Python 中可以读取 word 文件的库有 python-docx 和 pywin32。...，不仅仅可以读取 word，但是网上介绍用 pywin32 读取 .doc 的文章真不多，因为，真心不好用。...以下是 pywin32 读取 .doc 的代码示例，但是读取表格有问题，输出全是空，原因不明，因为不打算用所以没有深入研究。...Word 未能引发事件 我的爬虫在爬取到 .doc 文件之后，就通过上面的方法将其转为 .docx 格式，原本一切都好，下班挂机在跑，第二天来一看，报了这个错： ?...我用报错的文件单独调试了 doc2docx 方法，并没有报错。网上查了这个错误，没有啥收获。 反复测试后发现总是那个网页报错，说明 bug 可以重现，问题是到底是哪里报错。
在Python开发中，MemoryError 是一种常见的错误，通常发生在程序试图分配超过可用内存的资源时。这种错误在处理大数据集、进行复杂计算或操作大型文件时尤其容易出现。...引言 MemoryError 是Python中一种内建的异常，当程序试图分配的内存超过了系统可用的物理内存时，就会引发此错误。在处理大数据集或执行复杂的算法时，内存管理是至关重要的。...2.常见的MemoryError场景** MemoryError 常见于以下几种场景： -大数据处理**：加载和处理超大数据集时，例如数百万行的CSV文件或大型图像处理。...import numpy as np # 使用numpy数组代替Python列表 large_array = np.zeros((10000, 10000)) 2.管理内存分配** 在处理大型数据集时...import pandas as pd # 使用pandas逐批读取大文件 for chunk in pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=10000):
转换为 Dask-GeoPandas DataFrame 首先，使用 GeoPandas 读取地理数据文件： python import geopandas df = geopandas.read_file...python import dask.dataframe as dd import dask_geopandas 从 CSV 文件读取数据 ddf = dd.read_csv('...') # 使用你的文件路径替换...Parquet 和 Feather 文件格式的写入（以及读回）： python 写入到 Parquet 文件 ddf.to_parquet("path/to/dir/") 从 Parquet 文件读取...： python 读取文件，这里以 GeoPackage 文件为例，同时指定分区数为4 ddf = dask_geopandas.read_file("file.gpkg", npartitions=4...) 以上就是如何使用 Dask-GeoPandas 对大型地理空间数据进行高效处理的简单示例。
数据读取与写入Pandas 支持多种文件格式的数据读取和写入，如 CSV、Excel、JSON 等。最常用的函数是 read_csv 和 to_csv。...时间格式解析错误时间数据的解析错误也是一个常见的问题。如果时间格式不符合预期，可能会导致解析失败或结果不准确。解决方案：使用 pd.to_datetime() 函数指定时间格式。...Pandas 默认会加载整个数据集到内存中，这对于大型数据集来说可能会导致性能问题。解决方案：使用 chunksize 参数分块读取数据，或者使用更高效的数据存储格式如 HDF5 或 Parquet。...# 分块读取 CSV 文件for chunk in pd.read_csv('large_data.csv', chunksize=1000): process(chunk)# 使用 Parquet...MemoryError 错误当内存不足时，Python 会抛出 MemoryError。这通常是由于处理过大的数据集引起的。
Python3 中可以使用 json 模块来对 JSON 数据进行编解码，它主要提供了四个方法： dumps、dump、loads、load。...allow_nan: 默认值为True,如果allow_nan为False，则严格遵守JSON规范,序列化超出范围的浮点值（nan，inf，-inf）会引发ValueError。...如果遇到了无效的JSON符号，会引发异常。 如果进行反序列化（解码）的数据不是一个有效的JSON文档，将会引发 JSONDecodeError异常。...json.decoder.JSONDecodeError: Extra data: line 2 column 1 (char 17) 表示数据错误，数据太多，第2行第一列 因为json只能读取一个文档对象...，有两个解决办法 1、单行读取文件,一次读取一行文件。
