pandas多线程读取csv|极客笔记

pandas多线程读取csv

在数据处理过程中，经常会遇到需要读取大量大型csv文件的情况。在这种情况下，通常会选择使用 pandas 库来处理数据，因为它提供了快速高效的数据处理能力。然而，当需要读取大量大型csv文件时，单线程读取会导致速度较慢，这时可以考虑使用多线程来提高数据读取速度。

在本文中，我们将介绍如何使用 pandas 多线程读取csv文件，并对比单线程和多线程读取csv文件的速度差异。

单线程读取csv文件

首先，我们来看看如何使用 pandas 单线程读取csv文件。我们将使用一个包含大量大型csv文件的示例数据集来进行演示。

import pandas as pd

# 单线程读取csv文件
def read_csv_singlethread(file):
    df = pd.read_csv(file)
    return df

file_list = ['file1.csv', 'file2.csv', 'file3.csv']

for file in file_list:
    df = read_csv_singlethread(file)
    print(df.head())

多线程读取csv文件

接下来，我们将使用多线程来读取csv文件，并对比单线程和多线程读取csv文件的速度。

import pandas as pd
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

# 多线程读取csv文件
def read_csv_multithread(file):
    df = pd.read_csv(file)
    return df

file_list = ['file1.csv', 'file2.csv', 'file3.csv']

with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
    results = executor.map(read_csv_multithread, file_list)

for result in results:
    print(result.head())

通过使用多线程读取csv文件，我们可以看到速度得到了明显的提升。当需要读取大量大型csv文件时，使用多线程读取可以更快地完成数据处理任务。

性能对比

下面我们将使用一个较大的数据集来对比单线程和多线程读取csv文件的速度差异。

import time

# 单线程读取csv文件
def read_csv_singlethread(file):
    start_time = time.time()
    df = pd.read_csv(file)
    end_time = time.time()
    print(f"Singlethread read {file} takes {end_time - start_time} seconds")

# 多线程读取csv文件
def read_csv_multithread(file):
    start_time = time.time()
    df = pd.read_csv(file)
    end_time = time.time()
    print(f"Multithread read {file} takes {end_time - start_time} seconds")

file_list = ['big_file1.csv', 'big_file2.csv', 'big_file3.csv']

# 单线程读取csv文件
for file in file_list:
    read_csv_singlethread(file)

# 多线程读取csv文件
with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
    results = list(executor.map(read_csv_multithread, file_list))

通过对比单线程和多线程读取csv文件的速度，我们可以看到多线程读取csv文件在处理大量大型csv文件时能够显著提升数据读取速度。

综上所述，使用多线程读取csv文件对于处理大量大型csv文件时能够提高数据读取速度，但也需要注意合理控制线程数以避免造成系统资源浪费。