如何在使用Apache Arrow C++ API读取CSV时管理内存？
在使用Apache Arrow C++ API读取CSV时，可以使用内存池（Memory Pool）来管理内存。Apache Arrow为内存管理提供了一套机制，主要包括了内存池、内存块（Memory Block）和内存管理器（Memory Manager）。
内存池是一种高效的内存管理方式，它可以在读取CSV过程中分配和释放内存块。通过内存池，可以提高内存分配和释放的效率，并减少内存碎片的产生。在Arrow C++ API中，可以使用arrow::MemoryPool类来创建内存池对象。
以下是在使用Apache Arrow C++ API读取CSV时管理内存的步骤：
- 创建内存池对象：使用
arrow::MemoryPool类的派生类，如arrow::default_memory_pool()，来创建内存池对象。 - 创建表格读取器：使用
arrow::csv::TableReaderOptions类设置CSV读取选项，包括文件路径、列定义等信息。然后，使用arrow::csv::TableReader类的构造函数创建表格读取器对象。 - 设置内存池：通过
arrow::csv::TableReaderOptions类的set_memory_pool()函数，将内存池对象设置给表格读取器。 - 读取CSV数据：使用表格读取器对象的
Read()函数，将CSV数据读取为Arrow表格对象。
通过以上步骤，可以在读取CSV时利用内存池来管理内存。此外，Apache Arrow还提供了其他内存管理相关的类和函数，可根据需要进行进一步的优化和调整。
对于Apache Arrow在读取CSV时的应用场景，它适用于需要高效读取和处理大规模CSV数据集的情况。比如，在数据分析、机器学习、数据挖掘等领域，使用Arrow C++ API可以快速加载和处理CSV数据，提高数据处理的效率和性能。
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这个例子来自。
源文件是。
我能够按照这些在Ubuntu22.04.1LTS上构建Arrow C++：使用cmake ..和make ..进行源代码外构建。
尽管在运行build_arrow.sh和build_example.sh时出现了错误，但我成功地编译并运行了example.cc，而不使用bash脚本：
g++ example.cc -o example -larrow
但是，我在试图修改源文件第40-42行中的csv_reader的options时遇到了困难。
我想知道如何设置选项，特别是如何使用字符分隔符，而不是的默认char delimiter = ','。
一个完
浏览 9提问于2022-10-04得票数 0
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我正在尝试使用Apache箭头读取csv输入格式。示例提到输入应该是一个，但是在我的例子中，我只有一个无符号字符的std::vector。有没有可能使用apache arrow来解析它？我已经检查了，看看是否有“内存中”的数据结构。为了方便起见，我将示例代码以及我的输入数据复制粘贴到这里：
#include "arrow/csv/api.h"
{
// ...
std::vector<unsigned char> data;
arrow::io::IOContext io_context = arrow::io::default_io_conte
浏览 15提问于2021-05-22得票数 1
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我不了解C++ Arrow API中的内存管理。我使用Arrow 1.0.0，并且我正在读取CSV文件。在运行了几次ReadArrowTableFromCSV之后，我的内存中充满了已分配的数据。我是不是遗漏了什么？我怎样才能释放内存呢？我在内存池中看不到任何方法来清除所有分配的内存。代码清单如下。 void LoadCSVData::ReadArrowTableFromCSV( const std::string & filePath )
{
auto tableReader = CreateTableReader( filePath );
ReadArrowTabl
浏览 78提问于2020-11-09得票数 1
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我正在使用进行非常基本的实验，主要是使用Arrow的IPC格式(到文件)、Parquet格式(到文件)和IPC格式(通过JNI流)在Java、C++、Python之间传递一些数据。
C++和Python看起来有点有用，但是Java-部件确实让我很困扰。
遗憾的是，Java是有限的，但是尽管对的警告有所了解，但我只是尝试从以前编写的文件中填充一些VectorSchemaRoot。
忽略了99%的实验代码，下面的最小示例显示了我的问题，我只是在创建一些数据，写出数据(可以很好地导入Python)，然后尝试用Java读取数据。
但是，数据所有权似乎阻碍了我努力实现的目标。
可能会保持VectorSc
浏览 18提问于2020-07-16得票数 6
1回答
在python和c++中读取相同的羽毛文件时，函数c++比我为c++使用的API执行得更好。当我进一步研究时，我发现主要的区别在于在python中，read_table() API使用了一个名为memory_map的标志(默认设置为true )。当我禁用此标志时，c++ API的性能比read_table()在python中表现得更好。现在，正如它所建议的，c++在默认情况下不是使用memory_mapping，而是为了提高性能，我想使用它。请建议我如何为c++ i使用内存映射，因为在c++可用的文档中找不到任何感兴趣的API。我使用的代码是-
