强悍的Python读取大文件的解决方案

yipeiwu_com5年前Python基础

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:
    <do something with the line>

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

How to read large file, line by line in python

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【听图阁-专注于Python设计】的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接

相关文章

python 按不同维度求和,最值,均值的实例

python 按不同维度求和,最值,均值的实例

当变量维数加大时很难想象是怎样按不同维度求和的,高清楚一个,其他的应该就很清楚了,什么都不说了,上例子,例子一看便明白….. a=range(27) a=np.array(a) a=...

对Python中DataFrame按照行遍历的方法

在做分类模型时候,需要在DataFrame中按照行获取数据以便于进行训练和测试。 import pandas as pd dict=[[1,2,3,4,5,6],[2,3,4,5,6...

pytorch实现mnist数据集的图像可视化及保存

pytorch实现mnist数据集的图像可视化及保存

如何将pytorch中mnist数据集的图像可视化及保存 导出一些库 import torch import torchvision import torch.utils.data...

django2笔记之路由path语法的实现

9月23,Django 发布了2.0a1版本,这是一个 feature freeze 版本,如果没有什么意外的话,2.0正式版不会再增加新的功能了。按照以往的规律,预计正式版将在12月发...

python django下载大的csv文件实现方法分析

本文实例讲述了python django下载大的csv文件实现方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 接手他人项目,第一个要优化的点是导出csv的功能,而且要支持比较多的数据导出,以前用...