目录 Windows10计算文件SHA1 SHA256 SHA384 SHA512 or MD5? 1.计算SHA1 2.计算SHA256 3.计算SHA384 4.计算SHA512 5.计算MD5 6.更多 Windows10计算文件SHA1 SHA256 SHA384 SHA512 or MD5? 以下命令均在Windows Powershell (管理员身份)运行 1.计算SHA1 Get-FileHash D:\utd\test.txt -Algorithm SHA1 | Format-

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

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(GB) - CSDN博客 https://blog.csdn.net/shudaqi2010/article/details/54017766

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

在操作某个很多进程都要频繁用到的大文件的时候,应该尽早释放文件资源(f.close()) 前2种方法主要用到了列表解析,性能稍差,而最后一种使用的时候生成器表达式,相比列表解析,更省内存 列表解析和生成器表达式很相似: 列表解析 [expr for iter_var in iterable if cond_expr] 生成器表达式 (expr for iter_var in iterable if cond_expr) 方法1:最原始 longest = 0 f = open(FILE_PATH

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

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

在进行计算一个文件夹内容大小的时候,我们要考虑文件夹内都有什么内容,可能都是一个一个的单文件,也有可能都是子文件夹,或者二者都有,既然要计算整个文件夹的大小,我们当然要计算每一个文件的大小以及每一个子文件夹下的每一个子文件.计算每一个文件的大小我们肯定都可以计算到,或者如果我们知道一个文件夹内有子文件夹的数量,一个个遍历子文件夹的内容进行计算,但是如果我们不知道这个文件夹内到底有多少子文件夹呢?所以,根据我的思路,可以使用递归的方式进行计算每一个文件及每一个字文件夹的大小,但有个弊端就是在pyt

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

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(

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

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

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.

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

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:

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

python代码如下: import sys,os kilobytes = 1024 megabytes = kilobytes*1000 chunksize = int(200*megabytes)#default chunksize def split(fromfile,todir,chunksize=chunksize): if not os.path.exists(todir):#check whether todir exists or not os.mkdir(todir) else