defread_large_file_in_chunks(file_path, chunk_size=1024):withopen(file_path,'r')asfile:whileTrue: data = file.read(chunk_size)ifnotdata:break# 处理读取到的数据块,这里仅打印print(data) file.read(chunk_size):每次读取指定大小(chunk_size)的数据块,循环读取直到文件结束。 chunk_size可以根据实...
with open(file_path, 'r') as file:使用with语句打开文件,确保文件在使用完毕后自动关闭。 for line in file:文件对象是可迭代的,逐行读取文件内容,避免一次性将整个文件读入内存,节省内存空间,适用于大型文本文件。 二、分块读取大型文件: def read_large_file_in_chunks(file_path, chunk_size=1024): with...
def read_large_binary_in_chunks(binary_file_path, chunk_size=1024): with open(binary_file_path, 'rb') as file: while True: data = np.fromfile(file, dtype=np.float32, count=chunk_size) if data.size == 0: break # 处理数据块,这里仅打印 print(data) ``` - `np.fromfile(file, d...
with open(file_path, 'r') as file:使用with语句打开文件,确保文件在使用完毕后自动关闭。 for line in file:文件对象是可迭代的,逐行读取文件内容,避免一次性将整个文件读入内存,节省内存空间,适用于大型文本文件。 二、分块读取大型文件: def read_large_file_in_chunks(file_path, chunk_size=1024): with...
文件读取:使用open()函数打开文件,然后使用read()或者readlines()等方法读取文件中的内容。 文件迭代:使用with open()函数结合for循环读取大型文件时,这样可以避免把整个文件读入内存而导致内存不足的问题。 文件写入:使用open()函数创建文件并使用write()方法写入文件。
read(chunk_size) if not data: break # 处理每个数据块 pass 使用生成器:使用生成器函数将文件内容逐行生成,避免一次性加载整个文件到内存中。这种方法适用于文件非常大且需要逐行处理的情况。示例代码如下: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 def read_large_file(file): with open(...
def read_large_file(file_object): while True: data = file_object.readline() if not data: break yield data with open('large_file.txt', 'r') as file: gen = read_large_file(file) for line in gen: print(line) 在上面的代码中: ...
f= open('/path/to/file','r')printf.read()finally:iff: f.close() 调用read()会一次性读取文件的全部内容,如果文件有10G,内存就爆了,所以,要保险起见,可以反复调用read(size)方法,每次最多读取size个字节的内容。另外,调用readline()可以每次读取一行内容,调用readlines()一次读取所有内容并按行返回list。
pd.read_csv(csv_file_path, chunksize=chunk_size):将 CSV 文件按块读取,chunksize为每块的行数。 可以对每个chunk进行数据处理,如数据清洗、分析等操作,避免一次性加载整个文件。 五、使用numpy分块处理大型二进制文件(适用于二进制文件): importnumpyasnpdefread_large_binary_in_chunks(binary_file_path, chunk...
pandas提供了read_csv()等函数,可以方便地读取和处理大文件。这种方法适用于数据处理任务,但需要安装pandas库。 import pandas as pd # 根据文件类型选择合适的函数,例如:pd.read_csv()、pd.read_json()等 df = pd.read_csv('large_file.txt', chunksize=1024) for chunk in df: # 处理每个数据块 ...