说到Python处理大数据集，可能会第一时间想到Numpy或者Pandas。 这两个库使用场景有些不同，Numpy擅长于数值计算，因为它基于数组来运算的，数组在内存中的布局非常紧凑，所以计算能力强。...Pandas读取大数据集可以采用chunking分块读取的方式，用多少读取多少，不会太占用内存。...chunk 写入不同的文件，或者对 chunk 进行某种计算并保存结果 但使用分块读取时也要注意，不要在循环内部进行大量计算或内存密集型的操作，否则可能会消耗过多的内存或降低性能。...，这可能会将所有数据加载到单个节点的内存中，因此对于非常大的数据集可能不可行）。...PySpark处理大数据的好处是它是一个分布式计算机系统，可以将数据和计算分布到多个节点上，能突破你的单机内存限制。
这个数据处理的方案是基于内存映射（memory map）的技术，通过创建内存映射文件来避免在内存中直接加载源数据而导致的大规模内存占用问题，这使得我们可以在本地电脑内存规模并不是很大的条件下对大规模的数据进行处理...我们先看一个简单的案例，创建一个随机数组，观察这个数组的内存占用大小： # tracem.py import tracemalloc import numpy as np tracemalloc.start...将numpy数组写入txt文件 因为内存映射本质上是一个对系统文件的读写操作，因此这里我们首先将前面用到的numpy数组存储到txt文件中： # write_array.py import numpy...文件读取测试 前面几个测试我们是直接在内存中生成的numpy的数组并进行内存监测，这里我们为了严格对比，统一采用文件读取的方式，首先我们需要看一下numpy的文件读取的内存曲线如何： # npopen_tracem.py...我们可以看到内存上是几乎没有波动的，因为我们并未把整个数组加载到内存中，而是在内存中加载了其内存映射的文件。使得我们可以读取文件中的任何一个位置的byte，但是不用耗费太大的内存资源。
我们至少可以探索两种方法; 它们是：内存方法和渐进式加载方法。 准备数据集，目的是在拟合模型时将整个训练数据集加载到内存中。...创建内存数据集 我们需要能够将JPEG图像加载到内存中。 这可以通过枚举train-jpg/文件夹中的所有文件来实现。...下面的one_hot_encode（）函数实现了这一点，给定了一个图像标签列表以及标签到整数作为参数的映射，它将返回一个17元素的NumPy数组，该数组描述了一张照片的标签的独热编码。...下面的load_dataset（）函数实现了这一点，给出了JPEG图像的路径，文件到标签的映射，以及标签到整数作为输入的映射; 它将为X和y元素返回NumPy数组以进行建模。...加载后，我们可以将这些NumPy数组保存到文件中供以后使用。 我们可以使用save（）或savez（）函数来保存数组方向。
这个数据处理的方案是基于内存映射（memory map）的技术，通过创建内存映射文件来避免在内存中直接加载源数据而导致的大规模内存占用问题，这使得我们可以在本地电脑内存规模并不是很大的条件下对大规模的数据进行处理...将numpy数组写入txt文件 因为内存映射本质上是一个对系统文件的读写操作，因此这里我们首先将前面用到的numpy数组存储到txt文件中： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 # write_array.py...+00 2.068624031433622612e+00 4.007000282914471967e+00 numpy文件读取测试 前面几个测试我们是直接在内存中生成的numpy的数组并进行内存监测，这里我们为了严格对比...mmap内存占用测试 伏笔了一大篇幅的文章，最后终于到了内存映射技术的测试，其实内存映射模块mmap的使用方式倒也不难，就是配合os模块进行文件读取，基本上就是一行的代码： 1 2 3 4 5 6 7...，因为我们并未把整个数组加载到内存中，而是在内存中加载了其内存映射的文件。
