在操作某个很多进程都要频繁用到的大文件的时候，应该尽早释放文件资源（f.close()） 前2种方法主要用到了列表解析，性能稍差，而最后一种使用的时候生成器表达式，相比列表解析，更省内存 列表解析和生成器表达式很相似： 列表解析 [expr for iter_var in iterable ...

：Python读取大文件的最后N行 经测试，写入一个简单的一千万行的txt文件，在老的macbookpro ...

这篇主要记录一下学习陈硕同学的对下面这道题的算法思想与代码。 题目是这样的： 有10个文件，每个文件1G，每个文件的每行存放的都是用户的query（请自己随机产生），每个文件的query都可能重复。要求你按照query的频度排序。 （当然，这里的重点是大文件，所以10个1G的文件 ...

。 如果需要只统计代码文件的代码量，可以按住Ctrl+Shift+F之后选择查找文件的类型。 本文摘录 ...

我想用python脚本下载很多文件，但是经常就有那么几个出错，写了个error handling，跳了过去，但是把出错的链接保存了一下。 转过天来，研究了一下出的什么错。 一个报错如下: PS C:\temp> python ...

非内存资源可以使用with 在python中逐行读取大文件 在我们日常工作中，难免会有处理日志文件的时候，当文件小的时候，基本不用当心什么，直接用file.read()或readlines()就可以了，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，这么处理就有问题了，会将整个 ...

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 ...

问题：有一个比较大的文件，从几M到1G，如何快速获取其中的某一行？ 解决方式： 如下，采用for in文件迭代器的方式，在加一个行计数器即可。禁止采用f.readline()的方式，readline效率极其低下，readlines对内存消耗过大。 问题：python ...