python读取大文件的方法及mmap内存映射模块

python计算文件的行数和读取某一行内容的实现方法 :最简单的办法是把文件读入一个大的列表中,然后统计列表的长度.如果文件的路径是以参数的形式filepath传递的,那么只用一行代码就可以完成我们的需求了: 使用python内置的模块mmap可以处理大文件:http://www.cnblogs.com/zhoujinyi/p/6062907.html 注意:mmap在mac下的支持不是很好,有些函数有可能存在问题 https://docs.python.org/2/library/mmap.h…

python读取大文件的方法

python计算文件的行数和读取某一行内容的实现方法 :最简单的办法是把文件读入一个大的列表中,然后统计列表的长度.如果文件的路径是以参数的形式filepath传递的,那么只用一行代码就可以完成我们的需求了: 1.http://blog.csdn.net/shudaqi2010/article/details/54017766 2.https://www.cnblogs.com/yu-zhang/p/5949696.html 3.http://blog.csdn.net/churximi/art…

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($handle) === false) { # 重点每次读取 1024 个字节 yield fread($handle, 1024); } fclose($handle); } foreach (readFile("./test.zip") as $n => $line) { # 把…

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, '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…

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…

php中读取大文件实现方法详解

php中读取大文件实现方法详解来源: 时间:2013-09-05 19:27:01 阅读数:6186 分享到:0 [导读] 本文章来给各位同学介绍php中读取大文件实现方法详解吧,有需要了解的同学可进入参考参考.需求如下: 现有一个1G左右的日志文件,大约有500多万行, 用php返回最后几行的内容.实现方法:1 直接采用file函数本文章来给各位同学介绍php中读取大文件实现方法详解吧,有需要了解的同学可进入参考参考. 需求如下: 现有一个1G左右的日志文件,大约有500多万行,…

【转】Python之mmap内存映射模块（大文本处理）说明

[转]Python之mmap内存映射模块(大文本处理)说明背景: 通常在UNIX下面处理文本文件的方法是sed.awk等shell命令,对于处理大文件受CPU,IO等因素影响,对服务器也有一定的压力.关于sed的说明可以看了解sed的工作原理,本文将介绍通过python的mmap模块来实现对大文件的处理,来对比看他们的差异. 说明: mmap是一种虚拟内存映射文件的方法,即将一个文件或者其它对象映射到进程的地址空间,实现文件磁盘地址和进程虚拟地址空间中一段虚拟地址的一一对映关系.关于系统中mm…

如何使用Python读取大文件

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…

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.read()与readlines(): 随手搜索python读写文件的教程,很经常看到read()与readlines()这对函数.所以我们会常常看到如下代码: with open(file_path, 'rb') as f: sha1Obj.update(f.read()) or with open(fil…

python读取大文件

最近在学习python的过程中接触到了python对文件的读取.python读取文件一般情况是利用open()函数以及read()函数来完成: f = open(filename,'r') f.read() 这种方法读取小文件,即读取远远大小小于内存的文件显然没有什么问题.但是如果是将一个10G大小的日志文件读取,即文件大于内存的大小,这么处理就有问题了,会造成MemoryError ... 也就是发生内存溢出. 发生这种错误的原因在于,read()方法执行操作是一次性的都读入内存中,显然文件大…

使用python读取大文件

python中读取数据的时候有几种方法,无非是read,readline,readlings和xreadlines几种方法,在几种方法中,read和xreadlines可以作为迭代器使用,从而在读取大数据的时候比较有效果. 在测试中,先创建一个大文件,大概1GB左右,使用的程序如下: import os.path import time while os.path.getsize('messages') <1000000000: f = open('messages','a') f.write(…

Python——读取大文件（GB）

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. Preliminary 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,但它们通常不使用变量. .r…

