前言 用python 读取一个大于10G 的文件,自己电脑只有8G内存,一运行就报内存溢出:MemoryError python 如何用open函数读取大文件呢? 读取大文件 首先可以自己先制作一个大于10G的txt文件 a = ''' 2021-02-02 21:33:31,678 [django.request:93] [base:get_response] [WARNING]- Not Found: /http:/123.125.114.144/ 2021-02-02 21:33:31,6

python 利用 ogr 写入 shp 文件, 定义shp文件中的属性字段(field)的数据格式为: OFTInteger # 整型 OFTIntegerList # 整型list OFTReal # 双精度 OFTRealList # 双精度list OFTString # 字符 OFTStringList # 字符list OFTWideString # 长字符 OFTWideStringList # 长字符list OFTBinary OFTDate OFTTime OFTDateTi

读取csv文件: def readCsv(): rows=[] with file(r'E:\py\py01\Data\system.csv','rb') as f: reads=csv.reader(f) for i in reads: rows.append(i) print rows return rows写入csv文件: def writer(): with file(r'E:\py\py01\Data\system.csv','wb') as f: writer=csv.writer(

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

P2P分发大文件思路 1.将软件包生成种子文件 2.通过saltstack将种子文件分发至每台服务器 3.每台服务器进行种子下载 推荐使用Twitter开源的murder.Twitter用它来分发大文件完成代码更新. 下载地址: https://github.com/lg/murder 本文介绍murder的dist,它是基于python开发的. murder dist murder_tracker.py  可以理解它为调度中心 murder_make_torrent.py  生成种子,并且注册

背景 前段时间在做一个算法测试,需要对源于日志的数据进行分析才能获取到结果:日志文件较大,所以想要获取数据的变化曲线,增量读取是最好的方式. 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,假如文件很大,遍历一次太久.而且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出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, 获取文件句柄的基本理论中就包含指针操作.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

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

用matlab生成一个示例mat文件: clear;clc matrix1 = magic(5); matrix2 = magic(6); save matData.mat 用python3读取并写入mat文件: import scipy.io data = scipy.io.loadmat('matData.mat') # 读取mat文件 # print(data.keys()) # 查看mat文件中的所有变量 print(data['matrix1']) print(data['matrix

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:

最近在做接口测试时,拿到一个分片上传文件的接口,http接口请求头中的Content-Type为multipart/form-data.需要在客户端将大文件分片成数据块后,依次传给服务端,由服务端还原成大文件,此外,为了确保传输后的数据是完整的,客户端会在分片前,根据原文件生成md5值并被携带在每次的http请求中,服务端在还原文件后会进行校验. 如何使用requests模块,实现上述接口测试的需求呢?首先,需要将问题分解: requests如何传输Content-Type为multipart/

从kafka中读取指定的topic,根据中间内容的不同,写入不同的文件中. 文件按照日期区分. #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/4/9 11:49 # @Author : baoshan # @Site : # @File : readTraceFromKafkaStreamingToJson.py # @Software: PyCharm Community Edition from pyspark im

制作Excel表 常用方法说明 Workbook类 Workbook类创建一个XlswWrite的Workbook对象,相当于创建一个excel表 And_worksheet()用来创建工作表,默认为sheet1 Add_format():创建一个新的格式对象来格式化单元格,例如bold=workbook.add_format({‘bold’:True}) 还可以使用set_bold,例如:bold=workbook.add_format() bod.set_bold() #border:边框,

在ubuntu下,新建.csv文件的方法是使用LibreOffice来创建一个数据表,然后我们把表格存储为.csv的格式: “Save as”菜单把我们的表格存为一个CSV的文件格式:命名为csvData.csv: name,num zhangsan,123 lisi,456 wangwu,789 然后通过程序读写,如下图所示: # -- coding: utf-8 -- import csv #读取csv文件方式1 csvFile = open("csvData.csv", &quo

参考:https://stackoverflow.com/questions/519633/lazy-method-for-reading-big-file-in-python 最优雅方式: file.readlines() takes in an optional size argument which approximates the number of lines read in the lines returned. bigfile = open('bigfilename','r') t

/**     * 读取filePath的文件     * @param filePath    文件的路径     * @return     List集合       文件中一行一行的数据     */    public static List<String > readToString(String filePath)    {        List<String > olist = new ArrayList<String>();        File f

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

非内存资源可以使用with 在python中逐行读取大文件 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. 对file对象进行迭代处理: with open('file_name', 'r') as file: for line in fi

文件分割应该算一个比较实用的功能,举例子说明吧比如说:你有一个3G的文件要从一台电脑Copy到另一台电脑, 但是你的存储设备(比如SD卡)只有1G ,这个时候就可以把这个文件切割成3个1G的文件 ,分开复制, 最后把三个文件合并, 这样就解决问题了 :再比如说, 你有一个上百M的文件要上传到FTP ,但是这个FTP限制你单个文件不能超过10M 这时候也可以用文件分割的办法解决问题.既然分割了,那么在我们再次使用的时候就需要合并了,今天我们就通过Java代码实现文件分裂与合并的能.        

实现大文件的传输 服务器 import socketimport jsonimport structsk = socket.socket()sk.bind(("127.0.0.1",8001))sk.listen()conn,addr = sk.accept()b_len_dic = conn.recv(4)len_dic = struct.unpack('i',b_len_dic)[0]# 获取到int类型字典的长度,# unpack得到的是一个元组,要取下标为0的位置str_dic

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

python读取与写入csv,txt格式文件 在数据分析中经常需要从csv格式的文件中存取数据以及将数据写书到csv文件中.将csv文件中的数据直接读取为dict类型和DataFrame是非常方便也很省事的一种做法,以下代码以鸢尾花数据为例. csv文件读取为dict 代码 # -*- coding: utf-8 -*- import csv with open('E:/iris.csv') as csvfile: reader = csv.DictReader(csvfile, fieldna