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

Python读取大文件(GB) - CSDN博客 https://blog.csdn.net/shudaqi2010/article/details/54017766

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

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

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

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

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

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: 1.http://blog.csdn.net/shudaqi2010/article/details/54017766 2.https://www.cnblogs.com/yu-zhang/p/5949696.html 3.http://blog.csdn.net/churximi/art

最近准备重新研究一下推荐系统的东西,用到的数据集是Audioscrobbler音乐数据集.我用python处理数据集中artist_data.txt这个文件的时候,先读取每一行然后进行处理: with open('artist_data.txt','r')as f: for line in f: process(line)#对每行进行的具体处理 但是我发现每次都处理一部分数据就停止了,也就是本来有一百多万行数据结果只处理了八千多行.我定位到了处理结束的那一行,发现数据有一个用 SUB 标记的乱码

对于读取容量小的文件,可以使用下面的方法: with open("path", "r") as f: f.read() 但是如果文件容量很大,高达几个G或者十几个G,使用上面这种方式就容易造成内存溢出的问题,所以如果进行大容量的文件读取建议使用下面这种方式: with open("path", "r") as f: # f 是一个可迭代的文件对象 for line in f: # 以行为单位进行读取 print(line)

with open('e:/content.txt') as f: for line in f: if '==3346628==' in line: …………

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")

通常来说在php读取大文件的时候,我们采用的方法一般是一行行来讲取,而不是一次性把文件全部写入内存中,这样会导致php程序卡死,下面就给大家介绍这样一个例子. 需求:有一个800M的日志文件,大约有500多万行, 用PHP返回最后几行的内容. 实现方法: <?php /** * * * 取文件最后$n行 * * * @param string $filename 文件路径 * * @param int $n 最后几行 * * @return mixed false表示有错误,成功则返回字符串 *

在PHP中,对于文件的读取时,最快捷的方式莫过于使用一些诸如file.file_get_contents之类的函数,简简单单的几行代码就能 很漂亮的完成我们所需要的功能.但当所操作的文件是一个比较大的文件时,这些函数可能就显的力不从心, 下面将从一个需求入手来说明对于读取大文件时,常用的操作方法. 需求需求 有一个800M的日志文件,大约有500多万行, 用PHP返回最后几行的内容. 实现方法 1. 直接采用file函数来操作 由于 file函数是一次性将所有内容读入内存,而PHP为了防止一些写

1  多线程 2  java内存映射读取大文件