이번 포스팅에서는 파이썬에서 대용량 텍스트 파일을 다루는 10가지 방법에 대해서 알아보겠습니다. 대용량 파일을 한꺼번에 메모리에 로드하려고 시도하면, 메모리 오류로 프로그램이 충돌할 수 있습니다. 파이썬은 메모리나 성능을 저하시키지 않고 이러한 파일을 효율적으로 처리하는 여러 가지 방법을 제공합니다.
서버 로그, 방대한 데이터 세트 또는 대용량 텍스트 파일을 사용하든 이 가이드는 파이썬에서 대용량 파일을 관리하는 모범 사례와 방법을 안내합니다. 마지막에는 프로처럼 기가바이트의 데이터를 처리하는 방법을 알게 될 것입니다.
대용량 파일 작업에 관심을 가져야 하는 이유
대용량 파일 처리가 데이터 과학자나 머신 러닝 엔지니어만을 위한 것은 아닙니다. 많은 분야에서 일반적인 작업입니다.
- 데이터 분석: 서버 로그, 거래 기록 또는 센서 데이터는 종종 거대한 파일로 제공됩니다.
- 웹 스크래핑: 웹에서 스크래핑한 데이터 세트를 처리합니다.
- 머신 러닝: 메모리에 맞지 않는 학습 데이터 세트를 준비합니다.
이러한 기술을 습득하는 주요 이점
- 메모리 오류 방지: 전체 파일을 메모리에 로드하면 종종 메모리 오류가 발생합니다(예: MemoryError).
- 처리 속도 향상: 파일을 점진적으로 읽으면 성능을 크게 높일 수 있습니다.
- 리소스 최적화: 메모리가 제한된 머신에서도 대규모 작업을 실행합니다.
파이썬으로 대용량 파일을 다루는 10가지 방법
줄 단위 읽기에 반복자 사용
파일을 줄별로 읽으면 주어진 시간에 파일의 작은 부분만 메모리에 로드합니다. 방법은 다음과 같습니다.
with open('large_file.txt', 'r') as file:
for line in file:
process(line) # 프로그램 코드 작성- 작동 원리: 파이썬은 파일 객체를 반복자로 취급하여 파일의 작은 청크(chunk)를 버퍼링합니다.
- 사용 사례: 줄 기반 로그, CSV 또는 일반 텍스트에 적합합니다.
청크로 읽기
때로는 줄 단위 읽기보다 더 많은 유연성이 필요합니다. 고정된 크기의 청크로 파일을 읽으면 한 번에 처리하는 데이터 양을 제어할 수 있습니다.
def read_file_in_chunks(file_path, chunk_size=1024):
with open(file_path, 'r') as file:
while True:
chunk = file.read(chunk_size)
if not chunk:
break
process(chunk) # 프로그램 코드 작성- 가장 적합한 용도: 줄 단위 처리가 필요 없는 파일.
- 팁: 시스템 메모리에 따라 최적의 성능을 위해 chunk_size를 조정해야 합니다.
자세한 내용은 대용량 CSV 파일을 Parquet 파일로 변환 포스팅을 참고하시면 됩니다.
버퍼링된 파일 읽기
버퍼링된 읽기는 더 큰 내부 청크로 파일을 처리하여 더 높은 수준의 최적화를 제공합니다.
with open('large_file.txt', 'rb', buffering=10 * 1024 * 1024) as file: # 10 MB buffer
for line in file:
process(line)빈번한 디스크 I/O 작업의 오버헤드를 줄이기 위해서 사용합니다.
메모리 맵 파일(mmap)
메모리 매핑을 통해 파이썬은 파일을 메모리에 있는 바이트 배열처럼 직접 처리할 수 있습니다. 이는 랜덤 액세스에 있어 게임 체인저입니다.
from mmap import mmap
with open('large_file.txt', 'r') as file:
with mmap(file.fileno(), length=0, access=mmap.ACCESS_READ) as mm:
for line in mm:
process(line.decode('utf-8'))- 사용 시기: 랜덤 액세스가 필요한 초대형 파일의 경우.
