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利用Python读取文件的四种不同方法比对(利用python读取文件)

编辑:rootadmin

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前言

大家都知道Python 读文件的方式多种多样,但是当需要读取一个大文件的时候,不同的读取方式会有不一样的效果。下面就来看看详细的介绍吧。

场景

逐行读取一个 2.9G 的大文件

CPU i7 HQ RAM G

方法

对每一行的读取进行一次分割字符串操作

以下方法都使用 with…as 方法打开文件。

with 语句适用于对资源进行访问的场合,确保不管使用过程中是否发生异常都会执行必要的“清理”操作,释放资源,比如文件使用后自动关闭、线程中锁的自动获取和释放等。

方法一 最通用的读文件方式

运行结果: 耗时 . 秒

利用Python读取文件的四种不同方法比对(利用python读取文件)

系统监视器中显示内存从 4.8G 一下子飙到了 8.4G, fh.readlines() 将读取的所有行数据存到内存,这种方法适合小文件。

方法二

运行结果: 耗时 . 秒

内存几乎没有变化,因为内存中只存取一行的数据,但是时间明显比上一次的长,对于进一步处理数据来说效率不高。

方法三

运行结果: 耗时 . 秒

内存几乎没有变化,速度也比方法二快。

for line in fh 将文件对象 fh 视为可迭代的,它自动使用缓冲的 IO 和内存管理,因此您不必担心大文件。这是很 pythonic 的方式!

方法四 fileinput 模块

运行结果: 耗时 . 秒

内存增加了 - MB,速度是以上最慢的。

总结

以上方法仅供参考,公认的大文件读取方法还是三最好。但是具体情况还是要根据机器的性能、处理数据的复杂度。

好了,

标签: 利用python读取文件

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