时间:2021-05-22
如果直接对大文件对象调用 read() 方法,会导致不可预测的内存占用。好的方法是利用固定长度的缓冲区来不断读取文件内容。即通过yield。
在用Python读一个两个多G的txt文本时,天真的直接用readlines方法,结果一运行内存就崩了。
还好同事点拨了下,用yield方法,测试了下果然毫无压力。咎其原因,原来是readlines是把文本内容全部放于内存中,而yield则是类似于生成器。
代码如下:
def open_txt(file_name): with open(file_name,'r+') as f: while True: line = f.readline() if not line: return yield line.strip()调用实例:
for text in open_txt('aa.txt'): print text例二:
目标 txt 文件大概有6G,想取出前面1000条数据保存于一个新的 txt 文件中做余下的操作,虽然不知道这样做有没有必要但还是先小数据量测试一下吧。参考这个帖子:我想把一个list列表保存到一个Txt文档,该怎么保存 ,自己写了一个简单的小程序。
====================================================
====================================================
pickle 这个库大家说的很多,官网看看,后面可以好好学习一下。
声明:本页内容来源网络,仅供用户参考;我单位不保证亦不表示资料全面及准确无误,也不保证亦不表示这些资料为最新信息,如因任何原因,本网内容或者用户因倚赖本网内容造成任何损失或损害,我单位将不会负任何法律责任。如涉及版权问题,请提交至online#300.cn邮箱联系删除。
读取txt的数据和把数据保存到txt中是经常要用到的,下面我就总结一下。读txt文件python常用的读取文件函数有三种read()、readline()、re
要以读文件的模式打开一个文件对象,使用Python内置的open()函数,传入文件名和标示符,标示符'r'表示读。>>>f=open('D:/test.txt'
大数据学java还是Python?大数据开发既要学习Python,也要学习java。学习大数据开发,java语言是基础,主流的大数据软件基本都是java实现的,
python修改大数据文件时,如果全加载到内存中,可能会导致内存溢出。因此可借用如下方法,将分件分段读取修改。withopen('file.txt','r')a
python读取.txt(.log)文件、.xml文件、excel文件数据,并将数据类型转换为需要的类型,添加到list中详解1.读取文本文件数据(.txt结尾