一般的读取文件的方法:

with open(file_path, "r") as f:

  print f.read()

或者

with open(file_path,"r") as f:

  for line in f.readlines():

    print line

read()是一次性把文件内容以字符串的方式读到内存,放到一个字符串变量中

readlines() 是一次性读取所有内容,并按行生成一个list

因一次性读取,若文件内容过大,则会将内存爆掉。报错:“MemoryError”

读取大几G的大文件,可以利用生成器 generator

方法一: 将文件切分成小段,每次处理完小段,释放内存

def read_in_block(file_path):

  BLOCK_SIZE=1024

  with open(file_path,"r") as f:

    while True:

      block =f.read(BLOCK_SIZE) #每次读取固定长度到内存缓冲区

      if block:

        yield block

      else:

        return #如果读取到文件末尾,则退出

for block in read_in_block(file_path):

  print block

// 这个方法,速度很快(只有3s),但有个问题,若满足了1024时,会将正好在1024位置的数据切开,如下

cad1a596-fe14-45c4-b920-8bc0eab38ee6
c6f0c5bf-4359-4a28-9f90-3c4f61b5e12d
3815cd95-2147-4701-8d50-273325140643
c047d057-c33d-4a69-995a-5
29cb5cb04ee
afd9cffb-09f0-4347-bf12-34485969b366
3c145a79-c72c-43db-8e68-02be8046c6b4

虽然每个block都是str, 但无法直接得到每行的id,只能再切分。

方法二 利用open("","")系统自带方法生成的迭代对象

  with open(file_path) as f:

    for line in f:

      print line

for line in f 这种用法是把文件对象f当作迭代对象,系统将自动处理IO缓存和内存管理。

耗时较第1种方法慢一点,要25s。 但每个Line, type都是str, 都是自己需要的一行数据(一行是一个id)。

>>> f = open("dup_file - Copy (2).txt")
>>> type(f)
<type 'file'>

>>> type(f.read())
<type 'str'>

>>> f.read()

''

>>>print  f.read()

aac66f36-d2ad-4d94-9804-2220262cc354
c5a1b5ee-32b6-4912-8b90-ece3bd36d1e5
90e6509a-e918-447e-92ee-b853b9b49f15
7b7495d3-1aa5-48b5-a305-ae137d46d605

>>> f.readlines()
[]

>>> type(f.readlines())
<type 'list'>

>>> print f.readlines()
[]

>>> for i in f.readlines():
... type (i)
... print i

<type 'str'>
994761db-37fa-4243-9d13-0acd193763dd

<type 'str'>
993b2806-51fe-412d-8df2-526ea550e889

<type 'str'>
aac66f36-d2ad-4d94-9804-2220262cc354

>>> type(f.readline())
<type 'str'>

// // //

>>> f = open("dup_file - Copy (2).txt")
>>> f.readline()
'8957d983-05e2-4a54-a7b3-f1532421c7a7\n'
>>> f.readline()
'ccf30309-2a02-4d09-8ea8-70c3da8de09d\n'
>>> f.readline()
'492ddb07-e0c5-4dda-ae91-8b3700d05a79\n'
>>> f.readline()
'9cee8472-dfc1-49ac-90c3-572f68373934\n'
>>> f.readline()
''
>>> f.readline()
''

// // // 第1次调用f.readline(),没有输出或者操作,后面再也无法循环到

>>> f = open("dup_file - Copy (2).txt")
>>> type(f.readline())
<type 'str'>
>>> f.readline()
'ccf30309-2a02-4d09-8ea8-70c3da8de09d\n'
>>> f.readline()
'492ddb07-e0c5-4dda-ae91-8b3700d05a79\n'
>>> f.readline()
'9cee8472-dfc1-49ac-90c3-572f68373934\n'
>>> f.readline()
''
>>> f.readline()

// // //  使用文件对象f

>>> f = open("dup_file - Copy (2).txt")
>>> for i in f:
... type(i)
... print i
...
<type 'str'>
8957d983-05e2-4a54-a7b3-f1532421c7a7

<type 'str'>
ccf30309-2a02-4d09-8ea8-70c3da8de09d

<type 'str'>
492ddb07-e0c5-4dda-ae91-8b3700d05a79

<type 'str'>
9cee8472-dfc1-49ac-90c3-572f68373934

>>> f = open("dup_file - Copy (2).txt")
>>> for i in f.readlines():
... type(i)
... print i
...
<type 'str'>
8957d983-05e2-4a54-a7b3-f1532421c7a7

<type 'str'>
ccf30309-2a02-4d09-8ea8-70c3da8de09d

<type 'str'>
492ddb07-e0c5-4dda-ae91-8b3700d05a79

<type 'str'>
9cee8472-dfc1-49ac-90c3-572f68373934

python 如何读取大文件的更多相关文章

  1. Python逐块读取大文件行数的代码 - 为程序员服务

    Python逐块读取大文件行数的代码 - 为程序员服务 python数文件行数最简单的方法是使用enumerate方法,但是如果文件很大的话,这个方法就有点慢了,我们可以逐块的读取文件的内容,然后按块 ...

