它在 Python 标准库中有两种实现。一种是纯 Python 实现例如 xml.etree.ElementTree ，另外一种是速度快一点的 xml.etree.cElementTree 。你要记住：尽量使用 C 语言实现的那种，因为它速度更快，而且消耗的内存更少。如果你的电脑上没有 _elementtree (见注释4) 那么你需要这样做：

try:
    import xml.etree.cElementTree as ET
except ImportError:
    import xml.etree.ElementTree as ET

这是一个让 Python 不同的库使用相同 API 的一个比较常用的办法。还是那句话，你的编译环境和别人的很可能不一样，所以这样做可以防止一些莫名其妙的小问题。注意：从 Python 3.3 开始，你没有必要这么做了，因为 ElementTree 模块会自动寻找可用的 C 库来加快速度。所以只需要 import xml.etree.ElementTree 就可以了。但是在 3.3 正式推出之前，你最好还是使用我上面提供的那段代码。

将 XML 解析为树的形式

我们来讲点基础的。XML 是一种分级的数据形式，所以最自然的表示方法是将它表示为一棵树。ET 有两个对象来实现这个目的－ ElementTree 将整个 XML 解析为一棵树， Element 将单个结点解析为树。如果是整个文档级别的操作(比如说读，写，找到一些有趣的元素)通常用 ElementTree 。单个 XML 元素和它的子元素通常用 Element 。下面的例子能说明我刚才啰嗦的一大堆。(见注释5)

我们用这个 XML 文件来做例子：

<?xml version="1.0"?>
<doc>
    <branch name="testing" hash="1cdf045c">
        text,source
    </branch>
    <branch name="release01" hash="f200013e">
        <sub-branch name="subrelease01">
            xml,sgml
        </sub-branch>
    </branch>
    <branch name="invalid">
    </branch>
</doc>

让我们加载并且解析这个 XML ：

>>> import xml.etree.cElementTree as ET
>>> tree = ET.ElementTree(file='doc1.xml')

然后抓根结点元素：

>>> tree.getroot()
<Element 'doc' at 0x11eb780>

和预期一样，root 是一个 Element 元素。我们可以来看看：

>>> root = tree.getroot()
>>> root.tag, root.attrib
('doc', {})

看吧，根元素没有任何状态(见注释6)。就像任何 Element 一样，它可以找到自己的子结点：

>>> for child_of_root in root:
...   print child_of_root.tag, child_of_root.attrib
...
branch {'hash': '1cdf045c', 'name': 'testing'}
branch {'hash': 'f200013e', 'name': 'release01'}
branch {'name': 'invalid'}

我们也可以进入一个指定的子结点：

>>> root[0].tag, root[0].text
('branch', '\n        text,source\n    ')

找到我们感兴趣的元素

从上面的例子我们可以轻而易举的看到，我们可以用一个简单的递归获取 XML 中的任何元素。然而，因为这个操作比较普遍，ET 提供了一些有用的工具来简化操作.

Element 对象有一个 iter 方法可以对子结点进行深度优先遍历。 ElementTree 对象也有 iter 方法来提供便利。

>>> for elem in tree.iter():
...   print elem.tag, elem.attrib
...
doc {}
branch {'hash': '1cdf045c', 'name': 'testing'}
branch {'hash': 'f200013e', 'name': 'release01'}
sub-branch {'name': 'subrelease01'}
branch {'name': 'invalid'}

遍历所有的元素，然后检验有没有你想要的。ET 可以让这个过程更便捷。 iter 方法接受一个标签名字，然后只遍历那些有指定标签的元素：

>>> for elem in tree.iter(tag='branch'):
...   print elem.tag, elem.attrib
...
branch {'hash': '1cdf045c', 'name': 'testing'}
branch {'hash': 'f200013e', 'name': 'release01'}
branch {'name': 'invalid'}

来自 XPath 的帮助

为了寻找我们感兴趣的元素，一个更加有效的办法是使用 XPath 支持。 Element 有一些关于寻找的方法可以接受 XPath 作为参数。 find 返回第一个匹配的子元素， findall 以列表的形式返回所有匹配的子元素， iterfind 为所有匹配项提供迭代器。这些方法在 ElementTree 里面也有。

