Python性能问题 - 从特定的Pickle文件中读取相同Pandas数据帧的多个方法

Question

我们有多个（4）方法从特定/相同的文件中读取相同的Pandas数据框 - 存储在本地目录中的Pickle文件。 代码创建唯一的pickle文件如下： -

df_for_bokeh = pd.read_sql(sql_command,engine)
df_for_bokeh.to_pickle("./df_holoviewPlots.pkl")

读取pickle文件的方法的代码片段如下： -

df_for_bokeh = pd.read_pickle("./df_holoviewPlots.pkl")
df_for_bokeh1 = pd.read_pickle("./df_holoviewPlots.pkl")
df_for_bokeh2 = pd.read_pickle("./df_holoviewPlots.pkl")
df_for_bokeh3 = pd.read_pickle("./df_holoviewPlots.pkl")

如上所述，我对性能的关注是 - 这会更好还是应该将DF腌制成4个单独的Pickle文件。

我们不能有pickle文件 - unpickled只提供1个DataFrame。 我们需要至少 - 从一个Pickle文件中读取4个不同的数据帧，而且几乎同时也是如此。

Answer 1

有没有理由你不能做到以下几点：

1. 设置加载锁定状态
2. 加载日期一次
3. 深度复制到您需要的任意数量的对象https://docs.python.org/3.7/library/copy.html
4. 释放加载锁定状态

这将在4个不同的独立数据帧中提供相同的数据。