#!/usr/bin/env python3
i
浏览 1提问于2021-06-11得票数 1
将数据写入Apache Arrow支持的Feather format的C++代码的最小示例是什么？该文件稍后将用于从Python代码中执行mmapped读取。 假设我们有一个arrow::Table实例，如何将它的内容写入到一个feather文件中？
浏览 193提问于2020-07-24得票数 0
我想把PySpark dataframe (pyspark.sql.DataFrame)转换成Pandas数据格式。有一个内置的方法toPandas()，这是非常低效的(请阅读韦斯麦金尼关于这个问题的文章回到芬鲁里2017年和他在中的计算)。
与此同时，已经作出了一些努力，使这种转变更快。例如，Josh的函数。但是，这并没有帮助我，因为我希望从pysaprk.DataFrame传输+100万行到Pandas，这个解决方案对我不起作用。
幸运的是，正如2017年7月26日的所示，多亏了作者、和，由于Apache Arrow在Spark 2.3中的实现，toPandas()的功能得到了显著改善。尽
浏览 2提问于2017-09-07得票数 3
这是否仍然是记忆中没有应对数据的最佳答案？()
我在想Apache Arrow，我看到了两个选择：
在C++中构建Apache数据结构，将其“序列化”为字节，通过JNI将字节传递给Java类( C++进程内存和JVM堆之间需要处理数据)。
使用Apache等离子体，但它需要运行等离子服务器AFAIU。
我是不是遗漏了什么？
浏览 8提问于2021-09-02得票数 0
我是Apache Arrow的新手，所以这个问题可能一无所知。Apache Arrow提供了以标准化内存格式存储原始类型/结构/数组等数据结构的能力，我想知道是否有可能使用Apache Arrow存储更复杂的数据结构，如哈希表(或平衡搜索树)？ 许多算法依赖于这些数据结构来工作，在这种情况下，Apache Arrow用户是否需要将箭头数据转换为特定于语言的数据结构？
浏览 22提问于2019-12-16得票数 1
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我的工作是电火花客户端mode.System配置是32 Gb内存和32 cores.My驱动内存是2048和执行器内存是2048。下面是我的火花配置。
spark = SparkSession.builder \
.appName(appName) \
.master(master) \
.config("hive.metastore.uris", "thrift://localhost:9083") \
.config("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSeria
浏览 7提问于2019-10-15得票数 0
我正在寻找一种方法来加速我的内存密集型前端vis应用程序。我看到一些人推荐Apache Arrow，当我研究它的时候，我对Parquet和Arrow之间的区别感到困惑。
它们都是列式数据结构。最初我以为拼花是用于磁盘的，箭头是用于内存格式的。然而，我刚刚了解到你也可以在桌面上将箭头保存到文件中，就像abc.arrow那样，有什么区别吗？他们不是在做同样的事情吗？
浏览 22提问于2019-06-06得票数 65
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我是apache arrow cpp api的新手。我想使用apache arrow cpp api读取多个拼图文件，类似于使用python api的apache arrow中的内容(作为表)。然而，我没有看到任何这样的例子。我知道我可以使用以下命令读取单个拼图文件： arrow::Status st;
arrow::MemoryPool* pool = arrow::default_memory_pool();
arrow::fs::LocalFileSystem file_system;
std::shared_ptr<arrow::io::RandomAc
浏览 32提问于2021-10-07得票数 0
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我正在尝试使Apache能够转换为Pandas。我正在使用：
熊猫0.25.1矮小1.17.2
这是示例代码
spark.conf.set("spark.sql.execution.arrow.enabled", "true")
x = pd.Series([1, 2, 3])
df = spark.createDataFrame(pd.DataFrame(x, columns=["x"]))
我收到一条警告信息
c:\users\administrator\appdata\local\programs\python\python37\lib\s
浏览 12提问于2019-10-07得票数 22
1回答
我搜索了这类错误，却找不到任何关于如何解决它的信息。这就是我在执行以下两个脚本时得到的结果：
org.apache.arrow.memory.OutOfMemoryException: Failure while allocating memory.
