IPIPGO IP-Proxy Stapelverarbeitung eines Datensatzes: Pandas Chunking zum Laden großer Dateien

Stapelverarbeitung eines Datensatzes: Pandas Chunking zum Laden großer Dateien

Lassen Sie sich nicht die großen Dateien stauen Sie Ihren Computer mit Python, um mit den Daten des alten Eisen sollte diese Situation begegnet sein: gerade ein Dutzend G CSV-Dateien, eilte zu verwenden pandas.read_csv () laden, die Ergebnisse der Speicher direkt stieg auf 90% +, das Programm Karte pro Mutter nicht wissen. Dieses Mal nicht hetzen, um die Tastatur zu zerschlagen, ...

Stapelverarbeitung eines Datensatzes: Pandas Chunking zum Laden großer Dateien

Lassen Sie Ihren Computer nicht durch große Dateien blockieren

Python Datenverarbeitung alten Eisen sollte diese Situation angetroffen haben: nur ein Dutzend G CSV-Dateien, den Drang zu verwenden pandas.read_csv () laden, die Ergebnisse der Speicher direkt stieg auf 90% +, das Programm Karte pro Mutter nicht wissen. Dieses Mal nicht eilen, um die Tastatur zu zerschlagen.BlitzaktionEs wird das Leben Ihres Hundes retten!

Um einen realen Fall zu zitieren: Letzten Monat wollte ein Freund aus dem E-Commerce Daten zum Nutzerverhalten analysieren, 20G Log-Dateien mit gewöhnlichen Methoden direkt in den 16G Speicher des Computers laden. Später wechselte er zur Chunked-Verarbeitung mitProxy-IP-Pool für ipipgoDurch die verteilte Erfassung wird nicht nur die Verarbeitungsgeschwindigkeit verdoppelt, sondern auch eine IP-Sperrung durch die Plattform aufgrund häufiger Anfragen vermieden.

Praktische Erfahrung mit dem Laden von Chunks

Pandas verfügt über einen Chunksize-Parameter, der für den Umgang mit großen Dateien ein Geschenk des Himmels ist, und die spezifische Operation ist einfacher als die Zubereitung von Instant-Nudeln:

pandas als pd importieren
chunk_size = 50000 Je nach Speichersituation anpassen
for chunk in pd.read_csv('oversized file.csv', chunksize=chunk_size):
     Schreiben Sie hier Ihre Verarbeitungslogik
    process(chunk)

Beachten Sie drei wichtige Punkte:
1. Das Gedächtnis ist wie die Geduld einer Freundin, diespeichern. Es wird empfohlen, zunächst die Anzahl der Chunks zu schätzen, indem die Gesamtzahl der Zeilen in der Datei durch 10 geteilt wird
2. nach der Verarbeitung jedes Chunks daran denken, die nicht verwendeten Variablen rechtzeitig zu entkoppeln.
(3) Wenn Sie über mehrere Zeitabschnitte hinweg rechnen müssen (z. B. beim Zählen von Summen), sollten Sie die Kumulierung so vornehmen, als ob Sie Ihr eigenes Geld sparen würden.

Wenn Chunk-Laden auf Proxy-IP trifft

Wenn die Daten in Echtzeit gecrawlt und aktualisiert werden müssen, gibt es eine geschmacklose Lösung: Integrieren Sie Proxy-IP-Dienste in den Datenverarbeitungsfluss. Verwenden Sie zum BeispielAPI für ipipgoDynamische Erfassung von Proxies mit Multi-Threading zur Verarbeitung verschiedener Datenpakete.

Nehmen Sie Verschreibung
IP-Blockierung verhindern Verwenden Sie für jeden Chunk eine andere Proxy-IP
Multi-geografische Datenerhebung Angabe der regionalen Proxy-IP
automatischer Wiederholungsmechanismus Automatische Umschaltung bei einem IP-Ausfall

Der eigentliche Test in Crawling eine E-Commerce-Plattform Daten, nach der Verwendung von ipipgo rotierenden IP-Funktion, die Sammlung Erfolgsquote von 48% direkt ziehen, um 92%, der Schlüssel ist, dass ihre API-Antwortgeschwindigkeit schnell genug ist, wird nicht zu einem Engpass bei der Verarbeitung.

Leitlinien zur Minenräumung bei gemeinsamen Problemen

F: Wie lassen sich die Daten nach dem Chunking zusammenführen?
A:建议先用to_csv追加模式保存中间结果,最后统一合并。内存不够的话可以分批次合并,记得加代理IP防护,别让辛苦处理的数据在传输时丢了

F: Wie konfiguriere ich eine Proxy-IP in Pandas?
A: Wenn Sie Daten über eine Webanforderung abrufen, können Sie dies in der Anforderungsbibliothek wie folgt einrichten:

proxies = {"http": "http://user:pass@ipipgo-proxy:port"}
response = requests.get(url, proxies=proxies)

F: Was ist, wenn die Bearbeitungszeit zu lang ist?
A: drei Optimierungsrichtungen: ① Multi-Threading/Multi-Processing ② Verbesserung des ipipgo-Geschäftspakets, um schnelleres IP zu erhalten ③ Vorverlegung der Datenvorverarbeitung in die Erfassungsphase

Warum ipipgo?

Eine blutige Lektion, die aus der Inanspruchnahme von sieben oder acht Dienstleistungsanbietern gelernt wurde:
1. einige Proxy-IPs werden als schnell bezeichnet, sind aber in Wirklichkeit langsamer als ein Fahrrad.
2) IPs aus Übersee gehen oft verloren
3. die Reaktion des Kundendienstes ist mit der eines Faultiers vergleichbar
Und ipipgo'sVerschlüsselte Schaltkreise auf Militärniveau+7×24 Stunden technische Unterstützungdie bei der Verarbeitung von Millionen von Daten so stabil ist wie ein alter Hund. Insbesondere die intelligente Routing-Funktion, die automatisch die schnellsten Knoten auswählt, ist für Szenarien, die eine Datenverarbeitung in Echtzeit erfordern, sehr wichtig.

Schließlich, ein Ratschlag: Verarbeitung von Big Data ist wie Wok, Feuer (Chunk-Größe) und Würze (Proxy-IP) mit einem guten, um gutes Essen zu machen. Das nächste Mal, wenn Sie eine große Datei stoßen nicht nur hart, versuchen Sie die Kombination von Chunk-Laden + ipipgo, garantiert, um Ihre Datenverarbeitung Prozess seidig glatt zu fliegen bis zu ~!

Dieser Artikel wurde ursprünglich von ipipgo veröffentlicht oder zusammengestellt.https://www.ipipgo.com/de/ipdaili/31960.html

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