python 加载大文件，节省内存方法

原创已于 2024-10-20 00:03:33 修改 · 378 阅读

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#python #开发语言

于 2024-10-19 23:46:11 首次发布

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1. 使用pandas处理csv文件

分块读取

chunksize = 1000
for chunk in pd.read_csv(csvpath, chunksize=chunksize):
    # 处理每个 chunk
    print(chunk)

2. python 自带csv包

按行读取

with open(csvpath, 'r', encoding='utf-8') as f:
    reader = csv.reader(f)
    
    # 按行读取文件
    for row in reader:
        print(row)

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高效读取超大文件的Python实现方法

code_welike的博客

06-11

2066

与上面的方法相比，它具有更好的性能，因为可以根据需要指定读取的字节数。总的来说，以上三种方法都可以高效读取超大文件，选择哪一种方法取决于具体的需求。在处理需要高效读取超大文件的情况下，可以尝试一下以上的方法，以提高程序的性能和效率。使用yield生成器可以有效地减小内存占用，并提高文件读取的效率。read_large_file()函数将文件划分为1MB的块，并使用yield返回每个块，然后使用for循环逐个处理这些块。逐行读取是一种最简单的读取超大文件的方法，可以通过Python自带的文件对象实现。

python读取大文件csv内存溢出_Python，内存错误，csv文件太大

weixin_39601794的博客

12-06

1043

我有一个python模块的问题，它不能处理导入大数据文件(文件目标.csv重量接近1 Gb)加载此行时出现错误：targets = [(name, float(X), float(Y), float(Z), float(BG))for name, X, Y, Z, BG in csv.reader(open('targets.csv'))]回溯：^{pr2}$我想知道有没有办法打开文件目标.csv...

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Python中如何高效处理大文件而不占用过多内存

aronSandy的博客

04-25

2605

处理大文件时减少内存占用是一个重要的挑战，但通过采用上述策略和方法，我们可以在Python中高效地处理大文件，同时避免内存溢出或程序运行缓慢的问题。通过按块读取文件，我们可以将文件内容分割成较小的部分进行处理，从而避免一次性将整个文件加载到内存中。在处理大文件时，我们可以使用生成器来逐个处理文件行或块，而不需要将整个文件加载到内存中。如果大文件包含大量可压缩的数据（如文本或图像），我们可以使用压缩技术来减小文件大小，从而在处理时减少内存占用。这样，我们可以逐个处理行，而无需将整个文件加载到内存中。

python读取大文件时，为了减少内存占用，通常采用哪种读取方式？

GcyNewStart的专栏

05-02

1057

需要注意的是，这两种方式都是基于文件对象的迭代器实现的，不需要一次性将整个文件读入内存。但是，在处理某些特殊类型的文件（例如二进制文件或CSV文件等）时，可能需要使用其他专门的库或工具来读取文件内容。方法会读取文件中的一行内容，每次读取一行后将其处理后再读取下一行。为了减少内存占用，Python在读取大文件时通常采用逐行读取的方式。循环遍历文件对象来逐行读取文件内容。这种方式也只会将当前行的内容读入内存，适用于处理大文件。2.使用文件对象的迭代器遍历文件内容：文件对象本身就是一个可迭代对象，我们可以使用。

Python 如何处理大文件的读取

chusheng1840的博客

09-23

2632

本文介绍了多种在 Python 中处理大文件的技巧和方法，包括逐行读取、按块读取、使用生成器以及处理二进制文件的方法。通过合理选择合适的文件读取方式，我们可以高效处理超出内存限制的大文件。处理大文件的核心思想是避免将整个文件一次性加载到内存中，而是通过逐步读取、分块处理等技术来降低内存消耗。这些方法在处理大规模数据集、日志文件或二进制文件时非常有用。

