面试题：Python中处理大用户生成数据量保存时的优化策略

Question

如果需要保存大量用户实时生成的数据，数据以列表嵌套字典的形式存在，如 [{'name': 'user1', 'data': [1, 2, 3]}, {'name': 'user2', 'data': [4, 5, 6]}]，在Python中如何优化保存过程以减少内存占用和提高保存效率，阐述你的思路并给出关键代码示例。

Answer 1

思路

1. 数据分块处理：将大量数据分成较小的块进行处理，避免一次性加载过多数据到内存中。
2. 使用高效的数据存储格式：如使用pickle模块将数据保存为二进制文件，相比文本格式占用空间更小。
3. 逐行写入：对于类似CSV等文本格式，采用逐行写入的方式，而不是先在内存中构建完整文件内容再写入。

关键代码示例

1. 使用pickle模块：

import pickle


data = [{'name': 'user1', 'data': [1, 2, 3]}, {'name': 'user2', 'data': [4, 5, 6]}]
with open('data.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(data, f)

2. 分块处理并保存为CSV（假设数据结构适合CSV）：

import csv


data = [{'name': 'user1', 'data': [1, 2, 3]}, {'name': 'user2', 'data': [4, 5, 6]}]
chunk_size = 1000
for i in range(0, len(data), chunk_size):
    chunk = data[i:i + chunk_size]
    with open('data.csv', 'a', newline='') as csvfile:
        fieldnames = ['name', 'data']
        writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)
        if i == 0:
            writer.writeheader()
        for row in chunk:
            writer.writerow(row)