Вивчайте Обробка Великих Файлів | Підвищення Продуктивності За Допомогою Вбудованих Інструментів

Ефективна обробка великих файлів є важливою при роботі з наборами даних, які занадто великі для розміщення в оперативній пам'яті. Python надає інструменти, такі як open() та map(), які дозволяють обробляти файли ліниво, економлячи пам'ять і підвищуючи продуктивність.

Що таке ітератори?

Перш ніж перейти до функції open(), слід спочатку зрозуміти, що таке ітератор. Ітератор — це об'єкт, який представляє потік даних і дозволяє отримувати по одному елементу за раз. Ітератори реалізують два методи:

__iter__(): повертає сам об'єкт ітератора;
__next__(): повертає наступний елемент потоку та викликає виняток StopIteration, коли елементи закінчуються.

Припустимо, у нас є ітератор з назвою iterator_object. Ми можемо перебирати його за допомогою звичайного циклу for:

for element in iterator_object:
    ...  # Process the element

Насправді, під капотом відбувається наступне (функція next() внутрішньо викликає метод __next__() ітератора):

while True:
    try:
        element = next(iterator_object)
        ...  # Process the element
    except StopIteration:
        break

На відміну від стандартних колекцій, ітератори характеризуються лінивою оцінкою (lazy evaluation), тобто вони генерують або отримують дані лише за потреби, а не завантажують усе в пам'ять одразу. Такий підхід робить їх дуже ефективними щодо використання пам'яті, особливо при роботі з великими наборами даних.

Файлові об'єкти як ітератори

Функція open() повертає файловий об'єкт, який є ітератором. Це дозволяє:

Перебирати файл построчно за допомогою циклу for;
Зчитувати по одному рядку за раз у пам'ять, що робить цей підхід придатним для великих файлів (за умови, що окремі рядки поміщаються в пам'ять).

Наприклад, якщо у файлі журналу з 1,000,000 рядків містяться як повідомлення INFO, так і ERROR, ми все одно можемо підрахувати кількість входжень ERROR, перебираючи файл построчно, навіть якщо файл повністю не поміщається в пам'ять (що ймовірно, якщо додати ще більше записів у журнал).


              1234567891011
            
log_lines = [f"INFO: Log entry {i}" if i % 100 != 0 else f"ERROR: Critical issue {i}" for i in range(1, 1000001)]
with open("large_log.txt", "w") as log_file:
    log_file.write("\n".join(log_lines))

# Process the file to count error entries
error_count = 0
for line in open("large_log.txt"):
    if "ERROR" in line:
        error_count += 1

print(f"Total error entries: {error_count}")

Перетворення рядків файлу за допомогою map()

Як зазначено у попередньому розділі, map() повертає ітератор, ліниво застосовуючи функцію перетворення до кожного рядка у файлі. Подібно до файлових об'єктів, map() обробляє дані по одному елементу, не завантажуючи все у пам'ять, що робить його ефективним варіантом для роботи з великими файлами.

Наприклад, створимо файл, що містить 1000000 електронних адрес, деякі з яких містять великі літери. Мета — перетворити всі адреси на малі літери та зберегти нормалізовані результати у новий файл ('normalized_emails.txt'). Для цього використаємо map(), що забезпечить ефективність скрипта навіть для ще більших файлів.


              12345678910111213141516171819202122
            
# Create a file with mixed-case email addresses
email_lines = [
    "John.Doe@example.com",
    "Jane.SMITH@domain.org",
    "BOB.brown@anotherexample.net",
    "ALICE.williams@sample.com"
] * 250000  # Repeat to simulate a large file

with open("email_list.txt", "w") as email_file:
    email_file.write("\n".join(email_lines))

# Process the file to standardize email addresses (convert to lowercase)
with open("email_list.txt") as input_file, open("normalized_emails.txt", "w") as output_file:
    # Use map() to convert each email to lowercase
    lowercase_emails = map(str.lower, input_file)
    for email in lowercase_emails:
        output_file.write(email)
      
    # Print the last email to verify the results
    print(email)

print('Done')

1. Потрібно перетворити всі електронні адреси у файлі на нижній регістр і зберегти їх у новий файл без завантаження всього вмісту у пам'ять. Який підхід є найбільш ефективним?

2. Яке з наведених тверджень про файлові об'єкти є правильним?

Потрібно перетворити всі електронні адреси у файлі на нижній регістр і зберегти їх у новий файл без завантаження всього вмісту у пам'ять. Який підхід є найбільш ефективним?

Select the correct answer

Зчитати файл у список, застосувати list comprehension для перетворення адрес у нижній регістр і записати їх у новий файл.

Зчитати файл у список, використати цикл for для ітерації по списку рядків і застосувати str.lower() до кожного рядка перед записом.

Використати map(str.lower, file) для лінивого оброблення кожного рядка та записати результати по рядках у новий файл.

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 3. Розділ 2

Запитати АІ

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

Свайпніть щоб показати меню