写在前面

QQ群里偶然看到群友问这个问题, pandas读取大文件时怎么才能获取进度? 我第一反应是: 除非pandas的read_excel等函数提供了回调函数的接口, 否则应该没办法做到. 搜索了一下官方文档和网上的帖子, 果然是没有现成的方案, 只能自己动手.

准备工作

确定方案

一开始我就确认了实现方案, 那就是增加回调函数. 这里现学现卖科普一下什么是回调函数. 简单的说就是:

所使用的模块里面, 会调用一个你给定的外部方法/函数, 就是回调函数. 拿本次的尝试作为例子, 我会编写一个"显示进度函数", 通过传参的方式传入pd.read_excel, 这样pd在读取excel时, 会边读取边调用"显示进度函数". 为什么不直接在pd里面增加? 因为pd读取excel文件时是阻塞的, 内部方法在被调用时无法抛出进度信息. (如有谬误请指正)

理解读取方式

先得了解一下pandas是怎么读取excel的. 在pycharm里面按住control点击read_excel, 再浏览一下代码根据关键的函数继续跳转, 还是挺容易得到调用的路径的.

最后OpenpyxlReader读取excel的方法代码如下. 很明显重点就在其中的for循环里. 调用get_sheet_data时, 已经通过一系列方法获得了目标sheet(这里细节不赘述), 然后在for循环里逐行读取数据并返回data最后生成dataframe.

def get_sheet_data(self, sheet, convert_float: bool) -> List[List[Scalar]]:
        # GH 39001
        # Reading of excel file depends on dimension data being correct but
        # writers sometimes omit or get it wrong
        import openpyxl

        version = LooseVersion(get_version(openpyxl))

        # There is no good way of determining if a sheet is read-only
        # https://foss.heptapod.net/openpyxl/openpyxl/-/issues/1605
        is_readonly = hasattr(sheet, "reset_dimensions")

        if version >= "3.0.0" and is_readonly:
            sheet.reset_dimensions()

        data: List[List[Scalar]] = []
        last_row_with_data = -1
        for row_number, row in enumerate(sheet.rows):
            converted_row = [self._convert_cell(cell, convert_float) for cell in row]
            if not all(cell == "" for cell in converted_row):
                last_row_with_data = row_number
            data.append(converted_row)

        # Trim trailing empty rows
        data = data[: last_row_with_data + 1]

        if version >= "3.0.0" and is_readonly and len(data) > 0:
            # With dimension reset, openpyxl no longer pads rows
            max_width = max(len(data_row) for data_row in data)
            if min(len(data_row) for data_row in data) < max_width:
                empty_cell: List[Scalar] = [""]
                data = [
                    data_row + (max_width - len(data_row)) * empty_cell
                    for data_row in data
                ]

        return data

开始改动

这里直接暴力更改pandas库源文件!(仅用于调试, 注意备份和保护自己的工作环境)

主程序代码

编写main.py, 代码比较简单, 相关功能我都用注释作为解释. 其中show_pd_read_excel_progress就是我编写的回调函数, 通过命令行的方式输出实时的读取进度. 当然你如果编写的是GUI程序比如PYQT5, 也可以在这个回调函数中发送signal给main UI, 做成progress bar或者其他的GUI样式.

import pandas as pd
from datetime import datetime

'''
定义回调函数
cur: 读取时的当前行数
tt: 读取文件的总行数
'''
def show_pd_read_excel_progress(cur, tt):
    # 进度数值
    progress = " {:.2f}%".format(cur/tt*100)
    # 进度条
    bar = " ".join("�" for _ in range(int(cur/tt*100/10)))
    # 显示进度
    print("\r进度:" + bar + progress, end="", flush=True)

# 记录开始时间
t = datetime.now()
# 开始读取excel
print("pd.read_excel: test_4.xlsx...")
xl_data = pd.read_excel("test_4.xlsx", callback=show_pd_read_excel_progress)
# 打印excel头几行
print(xl_data.head())
print("\n")
# 显示花费的时间
print("Time spent:", datetime.now()-t)

