Какие существуют способы оптимизации чтения и записи больших объемов данных в CSV файлы?

Несколько способов оптимизации чтения и записи больших объёмов данных в CSV-файлы:

• Использовать буферизацию. vk.com Она позволяет считывать и записывать данные блоками, что увеличивает скорость операций. vk.com
• Обрабатывать данные по частям. sky.pro Для этого в pandas используется параметр chunksize, который позволяет избегать загрузки всего содержимого файла в память сразу. sky.pro
• Использовать контекстный менеджер. sky.pro Он автоматически освобождает использованные ресурсы после обработки файла. sky.pro
• Использовать распределённые вычисления. sky.pro Распределённые df-библиотеки, такие как dask.dataframe и modin, расширяют функциональность pandas и позволяют обрабатывать данные параллельно на разных процессорных ядрах или серверах. sky.pro
• Промежуточно сохранять данные в формате Pickle. sky.pro Если предстоит выполнить многократные операции над данными, их можно временно сохранять в этом формате. sky.pro
• Отслеживать время выполнения. sky.pro Это поможет выявлять и оптимизировать узкие места. sky.pro
• Использовать базы данных. ru.stackoverflow.com Например, MySQL или PostgreSQL, они с лёгкостью обрабатывают данные, которые не помещаются в памяти. ru.stackoverflow.com Кроме того, они поддерживают индексацию, что может значительно ускорить обработку данных. ru.stackoverflow.com