大文件如果直接open，就会被整个写入内存，内存是吃不消的。比如4G的内存，10G的文件，这是处理不了的。也没有哪个文本编辑器可以用。
本文介绍基于Python语言，以一个大文件夹作为标准，对另一个大文件夹所包含的子文件夹或文件加以查漏补缺，并将查漏补缺的结果输出的方法。
Python 环境下文件的读取问题，请参见拙文 Python 基础 —— 文件
在 Python 中拆分文本文件可以通过多种方式完成，具体取决于文件的大小和所需的输出格式。在本文中，我们将讨论使用 Python 拆分文本文件的最快方法，同时考虑代码的性能和可读性。
pandas是python数据分析的不二选择，堪称瑞士军刀般的存在，几乎可以胜任数据分析的全过程。如果说有什么缺点的话，那么就是其不支持分布式，所以对于小数据量完全不压力，但面对大数据时却当真有些乏力。近日，自己便用pandas处理了一些大数据场景，现分享几个心得技巧。
前言 文件上传接口，post 请求参数类型content-type:multipart/form-data，上传文件分2种情况 小文件上传，可以直接用open函数读取 大文件上传，aiohttp支持多种类型的文件以流媒体的形式上传 官方文档示例 上传 multipart 类型 url = 'http://httpbin.org/post' files = {'file': open('report.xls', 'rb')} await session.post(url, data=files) 也可以明确
Git LFS(Large File Storage, 大文件存储)是 Github 开发的一个 Git 的扩展，用于实现 Git 对大文件的支持。
有时候，我们需要把一个大文件发送给别人，但是限于传输通道的限制，比如邮箱附件大小的限制，或者网络状况不太好，需要将大文件分割成小文件，分多次发送，接收端再对这些小文件进行合并。今天就来分享一下用 Python 分割合并大文件的方法。
1、使用open函数打开两个文件，一个是源文件，一个是目标文件，原文件只读方式打开，目标文件只写方式打开
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。 原味地址 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，但它们通常不使用变量。 .read
在实际工作中，有些场景下，因为产品既有功能限制，不支持特大文件的直接处理，需要把大文件进行切割处理。
可以通过两种方法利用python读取大文件：第一种是利用yield生成器读取；第二种是：利用open()自带方法生成迭代对象，这个是一行一行的读取。
在使用vim的时候，如果打开的小文件，没啥问题，如果打开的超大类型的文件，那么就会引发巨大的风险，轻则内存使用爆炸，重则引发操作系统oom。
本文介绍基于Python语言，结合已知研究区域中所覆盖的全部遥感影像的分幅条带号，从大量的遥感影像文件中筛选落在这一研究区域中的遥感影像文件的方法。
不知道各位童鞋们是否遇到过需要使用python下载大文件的需求，或者需要从一些网速很慢的网站上下载文件。如果你在实际下载过程碰到下载不稳定经常失败的情况，本文的方法将会给你带来一些解决思路和方案。
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，这样是十分脑残的，假如文件很大，遍历一次太久。 我们需要了解获取文件句柄的基本理论，其中包含的指针操作等。 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。 以下是利用python实战代码,核心函数tell(),seek(). 也是调用的系统调用seek tell seek()的三种模式： （1）f.seek(p,0) 移动当文件第p个字节处，绝对位置 （2）f.seek(p,1) 移动到相对于当前位置之后的p个字节 （3）f.seek(p,2) 移动到相对文章尾之后的p个字节 tell()： 返回当前文件的读取位置。 代码： #!/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。 方法2： 从一开始就用for循环fd.readline()进行计数，然后变化的部分（用上文说的seek、tell函数做）再用for循环fd.readline()进行统计增加行数。
前段时间有位朋友看完我之前的文章Locust + python + influxdb + grafana 展示性能压测QPS图表之后，咨询我如何安装Locust。
在处理大数据时，有可能会碰到好几个 G 大小的文件。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。
最近遇见一个需要上传超大大文件的需求，调研了七牛和腾讯云的切片分段上传功能，因此在此整理前端大文件上传相关功能的实现。
pandas 是 Python 数据分析的必备库，而 read_csv() 函数则是其最常用的函数之一。本篇文章详细解析了 pandas read_csv() 的各种用法，包括基本用法、参数设置和常见问题解决方案，让小白和大佬都能轻松掌握。
最近，留意到 MinIO 官方博客的一篇题为“在对象存储上实现 POSIX 访问接口是坏主意”的文章，作者以 S3FS-FUSE 为例分享了通过 POSIX 方式访问 MinIO 中的数据时碰到了性能方面的困难，性能远不如直接访问 MinIO。在对结果进行分析时，作者认为是 POSIX 本身存在的缺陷导致的性能问题。这个结论与我们既有经验有一定出入。
【环境】 OS：Windows 10 x64 Python：3.6.5 x64 requests：2.18.4 【代码】 # encoding: utf-8 # author: walker # date: 2018-06-11 # summary: 使用 requests 下载大文件 import time import requests # 下载一个大文件 def DownOneFile(srcUrl, localFile): print('%s\n --->>>\n %s' % (src
Linux系统中，万物皆文件。一个用户是一个文件，一张图片是一个文件。文件是以一定数据结构存储在硬盘中。 打开文件 读取或者写入 关闭文件 打开文件 Python使用内置的open()函数打开一个文件，并且返回一个文件对象，也叫句柄(handle)。
