Python里for循环要遍历的数据很多很大怎么办？

小蓝

2024 年 04 月 09 日

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Linux 技术杂烩

在Python中使用 for循环遍历大量数据时，可能会面临内存使用率高和效率低下的问题。为了有效处理这些挑战，Python提供了多种优化手段。

使用生成器（Generators）
生成器是创建迭代器的简易方式。与列表不同，生成器在每次迭代时才生成值，这意味着它们不会在内存中存储整个序列，而是逐个产生元素。例如：
```
def large_range(n):
    i = 0
    while i < n:
        yield i
        i += 1

for i in large_range(1000000):
    # 处理 i
```
使用迭代器（Iterators）
与生成器类似，迭代器允许你遍历一个序列而不必一次性将其加载到内存中。例如，使用 iter()和 next()函数来手动处理迭代。
利用内置函数和模块
利用如 itertools这类内置模块，使用 islice进行切片操作，或者 chain来组合多个迭代器等技术来处理大数据集。

分块处理（Chunking）
如果数据来源于文件或数据库，可以考虑分批次读取数据，每次只处理一小块数据。

def read_in_chunks(file_object, chunk_size=1024):
    """逐块读取文件数据的生成器函数。"""
    while True:
        data = file_object.read(chunk_size)
        if not data:
            break
        yield data

with open('large_file.txt', 'r') as f:
    for piece in read_in_chunks(f):
        # 处理文件片段

并发执行（Concurrency）
在某些情况下，可以使用多线程或多进程来实现数据的并发处理，这样可以在多核心CPU上分散计算负载，Python 的 concurrent.futures 模块便于实现并行处理。
内存友好的数据结构
另一个提升效率的方法是使用内存效率更高的数据结构，比如使用 array代替列表来处理大型数值数据集合。numpy库也是处理大型数据集的首选方式。
外部存储
当数据过于庞大时，考虑将部分数据保存在外部存储（如硬盘）且仅在需要时加载到内存。SQLite和 pandas的 HDFStore能够支持外部存储。
数据流处理
如果可能，应用流处理框架像 Apache Kafka, RabbitMQ等。它们支持大量数据的实时处理，只需消费并处理当前可用的数据集。