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python读取大文件的坑_强悍的Python读取大文件的解决方案

line 581, in load with _open_file_like(f, 'rb') as opened_file:

强悍的Python读取大文件的解决方案

Python 环境下文件的读取问题,请参见拙文 Python基础之文件读取的讲解

这是一道著名的 Python 面试题,考察的问题是,Python 读取大文件和一般规模的文件时的区别,也即哪些接口不适合读取大文件。

1. read() 接口的问题

f = open(filename, 'rb')

f.read()

我们来读取 1 个 nginx 的日至文件,规模为 3Gb 大小。read() 方法执行的操作,是一次性全部读入内存,显然会造成:

MemoryError

...

也即会发生内存溢出。

2. 解决方案:转换接口

(1)readlines() :读取全部的行,构成一个 list,实践表明还是会造成内存的问题;

for line in f.reanlines():

...

(2)readline():每次读取一行,

while True:

line = f.readline()

if not line:

break

(3)read(1024):重载,指定每次读取的长度

while True:

block = f.read(1024)

if not block:

break

3. 真正 Pythonic 的方法

真正 Pythonci 的方法,使用 with 结构:

with open(filename, 'rb') as f:

for line in f:

对可迭代对象 f,进行迭代遍历:for line in f,会自动地使用缓冲IO(buffered IO)以及内存管理,而不必担心任何大文件的问题。

There should be one – and preferably only one – obvious way to do it.

Reference

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对我们的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接

时间: 2019-02-15

本文实例讲述了python简单读取大文件的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: Python读取大文件(GB级别)采用的办法很简单: with open(...) as f: for line in f: 例如: with open(filepath,'r') as infile: for line in infile: print line 一切都交给python解释器处理,读取效率很高,且占用资源少. stackoverflow参考链接:

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背景: 今天同事写代码,用python读取一个四五百兆的文件,然后做一串逻辑上很直观的处理.结果处理了一天还没有出来结果.问题出在哪里呢? 解决: 1. 同事打印了在不同时间点的时间,在需要的地方插入如下代码: print time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime(time.time())) 发现一个规律,执行速度到后面时间越来越长,也就是处理速度越来越慢. 2. 为什么会越来越慢呢? 1)可能原因1,GC 的问题,有篇文章里面写,pyth

本文实例讲述了Python多进程分块读取超大文件的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 读取超大的文本文件,使用多进程分块读取,将每一块单独输出成文件 # -*- coding: GBK -*- import urlparse import datetime import os from multiprocessing import Process,Queue,Array,RLock """ 多进程分块读取文件 """ WORKERS = 4

creazy.txt文件有4G,逐行读取其内容并写入monday.txt文件里. def creazyRead(): ''''' with open("e:creazy.txt","r") as cr: for line in cr: print line ''' ms = open("e:creazy.txt") for line

本文实例讲述了Python按行读取文件的实现方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 小文件: #coding=utf-8 #author: walker #date: 2013-12-30 #function: 按行读取小文件 all_lines = [] try: file = open('txt.txt', 'r') all_lines = file.readlines() except IOError as err: print('File error: ' + str(err)) fin

背景 最近处理文本文档时(文件约2GB大小),出现memoryError错误和文件读取太慢的问题,后来找到了两种比较快Large File Reading 的方法,本文将介绍这两种读取方法. 准备工作 我们谈到"文本处理"时,我们通常是指处理的内容.Python 将文本文件的内容读入可以操作的字符串变量非常容易.文件对象提供了三个"读"方法: .read()..readline() 和 .readlines().每种方法可以接受一个变量以限制每次读取的数据量,但它们

当我们遇到文本文件体积很大时,比如超过几十M甚至几百M几G的大文件,用记事本或者其它编辑器打开往往不能成功,因为他们都需要把文件内容全部放到内存里面,这时就会发生内存溢出而打开错误,遇到这种情况我们可以使用PHP的文件读取函数file_get_contents()进行分段读取. 函数说明 string file_get_contents ( string $filename [, bool $use_include_path [, resource $context [, int $offset

这篇文章主要介绍了简单了解Python读取大文件代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 通常对于大文件读取及处理,不可能直接加载到内存中,因此进行分批次小量读取及处理 I.第一种读取方式 一行一行的读取,速度较慢 def read_line(path): with open(path, 'r', encoding='utf-8') as fout: line = fout.readline() while line: line

L3Byb3h5L2h0dHAvZmlsZXMuamI1MS5uZXQvZmlsZV9pbWFnZXMvYXJ0aWNsZS8yMDE4MTIvMjAxODEyMjkxNzEyNTcyNzUuanBnJiMwNjM7MjAxODExMjkxNzEzMTQ=.jpg

python读取.txt(.log)文件 ..xml 文件 .excel文件数据,并将数据类型转换为需要的类型,添加到list中详解 1.读取文本文件数据(.txt结尾的文件)或日志文件(.log结尾的文件) 以下是文件中的内容,文件名为data.txt(与data.log内容相同),且处理方式相同,调用时改个名称就可以了: 以下是python实现代码: # -*- coding:gb2312 -*- import json def read_txt_high(filename): with o

以行的形式读出一个文件最简单的方式是使用文件对象的readline().readlines()和xreadlines()方法. Python2.2+为这种频繁的操作提供了一个简化的语法--让文件对象自身在行上高效迭代(这种迭代是严格的向前的). 为了读取整个文件,可能要使用read()方法,且使用字符串的split()来将它拆分WEIGHT行或其他块. 下面是一些例子: >>> for line in open('chap1.txt'): # Python 2.2+ ... # proc

本文实例讲述了Python实现压缩与解压gzip大文件的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: #encoding=utf-8 #author: walker #date: 2015-10-26 #summary: 测试gzip压缩/解压文件 import gzip BufSize = 1024*8 def gZipFile(src, dst): fin = open(src, 'rb') fout = gzip.open(dst, 'wb') in2out(fin, fout) def gun

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