读了NGINX的access日志,bnb_manage_access.log(31M) 和  bnb_wechat_access.log(50M) 附上代码: <?php /** * User: szliugx@gmail.com * Date: 2018/8/3 * Time: 下午3:34 */ class FileIterator implements Iterator { // 打开的文件句柄 private $fp; // 打开的文件行数 private $lineNumber; //

#!/usr/bin/env python #encoding=utf-8 import codecs count =0L #for line in file("./search_click.data.20130501-20130814").readlines(): #for line in file("./search_click.data.20130501-20130814").xreadlines(): for line in codecs.open(&quo

Java解决大文件读取的内存问题以及文件流的比较 传统方式 读取文件的方式一般是是从内存中读取,官方提供了几种方式,如BufferedReader, 以及InputStream 系列的,也有封装好的如Guava和Apache commons IO提供了如下快速读取文件的方式 Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 其实现上都是利用了BufferedReader或者其

1.概述 本教程将演示如何用Java高效地读取大文件.这篇文章是Baeldung (http://www.baeldung.com/) 上“Java——回归基础”系列教程的一部分. 2.在内存中读取 读取文件行的标准方式是在内存中读取,Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法: Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 这种

1.概述 本教程将演示如何用Java高效地读取大文件.这篇文章是Baeldung(http://www.baeldung.com/) 上“Java——回归基础”系列教程的一部分. 2.在内存中读取 读取文件行的标准方式是在内存中读取,Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法: 1 2 3 Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8);   FileUtils.readLines(new File(pat

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

1. 给定a.b两个文件,各存放50亿个url,每个url各占64字节,内存限制是4G,让你找出a.b文件共同的url? 方案1:可以估计每个文件安的大小为50G×64=320G,远远大于内存限制的4G.所以不可能将其完全加载到内存中处理.考虑采取分而治之的方法. s 遍历文件a,对每个url求取,然后根据所取得的值将url分别存储到1000个小文件(记为)中.这样每个小文件的大约为300M. s 遍历文件b,采取和a相同的方式将url分别存储到1000各小文件(记为).这样处理后,所有可能相同

不多说,直接上代码 1 import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.OutputStream; /* *功能:将800M以上大文件(不分类型)切割成为2M/ per part *@date:2018/7/9/23:31 *@aut

读文件: 传统的读法.所有读出,按行处理: fp=open("./ps.txt", "r"); alllines=fp.readlines(); fp.close(); for eachline in alllines: print eachline 推荐读取方法,使用文件迭代器 , 每次仅仅读取和显示一行.读取大文件时应该这样: fp=open("./ps.txt", "r"); for eachline in fp: pr

1. 传统方式:在内存中读取文件内容 读取文件行的标准方式是在内存中读取,Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法: Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 实际上是使用BufferedReader或者其子类LineNumberReader来读取的. 传统方式的问题: 是文件的所有行都被存放在内存中,当文件足够大时很快就会

在bugscan群里看到有人问有一个大文件,想探测其是否存在.如果使用curl的话,会将整个文件下载到节点,对于扫描没有任何用处,反而浪费了扫描时间. 于是我想到的解决办法是不使用curl,直接用底层socket,发包之后接收http head部分,然后拿到返回码之后就断开链接.不知道这样做有没有什么弊端,如果有的话,请指出. 下面直接贴上源码: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- #__author__ = 'Medici.Yan' #

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(

1.固定集合 > db.createCollection(, max:});//固定集合 必须 显式创建. 设置capped为true, 集合总大小xxx字节, [集合中json个数max] { } > db.c1.stats() { "ns" : "test.c1", , , , , , , , , , "indexSizes" : { }, , , } > db.c1.insert({name:'}); > db.c1

1.概述 本教程将演示如何用Java高效地读取大文件.这篇文章是Baeldung (http://www.baeldung.com/) 上“Java——回归基础”系列教程的一部分. 2.在内存中读取 读取文件行的标准方式是在内存中读取,Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法: Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 这种

码云source tree 提交超过100m 为什么大文件推不上去 2017年01月12日 16:50:51 阅读数:7634 git -c diff.mnemonicprefix=false -c core.quotepath=false -c credential.helper=sourcetree push -v --tags origin refs/heads/master:refs/heads/master Pushing to git@git.oschina.net:timtian0

多线程框架中采取queue来实现线程间资源的互斥. 在文件过大的情况下,如果都读入内存的话,占用内存就太多了. 这里手动实现了一个多线程调用文件迭代器来使用f.next() # -*- coding:utf-8 -*- import threading class Geturl(object): def __init__(self, open_file): self.open_file = open_file self.num = 0 self.__mutex = threading.RLock

文件/大文件上传功能实现(JS+PHP) 参考博文:掘金-橙红年代 前端大文件上传 路漫漫 其修远 PHP + JS 实现大文件分割上传 本文是学习文件上传后的学习总结文章,从无到有实现文件上传功能,前端小白写的代码不是最优,如果有错误的地方请多多指教,如果本文对你有所帮助,深感荣幸. 近期公司的项目中,涉及到上传大文件的问题,大文件上传用普通表单上传时出现的问题是,无法断点续存,一但中途中断上传,就要重头开始,这很明显不是我们想要的,所以经过一番查询,学习了一下大文件分割上传的方法.并且使用简

需求:项目要支持大文件上传功能,经过讨论,初步将文件上传大小控制在500M内,因此自己需要在项目中进行文件上传部分的调整和配置,自己将大小都以501M来进行限制. 第一步: 前端修改 由于项目使用的是BJUI前端框架,并没有使用框架本身的文件上传控件,而使用的基于jQuery的Uploadify文件上传组件,在项目使用的jslib项目中找到了BJUI框架集成jQuery Uploadify的部分,这部分代码封装在bjui-all.js文件中, 在bjui-all.js文件中的全局变量定义中有以下

核心原理: 该项目核心就是文件分块上传.前后端要高度配合,需要双方约定好一些数据,才能完成大文件分块,我们在项目中要重点解决的以下问题. * 如何分片: * 如何合成一个文件: * 中断了从哪个分片开始. 如何分,利用强大的js库,来减轻我们的工作,市场上已经能有关于大文件分块的轮子,虽然程序员的天性曾迫使我重新造轮子.但是因为时间的关系还有工作的关系,我只能罢休了.最后我选择了百度的WebUploader来实现前端所需. 如何合,在合之前,我们还得先解决一个问题,我们如何区分分块所属那个文件的

核心原理: 该项目核心就是文件分块上传.前后端要高度配合,需要双方约定好一些数据,才能完成大文件分块,我们在项目中要重点解决的以下问题. * 如何分片: * 如何合成一个文件: * 中断了从哪个分片开始. 如何分,利用强大的js库,来减轻我们的工作,市场上已经能有关于大文件分块的轮子,虽然程序员的天性曾迫使我重新造轮子.但是因为时间的关系还有工作的关系,我只能罢休了.最后我选择了百度的WebUploader来实现前端所需. 如何合,在合之前,我们还得先解决一个问题,我们如何区分分块所属那个文件的