在我们日常工作中,难免会有处理日志文件的时候,当文件小的时候,基本不用当心什么,直接用file.read()或readlines()就可以了,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,会将整个文件加载到内存中从而造成MemoryError … 也就是发生内存溢出. 下面分享几个解决办法: 对file对象进行迭代处理: with open('file_name', 'r') as file: for line in file: print line 优点:

Python逐块读取大文件行数的代码 - 为程序员服务 python数文件行数最简单的方法是使用enumerate方法,但是如果文件很大的话,这个方法就有点慢了,我们可以逐块的读取文件的内容,然后按块来数块内的\n数,从而确定行数. 如下实现代码: def blocks(file, size=65536): while True: b = files.read(size) if not b: break yield b with open("file", "r")

Python打开和关闭文件: open(文件名,打开文件的模式[,寄存区的缓冲]): 文件名:字符串值 注:文件名带有后缀名 # 打开创建好的 test.txt 文件 f = open("test.txt",'r') # 输出文件所有的内容 print(f.readlines( )) # ['hello,world.\n'] # 关闭文件 f.close() 注:f.readlines( ) 输出 test.txt 文件的所有内容 打开文件的模式: r 以只读方式打开文件.文件的指针将

with open('a.csv','r') as f: for i in f: print(i) while True: a = f.readline() if not a: break f.readlines() 用with语句打开文件返回一个可以迭代的文件对象绑定在as后的变量f: 第一种:直接遍历文件对象,会自动使用IO缓存和内存管理,是一种很好的方法: 第二种:调用readline()方法,一次读取一行,也不会占用太大内存,但代码显得臃肿,而且,虽然readline()方法是用C实现的

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_97 最近无论是面试还是笔试,有一个高频问题始终阴魂不散,那就是给一个大文件,至少超过10g,在内存有限的情况下(低于2g),该以什么姿势读它? 所有人都知道,用python读文件有一套"标准流程": def retrun_count(fname): """计算文件有多少行 """ count = 0 with open(fname) as file: for

1. 将大文件拆分为小文件 I 通过二进制的方式将大文件读取出来,将其拆分存,以不同的文件方式存放在一个目录下面 II 提供两种操作方式交互式和命令行模式 #! usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import sys, os megebytes = 1024 * 1000 chunksize = int(1.4 * megebytes) def clear_dir(target_dir): """ 清空目录 :param target

4个.sql格式的文件,2G大小,直接插入mysql数据中,文件太大了,导入不进去. 太大的文件用python处理也很麻烦,处理不了,只能先分隔成小文件处理. 文件中数据格式:其中values里面的数据才是需要的. insert into posdata_track_12_1 (SEQID, HOSTID, HOSTNO, POS_TIME, POS_DATAFMT, POS_LAT, POS_LONG, POS_SPEED, POS_ANGLE, POS_STARS, POS_SIGLEVEL

在python3中,有了一个hashlib,可以用来计算md5,这里先给出一个简单的例子: import hashlib sstr="i love hanyu" print(hashlib.md5(sstr).hexdigest()) 很遗憾的,出错了,错误信息是: C:\Python35\python.exe C:/pylearn/bottlelearn/3.py Traceback (most recent call last): File "C:/pylearn/bot

楼主用的linux,一旦数据达到几万,文件夹打开就会变卡,同时也方便同时分工协作,便于git管理,写了个将大文件夹分割成多个小文件夹的脚本 如操作文件夹:img,脚本不破坏img的数据,创建img_1/img_2……,脚本与操作文件夹必须在同一根目录 运行时需要手动修改:mv_file('img', 10) # 操作目录,单文件夹存放数量 import os import shutil def mv_file(img, num): list_ = os.listdir(img) if num >

一般的读取文件的方法: with open(file_path, "r") as f: print f.read() 或者 with open(file_path,"r") as f: for line in f.readlines(): print line read()是一次性把文件内容以字符串的方式读到内存,放到一个字符串变量中 readlines() 是一次性读取所有内容,并按行生成一个list 因一次性读取,若文件内容过大,则会将内存爆掉.报错:"

preface: 近期帮师兄处理json文件,须要读到数据库里面,以备其兴许从数据库读取数据.数据是关于yelp站点里面的: https://github.com/Yelp/dataset-examples,http://www.yelp.com/dataset_challenge/. 涉及到一些json和sql的问题,记录下. 一.python sql安装 python 自带轻型数据库sqlite,只是用不了.须要mysql才行.pip安装mysql失败.easy_install安装也失败.这

直接上代码: import easygui import os path = easygui.fileopenbox()#path是打开的文件的全路径 if path:#如果选择打开文件,没有选择取消 b = os.path.splitext(path)#把打开的文件的全路径分割成文件名和后缀名 c = [b[0], '_trace', '.xyz']#文件名加上其他字符变成想要的文件名,相当于在原来的路径下修改一下文件名 d = ''.join(c)#要写入的文件的名字, with open(

pkl文件是pyhthon里面保存文件的一种格式,如果直接打开会显示一堆序列化的东西.正确的打开方式如下: import cPickle as pickle f = open('path') info = pickle.load(f) print info #show file

import time def get_all_lines(filename): start_time = time.time() try: f = open(filename, 'rb') except Exception as e: exit(e) f.readlines() f.close() end_time = time.time() - start_time print("get_all_lines:%s" % end_time) def get_one_line(file

UltraEdit 原本就是被设计成可以打开超大文件的工具,只不过在默认情况下需要进行以下优化设置: 禁止临时文件 禁止显示行号 禁止文件(回车 & 换行符)转换 禁止代码折叠 禁止显示函数列表 设置打开 XML 大文件阈值 禁止语法高亮 禁止列表变更指标(LCI) 1.禁止临时文件 打开 高级->配置->文件处理->临时文件.选择“不使用临时文件打开文件”.并设置阈值(当超过这个值时,不使用临时文件). 注意:这意味着如果你改动了文件的某些地方,这些改动将会立即生效. 2.禁止

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_175 分片上传并不是什么新概念,尤其是大文件传输的处理中经常会被使用,在之前的一篇文章里:python花式读取大文件(10g/50g/1t)遇到的性能问题(面试向)我们讨论了如何读写超大型文件,本次再来探讨一下如何上传超大型文件,其实原理都是大同小异,原则就是化整为零,将大文件进行分片处理,切割成若干小文件,随后为每个分片创建一个新的临时文件来保存其内容,待全部分片上传完毕后,后端再按顺序读取所有临时文件的内容,将数据写入新文

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

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

逐行遍历文件: 方法一:一次读入,分行处理: readlines() 缺点:一次读入所有信息,对于大文件来说会消耗很多计算机内存 fname = input('请输入要打开的文件名称:') fo = open(fname,"r") for line in fo.readlines(): #f.readlines()读入所有行,将文件以每行为元素形成列表(每一行都是一个长字符串) print(line) fo.close() 方法二:分行读入,逐行处理:直接遍历文件句柄 fname =

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