python读取大文件的行数的最快方法 Python中几种高效读取大文件的完整指

目录

• 一、基本技巧：逐行读取
• 1. 使用文件对象的迭代器
• 2. 明确使用 readline()
• 二、分块读取技巧
• 1. 指定缓冲区大致
• 2. 使用 iter 和 partial
• 三、内存映射文件 (mmap)
• 四、使用生成器处理
• 五、处理压缩文件
• 1. gzip 文件
• 2. zip 文件
• 六、多线程/多进程处理
• 1. 多线程处理不同块
• 七、使用第三方库
• 1. Dask &8211; 用于超大型数据集
• 2. PyTables &8211; 处理HDF5格式
• 八、数据库替代方案
• 1. SQLite
• 九、性能优化技巧
• 十、完整示例：处理超大CSV文件
• 十一、拓展资料

在处理大型文件时（如内存只有4G却要读取8G的文件），我们需要采用独特的技术来避免内存溢出。下面内容是几种高效读取大文件的技巧。

一、基本技巧：逐行读取

1. 使用文件对象的迭代器

最简单的技巧是直接迭代文件对象，Python会自动使用缓冲IO以高效的方式处理：

with open(‘large_file.txt’, ‘r’, encoding=’utf-8′) as f: for line in f: 逐行读取，内存友好 process_line(line) 处理每一行

2. 明确使用 readline()

with open(‘large_file.txt’, ‘r’) as f: while True: line = f.readline() if not line: 到达文件末尾 break process_line(line)

二、分块读取技巧

对于非文这篇文章小编将件或需要按块处理的情况：

1. 指定缓冲区大致

BUFFER_SIZE = 1024 1024 1MB的缓冲区with open(‘large_file.bin’, ‘rb’) as f: while True: chunk = f.read(BUFFER_SIZE) if not chunk: 文件结束 break process_chunk(chunk)

2. 使用 iter 和 partial

更Pythonic的分块读取方式：

from functools import partialchunk_size = 1024 1024 1MBwith open(‘large_file.bin’, ‘rb’) as f: for chunk in iter(partial(f.read, chunk_size), b”): process_chunk(chunk)

三、内存映射文件 (mmap)

对于需要随机访问的大型文件：

import mmapwith open(‘large_file.bin’, ‘r+b’) as f: 创建内存映射 mm = mmap.mmap(f.fileno(), 0) 像操作字符串一样操作文件 print(mm[:100]) 读取前100字节 可以搜索内容 index = mm.find(b’some_pattern’) if index != -1: print(f”Found at position index}”) mm.close() 记得关闭映射

四、使用生成器处理

将文件处理逻辑封装为生成器：

def read_large_file(file_path, chunk_size=10241024): “””生成器函数，逐块读取大文件””” with open(file_path, ‘rb’) as f: while True: chunk = f.read(chunk_size) if not chunk: break yield chunk 使用生成器for chunk in read_large_file(‘huge_file.bin’): process_chunk(chunk)

五、处理压缩文件

对于大型压缩文件，可以使用流式解压：

1. gzip 文件

import gzipimport shutilwith gzip.open(‘large_file.gz’, ‘rb’) as f_in: with open(‘large_file_extracted’, ‘wb’) as f_out: shutil.copyfileobj(f_in, f_out) 流式复制

2. zip 文件

import zipfilewith zipfile.ZipFile(‘large_file.zip’, ‘r’) as z: with z.open(‘file_inside.zip’) as f: for line in f: process_line(line)

六、多线程/多进程处理

对于需要并行处理的情况：

1. 多线程处理不同块

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutorimport osdef process_chunk(start, end, file_path): “””处理文件的指定部分””” with open(file_path, ‘rb’) as f: f.seek(start) chunk = f.read(end – start) 处理chunk…def parallel_file_processing(file_path, num_threads=4): file_size = os.path.getsize(file_path) chunk_size = file_size // num_threads with ThreadPoolExecutor(max_workers=num_threads) as executor: futures = [] for i in range(num_threads): start = i chunk_size end = start + chunk_size if i != num_threads – 1 else file_size futures.append(executor.submit(process_chunk, start, end, file_path)) 等待所有任务完成 for future in concurrent.futures.as_completed(futures): future.result()

七、使用第三方库

1. Dask &8211; 用于超大型数据集

import dask.dataframe as dd 创建延迟计算的DataFramedf = dd.read_csv(‘very_large_file.csv’, blocksize=25e6) 25MB每块 执行操作（惰性计算）result = df.groupby(‘column’).mean().compute() 实际计算

2. PyTables &8211; 处理HDF5格式

import tables 打开HDF5文件h5file = tables.open_file(‘large_data.h5′, mode=’r’) 访问数据集table = h5file.root.data.tablefor row in table.iterrows(): 迭代访问 process_row(row)h5file.close()

八、数据库替代方案

对于需要频繁查询的大型数据，考虑使用数据库：

1. SQLite

import sqlite3 将数据导入SQLiteconn = sqlite3.connect(‘:memory:’) 或磁盘数据库cursor = conn.cursor()cursor.execute(‘CREATE TABLE data (col1, col2, col3)’) 批量插入数据with open(‘large_file.csv’) as f: 使用生成器避免内存难题 data_gen = (line.strip().split(‘,’) for line in f) cursor.executemany(‘INSERT INTO data VALUES (?, ?, ?)’, data_gen)conn.commit()

九、性能优化技巧

1. 缓冲区大致选择：

   • 通常8KB到1MB之间效果最好
   • 可通过实验找到最佳大致

2. 二进制模式 vs 文本模式：

   • 二进制模式(&039;rb&039;)通常更快
   • 文本模式(&039;r&039;)需要处理编码，但更方便

3. 操作体系缓存：

   • 现代OS会自动缓存频繁访问的文件部分
   • 多次读取同一大文件时，第二次会快很多

4. 避免不必要的处理：

   • 尽早过滤掉不需要的数据
   • 使用生成器保持内存效率

十、完整示例：处理超大CSV文件

import csvfrom collections import namedtuplefrom itertools import islicedef process_large_csv(file_path, batch_size=10000): “””分批处理大型CSV文件””” 定义行结构 CSVRow = namedtuple(‘CSVRow’, [‘id’, ‘name’, ‘value’]) with open(file_path, ‘r’, encoding=’utf-8′) as f: reader = csv.reader(f) headers = next(reader) 跳过深入了解行 while True: 读取一批行 batch = list(islice(reader, batch_size)) if not batch: break 文件结束 处理批次 rows = [CSVRow(row) for row in batch] process_batch(rows) 可选：显示进度 print(f”Processed len(batch)} rows”)def process_batch(rows): “””处理一批数据””” 这里添加实际处理逻辑 pass 使用process_large_csv(‘huge_dataset.csv’)

十一、拓展资料

处理大文件的关键规则：

1. 不要一次性加载到内存：始终使用迭代或分块方式
2. 选择合适的数据结构：根据需求选择逐行、分块或内存映射
3. 考虑并行处理：对于CPU密集型处理
4. 利用生成器：保持内存效率
5. 考虑专业工具：如Dask、PyTables等

怎么样？经过上面的分析技术，即使内存有限，也能高效处理远大于内存的文件。记住，正确的I/O策略可以显著影响程序性能，特别是对于大型数据集。

到此这篇关于Python中几种高效读取大文件的完整指南的文章就介绍到这了,更多相关Python 读取大文件内容请搜索风君子博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持风君子博客！

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