python处理大文件的内存问题
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python处理大文件的内存问题相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
摘要:
同学们时常会遇到要处理大文件的情况,现在是大数据时代,有些文件动辄几十个G,我们在处理这样文件的时候一不小心就把内存撑爆了,或者程序被强制kill掉了。
原因是你一次性把文件的所有内容都读取到内存里面了。python里面有方法可以一段一段的读文件。
正文:
没错,就是用iterator,又叫迭代器,实例代码如下。
cat test.py
f = open(‘data‘, ‘r‘)
for line in f:
line = line.split(";;")
lines.append(line)
if len(lines) >= 10000:
# consume the lines which have been read
print lines
del lines[:]
if lines:
# consume the lines which have been read
print lines
cat data
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上面的文件实际会很长,我这里只是写了两行,仅供参考。
“for line in f”每次都只会读取一行数据到内存,我们可以设置一个buffer,比如每10000行用list暂存下,处理完了之后再继续读取文件。
这样就实现了一段一段的读取文件内容到内存。是不是很酷!
赶紧试试吧!
本文出自 “Linux运维” 博客,谢绝转载!
以上是关于python处理大文件的内存问题的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章