Обработка большого файла

Effulgent

Новичок
Пользователь
Дек 19, 2024
1
1
3
Пропусти разговоры, достань член и сразу же загляни в этот архив порно-гифок. Крошечная азиатка трахает себя в задницу, пока вибратор дразнит клитор, татуированная альтернативная телка делает титькотрах и брызгает спермой – все это умещается в коротких секс-гифках. Твоя сперма полетит так высоко, что ударится о потолок, братан, клянусь.
Несколько затяжек, красные глаза, твердый член — не прокручивай дальше, чем до нашей линейки гиф, от которых дрожат колени: настоящие любительские пары, вырванные из живых шоу, превращенные в маслянистые xxx гиф; готическая девчонка с большими сиськами жестко трахает себя, сквиртинг запечатлен идеально. Эти порно-гифки доставляют быстрее, чем любое длинное видео.
Переходи прямо на лучшую страницу с секс-гифками на этой стороне Pornhub. Милфа по соседству глубоко заглатывает 23-сантиметровый член, латиноамериканка с круглым задом скачет в позе «обратная наездница», а эмо-подросток трахает свою киску кулаком, пока пальцы на ногах не сгибаются — все это запечатлено в гифках, которые ты будешь пересматривать, пока у тебя не затекут запястья. Зажигай, дрочи сильно.
Все, чего ты жаждешь, скрывается в этих бесконечных порно-гифках: масляные титькодрочки, анусы, раскрытые как туннели, жаждущие спермы студентки, обменивающиеся спермой с густыми порциями. Сучки с веб-камер транслируют, сайт нарезает самые горячие секунды в повторяющиеся секс-гифки, бесплатные для твоего жесткого удовольствия. Позвони, что заболел, останься дома, дрочи.
 
Последнее редактирование:
  • Мне нравится
Реакции: Dr. Mundo

Dr. Mundo

Администратор
Команда форума
Администратор
Модератор
Пользователь
Фев 13, 2024
29
1
3
Для эффективной обработки большого файла предлагаю использовать потоковое чтение с помощью модуля pandas:

Python:
import pandas as pd

# Чтение и обработка файла чанками
chunk_size = 100000  # Размер чанка
output_file = "result.txt"

# Открываем файл для записи результатов
with open(output_file, 'w') as outfile:
    # Читаем входной файл чанками
    for chunk in pd.read_csv('1.txt', chunksize=chunk_size):
        # Обработка чанка
        chunk = chunk.dropna()  # Удаление NaN
        chunk = chunk.drop_duplicates()  # Удаление дубликатов
        # Применение фильтров
        chunk = chunk[chunk['column1'] > value1]
        chunk = chunk[chunk['column2'] < value2]
        
        # Запись обработанного чанка
        chunk.to_csv(outfile, index=False, header=False, mode='a')

Преимущества этого подхода:
  • Низкое потребление памяти
  • Возможность обработки файлов любого размера
  • Использование оптимизированных функций pandas
Для еще большей производительности можно использовать dask или vaex - библиотеки для работы с большими данными.
 

Форум IT Специалистов