python如何流式读取数G超大文件
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如何流式读取数G超大文件
使用 with...open... 可以从一个文件中读取数据,这是所有 Python 开发者都非常熟悉的操作。
但是如果你使用不当,也会带来很大的麻烦。
比如当你使用了 read 函数,其实 Python 会将文件的内容一次性的全部载入内存中,如果文件有 10 个G甚至更多,那么你的电脑就要消耗的内存非常巨大。
#一次性读取withopen("big_file.txt","r")asfp:content=fp.read()
对于这个问题,你也许会想到使用 readline 去做一个生成器来逐行返回。
defread_from_file(filename):withopen(filename,"r")asfp:yieldfp.readline()
可如果这个文件内容就一行呢,一行就 10个G,其实你还是会一次性读取全部内容。
最优雅的解决方法是,在使用 read 方法时,指定每次只读取固定大小的内容,比如下面的代码中,每次只读取 8kb 返回。
defread_from_file(filename,block_size=1024*8):withopen(filename,"r")asfp:whileTrue:chunk=fp.read(block_size)ifnotchunk:breakyieldchunk
上面的代码,功能上已经没有问题了,但是代码看起来代码还是有些臃肿。
借助偏函数 和 iter 函数可以优化一下代码
fromfunctoolsimportpartialdefread_from_file(filename,block_size=1024*8):withopen(filename,"r")asfp:forchunkiniter(partial(fp.read,block_size),""):yieldchunk
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