实现高效数据加载的PythonloadAnns()函数

Python的loadAnns()函数用于加载数据。在实现高效数据加载的过程中，可以考虑以下几个方面：

1. 内存管理：为了加载大量数据，可以使用Python的迭代器，一次只加载一部分数据到内存中。这样可以避免大量数据一次性加载到内存中导致内存溢出的问题。

2. 并行处理：通过使用多线程或多进程可以将数据加载过程并行化，从而提高数据加载的效率。可以使用Python的concurrent.futures模块来实现并行处理。

3. 数据压缩：如果数据文件比较大，可以将数据进行压缩处理，以减少数据加载所需的时间和磁盘空间。例如可以使用gzip或bz2模块对数据进行压缩和解压缩。

以下是一个示例的Python代码，实现了一个高效数据加载的loadAnns()函数：

import concurrent.futures
import gzip

def load_anns(filename):
    # 读取压缩的数据
    with gzip.open(filename, 'rt') as file:
        # 逐行加载数据
        for line in file:
            # 处理每一行的数据
            data = process_data(line)
            yield data

def process_data(line):
    # 处理数据的逻辑
    # 这里只是简单示例，可以根据自己的需求进行更改
    return line.strip().split(',')

def loadAnns(filenames):
    results = []
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
        # 使用多线程加载数据
        futures = [executor.submit(load_anns, filename) for filename in filenames]
        for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
            anns = future.result()
            results.extend(anns)
    return results

if __name__ == '__main__':
    filenames = ['data1.txt.gz', 'data2.txt.gz', 'data3.txt.gz']
    results = loadAnns(filenames)
    for data in results:
        print(data)

在上面的示例中，load_anns()函数用于加载每个文件的数据。loadAnnos()函数使用ThreadPoolExecutor来同时加载多个文件的数据，并使用as_completed()方法来获取已经完成的结果。加载完成后，将所有的结果存储在results列表中返回。

使用上述示例代码，只需要将要加载的数据文件名以列表的形式传递给loadAnns()函数即可完成数据加载。加载的数据可以根据需求进行进一步处理和使用。