write.py
import pandas as pd
from pyspark.sql import SparkSession
from os.path import abspath
warehouse_location = abspath('spark-warehouse')
booksPD = pd.read_csv(
浏览 3提问于2019-08-20得票数 1
我已经设置了一个spark集群，所有节点都可以访问网络共享存储，在那里它们可以访问要读取的文件。我在python jupyter笔记本上运行它。几天前它还在工作，现在它停止工作了，但我不确定为什么，或者我改变了什么。
我已经尝试重新启动节点和主节点。
我还尝试将csv文件复制到一个新目录，并将spark.read指向该目录，但仍然显示相同的错误。
当我删除csv文件时，它给出了一个简短得多的错误消息“file not found”。
任何帮助都将不胜感激。
这是我的代码：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.conf import
浏览 1提问于2017-08-02得票数 0
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我正在尝试将Arrow文件加载到scala中。但是，每次我调用他们的arrowStreamReader.loadNextBatch()或arrowFileReader.loadRecordBatch(arrowBlock)时，JVM都会在下面打印错误：
An exception or error caused a run to abort: org.apache.arrow.memory.NettyAllocationManager$1.create(Lorg/apache/arrow/memory/BufferAllocator;J)Lorg/apache/arrow/memory/Allo
浏览 16提问于2021-12-19得票数 1
我对此还不熟悉。我正在尝试加载一个大小约为2.5 GB的CSV文件。
我有一个输入类型的文件，允许选择文件。一旦改变，我将调用一个包含以下内容的函数：
`var r = new FileReader();
r.onload = function (e) {
var contents = e.target.result;
scope.$apply(function () {
scope.fileReader = contents;
});
};`
我可以读取除此文件之外的其他
浏览 2提问于2017-10-30得票数 0
我开始使用Apache箭头。我是通过vcpkg安装的。在我将安装的箭头更新为6.0.1之前，一切都很好。我使用powershell控制台中的以下命令安装了它：
vcpkg install arrow:x64-windows-static
成功安装了它，我看到了成功的消息(不知怎么的)：
The package arrow provides CMake targets:
find_package(arrow CONFIG REQUIRED)
target_link_libraries(main PRIVATE re2::re2 arrow_static parqu
浏览 10提问于2022-01-03得票数 0
1回答
当我从s3桶将数据加载到pyspark中时，进行一些操作(连接、联合)，然后尝试覆盖前面读取的相同路径(' data /csv/')。我得到了一个错误：
py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling o4635.save.
: org.apache.spark.SparkException: Job aborted.
at org.apache.spark.sql.execution.datasources.FileFormatWriter$.write(FileFormatWriter.sca
浏览 0提问于2019-06-12得票数 0
在下面的片段中，我尝试使用中的CSVParser来读取excel文件。问题是为什么records.getRecords();使records列表为空。我应该如何意识到这种行为？
import org.apache.commons.csv.CSVFormat;
import org.apache.commons.csv.CSVParser;
import org.apache.commons.csv.CSVRecord;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.io.Reader;
import ja
浏览 12提问于2022-01-29得票数 -2
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2回答
我正在寻找一个C/C++替代的Apache 框架，这是基于Java的。具体来说，我在一个框架下搜索文件、肉类数据和结构化文本提取。在进行了一些在线搜索和浏览之后，我拥有的最接近的东西是GNU lib提取器和一组解析文档以提取文本数据的单独文件过滤器(pdftoext，xls2csv ..etc)。
有人能推荐一个与Apache的Tika类似的好库吗？
谢谢
浏览 3提问于2011-06-03得票数 10
2回答
我对星火相当陌生，我在这里玩了一会儿，对此我有些怀疑：-
下面是我正在试用的代码：-
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
/**
* Computes an appr
浏览 1提问于2017-11-08得票数 3
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我有一些代码可以使用AWS API从AWS S3中检索拼图文件。结果是一个std iostream： std::basic_iostream< char, std::char_traits<char>> 在此基础上，我想创建一个Apache Arrow Table，而不将iostream保存到本地文件，然后加载。但是，我在API中看不到任何帮助。Arrow只提供从文件加载parquet的接口。
浏览 13提问于2019-09-25得票数 0
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我使用从NFS共享加载/读取文件，然后将该文件的数据保存/写入HDFS。
我有一个三节点星团，其中有一个主节点和两个工作节点。我的星盘集群使用纱线作为群集管理器，因此两个工作节点是纱线NodeManager节点，主节点是YARN ResourceManager节点。