在进行数据分析时，导入数据（例如pd.read_csv)几乎是必需的，但对于大的CSV，可能会需要占用大量的内存和读取时间，这对于数据分析时如果需要Reloading原始数据的话会非常低效。...Dataquest.io 发布了一篇关于如何优化 pandas 内存占用的教程，仅需进行简单的数据类型转换，就能够将一个棒球比赛数据集的内存占用减少了近 90%，而pandas本身集成上的一些压缩数据类型可以帮助我们快速读取数据...内存优化 一个现象是，在使用pandas进行数据处理的时候，加载大的数据或占用很大的内存和时间，甚至有时候发现文件在本地明明不大，但是用pandas以DataFrame形式加载内存中的时候会占用非常高的内存...pandas 使用一个单独的映射词典将这些int值映射到原始值。只要当一个列包含有限的值的集合时，这种方法就很有用。...可以看出，原CSV文件占用内存为616.95MB，优化内存后的占用仅为173.9MB，且相对于原来pd.read_csv的7.7s的loading time,读入优化后的预处理数据文件能很大程度上的加速了读取
为此，Vaex采用了内存映射、高效的外核算法和延迟计算等概念来获得最佳性能（不浪费内存）。所有这些都封装在一个类似Pandas的API中。..., index=False) 直接通过Vaex或直接读取CSV，这速度将类似于Pandas。...如果你的数据不是内存映射文件格式（例如CSV、JSON），则可以通过与Vaex结合Pandas I/O轻松地转换它。 我们可以将它转换为HDF5并用Vaex处理它！...这是使用了内存映射。 5 虚拟列 Vaex在添加新列时创建一个虚拟列，虚列的行为与普通列一样，但是它们不占用内存。这是因为Vaex只记得定义它们的表达式，而不预先计算值。...平均值计算将强制执行这个计算消耗相当大的虚列。当使用Numpy执行时，只需要30秒（11亿行）。
矢量化是 Pandas 和 NumPy 的核心，它对整个数组而不是单个标量执行数学运算。Pandas 已经拥有一套广泛的矢量化函数，我们无需重新发明轮子，只要关注我们的重点如何计算就好了。...以下这张表是pandas的所有类型： Pandas命名方式中，数据类型名称之后的数字表示此数据类型中的每个数字将占用多少位内存。因此，我们的想法是将数据集中的每一列都转换为尽可能小的子类型。...当我们将df保存到csv文件时，这种内存消耗的减少会丢失因为csv还是以字符串的形式保存的，但是如果使用pickle保存那就没问题了。 为什么要减小内存占用呢？...在使用大型机器学习模型处理此类数据集时，内存的占用和消耗起着重要作用。...使用 CSV格式保存文件 就像读取 CSV 文件非常慢一样，将数据保存回它们也是如此。
栅格的运算一般使用的是numpy模块，然后将数据转为数组array放到内存中计算。但如果你的栅格数据过大，就需要用到mmap_array，这是一个内存映射数组，可以保存到硬盘中。...array：array 是一个普通的 NumPy 数组，它是 numpy.ndarray 类的一个实例。这种数组将其数据直接存储在内存中。...普通的 NumPy 数组用于处理可以容纳在内存中的数据集，并且在大多数情况下，计算和操作速度更快。然而，它们不能用于处理比可用内存更大的数据集。...mmap_array：mmap_array 是一个内存映射文件 (memory-mapped file) 数组，它是 numpy.memmap 类的一个实例。...这种数组的数据存储在磁盘上的一个文件中，而不是直接存储在内存中。numpy.memmap 的主要优点是，它允许您处理比可用内存更大的数据集，因为数据只在需要时才从磁盘加载到内存中。
content2 = fout2.read() 调用read()会一次性读取文件的全部内容，如果文件有10G，内存就爆了。可以反复调用read(size)方法，每次最多读取size个字节的内容。...low_memory : boolean, default True 分块加载到内存，再低内存消耗中解析。但是可能出现类型混淆。确保类型不被混淆需要设置为False。...(r"E:\测试文件夹\测试数据.csv") 字符串前加 r 的作用 >>> "E:\测试文件夹\测试数据.csv" 'E:\\测试文件夹\\测试数据.csv' >>> r"E:\测试文件夹\测试数据...类文件对象需要支持seek()和read()方法。 mmap_mode : {None, 'r+', 'r', 'w+', 'c'}, optional 内存映射模式, 选填。...如果"fix_imports", 如果是True, pickle将尝试将旧的python2名称映射到新名称在python3中使用。
