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我们经常会遇到需要读取大文件的情况，比如十几GB，几十GB甚至更大，而如果直接读取进来，内存可能会爆炸，溢出。笔者最近遇到读取大文件的情况，借此和大家分享一些读取大文件的方法。
open
一行一行读，一行一行执行对应的操作
代码语言：javascript复制freader = open(filename, 'rb')
while True:
try:
line = freader.readline()
# do some work
except StopIteration:
break
pandas
分块读
代码语言：javascript复制import pandas as pd
reader = pd.read_csv(filename, iterator=True)
# 每次读取size大小的块，返回的是dataframe
data = reader.get_chunk(size)
修改列的类型
改变每一列的类型，从而减少存储量
- 对于label或者类型不多的列（如性别，0,1,2），默认是int64的，可以将列的类型转换为int8
- 对于浮点数，默认是float64，可以转换为float32
- 对于类别型的列，比如商品ID，可以将其编码为category
import pandas as pd
reader = pd.read_csv(filename, iterator=True)
data = reader.get_chunk(size)
# downcast用于修改类型，
# errors为当无法转换或遇到错误是采用什么操作，
# 可以采用raise（报错），ignore（忽略），coerce转为NaN
data[column_name1] = pd.to_numeric(data[column_name], downcast='unsigned', errors='coerce')
data[column_name2] = pd.to_numeric(data[column_name], downcast='float', errors='coerce')
data[column_name3] = data[column_name3].astype('category')
例子
代码语言：javascript复制reader = pd.read_csv('./cygg/train_data.txt', iterator=True, header=None)
arr = []
for i in range(10):
data = reader.get_chunk(100000)
data.columns = [str(i) for i in range(246)]
arr.append(data)
data = pd.concat(arr)
# 计算原始数据大小GB
print(data.memory_usage().sum()/(1024**3))
# 将label的int64转变为int8
data['0'] = pd.to_numeric(data['0'], downcast='unsigned', errors='coerce')
# 计算转变后的数据大小GB
print(data.memory_usage().sum()/(1024**3))
# 将float64转变为float32
for i in range(6, 246):
data[str(i)] = pd.to_numeric(data[str(i)], downcast='float', errors='coerce')
# 计算转变后的大小GB
print(data.memory_usage().sum()/(1024**3))
# 将类别型变量转变为category类型
for i in range(1, 6):
data[str(i)] = data[str(i)].astype('category')
print(data.memory_usage().sum()/(1024**3))
原始大小：1.8328GB，转int8后：1.8263GB，转float32后：0.9323GB，转category后：0.9037GB 可以发现修改类型后，内存的消耗大幅缩减了
参考
https://zhuanlan.zhihu.com/p/34420427