我有一个远程位置，例如/data/file，它被挂载到所有三个纱线/火花节点，因为它是/data/file，其中所有csv文件都有一个以上，我想从中读取并最终写入HDFS。
我正在我的主节点上运行以下代码
import java.io.File
import org.apache.spark.SparkConf
import or
浏览 5提问于2017-07-11得票数 1
我有以下json文件：
{"b": [{"x": 1}, {"x": 2}, {"x": 3}]}
并希望使用Arrow8.0.0解析C++中列表中字典的值(理想情况下是整数数组)。
我的当前代码如下：
#include <arrow/api.h>
#include <arrow/filesystem/api.h>
#include <arrow/json/api.h>
#include <arrow/memory_pool.h>
#include <iostream>
浏览 6提问于2022-08-21得票数 0
我需要使用Apache Spark加载巨大的csv文件。 到目前为止，我使用Apache Spark的read方法加载了不同的文件。我没有遇到任何问题。然而，文件大小并不大，大约是100兆字节。 现在我收到了一些可伸缩性问题，比如：“如果文件不适合驱动程序的内存，会发生什么？” spark.read方法是如何工作的？是否将csv文件加载到驱动程序(主节点)的内存中？我将感谢任何想法，经验或文档。 示例代码： df = spark.read.format("csv").option("header","true").load("hugec
浏览 41提问于2019-04-30得票数 0
1回答
我正在学习Apache for R，并遇到了以下问题。我的数据集有85+百万行，这使得Arrow的利用非常有用。我做了以下非常简单的步骤。
将现有数据集作为箭头表打开
Sales_data <- open_dataset("Sales_Arrow", format = "csv")
Sales_data
结果是：
FileSystemDataset with 4 csv files
SBLOC: string
Cust-Loc: string
Cust-Item-Loc: string
SBPHYP: int64
SBINV: int64
Cu
浏览 6提问于2022-10-18得票数 0
我在java (arrow-vector，arrow-memory-unsafe)和python (pyarrow) 中使用Apache库在不同的进程()中。
我试图在内存中实现零拷贝DataFrame，但是在java库中找不到从python获得箭头向量的内存地址的API。我在pyarrow库中发现了该API，但在java库中却没有。
我需要的是：
用java创建向量，使用箭头作为内存映射APIget VectorSchemaRoot 的内存地址或描述符或javapass中的字段向量收集内存中的数据，将其映射到python库pyarrowread apache箭头矢量数据。
我在2点有问题
你
浏览 8提问于2020-12-30得票数 0
1回答
我有一个1300行5列的pyspark.sql.dataframe.DataFrame。我使用以下命令将数据框导出到C:/temp： c5.toPandas().to_csv("C:/temp/colspark.csv") 但我得到以下错误： <ipython-input-4-2c57938dba1e> in <module>
----> 1 c5.toPandas().to_csv("C:/temp/colspark.csv")
S:\tdv\ab\ecp\Spark\spark\spark-2.4.4-bin-hadoop2
浏览 28提问于2019-10-03得票数 1
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我没有成功地使用python脚本生成的javascript来阅读Apache。我使用的是Apache项目中的py箭头和箭头/js。
我创建了一个简单的python脚本来创建Feather文件：
import pyarrow as pa
import pyarrow.feather as feather
# create a simple feather table to assess reading in JS with arrow/js
int_array = pa.array(list(range(10)))
int_schema = pa.schema([pa.field('N
浏览 2提问于2021-03-11得票数 3
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通过调用函数ReadableFile.readFullyAsUTF8String，尝试使用数据流作业中的apache光束FileIO读取大小为10+ GB的CSV文件。而且，它失败了，错误如下。
读取大小超过INTEGER.MAX_VALUE的文件似乎失败。敬请指教。
at java.io.ByteArrayOutputStream.hugeCapacity(ByteArrayOutputStream.java:123)
at java.io.ByteArrayOutputStream.grow(ByteArrayOutputStream.java:117)
at ja
浏览 4提问于2019-05-05得票数 0
1回答
我正试图在基于linux的R会话中下载一个包(我也有终端访问权限)。它需要特定的C++依赖，但我无法找到如何安装它们。
因为我在一家公司的服务器后面，他们限制了我们访问网络。而且所有的软件包都有一个我必须指向的艺术品，以便下载软件包。
例如:我通过这种方式设置了修改回购程序，以便从CRAN安装软件包(我已经屏蔽了网站的*)：
r <- getOption("repos")
r["CRAN"] <- "https://***.***.***/artifactory/r-project-cran/"
options(repos = r)
浏览 3提问于2021-11-20得票数 0
我使用boto3从S3读取文件，这表明比sc.textFile(...)快得多。这些文件大约在300 1GB到1GB之间。这个过程是这样的：
data = sc.parallelize(list_of_files, numSlices=n_partitions) \
.flatMap(read_from_s3_and_split_lines)
events = data.aggregateByKey(...)
