如何提高python 中for循环的效率
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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。



















- m0_464862862023-06-28这个资源总结的也太全面了吧,内容详实,对我帮助很大。

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