while chunk_start + chunk_size < file_size: yield(chunk_start, chunk_size) chunk_start += chunk_size final_chunk_size = file_size - chunk_start yield(chunk_start, final_chunk_size) def read_file_chunked(file_path): with open(file_path) as file_: file_size = os.path.getsize(file...
以下是使用循环读取的示例代码: withopen('large_file.txt','rb')asfile:chunk_size=1024# 每次读取的字节大小content=b''# 存储文件内容的变量whileTrue:chunk=file.read(chunk_size)# 读取指定字节大小的文件内容ifnotchunk:# 当读取完文件时,跳出循环breakcontent+=chunk# 将读取到的内容添加到结果变量中prin...
chunk_size = 0x20000 # 131072 bytes, default max ssl buffer size while chunk_start + chunk_size < file_size: yield(chunk_start, chunk_size) chunk_start += chunk_size final_chunk_size = file_size - chunk_start yield(chunk_start, final_chunk_size) def read_file_chunked(file_path)...
1.Read In Chunks 处理大文件是很容易想到的就是将大文件分割成若干小文件处理,处理完每个小文件后释放该部分内存。这里用了iter & yield: defread_in_chunks(filePath, chunk_size=1024*1024):"""Lazy function (generator) to read a file piece by piece. Default chunk size: 1M You can set your own...
面对动辄几十G上百G的大型数据表文件,如果使用pandas的read_csv一次性读取处理(比如数据分选),该操作会一次性消耗服务器大量的硬件资源(可能面临内存溢出),所以就非常有必要使用chunksize对数据按行切块进行处理。参数 chunksize 通过指定每次读取多少⾏来读取⼤数据⽂件,返回的是⼀个可迭代对象TextFileReader。
Default chunk size: 1k.""" while True: data = file_object.read(chunk_size) if not data: break yield data with open('really_big_file.dat') as f: for piece in read_in_chunks(f): process_data(piece) 另外一种方法是用iter和一个helper function: ...
chunk = chunk[i+1:] curr_row += chunk 数据无特定划分方式 一种方法是用yield: def read_in_chunks(file_object, chunk_size=1024): """Lazy function (generator) to read a file piece by piece. Default chunk size: 1k.""" while True: ...
chunk_size = 1024 # 每次迭代读取1024个字节 with open('large_file.txt', 'r') as file: while True: chunk = file.read(chunk_size) if not chunk: # 如果该块为空,则表示已经到达文件末尾 break print(chunk) 5 使用外部库 对于非常大型的文件或复杂的数据处理,建议使用像Pandas或Dask这样的库。这...
chunk = f.read(chunk_size) if not chunk: break process_chunk(chunk) ``` 分块读取文件可以有效地处理大型文件,将文件分割成多个块进行处理,可以减少内存占用,特别适用于处理非常大的文件。 根据文件大小、内存限制和处理需求,可以选择合适的方法将文件数据读取到内存缓存中。对于小型文件,可以使用一次性读取或...
可以使用open函数的read方法来指定读取的字节数,再对读取的数据进行处理。 chunk_size = 1024 # 每次读取的字节数 with open('large_file.txt', 'r') as file: while True: data = file.read(chunk_size) if not data: break # 处理读取的数据 复制代码 使用生成器:将读取文件的逻辑封装成生成器函数,...