| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Viedās datortehnoloģijas |
| Nosaukums |
Python bibliotēku salīdzinošā analīze liela apjoma teksta failu apstrādei |
| Nosaukums angļu valodā |
A Comparative Analysis of Python Libraries for Processing Large Text Files |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Aleksejs Jurenoks |
| Recenzents |
Marina Uhanova |
| Anotācija |
Mūsdienās notiek aktīva visu cilvēku darbības sfēru digitalizācija, un pastāv nepieciešamība nodrošināt pēc iespējas ātrāku datu apstrādi kā arī labāku datorsistēmu resursu taupīšanu. Programmēšanas valoda Python tiek bieži pielietota datu apstrādes jomā. Šī darba mērķis ir izpētīt un veikt Python valodas bibliotēku pielietojuma salīdzinošu analīzi liela apjoma teksta failu apstrādē un piedāvāt metodoloģiju atbilstošās bibliotēkas izvēlei liela apjoma teksta failu apstrādei. Pētījuma gaitā tika salīdzināts Python bibliotēkas Dask, Pandas, Polars un Vaex pēc to datu apstrādes laika, izmantotā operatīvās atmiņas apjoma un noslodzes uz centrālo procesoru. Darba rezultātā tika secināts, ka vislabāko operatīvās atmiņas ietaupījumu nodrošina bibliotēka Dask, tomēr tās datu apstrādes laiks ir visilgākais. Visātrāko datu apstrādi nodrošina vai bibliotēka Polars vai bibliotēka Vaex atkarībā no konkrētā lietošanas scenārija. Bibliotēka Polars arī stabili rāda viszemāko noslodzi uz procesoru. Savukārt bibliotēka Pandas vispār nav piemērota liela apjoma datu apstrādei. Balstoties uz izdarītiem secinājumiem tika formulētas arī atbilstošas rekomendācijas Python bibliotēkas izvēlei lielā apjoma teksta failu apstrādei. Bakalaura darbs satur 60 lapaspuses, 18 tabulas, 7 attēlus, 49 informācijas avotus un 4 pielikumus. |
| Atslēgas vārdi |
Python bibliotēkas, lielie dati, teksta fails, ātrums, skaitļošanas resursi |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
Python libraries, big data, text file, speed, computing resources |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2026 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
25.05.2026 18:03:59 |