修改pandas源码

再自己观察一下, 我在pd.read_excel方法的参数里增加了callback参数, 这个参数是原版read_excel方法里没有的. 所以我们需要处理pandas源码, 这个源码在…/pandas/io/excel/_base.py中, pycharm中按住control点击read_excel可以快速跳转. 这个地方我增加了一个参数callback, 默认值为None. 下方io.parse同样把callback参数传递给ExcelFile类.

def read_excel(
    io,
    sheet_name=0,
    header=0,
    names=None,
    index_col=None,
    usecols=None,
    squeeze=False,
    dtype=None,
    engine=None,
    converters=None,
    true_values=None,
    false_values=None,
    skiprows=None,
    nrows=None,
    na_values=None,
    keep_default_na=True,
    na_filter=True,
    verbose=False,
    parse_dates=False,
    date_parser=None,
    thousands=None,
    comment=None,
    skipfooter=0,
    convert_float=True,
    mangle_dupe_cols=True,
    storage_options: StorageOptions = None,
    callback = None, # 增加callback参数
):

    should_close = False
    if not isinstance(io, ExcelFile):
        should_close = True
        io = ExcelFile(io, storage_options=storage_options, engine=engine)
    elif engine and engine != io.engine:
        raise ValueError(
            "Engine should not be specified when passing "
            "an ExcelFile - ExcelFile already has the engine set"
        )

    try:
        data = io.parse(
            sheet_name=sheet_name,
            header=header,
            names=names,
            index_col=index_col,
            usecols=usecols,
            squeeze=squeeze,
            dtype=dtype,
            converters=converters,
            true_values=true_values,
            false_values=false_values,
            skiprows=skiprows,
            nrows=nrows,
            na_values=na_values,
            keep_default_na=keep_default_na,
            na_filter=na_filter,
            verbose=verbose,
            parse_dates=parse_dates,
            date_parser=date_parser,
            thousands=thousands,
            comment=comment,
            skipfooter=skipfooter,
            convert_float=convert_float,
            mangle_dupe_cols=mangle_dupe_cols,
            callback = callback, # 增加callback参数
        )
    finally:
        # make sure to close opened file handles
        if should_close:
            io.close()
    return data
... # 省略代码

浏览一下ExcelFile类(还在_base.py中)的代码, 这个类会根据文件类型选择引擎, 我读取的是xlsx文件, 所以会跳转到openpyxl并把所有的参数传递过去, 这个类不用处理. 下面跳转到_openpyxl.py中看一下OpenpyxlReader类, 这个类是继承BaseExcelReader类(在_base.py中)的, 所以还是得回去看一下BaseExcelReader, 并修改一下参数, 增加callback(如下2处).

def parse(
        self,
        sheet_name=0,
        header=0,
        names=None,
        index_col=None,
        usecols=None,
        squeeze=False,
        dtype=None,
        true_values=None,
        false_values=None,
        skiprows=None,
        nrows=None,
        na_values=None,
        verbose=False,
        parse_dates=False,
        date_parser=None,
        thousands=None,
        comment=None,
        skipfooter=0,
        convert_float=True,
        mangle_dupe_cols=True,
        callback = None, # 增加callback参数
        **kwds,
    ):
... # 省略代码

for asheetname in sheets:
            if verbose:
                print(f"Reading sheet {asheetname}")

            if isinstance(asheetname, str):
                sheet = self.get_sheet_by_name(asheetname)
            else:  # assume an integer if not a string
                sheet = self.get_sheet_by_index(asheetname)

            data = self.get_sheet_data(sheet, convert_float, callback) # 传递callback参数给get_sheet_data方法
            usecols = maybe_convert_usecols(usecols)
... # 省略代码

