Pythonのファイル操作を高速化！パフォーマンス改善のコツ

1. バッファリングを活用する

1. バッファリングを活用する

ファイルを開くとき、Pythonは内部でバッファと呼ばれるメモリ領域を使ってデータを一時的に保持します。小さなデータを少しずつ読み書きすると、その都度ハードディスクにアクセスするため時間がかかります。open関数のbufferingパラメータを調整すると、一度にまとめて読み書きできるため効率が上がります。

with open("large_file.txt", "r", buffering=8192) as f:
    data = f.read()

ポイント：

• bufferingを大きくするほど、まとめて読み込む量が増える
• 少ないアクセスで済むので、ディスクへの負荷が軽減

2. 一度に全て読み込まずに分割処理

2. 一度に全て読み込まずに分割処理

大きなファイルを一度に読み込むとメモリを大量に消費します。行単位で処理することで、効率的にパフォーマンスを改善できます。

with open("large_file.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    for line in f:
        process(line)

ポイント：

• ファイル全体をread()で読み込まない
• メモリ消費を抑えつつ、逐次処理が可能

3. バイナリモードで読み書きする

3. バイナリモードで読み書きする

テキストモードではPythonが文字コード変換を行うため、処理が遅くなる場合があります。バイナリモード（rbやwb）を使うと、変換処理を省略でき、高速化につながります。

with open("image.jpg", "rb") as f:
    data = f.read()
with open("copy.jpg", "wb") as f:
    f.write(data)

ポイント：

• 文字コード変換が不要なファイルはバイナリで扱う
• 特に画像や動画、大きなCSVファイルに有効

4. with構文でファイル管理を簡潔に

4. with構文でファイル管理を簡潔に

Pythonのwith構文を使うことで、ファイルを自動で閉じることができます。手動でclose()を呼ぶよりも安全で、余計な処理時間やエラーを防ぎます。

with open("data.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    lines = f.readlines()

ポイント：

• ファイルのオープン・クローズを自動化
• 例外発生時でも安全にリソースを解放

5. pandasを活用して大規模データを効率処理

5. pandasを活用して大規模データを効率処理

CSVやExcelなどの大規模データを扱う場合、Python標準のopenよりもライブラリを使うと高速化できます。特にchunksizeを使うと、分割読み込みが可能です。

import pandas as pd

chunksize = 10000
for chunk in pd.read_csv("large_data.csv", chunksize=chunksize):
    process(chunk)

ポイント：

• 一度に全データを読み込まない
• 分割処理でメモリ消費を抑える
• pandasの内部最適化で高速読み込み

6. ファイルパスの操作を効率化

6. ファイルパスの操作を効率化

複数のファイルを扱う場合、文字列でパスを操作するよりもpathlibを使うと、OSに依存せず高速で処理できます。

from pathlib import Path

for file in Path("data_folder").glob("*.txt"):
    with open(file, "r", encoding="utf-8") as f:
        process(f.read())

ポイント：

• ファイル一覧取得やパス結合が簡単
• 文字列操作のオーバーヘッドを削減

7. まとめ：高速化のポイント

7. まとめ：高速化のポイント

Pythonでのファイル操作を高速化するためには、以下の点を意識すると効果的です。

• バッファリングを適切に設定する
• 大きなファイルは分割して逐次処理する
• 文字コード変換が不要ならバイナリモードを使う
• with構文でファイル管理を簡単にする
• pandasやpathlibなどのライブラリを活用する

これらを組み合わせることで、Pythonのファイル操作が効率化され、処理時間を大幅に短縮できます。