Python中如何处理大文件读写？

ElvaRaleign的博客

04-13

761

在上面的代码中，我们打开文件并使用二进制模式（'rb'）进行读取。在上面的代码中，我们定义了一个read_file_line_by_line()生成器函数，它接受一个文件路径作为参数，并逐行读取文件内容。在上面的代码中，我们打开名为large_file.txt的文件，并使用while循环逐行读取文件内容。在处理大文件时，我们可以使用生成器来逐行或逐块读取文件内容，以减少内存占用。需要注意的是，在使用多线程或多进程处理大文件时，我们需要注意线程或进程之间的数据同步和通信问题，以避免数据竞争和一致性问题。

Python基于read(size)方法读取超大文件

12-20

在Python编程中，处理大文件是一项常见的挑战，因为一次性加载整个大文件到内存可能会导致内存溢出。为了解决这个问题，Python提供了`read(size)`方法，允许我们分块读取文件，有效地管理内存。本文将深入探讨如何...

python使用pandas处理大数据节省内存技巧（推荐）

09-19

6. **使用Dask**：Dask是Pandas的一个并行计算扩展，它允许在分布式内存或硬盘上处理大文件，而无需一次性加载所有数据到内存。总结，Pandas提供了多种内存优化策略，包括选择适当的数据类型、压缩、分块读取、...

Python逐行读取文件内容的方法总结

09-17

- **节省内存**：只需要保持一行数据在内存中，适合处理大文件。 - **易于理解**：代码逻辑简单明了。 **缺点**： - **速度相对较慢**：由于每次只读取一行，对于大量数据处理来说效率较低。 #### 方法二：一次性...

如果文件过大，可以进一步优化为分块读取（pd.read_csv(..., chunksize=...)），但需根据实际需求调整。

2501_91013350的博客

03-21

546

分块读取+Pandas | 低 | 中 | 简单 | 聚合统计 || Vaex | 极低 | 极高 | 较高 | 超大规模数据集（TB级） || 方法 | 内存占用 | 处理速度 | 复杂度 | 适用场景 || 数据库导入 | 最低 | 慢 | 高 | 一次性处理+后续查询 |

Python两种读取txt与csv文件方式（利用numpy处理数据）

kaimendajilian的博客

01-01

9571

Python读取CSV与TXT文件并转换为numpy处理数据

pandas压缩csv数据-节省空间

weixin_45469590的博客

03-24

4944

做项目或做竞赛中，会遇到很大的数据集，几十个G以上，若是直接保存csv，则会浪费本地磁盘空间。偶然看到一篇pandas使用小技巧，实现csv文件压缩与读取，对我这样的小白很实用。首先创建一个数据集 300M左右 df = pd.DataFrame(pd.np.random.randn(50000,300)) df.to_csv(‘random_data.csv’, index=False) ...

