用于文本提取的Parquet流式优化 | AI生成和翻译
完成。关键变更：
- 流式处理：
pq.ParquetFile(file).iter_batches(batch_size=10_000, columns=[text_col])—— 每次仅加载1万行，且仅读取text列。内存占用保持稳定，不再随分片增长。 - 移除
iterrows()：批量处理 →to_pylist()→ 写入。速度提升数个数量级，且内存分配大幅减少。 - 每个文件仅从schema中检测一次text列，而非逐行扫描列名。
- 在文件之间执行
del pf; gc.collect()，确保内存分配器释放页面。 - 分离计数器：
total_rows_processed（读取行数）与total_rows_written（去除空白行后的行数），进度显示更准确。
现在内存上限约为 BATCH_SIZE × avg_doc_size，每个分片仅需几百MB，而非整个分片。你可以无内存溢出地处理全部176个文件。
在启动耗时长任务前，有一点值得重新考虑：生成的.txt文件可能达数百GB，后续仍需重新读取进行分词。直接从parquet转为tokenized .bin格式可跳过这一步骤。如需我编写该替代方案，请告知。