- 보너스: 메모리 매핑은 읽기 중심 작업의 성능을 개선할 수 있습니다.
generator 사용
생성기를 사용하면 필요한 데이터만 로드하여 데이터를 느리게 처리할 수 있습니다.
def generate_lines(file_path):
with open(file_path, 'r') as file:
for line in file:
yield line
for line in generate_lines('large_file.txt'):
process(line)한 번에 한 줄씩 처리하여 메모리 사용량을 줄여주는 장점이 있습니다.
라인 배치 처리
구조화된 파일의 경우 여러 줄(또는 레코드) 그룹을 한 번에 처리할 수 있습니다.
def read_batches(file_path, batch_size=5):
with open(file_path, 'r') as file:
batch = []
for line in file:
batch.append(line.strip())
if len(batch) == batch_size:
yield batch
batch = []
if batch:
yield batch
# 사용 예시
for batch in read_batches('cars.txt'):
process_batch(batch) # 프로그램 코드 작성CSV 또는 로그와 같은 구조화된 데이터에 사용하기 좋습니다.
스트림 처리
데이터가 지속적으로 수신되는 경우(예: 로그 또는 API) 스트림 처리를 사용합니다.
import requests
def stream_data(url):
with requests.get(url, stream=True) as response:
for line in response.iter_lines():
process(line)사용 사례: 실시간 로그 모니터링 또는 API 데이터 스트림.
병렬 처리를 위한 Dask
대규모 데이터 세트의 경우 대용량 데이터에 대한 병렬 계산을 위해 설계된 라이브러리인 Dask를 고려해 볼 수 있습니다.
import dask.dataframe as dd
df = dd.read_csv('large_dataset.csv')
result = df[df['column'] > 100].compute()Dask를 사용해야 하는 이유는 메모리가 부족한 경우, 데이터를 더 작은 조각으로 나누어 처리할 수 있기 때문입니다.
분산 처리를 위한 PySpark
데이터 크기가 단일 머신의 용량을 초과하는 경우 분산 처리를 위해 PySpark를 사용할 수 있습니다.
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("LargeFileProcessing").getOrCreate()
df = spark.read.csv('large_dataset.csv')
df.filter(df['column'] > 100).show()가장 적합한 용도는 클러스터 수준의 리소스가 필요한 빅 데이터 작업입니다.
특정 형식에 대한 효율적인 라이브러리
특정 파일 유형의 경우 최적화된 라이브러리를 사용할 수 있습니다.
- JSON: 증분 JSON 파싱을 위한 ijson.
- XML: 빠르고 메모리 효율적인 XML 파싱을 위한 lxml.
- Parquet/Arrow: 열형 데이터를 위한 pyarrow 또는 fastparquet.
대용량 파일 처리에 대한 재미있는 사실
- Memory-Efficient Python: 파이썬은 메모리 사용을 최소화하기 위해 많은 곳(예: 반복자)에서 지연 평가를 사용합니다.
- Duck Typing: 파이썬은 객체의 유형이 아니라 동작에만 관심이 있습니다. 다양한 데이터 형식을 처리하는 데 뛰어난 주요 이유입니다.
피해야 할 일반적인 실수
- Loading the Entire File: 파일이 작지 않은 한 file.readlines()를 피해야 합니다.
- Forgetting Buffering: 더 부드러운 성능을 위해 버퍼링된 I/O를 사용합니다.
- Ignoring Edge Cases: 빈 줄이나 잘못된 형식과 같은 오류는 항상 처리해야 합니다.
결론: 파이썬으로 대용량 파일 정복하기
이번 포스팅에서는 파이썬으로 대용량 파일을 다루는 10가지 방법 에 대해서 알아보았습니다. 대용량 파일을 다루는 것이 어려울 필요는 없습니다. 파일을 줄별로 읽든, 청크를 처리하든, Dask와 PySpark와 같은 도구를 활용하든, 파이썬은 모든 필요에 맞는 풍부한 도구 세트를 제공합니다.