最近的工作总是跟数据打交道，需要经常比较一些CSV文件，这些CSV文件其实都需要被LOAD到数据库里面，所以也就是一堆堆的数据文件需要比较。暂时没有发现有比较好用的现成的CSV比较工具，自己动手用Python做了一个凑合能用的。思想比较简单，就是把CSV文件的内容读取出来，保存为一个list，然后把2个CSV文件所生成的list进行对比。有个特殊的需求，就是对于CSV文件中一些肯定不一样的列，例如process date这样的字段，是需要跳过的。由于本地生成的CSV文件比较小，刚开始没有注意到如果文件太大的话会占用很多的内存。最开始的版本是：
def readcsv2list(filename, rows):
fileobj = open(filename, ‘rb’)
csvreader = csv.reader(fileobj)
retlist = []
for row in csvreader:
clist = []
selected_rows = [ic for ic in range(len(row)) if ic not in rows]
for c in selected_rows:
clist.append(row[c])
retlist.append(clist)
fileobj.close()
return retlist
后来用这个脚本比较生产环境数据的时候就遇到问题了，其中最大的一个数据文件大概是1.5GB，这只是文件大小，把文件转成list以后所占用的内存会翻几倍（这个很容易理解，整数1在文件里面站1个字节，放到list里面就要4个字节了）。一下子把机器的内存用光了。随后找了一下文档，csv.reader是没有一个方法可以指定一次读取若干行数据的。后来就利用file object有一个readline()方法，通过一个参数来控制一次读取多少行的记录，从而达到控制内存使用量的目的。需要的注意的点有：1. 在读完若干行数据以后，需要获取一下当前这个file object的位置，Python提供了.tell()方法来获取这个值；2. 读取文件的时候需要知道上一会读到什么地方了，并且从那里继续往下读，用到了.seek()方法；3. readline()方法在读到文件末尾的时候只会返回一个空字符，所以需要对这个空字符做一点处理。
def readcsv2list(filename, rows, last_position, max_line):
fileobj = open(filename, ‘rb’)
fileobj.seek(last_position)
datalines = []
for i in range(max_line):
line_itme = fileobj.readline()
if len(line_itme) > 0:
datalines.append(line_itme)
else:
break
csvreader = csv.reader(datalines)
retlist = []
for row in csvreader:
clist = []
selected_rows = [ic for ic in range(len(row)) if ic not in rows]
for c in selected_rows:
clist.append(row[c])
retlist.append(clist)
current_position = fileobj.tell()
fileobj.close()
return retlist, current_position
Python，尤其是低版本（例如我们用的2.4.3），对于在程序里面显式地del一些变量（通常是个大list之类），是不会立刻释放内存的，所以对于处理数据量比较大的case的时候就需要特别注意内存的使用。参考文章：
Python Memory Management
Why doesn’t Python release the memory when I delete a large object?
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