好了, 终于到重点了, 我们跳转到get_sheet_data方法, 并做对应修改(方法参数, 获取总行数, 调用回调函数). 思路非常清晰, 通过一顿操作, 终于千里迢迢把callback给一层层传递过来了, 所以在一行行读取excel时, 可以调用并显示进度了.

def get_sheet_data(self, sheet, convert_float: bool, callback) -> List[List[Scalar]]: # 传递参数增加callback
        # GH 39001
        # Reading of excel file depends on dimension data being correct but
        # writers sometimes omit or get it wrong
        import openpyxl
				# 获取sheet的总行数
        max_row = sheet.max_row
        print("sheet_max_row:", sheet.max_row)

        version = LooseVersion(get_version(openpyxl))

        # There is no good way of determining if a sheet is read-only
        # https://foss.heptapod.net/openpyxl/openpyxl/-/issues/1605
        is_readonly = hasattr(sheet, "reset_dimensions")

        if version >= "3.0.0" and is_readonly:
            sheet.reset_dimensions()

        data: List[List[Scalar]] = []
        last_row_with_data = -1
        for row_number, row in enumerate(sheet.rows):
						# 调用回调函数
            if callback is not None:
                callback(row_number+1, max_row)
            converted_row = [self._convert_cell(cell, convert_float) for cell in row]
            if not all(cell == "" for cell in converted_row):
                last_row_with_data = row_number
            data.append(converted_row)

        # Trim trailing empty rows
        data = data[: last_row_with_data + 1]

        if version >= "3.0.0" and is_readonly and len(data) > 0:
            # With dimension reset, openpyxl no longer pads rows
            max_width = max(len(data_row) for data_row in data)
            if min(len(data_row) for data_row in data) < max_width:
                empty_cell: List[Scalar] = [""]
                data = [
                    data_row + (max_width - len(data_row)) * empty_cell
                    for data_row in data
                ]

        return data

运行测试

运行一下main.py, 效果如下, 实时显示进度功能已经实现, 且会计算出读取所花费的时间. 如果你是要读取csv或者sql之类的, 也可以照猫画虎.

优化和应用

• 前面也说过直接修改pandas源码是非常不科学的操作, 这会破坏已有的编程环境, 且源码换到别的机器上还得重新在修改一遍
• 也尝试过用继承+重写pandas, 不过水平有限没有成功, 希望大家指点
• 实测print进度条会非常费时间, 当然也不需要每读一行excel都更新一次进度条, 定时(比如每秒刷一次)或者定量(每n行, 或者每1%进度刷新一次)比较合理
• 读取大规模数据时, 频繁调用回调函数肯定会耽误效率, 不过如果是GUI程序或者给其他人使用的, 有实时进度肯定会改善用户体验, 其中优劣需要coder自己权衡

免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：mmqy2019@163.com进行举报，并提供相关证据，查实之后，将立刻删除涉嫌侵权内容。

猜你喜欢

• Python中用numpy怎么把数据从txt文件中读取出来

  本篇文章给大家带来了关于Python的相关知识，主要介绍了Python如何用NumPy读取和保存点云数据，文章围绕主题展开详细的内容介绍，具有一定的参考价值，需要的小伙伴可以参考一下。

• python出现中文乱码有哪些情况？怎样解决？

  对于中文乱码的情况很多朋友在编程过程中都有遇到，因此这篇文章就主要给大家分享的是有关python出现中文乱码怎样解决的方法。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，感兴趣的朋友就继续往下看吧。

• NumPy中axis参数怎么应用，哪些要点要注意

  这篇文章主要介绍了numpy 函数里面的axis参数的含义，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

• Python中super()能解决什么问题，如何使用

  Python中对象方法的定义很怪异，第一个参数一般都命名为self（相当于其它语言的this），用于传递对象本身，而在调用的时候则不必显式传递，

• Python数据升序降序的排序怎么样实现

  这篇文章主要介绍了python数据分析之DateFrame数据排序和排名方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教