對於讀取容量小的文件,可以使用下面的方法: 但是如果文件容量很大,高達幾個G或者十幾個G,使用上面這種方式就容易造成內存溢出的問題,所以如果進行大容量的文件讀取建議使用下面這種方式: ...
參考:https: stackoverflow.com questions lazy method for reading big file in python 最優雅方式: 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 推薦指數:
對於讀取容量小的文件,可以使用下面的方法: 但是如果文件容量很大,高達幾個G或者十幾個G,使用上面這種方式就容易造成內存溢出的問題,所以如果進行大容量的文件讀取建議使用下面這種方式: ...
一.前言 我們在處理小的文本文件時一般使用.read()、.readline() 和 .readlines(),當我們的文件有10個G甚至更大時,用上面的方法內存就直接爆掉了。 二.解決辦法 1.看到文件這么大,我們的第一反應都是把文件分割成小塊的讀取不就好了嗎 2.使用 ...
I、第一種讀取方式 II、第二種讀取方式 III、第三種讀取方式 完成 ...
一般的讀取文件的方法: 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 ...
最近在學習python的過程中接觸到了python對文件的讀取。python讀取文件一般情況是利用open()函數以及read()函數來完成: 這種方法讀取小文件,即讀取遠遠大小小於內存的文件顯然沒有什么問題。但是如果是將一個10G大小的日志文件讀取,即文件大於內存的大小,這么處理 ...
批量讀取 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 該文章實際上提供了集中讀取大文件的方式,先經過測試總結如下 1. for line i ...
一、背景 日常數據分析工作中,難免碰到數據量特別大的情況,動不動就2、3千萬行,如果直接讀進 Python 內存中,且不說內存夠不夠,讀取的時間和后續的處理操作都很費勁。 Pandas 的 read_csv 函數提供2個參數:chunksize、iterator ,可實現按行多次讀取文件,避免 ...