Решение ошибки _csv.Error при анализе больших CSV в Python

Быстрый ответ

Если при работе с CSV-файлами в Python вы столкнулись с ошибкой csv.Error из-за превышения размера поля, можно увеличить допустимый лимит, используя функцию csv.field_size_limit(). Добавьте следующий код в начало своего скрипта для обработки CSV-файлов:

import sys
import csv

csv.field_size_limit(sys.maxsize)

Благодаря этому настройке вы сможете обрабатывать поля любого размера без столкновения с ограничениями Python по умолчанию.

Обработка исключений при установке лимита

При попытке установить sys.maxsize значение можно столкнуться с ошибкой OverflowError. В этом случае попробуйте уменьшать значение переменной maxInt, чтобы найти максимально допустимый размер без ошибок:

import csv
import sys

maxInt = sys.maxsize
decrement = True

while decrement:
    decrement = False
    try:
        csv.field_size_limit(maxInt)
    except OverflowError:
        maxInt = int(maxInt/10)
        decrement = True

Настройка под конкретные структуры CSV

Если ваш CSV-файл содержит большие неквотируемые поля, используйте параметр csv.QUOTE_NONE, чтобы предотвратить возникновение ошибок при обработке кавычек:

import csv

with open('yourfile.csv', 'r', encoding='utf-8') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile, quoting=csv.QUOTE_NONE)
    for row in reader:
        # Обработка строк

Структура CSV-файлов может быть разной, поэтому при необходимости применяйте параметры quotechar и quoting.

Визуализация

Представьте CSV-файл как марафонца, а лимит поля в Python CSV — как его лимит воды для увлажнения:

💧 Лимит поля CSV (131072 байта) 💧
     🏃‍♂️.....🏃‍♂️.....🏃‍♂️.....🏃‍♂️.....🏃‍♂️

Бегуну требуется больше воды, чем есть в наличии. Поэтому увеличим лимит водоснабжения:

import csv
import sys

csv.field_size_limit(sys.maxsize)

Теперь наш марафонец способен добежать до финиша без проблем и с достаточным количеством воды.

Использование ctypes для увеличения лимита

В случае, когда sys.maxsize оказывается недостаточным, можно использовать ctypes для установки большего лимита:

import ctypes
import csv

try:
    libc = ctypes.cdll.LoadLibrary("libc.so.6")
    limit = -1
    csv_field_size_limit = libc.csv_field_size_limit
    csv_field_size_limit(limit)
except (AttributeError, OSError):
    csv.field_size_limit(sys.maxsize)

Это позволяет обойти ошибки, связанные с превышением максимального размера целочисленных значений С-типов.

Учет архитектуры системы

Помните о том, как влияют C-типы и архитектура системы (32-битная или 64-битная) на обработку больших CSV-файлов в Python. На 64-битных системах sys.maxsize обеспечивает большую гибкость, но конечный лимит определяется размером типа long в C и доступной памятью системы.

Обработка файлов с табуляцией

При использовании csv.QUOTE_NONE учитывайте, что для корректной обработки файлов с табуляцией требуется установить соответствующий разделитель:

with open('yourlargefile.tsv', 'r', encoding='utf-8') as tsvfile:
    reader = csv.reader(tsvfile, delimiter="\t", quoting=csv.QUOTE_NONE)
    # Обработка строк

Настройка параметров CSV reader под вашу задачу

Оптимальная настройка параметров csv.reader зависит от специфики каждого CSV-файла. Экспериментируйте с параметрами, такими как doublequote, escapechar и dialect, чтобы найти оптимальное решение для вашего случая.

Полезные материалы

1. csv — чтение и запись файлов CSV — документация Python 3.12.2 — официальная документация Python, объясняющая особенности обработки CSV-файлов.
2. И другие ресурсы, содержащие обсуждения и руководства, которые могут быть полезны при работе с большими CSV-файлами.