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怎样优化多源异构数据的合并分析效率？

2025-08-30

1.3 K

Probly数据整合工作流优化方案

处理来自数据库、API和本地文件的异构数据时，Probly提供以下效率优化方案：

统一接入层：
1. 所有CSV/Excel文件通过拖拽上传自动解析
2. 数据库连接使用Python的sqlalchemy库（示例代码）：
  from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('postgresql://user:pass@localhost/db') df = pd.read_sql('SELECT * FROM sales', engine)
3. API数据通过requests库获取后，用probly.set_data()注入工作表
智能类型识别：Probl自动检测日期、货币等特殊格式，减少手动调整
内存管理：
- 超过10万行数据时，启用Python的分块处理模式
- 使用dask替代pandas处理超大数据集

最佳实践建议：

注意：WebAssembly环境有内存限制，单文件建议控制在50MB以内，超大文件应考虑预先切割。