在运行此进程时，我会得到以下异常：
15/12/04 10:58:00 WARN TaskSetManager: Lost task 41.3 in stage 0.0 (TI
浏览 12提问于2015-12-04得票数 2
4回答
我编写了代码来使用c++和python读取相同的拼图文件。对于python来说，读取文件所花费的时间要比在c++中少得多，但我们通常知道，在c++中执行比在python中快得多。我把密码附在这里-
#include <arrow/api.h>
#include <parquet/arrow/reader.h>
#include <arrow/filesystem/localfs.h>
#include <chrono>
#include <iostream>
int main(){
// ...
arrow::Statu
浏览 4提问于2021-06-06得票数 1
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我目前正在使用Apache JMeter工具对Elasticsearch进行基准测试。我正在使用Elasticsearch的批量API将文档张贴到我的索引中并测量结果。使用HTTP请求和正文数据手动执行此操作效果很好。然而，我想自动地这样做。我看到我可以使用CSV Data Set Config Config元素，在这里我可以将HTTP请求的正文数据放在CSV文件中。基本上，批量API需要一个接一个地编写元素：
{"index":{"_id":"1"}}
{"name": "John Doe" }
{"in
浏览 1提问于2016-01-21得票数 0
例如，我的输入csv文件包含：
A B C D E
10 ab a1 b1 ab1
20 cd c1 d1 cd1
30 ef e1 f1 ef1
40 gh c1 h1 gh1
我的输出：
A
10
20
30
40
我可以通过遍历每一行来做到这一点。但我不想那样。我的csv中有成百上千条记录，所以我一次想要A的所有列值。我只想使用apache通用csv。
浏览 0提问于2016-04-12得票数 1
2回答
我试图使用apache_beam.dataframe.io.read_csv函数读取在线源代码，但没有成功。如果文件托管在google存储'gs://bucket/source.csv'上，但无法从'https://github.com/../source.csv'获取文件，一切都能正常工作。
from apache_beam.dataframe.io import read_csv
url = 'https://github.com/datablist/sample-csv-files/raw/main/files/people/people-10
浏览 14提问于2022-11-15得票数 0
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我在路由上下文中使用apache camel来集成一些CSV文件。如果我想跳过csv的第一行，我可以很容易地在unmarshal中做到：
<unmarshal>
<csv delimiter=";" skipFirstLine="true"/>
</unmarshal>
我的问题是，忽略/跳过文件最后一行的最好方法是什么？
先谢谢你，
浏览 32提问于2017-02-09得票数 0
什么是最好的选择去读CSV？我知道有一种使用超级csv，的方法.但是我的老板要求我提供一个API，这个API只由Apache组织提供。有人能帮帮我吗？
浏览 0提问于2012-09-06得票数 1
1回答
在C++中，局部变量存储在堆栈中，而由新运算符创建的数据存储在堆中。那么，Python中的变量又如何呢？它们存储在哪里？
浏览 0提问于2013-07-21得票数 6
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我有一个c++控制台应用程序要运行多次。它每次运行时都读取一个大的csv文件，不会改变。这是一个缓慢的过程。有没有办法只在内存中“加载”该文件，而不必每次运行该文件时都要读取。
我在想R和python的工作方式。您可以将csv加载为dataframe，并且可以在其他R脚本中使用它，而无需每次加载。
浏览 5提问于2021-04-27得票数 1
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我的箭头写入器从CSV文件中读取数据对于小于1 GB的数据工作得很好，但是遇到了这个限制(写入代码似乎阻塞了)。我为进程(-Xmx12g)提供了足够的内存，数据大小约为1.2 is。一个类似的结构化文件，行数较少，大小约为0.4 GB，在相同的代码中可以很好地工作。
我只想知道，apache arrow目前是否对创建的向量有一些限制，或者在行数方面有限制。
浏览 2提问于2019-09-18得票数 0
我是HDP的新手，我想创建一个包含多个列的hbase表，并从csv文件加载数据，如下所示
如您所见，我的每个示例列族都有"informations personnelles“，其中包含多个列，如"nom”、"prenom“等。