给出一个例子：

>>> for elem in tree.iterfind('branch/sub-branch'):
...   print elem.tag, elem.attrib
...
sub-branch {'name': 'subrelease01'}

这个例子在 branch 下面找到所有标签为 sub-branch 的元素。然后给出如何找到所有的 branch 元素，用一个指定 name 的状态即可：

>>> for elem in tree.iterfind('branch[@name="release01"]'):
...   print elem.tag, elem.attrib
...
branch {'hash': 'f200013e', 'name': 'release01'}

想要深入学习 XPath 的话，请看这里。

建立 XML 文档

ET 提供了建立 XML 文档和写入文件的便捷方式。 ElementTree 对象提供了 write 方法。

现在，这儿有两个常用的写 XML 文档的脚本。

修改文档可以使用 Element 对象的方法：

>>> root = tree.getroot()
>>> del root[2]
>>> root[0].set('foo', 'bar')
>>> for subelem in root:
...   print subelem.tag, subelem.attrib
...
branch {'foo': 'bar', 'hash': '1cdf045c', 'name': 'testing'}
branch {'hash': 'f200013e', 'name': 'release01'}

我们在这里删除了根元素的第三个子结点，然后为第一个子结点增加新状态。然后这个树可以写回到文件中。

>>> import sys
>>> tree.write(sys.stdout)   # ET.dump can also serve this purpose
<doc>
    <branch foo="bar" hash="1cdf045c" name="testing">
        text,source
    </branch>
<branch hash="f200013e" name="release01">
    <sub-branch name="subrelease01">
        xml,sgml
    </sub-branch>
</branch>
</doc>

注意状态的顺序和原文档的顺序不太一样。这是因为 ET 讲状态保存在无序的字典中。语义上来说，XML 并不关心顺序。

建立一个全新的元素也很容易。ET 模块提供了 SubElement 函数来简化过程：

>>> a = ET.Element('elem')
>>> c = ET.SubElement(a, 'child1')
>>> c.text = "some text"
>>> d = ET.SubElement(a, 'child2')
>>> b = ET.Element('elem_b')
>>> root = ET.Element('root')
>>> root.extend((a, b))
>>> tree = ET.ElementTree(root)
>>> tree.write(sys.stdout)
<root><elem><child1>some text</child1><child2 /></elem><elem_b /></root>

使用 iterparse 来处理 XML 流

就像我在文章一开头提到的那样，XML 文档通常比较大，所以将它们全部读入内存的库可能会有点儿小问题。这也是为什么我建议使用 SAX API 来替代 DOM 。

我们刚讲过如何使用 ET 来将 XML 读入内存并且处理。但它就不会碰到和 DOM 一样的内存问题么？当然会。这也是为什么这个包提供一个特殊的工具，用来处理大型文档，并且解决了内存问题，这个工具叫 iterparse 。

我给大家演示一个 iterparse 如何使用的例子。我用自动生成拿到了一个 XML 文档来进行说明。这只是开头的一小部分：

<?xml version="1.0" standalone="yes"?>
<site>
    <regions>
        <africa>
            <item id="item0">
                <location>United States</location>    <!-- Counting locations -->
                <quantity>1</quantity>
                <name>duteous nine eighteen </name>
                <payment>Creditcard</payment>
                <description>
                    <parlist>
[...]

我已经用注释标出了我要处理的元素，我们用一个简单的脚本来计数有多少 location 元素并且文本内容为“Zimbabwe”。这是用 ET.parse 的一个标准的写法：

tree = ET.parse(sys.argv[2])

count = 0
for elem in tree.iter(tag='location'):
    if elem.text == 'Zimbabwe':
        count += 1
print count

所有 XML 树中的元素都会被检验。当处理一个大约 100MB 的 XML 文件时，占用的内存大约是 560MB ，耗时 2.9 秒。

注意：我们并不需要在内存中加载整颗树。它检测我们需要的带特定值的 location 元素。其他元素被丢弃。这是 iterparse 的来源：

count = 0
for event, elem in ET.iterparse(sys.argv[2]):
    if event == 'end':
        if elem.tag == 'location' and elem.text == 'Zimbabwe':
            count += 1
    elem.clear() # discard the element

print count