标签：速度 并且 内存 pytho 应该 行存储 高效 提高效率 taf
这几天打比赛，要读取大文件。
一直习惯用pandas读取数据，这一次也不例外，但是数据特别特别大，内存不够用，自己想把数据排一下序，都没有办法。
后来才开窍，一行一行读入，并且写到本地硬盘文本文件里。
但是我还是用pandas去一行一行读，再一行一行写。速度出奇的慢。
我思索良久，意识到pandas读取数据为DataFrame，会识别数据类型，并且开辟空间进行存储。时间会消耗很多。由于数据量极大，很小的时间也会累积成很庞大的延迟。
所以，还是需要使用python自带的io流。
使用open方法打开文件，按行读取为字符串，并提取关键字以保存到本地。这样速度远超pandas。
因此，在使用高级结构的时候，也应该知道底层的逻辑，这样才能减少问题、提高效率。
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