如何提高python 中for循环的效率

对于某个城市的出租车数据，一天就有33210000条记录，如何将每辆车的数据单独拎出来放到一个专属的文件中呢？ 思路很简单： 就是循环33210000条记录，将每辆车的数据搬运到它该去的文件中。 但是对于3000多万条数据，一个一个循环太消耗时间，我花了2个小时才搬运了60万数据，算算3000万我需要花费100个小时，也就需要4-5天。并且还需要保证这五天全天开机，不能出现卡机的事故。 因此，需要使用并行进行for循环的技巧： 由于3000万数据放到csv中导致csv打不开，因此我就把一个csv通过split软件将其切分成每份60万，共53个csv。 我原来的思路是读取文件夹，获取由每一个60 在Python编程中，提高for循环效率对于处理大数据集至关重要，特别是在面对像出租车数据这样庞大的记录时。传统的单线程for循环在处理这类任务时可能会非常耗时，如问题描述中的情况，逐条处理33210000条记录需要耗费大量时间。为了改善这种状况，可以采用并行处理技术，比如多线程或多进程。 我们来理解一下传统的for循环工作方式。在Python中，for循环是顺序执行的，每次迭代都会执行循环体内的所有语句。对于大型数据集，这会导致程序执行速度慢，因为CPU只能一次性处理一个任务。在描述中的例子中，作者尝试将大CSV文件分割为多个小文件，然后逐个处理，虽然减少了单个文件的大小，但并没有改变循环本身的时间复杂度。 为了解决这个问题，可以利用Python的多线程或多进程库。在Python中，`multiprocessing`库提供了一个`Pool`类，可以实现并行处理。`multiprocessing.dummy`模块实际上是`threading`模块的一个复制品，它提供了与`multiprocessing`相似的接口，但使用的是线程而不是进程。在示例代码中，`ThreadPool`被用来创建一个线程池，`map`函数用于将任务分发给线程池中的线程，每个线程处理一个任务，从而实现了并行处理。 具体代码如下： ```python from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool def process(item): print('正在并行for循环') print(item) time.sleep(5) items = ['apple', 'banana', 'cake', 'dumpling'] pool = ThreadPool() pool.map(process, items) pool.close() pool.join() ``` 这段代码创建了一个线程池，然后使用`map`方法将`process`函数应用到`items`列表的每个元素上。`pool.close()`确保没有新的任务会被添加，而`pool.join()`则等待所有任务完成。 在处理大量数据时，使用多线程或多进程可以显著提高效率，因为它们允许计算机同时处理多个任务。然而，需要注意的是，Python的全局解释器锁（GIL）会限制在同一时刻只有一个线程执行Python字节码，这可能限制了多线程在CPU密集型任务中的性能。如果任务主要是IO密集型（如读写文件），多线程可能会带来显著的性能提升。 此外，为了进一步优化程序，可以使用一些其他策略，例如： 1. **批处理**：不是一次处理一条记录，而是将记录分组，一次处理一批，减少函数调用的开销。 2. **异步编程**：使用`asyncio`库，通过协程实现非阻塞I/O，提高程序并发性。 3. **数据预处理**：在读取数据时，尽可能地减少数据的复杂性和大小，例如，只加载必要的列，或者对数据进行预处理，如去重、过滤等。 4. **数据库操作**：如果数据存储在数据库中，考虑使用SQL查询来直接提取所需的信息，而不是加载整个数据集。 在上述补充知识部分，展示了如何使用多线程来加速程序执行。`count_time`装饰器用于计算函数的执行时间，`get_project_member_lang_code_lines`函数是处理数据的一个例子，它使用了一个全局变量和锁来避免并发访问数据时可能出现的问题。这种多线程处理方式可以应用于出租车数据的场景，每个线程负责处理一个或一批出租车的数据，从而加快处理速度。 通过并行处理、多线程、异步编程以及有效的数据处理策略，可以显著提高Python中for循环的效率，尤其是对于大数据集的处理。