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