51CTO博客已为您找到关于python chunksize的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及python chunksize问答内容。更多python chunksize相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
f = request.FILES.get('uploadfile')#'uploadfile'与提交表单中input名一致,多个文件参见getlist() filename = os.path.join('static', ) #存放内容的目标文件 # 123 = os.path.join('static', 'images', ) with open(filename, 'wb') as keys: for chunk in f.chunks():#chunks()方法将文件切分...
importmultiprocessingasmp,osdefprocess_wrapper(chunkStart, chunkSize):withopen("input.txt")asf: f.seek(chunkStart) lines = f.read(chunkSize).splitlines()forlineinlines: process(line)defchunkify(fname,size=1024*1024): fileEnd = os.path.getsize(fname)withopen(fname,'r')asf: chunkEnd = f....
df.to_csv('data.csv') 二、指定 chunksize 分块读取文件 pandas.read_csv参数chunksize通过指定一个分块大小(每次读取多少行)来读取大数据文件,可避免一次性读取内存不足,返回的是一个可迭代对象TextFileReader。 importpandasaspd reader = pd.read_csv('data.csv', sep=',', chunksize=10)# <pandas.io.p...
函数原型：map(func, iterable[, chunksize=None])Pool类中的map方法，与内置的map函数用法行为基本一致，它会使进程阻塞直到结果返回。 注意：虽然第二个参数是一个迭代器，但在实际使用中，必须在整个队列都就绪后，程序才会运行子进程。map_async()函数原型：map_async(func, iterable[, chunksize[, callback]]...
XXX.imap(func, iterable, chunksize=1) #XXX.map()的迭代器版本,返回迭代器实例。 XXX.imap()速度远慢于XXX.map(),但是对内存需求非常小。XXX为进程池实例。 XXX.imap_unordered(func, iterable, chunksize=1) #XXX.imap()的无序版本(不会按照调用顺序返回,而是按照结束顺序返回),返回迭代器实例。
map_async(func, iterable[, chunksize=None]):map_async与map的关系同apply与apply_async imap():imap 与 map的区别是,map是当所有的进程都已经执行完了,并将结果返回了,imap()则是立即返回一个iterable可迭代对象。 imap_unordered():不保证返回的结果顺序与进程添加的顺序一致。
必须在close或terminate()之后使用 close()等待所有进程结束后，才关闭进程池 map(func，iterable，chunksize=int) map函数的并行版本，保持阻塞直到获得结果 #返回一个可用于获取结果的对象，回调函数应该立即执行完成，否则会阻塞负责处理结果的线程 map_async(func，iterable，chunksize，callback，error_callback)imap...
map(func, iterable[, chunksize=None]):Pool类中的map方法,与内置的map函数用法行为基本一致,它会使进程阻塞直到返回结果。注意,虽然第二个参数是一个迭代器,但在实际使用中,必须在整个队列都就绪后,程序才会运行子进程。 map_async(func, iterable[, chunksize=None]):map_async与map的关系同apply与apply_async...
与Python标准库中的 map 方法有着相同的用法和功能,不同的是,进程池中的该方法会将 iterable 参数传入的可迭代对象分成 chunksize 份传递给不同的进程来处理。 4.3.1. 示例 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importloggingimport osfrom multiprocessing.poolimportPoolfrom timeimportsleepimport ...