所以我的问题是：-如何在hdp沙箱上使用java api创建表hbase？-如何从csv文件加载数据？
ps:我试图创建表格，但我不知道如何在沙箱上运行它？我的java类放在哪里？我需要配置什么吗？
以下是我的代码
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.hbase.H
浏览 6提问于2016-09-07得票数 0
我有一个带有key:value行的大数据csv文件。我怎么能并行阅读呢？我不能把它分割成块，因为任何行都有另一个字节大小。在这种情况下我该怎么办？
我在Java上找不到例子。
浏览 1提问于2016-06-29得票数 1
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我目前正在对Apache进行第一次尝试。我想读取带有.csv对象的SQLContext文件，但是Spark不会提供正确的结果，因为文件是欧洲的(逗号作为十进制分隔符，分号用作值分隔符)。有没有一种方法可以告诉Spark遵循不同的.csv语法？
val conf = new SparkConf()
.setMaster("local[8]")
.setAppName("Foo")
val sc = new SparkContext(conf)
val sqlContext = new SQLContext(sc)
浏览 4提问于2016-11-21得票数 4
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我正在使用flink siddhi并在处理大型对象时走出内存错误。在siddhi生成的输出流中，我有超过200个字段的对象，之后我有一些操作符来处理这个对象。flink版本1.7.2
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
at com.esotericsoftware.kryo.io.Input.readBytes(Input.java:307)
at com.esotericsoftware.kryo.serializers.DefaultArraySerializers$ByteArraySerializer.read(De
浏览 12提问于2021-12-09得票数 0
我写了一个简单的代码来读取带有熊猫read_csv的.csv (完全依赖于熊猫的类型推断)。我收到错误消息：
arrow_table = pa.Table.from_pandas(df)"): Error converting to Python objects to String/UTF8
我在互联网上找不到任何有用的东西来解决这个问题。如何在pyarrow.from_pandas(type= ...)中使用'type‘参数
谢谢。
$ python pqwrite2.py
pyarrow version = 0.7.1
from_size = 298877474 b
浏览 1提问于2017-12-13得票数 1
5回答
有效读取csv文件的最后一行
、、、、
有没有一种高效的C或C++方法来读取CSV文件的最后一行？朴素的方法包括读取整个文件，然后转到最后。有没有更快的方法可以做到这一点(特别是当CSV文件很大时)？
浏览 4提问于2013-05-27得票数 3
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我有一个文件，可以是任何东西像ZIP，RAR，txt，CSV，文件等。我想创建一个ByteArrayInputStream从它。
我正在使用它通过FTPClient从Apache Commons Net上传一个文件到FTP。
有人知道怎么做吗？
例如：
String data = "hdfhdfhdfhd";
ByteArrayInputStream in = new ByteArrayInputStream(data.getBytes());
我的代码：
public static ByteArrayInputStream retrieveByteArrayInputStre
浏览 154提问于2012-06-27得票数 29
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1回答
import pandas as pd
import csv,sched,nltk,arrow
from time import perf_counter
def ngram_search():
#code here
item['length']=len(word_tokenize(s)) # number
item['time edit']=arrow.utcnow().shift(hours=-1).humanize().upper() # text
item['top1'] = "word
浏览 48提问于2019-04-21得票数 2
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