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

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

java读大文件最快性能 完全引用自: 几种读大文件方法的效率对比测试 据说1.88g只要5秒左右,未亲测. /** * 读大文件 * BufferedReader + char[] * @throws IOException */ public static void readFile1() throws IOException{ long start = System.currentTimeMillis(); BufferedReader br = new BufferedReader(ne

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

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

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

1. wget def download_big_file_with_wget(url, target_file_name): """ 使用wget下载大文件 Note: 需要系统安装wget """ import os import subprocess download_process = subprocess.Popen(["wget", "-c", "-O", target_fi

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

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

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(

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

今天帮同学处理一点语料. 语料文件有点大,而且是以连续两个换行符作为段落标志,他想把它按段落分隔成多个小文件.即每3个段落组成一个新文件.因为曾经没有遇到过类似的操作,在网上找了一些类似的方法,看起来都有点复杂. 所以经尝试.自己写了一段代码.完美解决这个问题. 基本思路是,先读原文件内容,并使用正則表達式.根据\n\n进行切片处理.结果为一个列表,当中每个列表元素都存放一个切片中的内容:然后创建一个写文件的句柄:接下来遍历切片列表,并写入当前切片内容,推断是否已经写入了3个段落,假设不是,则继

最近处理一份1000G+的大文件,直接loading进内存不可能,只能分片读取.文件介绍如下: 该文件是一份压缩的比对后文件(sam文件),该文件由很多细小的结构单元组成,一个结构如下: 两种方法: 1.用open([buffer])的方法: 2.根据文件内容的结构快读取: 由于该文件有自己的结构,如果直接用open的buffer的方法,很粗暴地根据一次性读取一定大小的文件内容的方法,容易把文件读碎了. 根据文件的结构特点,用流的方法读取处理.编码如下:

1.安装pyhdf包 (1)通过此链接查找并下载pyhdf包:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pygame(根据自己的系统及python版本选择对应的pyhdf包) (2)在dos命令行下切换到包所在的文件夹,并运行pip install 包名进行安装. 2.读hdf4文件 #导入包 from pyhdf.SD import * from osgeo import osr import numpy as np (1)#读取文件 file="

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

当使用requests的get下载大文件/数据时,建议使用使用stream模式. 当把get函数的stream参数设置成False时,它会立即开始下载文件并放到内存中,如果文件过大,有可能导致内存不足. 当把get函数的stream参数设置成True时,它不会立即开始下载,当你使用iter_content或iter_lines遍历内容或访问内容属性时才开始下载.需要注意一点:文件没有下载之前,它也需要保持连接. iter_content:一块一块的遍历要下载的内容 iter_lines:一行一行

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

用 python 处理一个文本时,想要删除其中中某一行,常规的思路是先把文件读入内存,在内存中修改后再写入源文件. 但如果要处理一个很大的文本,比如GB级别的文本时,这种方法不仅需要占用很大内存,而且一次性读入内存时耗费时间,还有可能导致内存溢出. 所以,需要用另外一个思路去处理. 我们可以使用 open() 方法把需要修改的文件打开为两个文件,然后逐行读入内存,找到需要删除的行时,用后面的行逐一覆盖.实现方式见以下代码. with open('file.txt', 'r') as old_fi

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