根据文件名中的日期模式从目录中read_csv文件子集，有什么更快、更节省内存的方法？

根据文件名中的日期模式从目录中读取CSV文件子集，可以采用以下方法来提高速度和节省内存：

1. 使用正则表达式匹配文件名：使用正则表达式来匹配符合日期模式的文件名，可以快速筛选出需要读取的文件子集。
2. 使用迭代器读取文件：使用pandas库的read_csv函数时，可以通过设置参数iterator=True来创建一个迭代器对象，逐块读取文件，从而减少内存占用。
3. 设置适当的数据类型：在读取CSV文件时，可以通过设置dtype参数来指定每列的数据类型，避免pandas自动推断数据类型导致的内存浪费。
4. 使用压缩文件：如果文件较大，可以考虑将文件进行压缩，例如使用gzip或zip格式，然后使用相应的解压缩函数进行读取，可以减少磁盘IO和内存占用。
5. 使用并行处理：如果目录中的文件数量较多，可以考虑使用多线程或多进程并行处理，加快读取速度。
6. 使用分布式计算：如果目录中的文件数量非常大，可以考虑使用分布式计算框架，如Apache Spark或Dask，将读取任务分布到多台机器上进行并行处理。

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• 腾讯云对象存储（COS）：用于存储和管理大规模的非结构化数据，支持高可靠性、高可用性和高性能的数据存储和访问。可以将CSV文件上传到COS中，并通过API进行读取和处理。
• 腾讯云云服务器（CVM）：提供弹性的云服务器实例，可以根据需求灵活调整计算资源。可以在CVM上部署相应的数据处理和分析环境，进行文件读取和处理操作。

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