分块处理大数据可避免内存溢出。使用pandas的chunksize参数可逐块读取大型CSV文件，适合聚合清洗；通过生成器可自定义分块逻辑，实现懒加载；结合joblib能并行处理独立数据块，提升计算效率。关键在于根据数据规模和任务选择合适策略，并及时释放内存、保存中间结果。
处理大数据集时，直接将整个数据加载到内存中往往不可行。Python 提供了多种方式对数据进行分块处理，既能节省内存，又能高效完成计算任务。核心思路是：按批次读取和处理数据，而不是一次性加载全部内容。
使用 pandas 分块读取大型 CSV 文件
当面对 GB 级别的 CSV 文件时，pandas 的 read_csv 支持 chunksize 参数，可以逐块读取数据。
示例代码：import pandas as pdchunk_size = 10000 file_path = 'large_data.csv'
for chunk in pd.read_csv(file_path, chunksize=chunk_size):
对每一块数据进行处理
processed = chunk.dropna().groupby('category').sum() print(processed)立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
这种方式避免内存溢出，适合做聚合、清洗等操作。你可以将结果累加或保存到新文件。
利用生成器自定义分块逻辑
对于非结构化数据或需要特定分块规则的情况，可以用生成器实现懒加载。
例如，从一个大列表中每次返回 n 条记录：
def chunk_data(data, size): for i in range(0, len(data), size): yield data[i:i + size]使用示例
large_list = list(range(100000)) for block in chunk_data(large_list, 5000): print(f"Processing {len(block)} items")
这种方法灵活，适用于任意类型的数据流控制。
结合 joblib 实现并行分块处理
如果每块数据可独立处理，可用 joblib 并行化提升速度。
from joblib import Parallel, delayeddef process_chunk(chunk): return sum(chunk) # 示例操作
data = list(range(100000)) chunked = [data[i:i+10000] for i in range(0, len(data), 10000)]
results = Parallel(n_jobs=-1)(delayed(process_chunk)(c) for c in chunked) total = sum(results) print(f"Total sum: {total}")
充分利用多核 CPU，特别适合数值计算或模型预测类任务。
基本上就这些。关键是根据数据大小和处理目标选择合适的分块策略。不复杂但容易忽略的是：记得及时释放不用的变量，并考虑把中间结果写入磁盘，防止内存堆积。
