Проблема исходного кода: он полностью загружает файл в память (через `read()`), затем ещё создаёт список строк и список полей — масштабируемость и использование памяти плохие.
Короткие, масштабируемые и читаемые альтернативы (с примерами):
1) Потоковый парсинг стандартным csv (рекомендую):
import csv
with open('file.csv', newline='') as f:
reader = csv.reader(f)
for row in reader:
process(row)
Плюсы: малое потребление памяти (читает по строке), корректная обработка кавычек/экранирования, C-реализация ускоряет парсинг.
2) DictReader (удобно для заголовков):
with open('file.csv', newline='') as f:
for row in csv.DictReader(f):
process(row) # row — dict
3) Генератор (быстро, но не обрабатывает кавычки):
rows = (r.rstrip('\n').split(',') for r in open('file.csv'))
for row in rows:
process(row)
4) pandas с чанками (аналитика, удобные DataFrame-операции):
import pandas as pd
for chunk in pd.read_csv('file.csv', chunksize=100_000):
process(chunk) # chunk — DataFrame
5) Быстрые/высокопроизводительные движки:
- polars (Rust): использует ленивую загрузку `pl.scan_csv('file.csv')` и быстрый `pl.read_csv`.
- pyarrow.dataset / parquet: эффективны для колонкового формата.
- dask.dataframe.read_csv: распределённая/выходящая за ОЗУ обработка.
6) Потоковая/распараллеливаемая обработка:
- batch-итерации: `itertools.islice` для партий по $n$ строк;
- multiprocessing: делить файл по byte-offset или использовать `dask`;
- использовать `gzip.open` / `bz2.open` для сжатых CSV.
Влияние на память и время (оценки):
- Исходный код хранит большую строку и список строк плюс списки полей → память минимум $\gtrsim 2S$, где $S$ — размер файла. Практически: $M\sim kS$, $k$ чаще в пределах $3\text{–}5$ из‑за оверхеда Python-объектов.
Формула: $M\approx k\cdot S,k\in [2,5]$.
- Потоковые подходы (csv.reader, генераторы): память $M=O(1)$ по числу строк (только текущая строка/партия). Время парсинга — $O(S)$ в байтах, но константа быстрее при использовании C/Rust-реализаций.
- pandas с chunksize: память ≈ $n\cdot r$, где $n$ — количество строк в чанке, $r$ — средний размер строки в байтах:
$M_{chunk}\approx n\cdot r$.
Позволяет контролировать память выбором $n$.
- Polars/pyarrow обычно дают ускорение по времени по сравнению с чистым Python/csv (обычно $\times 2\text{–}10$ в зависимости от задачи), и читают более эффективно по памяти при колонных операциях.
Практические рекомендации:
- Для простого конвейера и минимальной памяти — использовать `csv.reader` или `csv.DictReader`.
- Для аналитики с агрегатами/фильтрацией — `pandas.read_csv(chunksize=...)` или polars (быстрее и память-эффективнее).
- Для очень больших данных/распределения — `dask`, `pyarrow.dataset` или хранить данные в колонном формате (parquet) и сканировать.
- Для парсинга CSV с множеством граничных случаев — не использовать `str.split(',')`, используйте `csv` или polars/pyarrow.
Инструменты/библиотеки:
- csv, gzip/bz2 (стандартная библиотека)
- pandas (chunksize)
- polars (Rust)
- pyarrow (dataset, parquet)
- dask.dataframe
- itertools, mmap (спец. случаи)
- unix-утилиты (awk, sed, csvkit) для быстрой предобработки
Если нужно, могу привести конкретный пример кода под ваш сценарий (объём файла, пример строк, желаемая обработка).