python - 分块处理大文件

Question

我有一个大文件，每行有两个数字，并按第二列排序。我制作了一本以第一列为关键字的列表字典。

我的代码看起来像

from collections import defaultdict
d = defaultdict(list)
for line in fin.readline():
    vals = line.split()
    d[vals[0]].append(vals[1])
process(d)

然而，输入文件 large 太大，因此 d 将无法放入内存。

为了解决这个问题，我原则上可以一次读取文件的 block ，但我需要在 block 之间进行重叠，以便 process(d) 不会遗漏任何内容。

在伪代码中，我可以执行以下操作。

1. 阅读 100 行创建字典 d。
2. 处理字典d
3. 从 d 中删除所有不在目前看到的最大值 10 以内的内容。
4. 重复，但要确保 d 中的数据在任何时候都不超过 100 行。

有没有在 python 中执行此操作的好方法？

更新问题的更多细节。在读取第二个成对文件时，我将使用 d，如果取决于与 d 中的第一个值关联的列表中有多少个值，我将输出成对都在 10 以内。第二个文件也按第二列排序。

虚假数据。假设我们可以将 5 行数据放入内存，并且我们需要值的重叠也为 5。

1 1
2 1
1 6
7 6
1 16

现在 d 是 {1:[1,6,16],2:[1],7:[6]}。

对于下一个 block ，我们只需要保留最后一个值(如 16-6 > 5)。所以我们会设置

d 为 {1:[16]} 并继续阅读接下来的 4 行。

Answer 1

您是否尝试过 Pandas library ，特别是将数据读入 DataFrame，然后使用 groupby在第一列？

Pandas 可以让您有效地对数据进行大量批量操作，并且您可以 read it in lazily如果你愿意的话。