Manipulando arquivos gigantes com Python

Quando trabalhamos com Python no dia a dia, é comum lidarmos com arquivos CSV ou Excel relativamente pequenos. Porém, em cenários de Data Science e Big Data, não é raro recebermos um arquivo que ultrapassa a casa dos gigabytes. E aí surge o problema: carregar tudo na memória de uma só vez pode simplesmente derrubar a sua máquina.

A boa notícia é que o Python tem ferramentas que permitem processar esses arquivos de forma inteligente e incremental. Hoje, vamos falar sobre o conceito de chunks.

O que são chunks?

De forma simples, um chunk é um pedaço do arquivo.

Ao invés de ler um CSV inteiro com pandas.read_csv(), podemos instruir o Pandas a carregar n linhas por vez, processar, salvar o resultado parcial e liberar memória. Assim, conseguimos trabalhar com arquivos gigantes sem precisar de um supercomputador.

Exemplo prático

Imagine que temos um arquivo transacoes.csv com 100 milhões de linhas. Queremos somar o valor total de uma coluna chamada valor.

Solução tradicional (não funciona bem em arquivos grandes):

import pandas as pd
# Isso pode travar o computador!
df = pd.read_csv("transacoes.csv")
print("Total:", df["valor"].sum())

Se o arquivo for grande demais, sua memória RAM não vai aguentar.

Solução com chunks:

import pandas as pd
total = 0
# Lendo o arquivo em blocos de 1 milhão de linhas
for chunk in pd.read_csv("transacoes.csv", chunksize=10**6):
    total += chunk["valor"].sum()

print("Total:", total)

Nesse caso:

chunksize=10**6 significa que o Pandas vai ler 1 milhão de linhas por vez.

Cada pedaço é processado, somado e descartado da memória.

Ao final, temos o total consolidado sem sobrecarregar o sistema.

Vantagens do processamento em chunks

• Trabalhar com arquivos enormes sem precisar expandir a RAM.
• Possibilidade de processamento incremental (ex: salvar resultados parciais).
• Aplicável a diversas operações: filtros, agregações, limpeza de dados, exportação em lotes.

Onde isso aparece na prática?

• Relatórios financeiros de grandes empresas.
• Logs de servidores com milhões de registros.
• Bases públicas gigantes, como dados do IBGE ou Kaggle.

Considerações finais

Trabalhar com chunks é quase um rito de passagem para quem está saindo do Python intermediário e entrando em projetos de nível avançado, onde eficiência importa tanto quanto clareza do código.

Feito!