今日の開発Tips（2025-07-30）

Pythonイテレータによるメモリ効率の良いデータ処理

巨大なファイルやデータセットを処理する際に、メモリ消費を抑えるためには、イテレータを活用しましょう。イテレータは、データ全体を一度にメモリにロードするのではなく、必要なデータのみを逐次的に生成するため、メモリ効率が非常に高くなります。 特に、ファイル処理やデータベースアクセスなど、大量のデータを扱う場面で有効です。

import csv

def process_large_file(filepath):
    with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as file:
        reader = csv.reader(file)
        next(reader)  # ヘッダー行をスキップ
        for row in reader:
            # 各行に対する処理
            process_row(row)

def process_row(row):
    # 各行のデータに対する処理
    # 例: データの加工、データベースへの書き込みなど
    print(row)


# 使用例
process_large_file('large_data.csv')

注意点：イテレータは一度に一つのデータしか扱わないため、前のデータを参照する必要がある処理には適さない場合があります。データの前後関係が必要な場合は、適切なバッファリング戦略を検討する必要があります。 また、csvモジュール以外にも、pandasライブラリなどの適切なライブラリを選択することで、より効率的な処理が可能になる場合があります。