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python - python读取大数据的不同方式

coder 2023-08-26 原文

我正在处理大数据，因此找到一种读取数据的好方法非常重要。 我只是对不同的阅读方法有点困惑。

1.f=gzip.open(file,'r')
      for line in f:
          process line
     #how can I process nth line? can I?
2.f=gzip.open(file,'r').readlines()
  #f is a list
  f[10000]
  #we can process nth line

3.f=gzip.open(file,'r')
  while True:
       linelist=list(islice(f,4))

4.for line in fileinput.input():
  process line

2 和 3 有什么区别？我只是发现他们的内存使用情况是一样的。 islice() 还需要首先将整个文件加载到内存中(但稍后会一点一点地加载)。 而且听说第4种方法最不耗内存，真的是一点一点的处理对不对？ 对于 10GB 规模的文件，您会推荐哪种文件读取方法？欢迎任何想法/信息。 谢谢

编辑:我认为我的问题之一是有时我需要随机挑选特定的行。 说:

f1=open(inputfile1, 'r')
while True:
    line_group1 = list(islice(f1, 3))
    if not line_group1:
        break
    #then process specific lines say, the second line.
    processed 2nd line
    if ( ....):
           LIST1.append(line_group1[0])
           LIST1.append(processed 2nd line)
           LIST1.append(line_group1[2])

然后……喜欢

with open(file,'r') as f,
    for line in f:
       # process line

可能行不通，我说得对吗？

最佳答案

你忘了 - 

with open(...) as f:
    for line in f:
        <do something with line>

with 语句处理打开和关闭文件，包括是否在内部 block 中引发异常。 for line in f 将文件对象 f 视为可迭代对象，它会自动使用缓冲 IO 和内存管理，因此您不必担心大文件。

对于大文件，不建议使用 2,3，因为它们在处理开始之前读取并加载内存中的整个文件内容。要读取大文件，您需要找到不一次性读取整个文件的方法。

There should be one -- and preferably only one -- obvious way to do it.

关于python - python读取大数据的不同方式，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/8448651/

python大数linecodesection

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