如何优化Python中CSV文件的加载与解析速度？

针对你编写的CSV解析函数，结合你提到的map函数、减少点标记调用等优化方向，下面给出几个实用的改进方案，兼顾性能与代码健壮性：

1. 用map+直接迭代文件对象替代循环append #

原代码里的readlines()会一次性把所有行加载到内存，换成直接迭代文件对象（逐行读取）更节省内存，再用map处理每行的rstrip和split操作，效率比手动for循环更高：

def get_data(filename):
    """从CSV文件返回包含表头的嵌套列表"""
    with open(filename) as infile:
        return list(map(lambda line: line.rstrip().split(","), infile))

2. 提前绑定字符串方法，减少属性查找开销 #

把str.rstrip和str.split提前赋值给变量，避免每次循环都去字符串类中查找方法，这就是你提到的"减少点标记调用"技巧（优化幅度不大，但属于实用的性能细节）：

def get_data(filename):
    """从CSV文件返回包含表头的嵌套列表"""
    rstrip = str.rstrip
    split = str.split
    with open(filename) as infile:
        return [split(rstrip(line), ",") for line in infile]

这里用列表推导式替代map，可读性更好，性能和map相差无几。

3. 推荐使用标准库csv模块（最优方案） #

手动用split(",")存在很多隐患，比如字段内包含逗号（用引号包裹的情况）、字段内换行等，而Python标准库的csv模块是C扩展实现，性能远超手动Python代码，还能完美处理各种CSV边缘场景：

import csv

def get_data(filename):
    """从CSV文件返回包含表头的嵌套列表"""
    with open(filename, newline='') as infile:
        reader = csv.reader(infile)
        return list(reader)

这个方案不仅速度更快，还能避免手动解析的bug，是生产环境的首选。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Andrew Lindsay