这样可以进一步减少内存使用量。在Python中,我们可以使用read()函数或readlines()函数来分块读取文件内容。示例代码: with open('large_file.txt', 'r') as file: chunk_size = 1000000 # 每个块的大小为1MB for i in range(0, len(file), chunk_size): chunk = file.read(chunk_size) # 处理每个块的...
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。...
在上面的代码中,我们定义了一个read_large_file()函数,它接受两个参数:文件路径和批次大小。函数内部通过打开文件获取文件对象,并使用readlines()方法读取指定数量的行。如果读取到达文件末尾,readlines()方法将返回一个空列表,此时我们可以通过判断列表是否为空来终止循环。 在每个批次读取到的行数据中,我们可以根据具...
for linein f.readlines(): print line f.close() read ()的方法是一次性把文件的内容以字符串的方式读到内存, 放到一个字符串变量中 readlines()的方法是一次性读取所有内容, 并按行生成一个list 因为read()和readlines()是一次性把文件加载到内存, 如果文件较大, 甚至比内存的大小还大, 内存就会爆掉。
with open('large_file.txt', 'r', encoding='utf-8') as file: for line in file: # 处理每一行数据 process(line) 复制代码 使用readlines()方法一次性读取所有行,然后逐行处理。这种方法适用于需要随机访问文件内容的场景,但要注意内存使用情况。 with open('large_file.txt', 'r', encoding='utf-8...
# 打开文件file_path="data.txt"file=open(file_path,"r")# 使用readlines()函数读取整个文件...
for line in f.readlines(): process(line) # 分块读取 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 和 yield: def read_in_chunks(filePath, chunk_size=1024*1024): """ Lazy function (generator) to read a file piece by piece. ...
try: f = open('/path/to/file', 'r') print f.read() finally: if f: 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...
The readlines() method reads all the rows of the entire file, saved in a list variable, one row at a time, but reading large files takes up more memory.文件的全文本操作 Full-text actions for files 遍历全文本（Iterate through the full text:）：法一：一次读入统一处理 Method 1: One-time...
try: f = open('/path/to/file', 'r') print f.read() finally: if f: 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...