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。

with open('file.txt', 'r') as old_file: with open('file.txt', 'r+') as new_file: current_line = 0 # 定位到需要删除的行 while current_line < (3 - 1): #(del_line - 1) old_file.readline() current_line += 1 # 当前光标在被删除行的行首，记录该位置 seek_point = old_file.tell() # 设置光标位置 new_file.seek(seek_point, 0) # 读需要删除的行，光标移到下一行行首 old_file.readline() # 被删除行的下一行读给 next_line next_line = old_file.readline() # 连续覆盖剩余行，后面所有行上移一行 while next_line: new_file.write(next_line) next_line = old_file.readline() # 写完最后一行后截断文件，因为删除操作，文件整体少了一行，原文件最后一行需要去掉 new_file.truncate()

注：truncate（）函数括号可以加数字，表示删除数字之后的字符串，如果不加 就从当前光标处开始截断删除

以上这篇利用python在大量数据文件下删除某一行的例子就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。