2000万token处理实战：从零构建高效文本处理流水线

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在处理 2000 万 token 级别的文本数据时，开发者常遇到以下挑战：

内存溢出 ：一次性加载全部数据可能导致内存不足
处理速度慢 ：单线程处理海量数据耗时过长
文本分片困难 ：如何合理切分超长文本保证处理效率
编码问题 ：不同编码格式导致的解析错误

优点：
– 实现简单，适合小规模数据
– 调试方便，开发周期短

缺点：
– 内存限制大
– 无法充分利用多核 CPU

优点：
– 可水平扩展
– 处理能力随节点增加线性提升

缺点：
– 系统复杂度高
– 需要额外考虑数据分发和结果合并

通过 yield 实现惰性求值，避免一次性加载全部数据：

def token_stream(file_path):
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        for line in f:
            for token in line.split():
                yield token

将大文件分割为固定大小的块并行处理：

计算文件总大小
根据可用内存确定分片大小
使用 seek 定位读取特定块

使用 array 代替 list 存储数值数据
采用 memory-mapped 文件处理
使用更高效的字符串处理方式

import multiprocessing
from functools import partial

# 分片处理函数
def process_chunk(chunk, processing_func):
    return [processing_func(token) for token in chunk]

# 主处理流程
def parallel_token_processor(file_path, chunk_size=100000, workers=4):
    # 初始化进程池
    pool = multiprocessing.Pool(workers)

    # 创建处理任务
    processor = partial(process_chunk, processing_func=your_processing_function)

    # 分片读取并处理
    results = []
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        while True:
            chunk = [f.readline() for _ in range(chunk_size)]
            if not chunk:
                break
            results.extend(pool.map(processor, chunk))

    pool.close()
    pool.join()
    return results

测试环境：
– CPU: 8 核
– 内存: 16GB