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Python工具开发实践-csv文件分割

今天工作中需要处理一个700多W行的csv文件,要求将csv文件按照100W行进行分割,以便可以用excel打开,找了几个脚本,处理小文件都差不多,但是当我尝试处理这个大文件时,代码效率就凸显出来了,有的程序半个小时都处理不完...() 定义csv分割行数 linesPerFile = 1000000 初始化文件编号为1 filecount = 1 以0为起点,文件行数为终点,分片大小为间隔,循环遍历文件,每次遍历行数即为分片大小...,而不是每行遍历一次 for i in range(0, len(csv_file), linesPerFile): 打开目标文件准备写入,不存在则创建 with open(file_name[:-4]...+ '_' + str(filecount) + '.csv', 'w+') as f: 判断是否为第一个文件,不是的话需要先写入标题行 if filecount > 1: f.write(csv_file...[0]) 批量写入i至i+分片大小的多行数据 f.writelines(csv_file[i:i+linesPerFile]) 完成一个文件写入之后,文件编号增加1 filecount += 1 至此,

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Python小工具:CSV文件分割神器2.0

工作中需要处理一个700多W行的csv文件,要求将csv文件按照100W行进行分割,以便可以用excel打开,找了几个脚本,处理小文件都差不多,但是当我尝试处理这个大文件时,代码效率就凸显出来了,有的程序半个小时都处理不完...= f.readlines() 定义csv分割行数 linesPerFile = 1000000 初始化文件编号为1 filecount = 1 以0为起点,文件行数为终点,分片大小为间隔,循环遍历文件...,每次遍历行数即为分片大小,而不是每行遍历一次 for i in range(0, len(csv_file), linesPerFile): 打开目标文件准备写入,不存在则创建 with open...1: f.write(csv_file[0]) 批量写入i至i+分片大小的多行数据 f.writelines(csv_file[i:i+linesPerFile]) 完成一个文件写入之后,文件编号增加...回复 csv2 获取CSV文件分割神器2.0版本

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csv模块-python

CSV模块式python的内置模块,用于读写CSV文件. testqq.csv文件内容: 序号姓名年龄1啊啊102宝宝153尺寸174等等195恩恩206方法21 序号 姓名 年龄 1 啊啊 10 2...宝宝 15 3 尺寸 17 4 等等 19 5 恩恩 20 6 方法 21 序号 姓名 年龄 1 啊啊 10 2 宝宝 15 3 尺寸 17 4 等等 19 5 恩恩 20 6 方法 21 一、从CSV...文件读取内容 使用CSV模块的reader函数读CSV文件代码: import  csv f =  open('testqq.csv','rb')reader  = csv.reader(f)for...文件写入内容 使用writer函数向csv文件写入内容 import  csv f =  open('testqq.csv','wb')writer  = csv.writer(f)writer.writerow...(['序号','姓名','年龄'])data =  ['aa','bb','cc']writer.writerow(data) 程序运行结果testqq.csv文件已经写入了aa bb cc内容。

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【从零学习python 】53. CSV文件和PythonCSV模块

CSV文件 CSV文件:Comma-Separated Values,中文叫逗号分隔值或者字符分割值,其文件以纯文本的形式存储表格数据。...name,age,score zhangsan,18,98 lisi,20,99 wangwu,17,90 jerry,19,95 Python中的csv模块,提供了相应的函数,可以让我们很方便地读写csv...CSV文件的写入 import csv # 以写入方式打开一个csv文件 file = open('test.csv','w') # 调用writer方法,传入csv文件对象,得到的结果是一个CSVWriter...文件的读取 import csv # 以读取方式打开一个csv文件 file = open('test.csv', 'r') # 调用csv模块的reader方法,得到的结果是一个可迭代对象 reader...= csv.reader(file) # 对结果进行遍历,获取到结果里的每一行数据 for row in reader: print(row) file.close()

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