py-data-chunker 1.0.1
高效数据分块处理模块，用于将大型字典列表数据分割成固定大小的块
License: MIT
Requires Python: >=3.6
Keywords: data, chunk, split, json, processing

# DataChunker

高效数据分块处理模块，用于将大型字典列表数据分割成固定大小的块，并将每个块保存为JSON文件。

## 功能特性

- 支持顺序和并行处理模式
- 支持流式数据处理
- 可配置的分块大小和输出目录
- 详细的日志记录
- 异常处理和错误恢复
- 文件管理功能

## 安装

### 从PyPI安装

```bash 
pip install py-data-chunker
```

### 从源代码安装

1. 克隆仓库或下载源代码

```bash
git clone https://gitee.com/ugly-xue/data_chunker.git
```

2. 进入项目目录

```bash
cd data_chunker
```

3. 运行安装命令

```bash
pip install .
```

## 快速开始

### 基本使用

```python
from data_chunker import DataChunker, generate_sample_data

# 创建数据分块处理器
chunker = DataChunker(chunk_size=500, output_dir="output")

# 生成示例数据
data = generate_sample_data(3000)

# 处理数据
results = chunker.process(data)

print(f"处理完成，共保存 {len(results)} 个文件")
```

### 并行处理

```python
from data_chunker import DataChunker

# 创建支持并行处理的实例
chunker = DataChunker(parallel=True, workers=4)

# 处理数据
results = chunker.process(data)
```

### 流式处理

```python
from data_chunker import DataChunker, json_stream_reader

# 创建实例
chunker = DataChunker()

# 处理流式数据
results = chunker.process_stream(json_stream_reader("large_data.json"))
```

## API参考

### DataChunker类

#### 初始化参数

- `chunk_size` (int): 每个分块的大小，默认为500
- `output_dir` (str): 输出目录，默认为"output"
- `prefix` (str): 文件名前缀，默认为"chunk"
- `timestamp` (bool): 是否在文件名中添加时间戳，默认为True
- `parallel` (bool): 是否使用并行处理，默认为False
- `workers` (int): 并行工作线程数，默认为4
- `logger` (Logger): 自定义日志记录器，默认为None

#### 主要方法

- `process(data)`: 处理数据并将其分割保存为JSON文件
- `process_stream(stream_generator)`: 处理流式数据
- `split(data)`: 将数据分割成多个固定大小的块（生成器）
- `set_config(**kwargs)`: 动态更新配置参数
- `get_file_list()`: 获取已保存的文件列表
- `clear_output()`: 清空输出目录

### 工具函数

- `setup_logger()`: 初始化日志记录器
- `generate_sample_data(size=3000)`: 生成示例数据
- `json_stream_reader(file_path)`: 流式读取JSON文件
- `read_json_file(file_path)`: 读取JSON文件
- `write_json_file(data, file_path, indent=2)`: 写入JSON文件

## 高级用法

### 自定义处理逻辑

继承DataChunker类并覆盖`_process_chunk`方法，自定义处理逻辑。

```python
from datetime import datetime
from data_chunker import DataChunker


class CustomDataChunker(DataChunker):
    def _process_chunk(self, chunk, chunk_index):
        # 自定义处理逻辑
        for item in chunk:
            item["processed"] = True
            item["process_time"] = datetime.now().isoformat()
        # 调用父类方法保存
        return super()._process_chunk(chunk, chunk_index)


# 使用自定义处理器
custom_chunker = CustomDataChunker()

results = custom_chunker.process(data)
```

### 集成到数据处理管道

集成DataChunker到数据处理管道中，实现数据处理和保存。

```python
from data_chunker import DataChunker


def data_processing_pipeline():
    # 创建分块处理器
    chunker = DataChunker(output_dir="processed_data")
    # 从数据源获取数据
    raw_data = get_data_from_source()
    # 处理数据
    results = chunker.process(raw_data)
    # 对处理结果进行后续操作
    for file_path in results:
        process_result_file(file_path)
    return results
```

## 异常处理

模块定义了以下异常类：

- `DataChunkerError`: 基础异常类
- `FileSaveError`: 文件保存错误
- `ChunkSizeError`: 分块大小错误
- `InvalidDataError`: 无效数据错误

### 使用方法

```python
from data_chunker import DataChunker, FileSaveError

try:
    chunker = DataChunker(chunk_size=0)  # 这会抛出ChunkSizeError
except ChunkSizeError as e:
    print(f"配置错误: {e}")
try:
    results = chunker.process(data)
except FileSaveError as e:
    print(f"文件保存失败: {e}")
```

## 性能建议

1. **小数据集**：使用顺序处理模式（`parallel=False`）
2. **大数据集**：使用并行处理模式（`parallel=True`）并适当增加工作线程数
3. **极大数据集**：使用`process_stream`方法进行流式处理，避免内存溢出
4. **文件I/O密集型**：考虑使用SSD存储或增加并行工作线程数

## 贡献指南

1. Fork本项目
2. 创建特性分支（`git checkout -b feature/AmazingFeature`）
3. 提交更改（`git commit -m 'Add some AmazingFeature'`）
4. 推送到分支（`git push origin feature/AmazingFeature`）
5. 开启Pull Request

## 许可证

本项目采用MIT许可证。详见[LICENSE](LICENSE)文件。

## 支持

如果您遇到任何问题或有改进建议，请通过以下方式联系：

- 邮箱: basui6996@gmail.com
- Gitee: [提交Issue](https://gitee.com/ugly-xue/data_chunker/issues)

## 版本历史

- 1.0.0 (2025-09-18)
    - 初始版本发布
    - 实现基本数据分块功能
    - 支持顺序和并行处理
    - 添加流式处理支持
- 1.0.1 (2025-09-18)
    - 修改了下载模块的方式