python读取大文件的方法

python计算文件的行数和读取某一行内容的实现方法：最简单的办法是把文件读入一个大的列表中,然后统计列表的长度.如果文件的路径是以参数的形式filepath传递的,那么只用一行代码就可以完成我们的需求了:

1、http://blog.csdn.net/shudaqi2010/article/details/54017766

2、https://www.cnblogs.com/yu-zhang/p/5949696.html

3、http://blog.csdn.net/churximi/article/details/51648388

4、https://segmentfault.com/a/1190000007556368

5、https://www.cnblogs.com/wennn/p/6725194.html?utm_source=itdadao&utm_medium=referral

6、https://www.cnblogs.com/nkwy2012/p/6023710.html

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时间： 2024-11-29 09:15:20

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php中读取大文件实现方法详解

php中读取大文件实现方法详解来源: 时间:2013-09-05 19:27:01 阅读数:6186 分享到:0 [导读] 本文章来给各位同学介绍php中读取大文件实现方法详解吧,有需要了解的同学可进入参考参考.需求如下: 现有一个1G左右的日志文件,大约有500多万行, 用php返回最后几行的内容.实现方法:1 直接采用file函数本文章来给各位同学介绍php中读取大文件实现方法详解吧,有需要了解的同学可进入参考参考. 需求如下: 现有一个1G左右的日志文件,大约有500多万行,

python读取大文件

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: f = open(filename,'r') f.read() 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,这么处理就有问题了,会造成MemoryError ... 也就是发生内存溢出. 发生这种错误的原因在于,read()方法执行操作是一次性的都读入内存中,显然文件大

python 读取大文件

要读取个大文件,文件大概是3G左右,担心read会出现内存溢出的情况,网上找了个靠谱的用法: with open(...) as f: for line in f: <do something with line> The with statement handles opening and closing the file, including if an exception is raised in the inner block. The for line in f treats the

python 读取大文件越来越慢（判断 key 在 map 中，千万别用 in keys()）

背景: 今天乐乐姐写代码,读取一个四五百兆的文件,然后做一串的处理.结果处理了一天还没有出来结果.问题出在哪里呢? 解决: 1. 乐乐姐打印了在不同时间点的时间,直接print time() 即可.发现一个规律,执行速度是越来越慢的. 2. 为什么会越来越慢呢? 1)可能原因1,GC 的问题,有篇文章里面写,python list append 的时候会越来越慢,解决方案是禁止GC: 使用 gc.disable()和gc.enable() 2)改完上面,仍然不行,然后看到一篇文章里面写,可能是因

Python 读取大文件的方式

对于读取容量小的文件,可以使用下面的方法: with open("path", "r") as f: f.read() 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: with open("path", "r") as f: # f 是一个可迭代的文件对象 for line in f: # 以行为单位进行读取 print(line) 原

php读取大文件的方法

1.使用file 函数直接读取 $starttime = microtime_float(); ini_set('memory_limit','-1'); $file = "testfile.txt"; $data = file($file); $line = count($data);//总行数 $lastLine = $data[count($data)-1]; //最后一行 echo count($data); echo $endtime = microtime_float();

python读取大文件【一行一行读取】

with open('e:/content.txt') as f: for line in f: if '==3346628==' in line: …………

Python 读取大文件最后几行

方法一: # -*- coding: utf-8 -*- import sys import os import string RCV_LOG = r"d:\c.txt" def get_last_n_lines(logfile, n): n = string.atoi(n) blk_size_max = 4096 n_lines = [] with open(logfile, 'rb') as fp: fp.seek(0, os.SEEK_END) cur_pos = fp.tell

多线程读取大文件，尤其是对日志文件分析很有用。

我在之前的公司里工作的时候,他们要求我做一个能够分析IIS日志的程序,可我做来做去,也只能做到,1个G的文件读取在140秒左右.愁了很久,想到了用多线程读取大文件的方法,又发现文件读取流可以有很多个,于是我就开始编写,写出来,其效率 4核CPU,可以达到14秒,提高了10倍. 而且据我测试发现,我4个CPU,用8个线程读取效率最高,所以我想会不会是一个CPU挂2个文件流效率最高,故基本逻辑是这样的,我根据CPU核数,将文件分成8块,分成8块的时候,必定出现,一行被截断的情况,针对这种情况,我采用