Python分块CSV文件多处理

小编典典

Python分块CSV文件多处理

python

我正在使用以下代码将CSV文件拆分为多个块（从此处获取）

def worker(chunk):
    print len(chunk)

def keyfunc(row):
    return row[0]

def main():
    pool = mp.Pool()
    largefile = 'Counseling.csv'
    num_chunks = 10
    start_time = time.time()
    results = []
    with open(largefile) as f:
        reader = csv.reader(f)
        reader.next()
        chunks = itertools.groupby(reader, keyfunc)
        while True:
            # make a list of num_chunks chunks
            groups = [list(chunk) for key, chunk in
                      itertools.islice(chunks, num_chunks)]
            if groups:
                result = pool.map(worker, groups)
                results.extend(result)
            else:
                break
    pool.close()
    pool.join()

但是，无论我选择使用多少块，似乎块的数量始终保持恒定。例如，无论选择1个块还是10个块，在处理示例文件时总会得到此输出。理想情况下，我想对文件进行分块，以使其平均分配。

请注意，我正在分块的实际文件超过了1300万行，这就是为什么我要逐块处理它的原因。那是必须的！

6
7
1
...
1
1
94
--- 0.101687192917 seconds ---

阅读 217

2021-01-16

共1个答案

小编典典

根据评论，我们希望每个进程可以处理10000行的块。这并不是很难做到的。请参阅iter/islice下面的食谱。但是，使用问题

pool.map(worker, ten_thousand_row_chunks)

是 pool.map 将尝试把 所有块 的任务队列一次。如果这需要的内存超过可用内存，那么您将获得一个
MemoryError。（注意：pool.imap遇到相同的问题）

因此，我们需要对pool.map每个块的各个部分进行迭代调用。

import itertools as IT
import multiprocessing as mp
import csv

def worker(chunk):
    return len(chunk)

def main():
    # num_procs is the number of workers in the pool
    num_procs = mp.cpu_count()
    # chunksize is the number of lines in a chunk
    chunksize = 10**5

    pool = mp.Pool(num_procs)
    largefile = 'Counseling.csv'
    results = []
    with open(largefile, 'rb') as f:
        reader = csv.reader(f)
        for chunk in iter(lambda: list(IT.islice(reader, chunksize*num_procs)), []):
            chunk = iter(chunk)
            pieces = list(iter(lambda: list(IT.islice(chunk, chunksize)), []))
            result = pool.map(worker, pieces)
            results.extend(result)
    print(results)
    pool.close()
    pool.join()

main()

每个文件chunk最多包含chunksize*num_procs文件中的几行。这些数据足以使池中的所有工作人员都能工作，但又不会太大，以至于引起MemoryError－如果设置的chunksize值没有太大。

每个chunk然后被分解成块，其中每个块由多达的 chunksize行从该文件。然后将这些片段发送到pool.map。

如何iter(lambda: list(IT.islice(iterator, chunksize)), [])工作：

这是将迭代器分为长度为chunksize的块的惯用法。让我们看一下它如何工作的例子：

In [111]: iterator = iter(range(10))

请注意，每次IT.islice(iterator, 3)调用时，都会从迭代器中切出一个新的3个项目块：

In [112]: list(IT.islice(iterator, 3))
Out[112]: [0, 1, 2]

In [113]: list(IT.islice(iterator, 3))
Out[113]: [3, 4, 5]

In [114]: list(IT.islice(iterator, 3))
Out[114]: [6, 7, 8]

当迭代器中剩余的项目少于3个时，仅返回剩余的内容：

In [115]: list(IT.islice(iterator, 3))
Out[115]: [9]

如果再次调用它，则会得到一个空列表：

In [116]: list(IT.islice(iterable, 3))
Out[116]: []

lambda: list(IT.islice(iterator, chunksize))是一个list(IT.islice(iterator, chunksize))在调用时返回的函数。这是“单线”，相当于

def func():
    return  list(IT.islice(iterator, chunksize))

最后，iter(callable, sentinel)返回另一个迭代器。该迭代器产生的值是可调用函数返回的值。它会不断产生值，直到可调用对象返回等于前哨值的值为止。所以

iter(lambda: list(IT.islice(iterator, chunksize)), [])

将继续返回值，list(IT.islice(iterator, chunksize))直到该值是空列表为止：

In [121]: iterator = iter(range(10))

In [122]: list(iter(lambda: list(IT.islice(iterator, 3)), []))
Out[122]: [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9]]

2021-01-16