Источник: Nuances of Programming Зачем это нужно? Копипаст вручную — это, может, и не самый плохой вариант для небольшого количества файлов. Но представьте, что вам нужно объединить 100+ файлов… готовы ли вы сделать все вручную? Эта затея весьма утомительна и чревата ошибками. Для файлов с одинаковой структурой таблицы (те же заголовки и количество столбцов) можно воспользоваться скриптом на Python. Шаг 1: Импортируйте пакеты и задайте рабочую директорию Измените “/mydir” на нужную вам директорию...
🔄 Сегодня мы поговорим о том, как объединить большие наборы данных из нескольких CSV-файлов в один, используя SQLite3 и Python. Это особенно полезно, когда у вас есть ограниченное количество оперативной памяти или когда вы работаете с очень большими файлами данных. Об этом в новой части цикла статей на codeby.net 🖥 💛 Создадим вспомогательные функции для работы с базой данных, научимся читать данные из CSV-файлов, добавлять их в базу данных и сохранять результаты в новый файл. 💛 Рассмотрим, как оптимизировать процесс для больших объемов данных, чтобы избежать перегрузки оперативной памяти. 💛 Создадим два ключевых файла: base_work.py для работы с базой данных и merge_csv.py для чтения данных из CSV, их объединения и сохранения результата. 💡 Этот метод идеально подходит для объединения файлов с одинаковой структурой заголовков и может быть адаптирован под ваши конкретные нужды. ➡️ Читать подробный гайд по созданию скрипта для объединения больших наборов данных без значительного использования оперативной памяти! #csv #python