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6.1 大规模数据与内存优化 本节摘要：数据从十万行涨到几千万行时，第一道墙是内存——readcsv 直接读爆内存是最常见的现场。本节给出四板斧：分块读取、类型瘦身、category 优化、Dask 分布式，并讲清每招的适用边界，让你面对大文件不再怵。 会员。《6.1 大规模数据与内存优化》收录于灏天文库文集《Python数据科学基础：常用库与数据处理技巧》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

来源：灏天文库

原文： https://aiknowledge.cn/collection/461-python%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%A7%91%E5%AD%A6%E5%9F%BA%E7%A1%80%E5%B8%B8%E7%94%A8%E5%BA%93%E4%B8%8E%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%A4%84%E7%90%86%E6%8A%80%E5%B7%A7

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