Copyfrom mmap import mmapwith open('large_file.txt', 'r') as file: with mmap(file.fileno(), length=0, access=mmap.ACCESS_READ) as mm: for line in mm: process(line.decode('utf-8'))5. 使用生成器
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。...
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...
通常我们在读取文件的时候,会用到read(), readline(), readlines()。 通常可能会有这样的用法: def test1(): with open("/tmp/test.log","r") as f: print f.read() 或者 def test2(): f = open("/tmp/test.log","r") for linein f.readlines(): ...
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。
# 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()一次读取所有内容...
importconcurrent.futuresdefread_file_in_parallel(file_path,num_workers=4):withopen(file_path,'r')asf:lines=f.readlines()withconcurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=num_workers)asexecutor:results=list(executor.map(process,lines))defprocess(line):# 处理每一行的逻辑returnline.strip() ...