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一旦文本加载到Textparser对象中,就可以使用get_chunk()方法进行分块了。get_chunk()方法接受一个标识分块的语法规则作为参数,并返回分块后的结果。以下是一个使用get_chunk()方法进行名词短语(NP)分块的示例: chunked_text = tp.get_chunk('CHUNK: {<NN.*>}') 在上面的示例中,`{<NN.*>}`是一个用于...
python getch 1个字符 python get_chunk 原文件user_item_behavior_history.csv有2亿多条数据,如果是用本机内存读取的话,在配置有限的情况下用普通的方法读取肯定是行不通的,会内存报错, 使用get_chunk方法,当chunkSize=10000000时,读取速度最快。 原理:把dataframe分为多个chunk,一个chunk有10000000条数据,最后再...
使用get_chunk方法进行文本分块的操作非常简单。首先,需要导入TextParser库,并创建一个TextParser对象。然后,将待处理的文本作为参数传递给get_chunk方法,并设置合适的参数。最后,调用get_chunk方法,即可得到文本的分块结果。 4. get_chunk方法的参数 get_chunk方法可以接受多个参数,用于指定不同的分块策略和规则。其...
final_chunk_size = file_size - chunk_start yield(chunk_start, final_chunk_size) def read_file_chunked(file_path): with open(file_path) as file_: file_size = os.path.getsize(file_path) print('File size: {}'.format(file_size)) ...
final_chunk_size = file_size - chunk_start yield(chunk_start, final_chunk_size) def read_file_chunked(file_path): with open(file_path) as file_: file_size = os.path.getsize(file_path) print('File size: {}'.format(file_size)) ...
get_chunk(10000000)# 查看数据的基本信息 dataframe.info() 输出结果: <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 10000000 entries, 0 to 9999999 Data columns (total 5 columns): userid int64 itemid int64 categoryid int64 type object timestamp int64 dtypes: int64(4), object(1) memory ...
whilechunk:=file.read(256):process(chunk) 正则表达式匹配 正则表达式匹配是一个两步式过程。第一步是检查是否有匹配,第二步是提取匹配的部分。 obj=re.match(info).group(1)ifre.match(info)elseNone 正则表达式匹配 从上面的代码可以观察到,我们在一次匹配中重复计算了 re.match(info)。这会减慢该程序的执...
get('name')},设备索引:{device_info.get('index')}") 录制音频 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 FORMAT = pyaudio.paInt16 # 音频样本格式 CHANNELS = 1 # 音频通道(1:单声道,2:立体声) RATE = 44100 # 采样率 CHUNK = 1024 # 每个缓冲区的帧数 RECORD_SECONDS = 5 p = py...
get('https://api.intumu.com/data', allow_redirects=False) print(response.status_code) 10. 流式处理大型响应 要将大型响应流式处理并分块处理,而不是将其全部加载到内存中,可以使用以下代码: import requests response = requests.get('https://api.intumu.com/large-data', stream=True) for chunk ...