JSON格式的字符串 json.load() 从文件中读取JSON格式的数据，并解析成Python对象 json.dump() 将Python对象转换成JSON格式的数据，并写入文件 json.JSONDecoder...json.load() json.load() 是Python标准库 json 模块中的一个函数，用于从文件中读取JSON格式的数据，并将其解析（解码）成Python对象。...json.load() 直接从文件中读取并解析JSON数据，而不需要先将文件内容读入一个字符串变量。...属性 msg: 一个字符串，描述了错误的性质。这通常是一个简短的错误消息，如"Expecting value"或"Extra data"。 doc: 引发错误的JSON字符串（或其一部分）。...由于JSON数据格式不正确，json.loads()函数会引发json.JSONDecodeError异常。我们捕获了这个异常，并打印了错误消息、错误位置以及（如果可用的话）行号和列号。
1.2 Pandas中的并行计算方法多线程：适用于I/O密集型任务，如读取文件、网络请求等。...分布式计算：对于超大规模的数据集，可以使用Dask或Vaex等分布式计算框架，它们与Pandas接口兼容，能够处理超出内存限制的数据。...，这可能导致内存占用过高，甚至引发内存溢出错误。...解决方案使用copy=False参数避免不必要的数据复制。对于大型数据集，考虑使用Dask或Vaex等分布式计算框架，它们能够在磁盘上存储中间结果，减少内存压力。...这是因为Python的pickle模块无法序列化这些对象。解决方法将lambda表达式替换为普通函数定义。如果必须使用匿名函数，可以尝试使用dill库代替默认的pickle模块。
猫头虎 分享：Python库 Dask 的简介、安装、用法详解入门教程 今天猫头虎带大家走进 Dask 的世界，作为一个并行计算的强大工具，它在处理大规模数据和优化计算效率时非常有用！...Dask DataFrame：与 pandas 类似，处理无法完全载入内存的大型数据集。 Dask Delayed：允许将 Python 函数并行化，适合灵活的任务调度。...import dask.dataframe as dd # 读取一个超大 CSV 文件 df = dd.read_csv('large_file.csv') # 进行操作，例如 groupby 和...process_data(i)) # 触发并行执行 final_result = delayed(sum)(results).compute() print(final_result) 如何避免常见错误...总结与表格概览 功能 Dask 替代方案 主要优势 Dask DataFrame pandas 处理无法装载到内存的大型数据集 Dask Array NumPy 处理超大数组并行计算 Dask Delayed
前言 当前镜像：气象分析3.9 资源：4核16g 注意分开运行，不然会爆内存 阅读本文你将学到： 远超循环批量处理nc文件效率的技巧 四种并行库的基本使用与区别 wrf变量极值经纬度索引 Dask...、multiprocessing、ThreadPoolExecutor、和joblib都是Python中用于实现并行计算和任务调度的库或模块，各有其特点和应用场景： Dask Dask 是一个灵活的并行计算库...特长与区别： 特长：处理大型数据集，易于扩展到多台机器，高级数据结构支持。 区别：相比其他库，Dask提供了更高级别的抽象，特别适合于数据科学和大数据分析领域。...wrf_files = glob.glob('/home/mw/input/typhoon9537/*') # 使用Dask并行处理批量读取和提取slp变量 slp_data = [dask.delayed...wrf_files = glob.glob('/home/mw/input/typhoon9537/*') # 使用ThreadPoolExecutor来并行处理文件读取 def process_files
try: # 可能会引发异常的代码块except ValueError: # 处理值错误的代码块except FileNotFoundError: # 处理文件不存在的代码块except...6.2 JSON文件的读写：json模块的应用在Python中，我们可以使用json模块来读写JSON文件。...json模块提供了多种方法来读写JSON文件，包括将数据转换为JSON格式、将JSON格式的数据转换为Python对象、读取JSON文件、以及将Python对象写入JSON文件等。...对象data = json.loads(json_str)print(data)读取JSON文件使用json模块中的load函数来读取JSON文件。...print(data)将Python对象写入JSON文件使用json模块中的dump函数来将Python对象写入JSON文件。