Earth Engine 有限制，以防止同时运行太多这样的聚合。在此示例中，“并发聚合过多”错误是由映射内的减少触发的： 不好——不要这样做！...因此，计算输出图块所需的所有输入都必须适合内存。例如，当输入是具有许多波段的图像时，如果所有波段都用于计算，则最终可能会占用大量内存。...当该集合转换为一个巨大的数组时，该数组必须一次全部加载到内存中。因为它是一个很长的时间序列图像，所以数组很大并且主机不适合计算如此巨大的内存。...一种可能的解决方案是将tileScale参数设置为更高的值。较高的 tileScale 值会导致图块缩小 1 倍 tileScale^2。...，否则不应将tileScale 较小的切片设置为也会导致较大的并行化内存消耗。
要使内存尽可能的小，我想到了分片读，因为日期为顺序的，可以先分片，然后按照不同的偏移量，依次读一行然后顺序去筛选。 读文件是IO操作，那是不是可以加一个线程去优化读的流程。...什么是全局解释器锁(GIL) python是一个动态语言，python中一个线程对应于c语言中的一个线程，GIL使得同一个时刻只有一个线程在一个cpu上执行字节码, 无法将多个线程映射到多个cpu上执行...文件读写IO，网络IO。那么这些IO的底层原理是什么呢？看下图。 计算机的核心（CPU和内存），与其它设备之间数据转移的过程就是IO。比如数据从磁盘读入到内存，或内存的数据写回到磁盘，都是IO操作。...总结，一个进程的IO输入操作流程如下： a）进程向操作系统请求外部数据 b）操作系统将数据从外部磁盘拷贝到内存缓冲区 c）操作系统将数据从内存缓冲区拷贝到进程缓冲区 d）进程读取数据进行操作 结论 总结...那么线程之前的切换也会占用资源。所以得需要调整线程数量参数以使得性能最优。
127个csv文件中，我们已经用csvkit （https://csvkit.readthedocs.io/en/1.0.2/） 将其合并，并添加了表头。...Dataframe对象的内部表示 在底层，pandas会按照数据类型将列分组形成数据块（blocks）。...对于包含数值型数据（比如整型和浮点型）的数据块，pandas会合并这些列，并把它们存储为一个Numpy数组（ndarray）。Numpy数组是在C数组的基础上创建的，其值在内存中是连续存储的。...选理解子类（Subtypes） 刚才我们提到，pandas在底层将数值型数据表示成Numpy数组，并在内存中连续存储。这种存储方式消耗较少的空间，并允许我们较快速地访问数据。...由于一个指针占用1字节，因此每一个字符串占用的内存量与它在Python中单独存储所占用的内存量相等。
在这篇文章中，我们将介绍 Pandas 的内存使用情况，以及如何通过为数据框(dataframe)中的列(column)选择适当的数据类型，将数据框的内存占用量减少近 90%。...最原始的数据是 127 个独立的 CSV 文件，不过我们已经使用 csvkit 合并了这些文件，并且在第一行中为每一列添加了名字。...你会注意到这些数据块不会保留对列名的引用。这是因为数据块对存储数据框中的实际值进行了优化，BlockManager class 负责维护行、列索引与实际数据块之间的映射。...对于表示数值(如整数和浮点数)的块，Pandas 将这些列组合在一起，并存储为 NumPy ndarry 数组。...因此，将其转换为 datetime 时，内存的占用量会增加一倍，因为 datetime 的类型是 64 位。无论如何，将其转换成 datetime 是有价值的，因为它将让时间序列分析更加容易。
主要的有Numpy、SQL alchemy、Matplot lib和openpyxl。 data frame的核心内部模型是一系列NumPy数组和pandas函数。...数组。...03 通过DTYPES高效地存储数据 当通过read_csv、read_excel或其他数据帧读取函数将数据帧加载到内存中时，pandas会进行类型推断，这可能是低效的。...因此，可以将数据帧作为迭代器处理，并且能够处理大于可用内存的数据帧。 ?...("chunk_output_%i.csv" % i ) 它的输出可以被提供到一个CSV文件，pickle，导出到数据库，等等… 英文原文： https://medium.com/analytics-and-data
