本节的练习的要求如下: 输入要拷贝文件夹的文件名称 读取该文件夹下的所有文件 启动5个进程来拷贝文件夹,将拷贝成功的文件名称放入队列中 主进程中显示文件拷贝的进度 代码如下: import multiprocessing import os import time import random def copy_file(q, file_name, source_folder_name, dest_folder_name): """拷贝文件"""

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

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

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

接着之前继续API操作的学习 CopyFromLocalFile: 顾名思义,从本地文件拷贝 /** * 使用Java API操作HDFS文件系统 * 关键点: * 1)create Configuration * 2)get FileSystem * 3)...It's your HDFS API operation. */ public class HDFSApp { public static final String HDFS_PATH = "hdfs://hadoop000:8020&

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(

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

前段时间做视频上传业务,通过网页上传视频到服务器. 视频大小 小则几十M,大则 1G+,以一般的HTTP请求发送数据的方式的话,会遇到的问题:1,文件过大,超出服务端的请求大小限制:2,请求时间过长,请求超时:3,传输中断,必须重新上传导致前功尽弃: 解决方案: 1,修改服务端上传的限制配置:Nginx 以及 PHP 的上传文件限制 不宜过大,一般5M 左右为好: 2,大文件分片,一片一片的传到服务端,再由服务端合并.这么做的好处在于一旦上传失败只是损失一个分片而已,不用整个文件重传,而且每个分

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:

文件夹上传:从前端到后端 文件上传是 Web 开发肯定会碰到的问题,而文件夹上传则更加难缠.网上关于文件夹上传的资料多集中在前端,缺少对于后端的关注,然后讲某个后端框架文件上传的文章又不会涉及文件夹.今天研究了一下这个问题,在此记录. 先说两个问题: 是否所有后端框架都支持文件夹上传? 是否所有浏览器都支持文件夹上传? 第一个问题:YES,第二个问题:NO 只要后端框架对于表单的支持是完整的,那么必然支持文件夹上传.至于浏览器,截至目前,只有 Chrome 支持. 如果需要其它的浏览器支持则需要

IE的自带下载功能中没有断点续传功能,要实现断点续传功能,需要用到HTTP协议中鲜为人知的几个响应头和请求头. 一. 两个必要响应头Accept-Ranges.ETag 客户端每次提交下载请求时,服务端都要添加这两个响应头,以保证客户端和服务端将此下载识别为可以断点续传的下载: Accept-Ranges:告知下载客户端这是一个可以恢复续传的下载,存放本次下载的开始字节位置.文件的字节大小: ETag:保存文件的唯一标识(我在用的文件名+文件最后修改时间,以便续传请求时对文件进行验证): Las

IE的自带下载功能中没有断点续传功能,要实现断点续传功能,需要用到HTTP协议中鲜为人知的几个响应头和请求头. 一. 两个必要响应头Accept-Ranges.ETag 客户端每次提交下载请求时,服务端都要添加这两个响应头,以保证客户端和服务端将此下载识别为可以断点续传的下载: Accept-Ranges:告知下载客户端这是一个可以恢复续传的下载,存放本次下载的开始字节位置.文件的字节大小: ETag:保存文件的唯一标识(我在用的文件名+文件最后修改时间,以便续传请求时对文件进行验证): Las