对于读取容量小的文件,可以使用下面的方法: 但是如果文件容量很大,高达几个G或者十几个G,使用上面这种方式就容易造成内存溢出的问题,所以如果进行大容量的文件读取建议使用下面这种方式: ...
参考:https: stackoverflow.com questions lazy method for reading big file in python 最优雅方式: file.readlines takes in an optional size argument which approximates the number of lines read in the lines retur ...
2018-02-13 12:21 0 10332 推荐指数:
对于读取容量小的文件,可以使用下面的方法: 但是如果文件容量很大,高达几个G或者十几个G,使用上面这种方式就容易造成内存溢出的问题,所以如果进行大容量的文件读取建议使用下面这种方式: ...
一.前言 我们在处理小的文本文件时一般使用.read()、.readline() 和 .readlines(),当我们的文件有10个G甚至更大时,用上面的方法内存就直接爆掉了。 二.解决办法 1.看到文件这么大,我们的第一反应都是把文件分割成小块的读取不就好了吗 2.使用 ...
I、第一种读取方式 II、第二种读取方式 III、第三种读取方式 完成 ...
一般的读取文件的方法: with open(file_path, "r") as f: print f.read() 或者 with open(file_path,"r") as f: for line in f.readlines(): print line ...
最近在学习python的过程中接触到了python对文件的读取。python读取文件一般情况是利用open()函数以及read()函数来完成: 这种方法读取小文件,即读取远远大小小于内存的文件显然没有什么问题。但是如果是将一个10G大小的日志文件读取,即文件大于内存的大小,这么处理 ...
批量读取 import os import pandas as pd HERE = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)) DATA_DIR = os.path.abspath(os.path.join(HERE, '..', 'data ...
/how-to-read-large-file-line-by-line-in-python 该文章实际上提供了集中读取大文件的方式,先经过测试总结如下 1. for line i ...
一、背景 日常数据分析工作中,难免碰到数据量特别大的情况,动不动就2、3千万行,如果直接读进 Python 内存中,且不说内存够不够,读取的时间和后续的处理操作都很费劲。 Pandas 的 read_csv 函数提供2个参数:chunksize、iterator ,可实现按行多次读取文件,避免 ...