用Python读取大文件

通常我们在读取文件的时候,会用到read(), readline(), readlines(). 通常可能会有这样的用法: def test1(): with open("/tmp/test.log", "r") as f: print f.read() 或者 def test2(): f = open("/tmp/test.log", "r") for line in f.readlines(): print line f.…

python读取大文件和普通文件

读取文件,最常见的方式是: with open('filename', 'r', encoding = 'utf-8') as f: for line in f.readlines(): do_something(line) 但是,当完成这一操作时,readlines() 方法(read() 也一样)会将整个文件加载到内存中.在文件较大时,往往会引发 MemoryError(内存溢出). 那么,如何避免这个问题? 这才是 Pythonci 最完美的方式,既高效又快速: with open('fi…

python 读取大文件，按照字节读取

def read_bigFile(): f = open("123.dat",'r') cont = f.read() : print(cont) cont = f.read() f.close() read_bigFile() def copyFile(): f1 = "123.dat" f2 = "123.dat.bak" #大文件复制 fs1 = open(f1,'r') fs2 = open(f2,'w') cont1 = fs1.rea…

Python之mmap内存映射模块（大文本处理）说明

背景: 通常在UNIX下面处理文本文件的方法是sed.awk等shell命令,对于处理大文件受CPU,IO等因素影响,对服务器也有一定的压力.关于sed的说明可以看了解sed的工作原理,本文将介绍通过python的mmap模块来实现对大文件的处理,来对比看他们的差异. 说明: mmap是一种虚拟内存映射文件的方法,即将一个文件或者其它对象映射到进程的地址空间,实现文件磁盘地址和进程虚拟地址空间中一段虚拟地址的一一对映关系.关于系统中mmap的理论说明可以看百度百科和维基百科说明以及mmap函数介…

Python 读取大文件的方式

对于读取容量小的文件,可以使用下面的方法: with open("path", "r") as f: f.read() 但是如果文件容量很大,高达几个G或者十几个G,使用上面这种方式就容易造成内存溢出的问题,所以如果进行大容量的文件读取建议使用下面这种方式: with open("path", "r") as f: # f 是一个可迭代的文件对象 for line in f: # 以行为单位进行读取 print(line)…

python读取大文件只能读取部分的问题

最近准备重新研究一下推荐系统的东西,用到的数据集是Audioscrobbler音乐数据集.我用python处理数据集中artist_data.txt这个文件的时候,先读取每一行然后进行处理: with open('artist_data.txt','r')as f: for line in f: process(line)#对每行进行的具体处理但是我发现每次都处理一部分数据就停止了,也就是本来有一百多万行数据结果只处理了八千多行.我定位到了处理结束的那一行,发现数据有一个用 SUB 标记的乱码…

php读取大文件的方法

1.使用file 函数直接读取 $starttime = microtime_float(); ini_set('memory_limit','-1'); $file = "testfile.txt"; $data = file($file); $line = count($data);//总行数 $lastLine = $data[count($data)-1]; //最后一行 echo count($data); echo $endtime = microtime_float();…

python读取大文件【一行一行读取】

with open('e:/content.txt') as f: for line in f: if '==3346628==' in line: ……………

C++快速读取大文件

debug的时候需要等很长时间读模型,查资料发现了两种快速读取大文件的方法. test 1:每次读一个字符串 test 2.3一次读取整个文件 {//test 1 string buf; clock_t start = clock(); ifstream fin(objpath); while (fin >> buf); fin.close(); clock_t end = clock(); cout << "time : " << ((double…

Python读取SQLite文件数据

近日在做项目时,意外听说有一种SQLite的数据库,相比自己之前使用的SQL Service甚是轻便,在对数据完整性.并发性要求不高的场景下可以尝试! 1.SQLite简介: SQLite是一个进程内的库,实现了自给自足的.无服务器的.零配置的.事务性的 SQL 数据库引擎.它的设计目标是嵌入式的,而且目前已经在很多嵌入式产品中使用了它(如安卓系统),它占用资源非常的低,在嵌入式设备中,可能只需要几百K的内存就够了.它能够支持Windows/Linux/Unix等等主流的操作系统,同时能够跟很多…

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