来源：DeepHub IMBA本文约1800字，建议阅读9分钟本文将介绍如何使用内存映射文件加快PyTorch数据集的加载速度。...什么是内存映射文件 内存映射文件（memory-mapped file）是将完整或者部分文件加载到内存中，这样就可以通过内存地址相关的load或者store指令来操纵文件。...最重要的部分是在__init__中，我们将使用 numpy 库中的 np.memmap() 函数来创建一个ndarray将内存缓冲区映射到本地的文件。...的memmap对象，它允许将大文件分成小段进行读写，而不是一次性将整个数组读入内存。...对于更多的介绍请参考Numpy的文档，这里就不做详细的解释了。 基准测试 为了实际展示性能提升，我将内存映射数据集实现与以经典方式读取文件的普通数据集实现进行了比较。
但是如果数据本地存储，我们可以通过将整个数据集组合成一个文件，然后映射到内存中来优化读取操作，这样我们每次文件读取数据时就不需要访问磁盘，而是从内存中直接读取可以加快运行速度。...什么是内存映射文件 内存映射文件（memory-mapped file）是将完整或者部分文件加载到内存中，这样就可以通过内存地址相关的load或者store指令来操纵文件。...最重要的部分是在__init__中，我们将使用 numpy 库中的 np.memmap() 函数来创建一个ndarray将内存缓冲区映射到本地的文件。...的memmap对象，它允许将大文件分成小段进行读写，而不是一次性将整个数组读入内存。...对于更多的介绍请参考Numpy的文档，这里就不做详细的解释了 基准测试 为了实际展示性能提升，我将内存映射数据集实现与以经典方式读取文件的普通数据集实现进行了比较。
例如下面的图,这是 CSV 文件的磁盘和内存大小比较。我们在这里使用的数据集是 Santander Customer Satisfaction 数据集。...途中比较了 CSV 文件在读取为 DataFrame 之前和读取为 DataFrame 之后的磁盘/内存使用情况。...csr_m = sparse.csr_matrix(m) 虽然我们的原始矩阵将数据存储在二维数组中，但转换后的 CSR 矩阵将它们存储在 3 个一维数组中。...所以可以理解为将这些数据转换为稀疏矩阵是值得得，因为能够节省很多得存储。 那么如何判断数据的稀疏程度呢？使用NumPy可以计算稀疏度。...回到嘴上面的图，这就是上面我们看到为什么pandas占用内存多的原因。 我们为什么要关心稀疏矩阵？ 好吧，使用稀疏矩阵有很多很好的理由。他们主要是， 与基本方法相比，可节省大量内存。
vaex 使用详解 1.巨型文件读取&处理（例如CSV）Vaex 工具的设计初衷就包括以高效的方式处理比可用内存大得多的文件。借助于它，我们可以轻松处理任意大的数据集。...上述过程的详细说明如下：① 当我们使用vaex.open()对于 CSV 文件，Vaex 将流式处理整个 CSV 文件以确定行数和列数，以及每列的数据类型。...这个过程不会占用大量 RAM，但可能需要一些时间，具体取决于 CSV 的行数和列数。可以通过schema_infer_fraction控制 Vaex 读取文件的程度。...也就是说，我们在 20 秒内读取了整个 76 GB CSV 文件 3 次，而无需将整个文件加载到内存中。 注意，无论文件格式如何，Vaex 的 API 都是相同的。...尽管如此，大型 CSV 文件在日常工作中还是会遇到，这使得此功能对于快速检查和探索其内容以及高效转换为更合适的文件格式非常方便。
例如下面的图，这是 CSV 文件的磁盘和内存大小比较。我们在这里使用的数据集是 Santander Customer Satisfaction 数据集。 ...途中比较了 CSV 文件在读取为 DataFrame 之前和读取为 DataFrame 之后的磁盘/内存使用情况。...= sparse.csr_matrix(m) 虽然我们的原始矩阵将数据存储在二维数组中，但转换后的 CSR 矩阵将它们存储在 3 个一维数组中。...所以可以理解为将这些数据转换为稀疏矩阵是值得的，因为能够节省很多的存储。 那么如何判断数据的稀疏程度呢？使用NumPy可以计算稀疏度。...回到最上面的图，这就是上面我们看到为什么pandas占用内存多的原因。 我们为什么要关心稀疏矩阵？ 好吧，使用稀疏矩阵有很多很好的理由。他们主要是： 与基本方法相比，可节省大量内存。
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