我们将看一下Dask，Vaex，PySpark，Modin（全部使用python）和Julia。...load_transactions —读取〜700MB CSV文件 load_identity —读取〜30MB CSV文件 merge—通过字符串列判断来将这两个数据集合 aggregation—将6...Spark性能 我使用了Dask部分中介绍的pySpark进行了相同的性能测试，结果相似。 ? 区别在于，spark读取csv的一部分可以推断数据的架构。...Spark是利用大型集群的强大功能进行海量计算的绝佳平台，可以对庞大的数据集进行快速的。但在相对较小的数据上使用Spark不会产生理想的速度提高。...另外这里有个小技巧，pandas读取csv很慢，例如我自己会经常读取5-10G左右的csv文件，这时在第一次读取后使用to_pickle保存成pickle文件，在以后加载时用read_pickle读取pickle
通过优化数据类型来减少内存使用 当使用Pandas从文件里加载数据的时候，如果不提前设定，通常会自动推断数据类型。 多数情况下这没什么问题，但是推断的数据类型并不一定是最优的。...在我处理大部分表征年、月或日的整型数据的时候，我最近通常会使用这种方法进行分析： 使用Pandas加载文件并明确数据类型（图片来自作者） 对于特定的案例，明确数据类型会让使用内存大大减少。...惰性计算是像Spark或者Dask这样的分配计算框架建立的基础。虽然他们设计用于聚类，你仍然可利用它们在你的个人电脑上处理大型数据集。 与Pandas主要的差异是它们不会直接在内存加载数据。...相反，在读取命令的时候会扫描数据，推断数据类型并将其分成独立的部分（到目前为止没有新建）。仅仅在需要时独立为这些部分创建计算图形（因此叫做惰性）。...Dask语法仿照Pandas的语法，所以看起来很相似，然而Dask仅限于Python使用，但Spark可以在Java或Scala中使用。
json对象和Python字典的转化主要使用的是内置json包，下面详细介绍该包的使用。...="utf-8", # 编码 default=None, # 默认是一个函数，应该返回可序列化的obj版本或者引发类型错误；默认值是只引发类型错误 sort_keys...4、输出分隔符的控制 使用separators参数来设置不同的输出分隔符；不同的dic元素之间默认是，,键值对之间默认是: information1 = { 'name': '小明',...pandas处理json数据 下面介绍pandas库对json数据的处理： read_json：从json文件中读取数据 to_json：将pandas中的数据写入到json文件中 json_normalize...我们将上面的数据读取进来，由于数据是比较规范的，所以直接填写文件路径即可读取： ?
dask将数据加载到Python中 我们从Kaggle下载的数据是一个3.3GB JSON文件，其中包含大约200万篇论文！.../data/arxiv-metadata-oai-snapshot.json' 我们将使用两个有效地处理大型ARXIV JSON文件的DASK的组件。...的API访问 步骤1：将JSON文件加载到Dask Bag中 将JSON文件加载到一个Dask Bag中，每个块的大小为10MB。...然后使用.map（）函数将JSON.LOADS函数应用于Dask Bag的每一行，将JSON字符串解析为Python字典。...collection.release() 这在单机运行时是很好的方法，但是如果提供线上的服务则不要这样应用，因为每次加载都需要读取硬盘的数据，会很慢。
Pandas 提供了 chunksize 参数，允许我们将大型文件分块读取和处理。...首先需要安装 Dask： pip install dask 然后使用 Dask 读取大型数据集，并以 DataFrame 的形式处理数据。...import dask.dataframe as dd # 使用 Dask 读取大型 CSV 文件 df_dask = dd.read_csv('large_file.csv') # 像操作 Pandas...() Dask 会自动分块处理数据，并在后台使用多线程加速运算。...pip install vaex 使用 Vaex 读取和处理大数据： import vaex # 读取大型 CSV 文件 df_vaex = vaex.open('large_file.csv')