你真的会用 read_csv() 吗？

weixin_56069388的博客

11-12

3375

本文将全面地介绍Python数据分析最常用函数之一： pd.read_csv()，无论是数据分析小白还是大牛，阅读本文后都能有所收获。

pd.read_csv()详解（理解20%满足80%应用场景）

最新发布

05-30

<think>好的，我现在需要帮用户解决在使用Python进行蓝牙传输大文件时优化内存的问题。首先，我得回顾一下用户的问题，确保自己理解正确。用户提到的是Python蓝牙传输大文件时的内存优化方法，所以重点在内存管理和传输效率上。接下来，我得考虑Python中蓝牙传输的常用库。常见的可能是PyBluez或者其他的库，比如socket模块。不过用户之前的问题中提到过MicroPython的ESP32蓝牙例子，所以可能用户是在嵌入式环境或者资源受限的设备上使用，比如ESP32。这时候内存优化尤为重要。传输大文件时，内存优化的主要方法通常包括分块传输、流式处理、缓冲区管理、压缩数据等。分块传输可以避免一次性加载整个文件到内存中，而是逐块读取和发送。这需要将文件分成小块，比如每次读取几KB，发送完后再处理下一块。同样，接收端也需要逐块接收并写入文件，而不是累积在内存中。然后，流式处理是关键。使用生成器或迭代器逐行或逐块读取文件，这样可以减少内存占用。例如，用open函数的rb模式，配合循环读取指定大小的块。发送时，每次读取一个块并发送，直到文件结束。缓冲区设置也很重要。可能需要调整发送和接收缓冲区的大小，避免默认的大缓冲区占用过多内存。比如在socket设置中，调整缓冲区大小，或者手动控制缓冲区的清空。压缩数据可以在传输前压缩文件，减少传输的数据量，从而降低内存使用。不过压缩和解压会消耗CPU资源，需要权衡。对于大文件，压缩可能有效，但要注意选择适合的压缩算法，比如zlib或lzma。此外，非阻塞模式和异步处理可能有助于提高效率，避免阻塞导致的内存堆积。比如使用多线程或异步IO来处理发送和接收，确保一边读取一边发送，而不需要等待整个文件读取完毕。还需要考虑错误处理和重传机制。分块传输时，如果某块传输失败，只需重传该块，而不是整个文件，这也有助于减少内存中的重复数据存储。另外，参考用户提供的引用，比如引用[3]提到使用有限扫描模式和设置扫描间隔，可能对蓝牙连接稳定性有帮助，间接影响传输效率。但用户的问题主要是内存优化，所以可能需要更直接的方法。代码示例方面，可能需要展示如何分块读取文件并使用蓝牙库发送。比如使用PyBluez的RFCOMM socket，循环读取文件块并发送。接收端同样循环接收并写入文件。还要注意资源释放，比如及时关闭文件句柄和socket连接，避免内存泄漏。在Python中，使用with语句可以自动管理资源，确保即使发生异常也能正确释放。最后，可能需要提及一些额外的优化技巧，比如禁用不必要的日志记录或调试输出，减少运行时内存开销。或者调整垃圾回收策略，及时回收不再使用的对象。总结下来，步骤应该是分块传输、流式处理、缓冲区管理、数据压缩、异步处理、错误重传和资源释放。需要将这些方法具体化，给出实际的代码示例和配置建议，确保用户能够实施。</think>在使用Python进行蓝牙传输大文件时，内存优化可通过以下方法实现： ### 一、分块流式传输 1. **发送端**采用逐块读取文件： ```python def send_large_file(sock, file_path, chunk_size=1024): with open(file_path, 'rb') as f: while chunk := f.read(chunk_size): # 流式读取避免全量加载 sock.send(chunk) # 每次仅占用chunk_size内存 ``` 2. **接收端**逐块写入文件： ```python def receive_large_file(sock, save_path): with open(save_path, 'wb') as f: while True: chunk = sock.recv(4096) # 限定接收缓冲区大小 if not chunk: break f.write(chunk) ``` ### 二、内存管理优化 1. **强制垃圾回收**： ```python import gc gc.collect() # 在传输间隙主动触发回收[^4] ``` 2. **禁用Python对象缓存**： ```python sys._debugmallocstats() # 监控内存分配 ``` ### 三、协议层优化 1. **调整MTU（最大传输单元）**： ```python # BLE协议中设置更高MTU（需硬件支持） bluetooth.set_mtu(512) # 默认23字节提升至512字节[^1] ``` 2. **启用数据压缩**： ```python import zlib compressed_chunk = zlib.compress(chunk, level=1) # 平衡压缩率与CPU消耗 ``` ### 四、硬件级优化 1. **使用低功耗扫描模式**： ```python bluetooth.start_scan(scan_mode=bluetooth.SCAN_MODE_LOW_POWER) # 减少射频资源占用[^3] ``` 2. **动态调整传输功率**： ```python bluetooth.set_tx_power(bluetooth.POWER_LEVEL_LOW) # 降低信号强度节省电量[^4] ``` ### 五、进阶技巧 - **环形缓冲区**：实现生产者-消费者模式，隔离I/O操作与数据处理 - **内存映射文件**：对超大型文件使用`mmap`模块实现零拷贝读取 - **协议分包编号**：添加序列号实现断点续传，避免重传导致的内存重复占用