Panda Home
·
用 Python 试玩十亿行挑战
💡
原文中文，约8900字，阅读约需22分钟。
📝
内容提要
最近使用Python优化了处理十亿行文件的挑战，将处理时间从8分钟优化到30秒。优化主要集中在文件读取和数据处理上，通过改变读取方式和使用多进程并行处理来提高效率。最终结果写入文件。
🎯
关键要点
- 使用Python优化处理十亿行文件的时间，从8分钟减少到30秒。
- 十亿行挑战是处理一个包含观测站和气温的文件，输出最低、平均和最高温度。
- 优化主要集中在文件读取和数据处理，使用多进程并行处理提高效率。
- 初始版本的文件读取方法效率低下，按行读取耗时接近一分钟。
- 通过一次读取多个字节的数据来优化文件读取，最终选择1048576字节作为数据块大小。
- 将文件以二进制模式读取，进一步减少了解码开销，读取时间降至2.88秒。
- 使用多进程处理数据块，充分利用多核CPU，提高处理效率。
- 优化数据处理逻辑，避免不必要的赋值操作，提升性能。
- 最终结果写入文件，处理时间为33.548秒，显示出Python的优化潜力。
➡️