2.使用try-except代码块 觉得可能发生了错误时，可编写一个try-except代码块来处理可能引发的异常。 将导致错误的代码行print(5/0)放在了一个try代码块中。...如果try代码块中的代码导致了错误，Python将查找这样的except代码块，并运行其中的代码，即其中指定的错误与引发的错误相同。...使用json来存储数据。 模块json将简单的Python数据结构转储到文件中，并在程序再次运行时加载该文件中的数据。可以使用json在Python程序之间分享数据。...json格式不是Python专用的，可将以json格式存储的数据与使用其它编程语言的人分享。...2.保存和读取用户生成的数据 调用json.dump()，并将用户和一个文件对象传递给它，从而将用户名存储到文件中。 ? 输出： ? 使用json.load()中的信息读取到变量username中。
此方法适用于 Hadoop HDFS 文件系统以及云对象存储（例如 Amazon 的 S3 存储）。 该单机调度程序针对大于内存的使用量进行了优化，并跨多个线程和处理器划分任务。...得益于可访问的 Python 界面和超越数据科学的通用性，Dask 发展到整个 NVIDIA 的其他项目，成为从解析 JSON 到管理端到端深度学习工作流程等新应用程序的不二选择。...Dask-ML 是一个用于分布式和并行机器学习的库，可与 Scikit-Learn 和 XGBoost 一起使用，以针对大型模型和数据集创建可扩展的训练和预测。...NVIDIA 的一些大型合作伙伴都是各自行业的领导者，他们正在使用 Dask 和 RAPIDS 来为数据分析提供支持。...为何 DASK 对数据科学团队很重要 这一切都与加速和效率有关。开发交互式算法的开发者希望快速执行，以便对输入和变量进行修补。在运行大型数据集时，内存有限的台式机和笔记本电脑可能会让人感到沮丧。
） json.dumps() 将Python对象（如字典或列表）转换成JSON格式的字符串 json.load() 从文件中读取JSON格式的数据，并解析成Python对象 json.dump() 将Python...() 创建一个JSON编码器对象，用于将Python对象转换成JSON字符串（通常直接使用json.dumps()更常见） json.JSONDecodeError 异常类，用于处理JSON解码时发生的错误...如果使用单引号（'），则会导致解码错误。 JSON中的布尔值 true 和 false 会被转换成Python中的 True 和 False。...json.load() json.load() 是Python标准库 json 模块中的一个函数，用于从文件中读取JSON格式的数据，并将其解析（解码）成Python对象。...json.load() 直接从文件中读取并解析JSON数据，而不需要先将文件内容读入一个字符串变量。
图6 使用Python手动读取和写入文件 可以使用read方法以字符串形式返回文件完整的内容： ? 图7 注意，read方法返回文本文件的全部内容。对于大型文本文件，会占用大量内存。...最重要的是，无论是否引发异常，都会执行这些方法。open对象在其__exit__方法中包含close方法，因此如果引发任何异常，Python将干净地关闭文件并退出。...图12 导入表数据更好的方法是使用csv模块。csv模块主要用于读取逗号分隔值（CSV）文件，但是它可以更普遍地用于导入任何分隔符类型的数据文件。...””，以防止在程序使用换行符的不同变体的情况下可能会添加额外的换行符。...默认分隔符也是“,”。 同样，在使用csv函数时，需要在open语句中添加选项newline = ””，以防止在程序使用换行符的不同变体的情况下可能会添加额外的换行符。
例如，使用 Windows 路径时忽略了正确的路径分隔符格式，或者文件名包含不允许的特殊字符。..."C:\\invalid\\path\\file.txt", "r") as file: data = file.read() # OSError: [Errno 22] 解决方法： 请确保使用适当的文件路径分隔符...无效的参数类型：某些函数需要特定的类型参数，如果传递了错误类型（如将字符串传递给整数参数），会抛出此错误。 文件系统限制：某些文件系统不支持某些操作，例如，试图在只读文件系统上执行写操作。 4....实际应用场景案例 让我们来看一个实际的应用场景：处理一个需要动态读取不同路径的配置文件。...() 通过使用 os.path.join()，我们确保了路径的兼容性，避免了因为路径格式引发的 OSError。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