本文介绍基于Python中的ArcPy模块，基于一个大文件夹，遍历其中每一个子文件夹中所有的遥感影像栅格文件，并将原本的每一景遥感影像文件四等分切割，或裁剪为其他指定个数的小块的方法。
本文介绍基于Python语言，针对一个文件夹下大量的Excel表格文件，基于其中每一个文件的名称，从另一个文件夹中找到与这一文件夹中文件同名的文件，并将找到的同名文件复制到第三个文件夹中的方
在某些时候，如果你尝试使用Excel打开大型csv文件或文本文件，可能无法打开它们。曾经收到一个8GB的大型csv文件，想看一下内容，但无法使用任何尝试过的程序打开它，比如记事本、Excel等。文件太大，程序甚至无法启动。
Q：添加了新用户bae，sudo一条安装命令后报错xxxis not in the sudoers file. This incident will be reported. 需要允许用户youuser执行sudo命令(需要输入密码)，怎么做： 1、切换到root用户下 2、/etc/sudoers文件默认是只读的，对root来说也是，因此需先添加sudoers文件的写权限,命令是: 即执行操作：chmod u+w /etc/sudoers 3. 编辑sudoers文件 即执行：vi /etc/sudoers 找到这行 root ALL=(ALL) ALL,在他下面添加xxx ALL=(ALL) ALL (这里的xxx是你的用户名)
前几天已经讲过了UDP协议下大文件传输的python实现代码，今天再实现TCP协议下大文件传输的python实现代码。 TCP和UDP的实现过程还是比较不一样的。
有没有专业的mac文本编辑器？用于Mac的Ultraedit是基于Windows 文本编辑器的本地Mac应用程序，UltraEdit mac中文版强大的功能使得用户编辑工作从简单的文本编辑到采用多种语言进行编辑，比如C，Objective C，Javascript，XML， PHP，Perl，Python等语言，变得更加理想，更加简单。UltraEdit for Mac(超好用的高级文本编辑器)具备了在文档中查找，在文档中替换，本地FTP / FTps，宏命令，编写脚本，列块/模块模式等多种功能。
前几天在Python白银群【小白python爱好者】问了一个Python打包的问题，这里拿出来给大家分享下。截图如下图所示：
有的时候，操作大文件，或者取数，要很久，我们给脚本首尾添加一段代码就知道，这段代码整体的大致运行时间了。
下载较大文件时分段下载会加速下载过程，几乎所有下载软件都有类似的特性。在python中如何实现分段下载文件呢？
《Linux环境监控工具基础参考》提到了Linux监控工具，其实Linux有很多好用的小工具，不仅限监控，例如文件传输。这篇【爱可生开源社区】出品的文章《技术分享 | 你通常选用什么工具在Linux中进行数据传输？》就介绍了几种常用的文件传输工具之间的效率比对，可以针对不同的场景，选择合适的工具。
mmap是一种虚拟内存映射文件的方法，即可以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。
有很多时候，处理一个大文件，常规命令并不能很好的利用多核 例如，一个1T的文本，百亿条数据，我想要: 1 wc -l test.txt 或者 1 fgrep xxxx test.txt 一般机器就会自觉进入一核有难，其它核点赞的看戏模式。 我花钱配了这么多核，加了这么多内存，不是让大家来看戏的。于是祭出parallel~ 原理 parallel 是一个perl脚本，通过分割输入，并行处理的方式来加速执行命令。 例如: 1 wc -l test.txt 简单想想就是用个for循环split文件，挨个wc
小文件方法 文件不大的情况下可以使用下面的方法来获取最后一行，如果文件过大就不可以了，因为open文件和文件.readlines()的时候Python会先读取到内存中，所以如果需要处理的文件是很大的，下面这种方法不管从效率上还是资源了使用上都是不可取的。 #!/usr/bin/env python #coding:utf-8 file = "/var/log/bigdata/test.log" with open(file,'r') as f: # 以读的方式打开文件 lines = f
在日常测试工作中，我们经常需要对上传的文件大小进行测试，例如：一个文件上传功能，限制文件大小最大为10MB，此时我们可能需要测试10MB以及其边界值9MB和11MB；再或者我们有时需要测试一个超大文件，进行大文件的测试。
python不同大小文件的复制方法 1、小文件复制，打开一个已有文件，读取完整内容，并写入到另外一个文件。 # 1.打开文件 file_read = open("read.txt") file_write = open("read[复件].txt", "w") # 2. 读、写 text = file_read.read() # 读取文件的内容 file_write.write(text) # 把读取的内容写到新的文件中 # 3.关闭文件 file_read.close() file_write
这篇文章主要介绍了python 利用jinja2模板生成html代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
众所周知，Python 3.11 版本带来了较大的性能提升，但是，它具体在哪些方面上得到了优化呢？除了著名的“香农计划”外，它还包含哪些与性能相关的优化呢？本文将带你一探究竟！
Excel是大家最常用的数据分析工具之一，借助它可以便捷地完成数据清理、统计计算、数据分析（数据透视图）和图表呈现等。
前几天跟客户聊天，抱怨服务器之前的数据传输工具不好用，问我哪种传输工具效率高？还真被问住了，毕竟没经过实践嘛，今天就测试下。
最近在用python的pandas库导Excel表，遇到数据量太大，导出时候直接抛出异常
前几天在Python白银交流群【王王雪饼】问了一个Python处理语义相似度的问题，这里拿出来给大家分享下。
最近有小伙伴后台给我留言，说自己用 Django 写了一个大文件上传的 Api 接口，现在想本地检验一下接口并发的稳定性，问我有没有好的方案
有人问我，你是如何做到统一存储的？我微微一笑，大声告诉他：Ceph在手，天下我有。
期待已久的树莓派今天刚刚收到，则也在树莓派上面搭建git。同时这个过程略艰辛故记录之。
爱可生交付服务团队北京 DBA，对数据库及周边技术有浓厚的学习兴趣，喜欢看书，追求技术。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
腾讯会议
