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(c
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...
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...
defreadInChunks(file_obj, chunkSize=2048):""" Lazy function to read a file piece by piece. Default chunk size: 2kB. """whileTrue: data = file_obj.read(chunkSize)ifnotdata:breakyielddata f =open('bigFile')forchunkinreadInChunks(f): do_something(chunk) f.close() linux下使用split命令(...
"""Lazy function (generator) to read a file piece by piece. Default chunk size: 1k.""" while True: data = file_object.read(chunk_size) if not data: break yield data f = open('really_big_file.dat') for piece in read_in_chunks(f): ...
最近处理文本文档时(文件约2GB大小),出现memoryError错误和文件读取太慢的问题,后来找到了两种比较快Large File Reading 的方法,本文将介绍这两种读取方法。 我们谈到“文本处理”时,我们通常是指处理的内容。Python 将文本文件的内容读入可以操作的字符串变量非常容易。文件对象提供了三个“读”方法: .read()、.readl...
最近处理文本文档时(文件约2GB大小),出现memoryError错误和文件读取太慢的问题,后来找到了两种比较快Large File Reading 的方法,本文将介绍这两种读取方法。 原味地址 准备工作 我们谈到“文本处理”时,我们通常是指处理的内容。Python 将文本文件的内容读入可以操作的字符串变量非常容易。文件对象提供了三个“读”方法...
chunks = [] for chunk in pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=chunksize): processed_chunk = process_chunk(chunk) chunks.append(processed_chunk) 合并所有块 df = pd.concat(chunks) 在这个例子中,process_chunk函数用于处理每个块的数据,然后将所有处理后的块合并成一个DataFrame。
classMyZipFile(ZipFile):def__init__(self,file,mode="r",compression=ZIP_STORED):ZipFile.__init__(self,file,mode,compression)deflines(self,name,split="\n",bs=100*1024*1024):""" Generator function to allow iteration over content of a file.The content of the file is read in chunks (...
Reading File in Chunks The read() (without argument) and readlines() methods reads the all data into memory at once. So don't use them to read large files. A better approach is to read the file in chunks using the read() or read the file line by line using the readline(), as ...