Python PyTorch CSVParser用法及代碼示例

本文簡要介紹python語言中 torchdata.datapipes.iter.CSVParser 的用法。

用法:

class torchdata.datapipes.iter.CSVParser(source_datapipe: IterDataPipe[Tuple[str, IO]], *, skip_lines: int = 0, decode: bool = True, encoding: str = 'utf-8', errors: str = 'ignore', return_path: bool = False, **fmtparams)

參數：

• source_datapipe-源 DataPipe 包含文件名和 CSV 數據流的元組

• skip_lines-每個文件開頭要跳過的行數

• strip_newline-如果 True ，新行字符將被剝離

• decode-如果 True ，這將根據指定的 encoding 解碼文件的內容

• encoding-文件的字符編碼(default=’utf-8’)

• errors-解碼時使用的錯誤處理方案

• return_path-如果 True ，每一行將返回一個路徑和內容的元組，而不僅僅是內容

接受由文件名和 CSV 數據流的元組組成的 DataPipe，一次一行讀取並返回 CSV 文件中的內容(函數名稱：parse_csv )。默認情況下，每個輸出都是 List ，但它取決於 fmtparams 。

示例

>>> from torchdata.datapipes.iter import IterableWrapper, FileOpener
>>> import os
>>> def get_name(path_and_stream):
>>>     return os.path.basename(path_and_stream[0]), path_and_stream[1]
>>> datapipe1 = IterableWrapper(["1.csv", "empty.csv", "empty2.csv"])
>>> datapipe2 = FileOpener(datapipe1, mode="b")
>>> datapipe3 = datapipe2.map(get_name)
>>> csv_parser_dp = datapipe3.parse_csv()
>>> list(csv_parser_dp)
[['key', 'item'], ['a', '1'], ['b', '2'], []]