  2. Python花式读取大文件(10g/50g/1t)遇到的性能问题(面试向)

    原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_97 最近无论是面试还是笔试,有一个高频问题始终阴魂不散,那就是给一个大文件,至少超过10g,在内存有限的情况下(低于2g),该以什 ...

  3. python json及mysql——读取json文件存sql、数据库日期类型转换、终端操纵mysql及python codecs读取大文件问题

    preface: 近期帮师兄处理json文件,须要读到数据库里面,以备其兴许从数据库读取数据.数据是关于yelp站点里面的: https://github.com/Yelp/dataset-examp ...

  4. Python 之读取大文件readline与readlines的差别

    import time def get_all_lines(filename): start_time = time.time() try: f = open(filename, 'rb') exce ...

  5. Python读取大文件的"坑“与内存占用检测

    python读写文件的api都很简单,一不留神就容易踩"坑".笔者记录一次踩坑历程,并且给了一些总结,希望到大家在使用python的过程之中,能够避免一些可能产生隐患的代码. 1. ...

  6. Python读取大文件(GB)

    Python读取大文件(GB) - CSDN博客 https://blog.csdn.net/shudaqi2010/article/details/54017766

  7. 强悍的Python读取大文件的解决方案

    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, ...

  8. PHP 与Python 读取大文件的区别

    php读取大文件的方法   <?php function readFile($file) { # 打开文件 $handle = fopen($file, 'rb'); while (feof($ ...

  9. Python json 读取 json 文件并转为 dict

    Python json 读取 json 文件并转为 dict 在 D 盘 新建 test.json: { "test": "测试\n换行", "dic ...

随机推荐

  1. python supervisor demo deployment

    I did a demo about how to deploy other python apps served by a 'supervisord' daemon processor on git ...

  2. 嵌入式Linux学习(二)

    嵌入式系统和通用计算机的主要区别 嵌入式系统是指以应用为中心,以计算机技术为基础,软件硬件可裁剪,适应应用系统对功能.可靠性.成本.体积.功耗严格要求的专用计算机系统. 嵌入式系统主要由嵌入式微处理器 ...

  3. JavaScript设置简单的自动时间

    下面就是一段简单的JavaScript设置简单的自动时间,时间显示在一个输入框input里面. <html> <head> </head> <body> ...

  4. Tomcat 配置成https协议

    Tomcat 配置成https协议 在命令提示符窗口,进入Tomcat目录,执行以下命令:  keytool -genkey -alias tomcat -keyalg RSA -keypass ch ...

  5. 1.JSP入门

    一.JSP基础 1.JSP概述 JSP(Java Server Pages)是JavaWeb服务器端的动态资源.它与html页面的作用是相同的,显示数据和获取数据. JSP = html + Jsp脚 ...

  6. Anaconda安装第三方包(whl文件)

    先说下环境 Anaconda 对应Python3.5的版本 win7,64位系统. step1:下载whl文件 step2:打开‘Anaconda Command Prompt‘, 如下图: step ...

  7. 《Python高效开发实战》实战演练——内置Web服务器4

    <Python高效开发实战>实战演练——开发Django站点1 <Python高效开发实战>实战演练——建立应用2 <Python高效开发实战>实战演练——基本视图 ...

  8. Redmine管理项目2-邮件通知

    下面是为Redmine配置邮件通知 配置文件 config/configuration.yml 是 Redminde 的配置文件,里面有非常多的选项,邮件通知.附件保存地址. SCM .rmagick ...

  9. table排名次

    <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title> ...

  10. HOOK(钩子)函数

    安装.卸载钩子的相关函数 钩子类型 按功能分: 1.WH_CALLWNDPROC和WH_CALLWNDPROCRET:使你可以监视发送到窗口过程的消息3.WH_DEBUG    调试钩子4.WH_FO ...