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Python 读取大文件

如果通过一些工具(例如:NotePad++)打开它,会发生错误,无法读取任何内容。 那么,在 Python 中,如何快速地读取这些大文件呢? | 版权声明:一去、二三里,未经博主允许不得转载。...一般的读取 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(...,但是在读取之后不会将它们保留在内存中。...break do_something(line) 指定每次读取的长度 有时,可能希望对每次读取的内容进行更细粒度的控制。...do_something(line) with 语句句柄负责打开和关闭文件(包括在内部块中引发异常时),for line in f 将文件对象 f 视为一个可迭代的数据类型,会自动使用 IO 缓存和内存管理,这样就不必担心大文件

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    PHP大文件读取操作

    PHP大文件读取操作 简单的文件读取,一般我们会使用 file_get_contents() 这类方式来直接获取文件的内容。...以下的方式是可以直接读取这种大文件的: // readfile 只能直接输出 echo readfile($fileName); // fopen + fgetc 如果单 $fileHandle =...第二个 fopen() 配合 fgetc() 或 fgets() 是读取这种大文件的标配。fopen() 获取文件句柄,fgetc() 按字符读取,fgets() 按行读取。...第三个是SPL扩展库为我们提供的面向对象式的 fopen() 操作,建议新的开发中如果有读取大文件的需求最好使用这种形式的写法,毕竟SPL函数库已经是PHP的标准函数库了,而且面向对象的操作形式也更加的主流...上面三种读取方式都有一个要注意的点是,我们将大文件读取后不应该再保存到变量中,应该直接打印显示、入库或者写到其他文件中。

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    如何使用Python读取大文件

    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。 .read() 每次读取整个文件,它通常用于将文件内容放到一个字符串变量中。...(): process(line) # 分块读取 处理大文件是很容易想到的就是将大文件分割成若干小文件处理,处理完每个小文件后释放该部分内存。...for line in f文件对象f视为一个迭代器,会自动的采用缓冲IO和内存管理,所以你不必担心大文件。...由此可知二进制读取依然是最快的模式。...如果从rb(二级制读取)读取改为r(读取模式),慢5-6倍。 结论 在使用python进行大文件读取时,应该让系统来处理,使用最简单的方式,交给解释器,就管好自己的工作就行了。

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    强悍的 Python —— 读取大文件

    Python 环境下文件的读取问题,请参见拙文 Python 基础 —— 文件 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。...解决方案:转换接口 (1)readlines() :读取全部的行,构成一个 list,实践表明还是会造成内存的问题; for line in f.reanlines(): ... (2)readline...():每次读取一行, while True: line = f.readline() if not line: break (3)read(1024):重载,指定每次读取的长度... 对可迭代对象 f,进行迭代遍历:for line in f,会自动地使用缓冲IO(buffered IO)以及内存管理,而不必担心任何大文件的问题

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    快速学习-easyExcel大文件读取说明

    10M以上文件读取说明 03版没有办法处理,相对内存占用大很多。...(大概率就30M),剩下临时的GC会很快回收 默认大文件处理 默认大文件处理会自动判断,共享字符串5M以下会使用内存存储,大概占用15-50M的内存,超过5M则使用文件存储,然后文件存储也要设置多内存M...根据实际需求配置内存 想自定义设置,首先要确定你大概愿意花多少内存来读取一个超级大的excel,比如希望读取excel最多占用100M内存(是读取过程中永久占用,新生代马上回收的不算),那就设置使用文件来存储共享字符串的大小判断为...20M(小于20M存内存,大于存临时文件),然后设置文件存储时临时共享字符串占用内存大小90M差不多 如果最大文件条数也就十几二十万,然后excel也就是十几二十M,而且不会有很高的并发,并且内存也较大...MapCache()) 参数而已,其他的参照其他demo写 这里没有写全 EasyExcel.read().readCache(new MapCache()); 对并发要求较高,而且都是经常有超级大文件

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    python对大文件的增量读取

    对于很多大文件的增量读取,如果遍历每一行比对历史记录的输钱或者全都加载到内存通过历史记录的索引查找,是非常浪费资源的,网上有很多人的技术博客都是写的用for循环readline以及一个计数器去增量读取,...原理是这样子,linux的文件描述符的struct里有一个f_pos的这么个属性,里面存着文件当前读取位置,通过这个东东经过vfs的一系列映射就会得到硬盘存储的位置了,所以很直接,很快。  .../usr/bin/python fd=open("test.txt",'r') #获得一个句柄 for i in xrange(1,3): #读取三行数据    fd.readline() label...=fd.tell() #记录读取到的位置 fd.close() #关闭文件 #再次阅读文件 fd=open("test.txt",'r') #获得一个句柄 fd.seek(label,0)# 把文件读取指针移动到之前记录的位置...fd.readline() #接着上次的位置继续向下读取 后续:今儿有一人问我如何得知这个大文件行数,以及变化,我的想法是 方法1: 可以去遍历'\n'字符。

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