CSV檔案讀取效能大決戰：Julia 、Python與R語言 - Deepak
任何資料分析工作流程中的首要任務就是簡單地讀取資料，而這絕對必須快速而有效地完成，這樣才能開始更有趣的工作。在許多行業和領域中，CSV檔案格式都是儲存和共享表格資料的主要工具。快速而強大地載入CSV是至關重要的，並且必須在各種檔案大小，資料型別和形狀之間很好地擴充套件。這篇文章比較了在三個不同的CSV解析器中讀取8個不同的真實資料集的效能：R的fread，Pandas的read_csv和Julia的CSV.jl，每個庫都被選為“同類最佳” CSV解析器。
多執行緒對於實現當今計算機的最佳效能至關重要，但是隻有一種語言（Julia）能夠始終如一地有效使用多個核心。
基準測試表明，即使在限制單個核心的情況下，Julia的CSV.jl也比Pandas快1.5至5倍；啟用多執行緒後，速度可以提高20倍以上。R的fread支援多執行緒，因此更具競爭力，但在許多資料集中，它仍然比Julia落後10倍或更多。用於基準測試的工具是用於Julia的BenchmarkTools.jl，用於R的microbenchmark和用於Python的timeit。
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