如何在Python中高效地读写大型文件？

jinchanchan

上一篇给大家介绍如何使用 Python 进行文件读写操作的方法，问题来了，如何读写的是大型文件，有没有什么方法来提高效率呢，不要捉急，这一篇来聊聊如何在Python中高效地读写大型文件。
以下是在 Python 中高效读写大型文件的一些方法：
一、逐行读取大型文件：

1. def read_large_file_line_by_line(file_path):
   
2.     with open(file_path, 'r') as file:
   
3.         for line in file:
   
4.             # 处理每一行的数据，这里仅打印
   
5.             print(line.strip())

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● with open(file_path, 'r') as file：使用 with 语句打开文件，确保文件在使用完毕后自动关闭。
● for line in file：文件对象是可迭代的，逐行读取文件内容，避免一次性将整个文件读入内存，节省内存空间，适用于大型文本文件。
二、分块读取大型文件：

1. def read_large_file_in_chunks(file_path, chunk_size=1024):
   
2.     with open(file_path, 'r') as file:
   
3.         while True:
   
4.             data = file.read(chunk_size)
   
5.             if not data:
   
6.                 break
   
7.             # 处理读取到的数据块，这里仅打印
   
8.             print(data)

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● file.read(chunk_size)：每次读取指定大小（chunk_size）的数据块，循环读取直到文件结束。
● chunk_size 可以根据实际情况调整，一般根据文件大小和可用内存来选择合适的值。
三、使用 mmap 模块进行内存映射文件操作（适用于大文件）：
import mmap

def read_large_file_with_mmap(file_path):
    with open(file_path, 'r') as file:
        with mmap.mmap(file.fileno(), 0, access=mmap.ACCESS_READ) as mmap_obj:
            # 处理映射的数据，这里仅打印
            print(mmap_obj.readline())
● mmap.mmap(file.fileno(), 0, access=mmap.ACCESS_READ)：将文件映射到内存中，实现文件的高效读写，fileno() 方法获取文件描述符。
● 可以像操作字符串一样操作 mmap_obj，避免了频繁的文件 I/O 操作，提高性能。
四、使用 pandas 分块处理大型 CSV 文件（适用于 CSV 文件）：

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. def read_large_csv_in_chunks(csv_file_path):
   
4.     chunk_size = 100000  # 每块的行数
   
5.     for chunk in pd.read_csv(csv_file_path, chunksize=chunk_size):
   
6.         # 处理数据块，这里仅打印
   
7.         print(chunk)

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● pd.read_csv(csv_file_path, chunksize=chunk_size)：将 CSV 文件按块读取，chunksize 为每块的行数。
● 可以对每个 chunk 进行数据处理，如数据清洗、分析等操作，避免一次性加载整个文件。
五、使用 numpy 分块处理大型二进制文件（适用于二进制文件）：

1. import numpy as np
   
2. 
   
3. def read_large_binary_in_chunks(binary_file_path, chunk_size=1024):
   
4.     with open(binary_file_path, 'rb') as file:
   
5.         while True:
   
6.             data = np.fromfile(file, dtype=np.float32, count=chunk_size)
   
7.             if data.size == 0:
   
8.                 break
   
9.             # 处理数据块，这里仅打印
   
10.             print(data)

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● np.fromfile(file, dtype=np.float32, count=chunk_size)：从文件中读取二进制数据，dtype 为数据类型，count 为元素数量。
● 可以根据文件的存储数据类型调整 dtype，按块读取二进制文件。
六、使用 itertools 模块进行迭代处理（适用于文本文件）：

1. import itertools
   
2. 
   
3. def read_large_file_with_itertools(file_path, chunk_size=1024):
   
4.     with open(file_path, 'r') as file:
   
5.         for chunk in itertools.zip_longest(*[iter(file)]*chunk_size):
   
6.             chunk = [line.strip() for line in chunk if line]
   
7.             # 处理数据块，这里仅打印
   
8.             print(chunk)

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● itertools.zip_longest(*[iter(file)]*chunk_size)：将文件迭代器分组，每组 chunk_size 行，方便分块处理。
七、使用 linecache 模块逐行读取大型文件（适用于文本文件）：

1. import linecache
   
2. 
   
3. def read_large_file_with_linecache(file_path, line_number):
   
4.     line = linecache.getline(file_path, line_number)
   
5.     # 处理指定行的数据，这里仅打印
   
6.     print(line.strip())

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● linecache.getline(file_path, line_number)：从文件中获取指定行的数据，适用于只需要读取文件中某些行的情况，避免读取整个文件。
最后
在处理大型文件时，根据文件类型和操作需求，可灵活使用上述方法，避免一次性将整个文件加载到内存中，从而提高程序的性能和稳定性。同时，可以结合不同的模块和函数，实现复杂的数据处理和分析任务。好了，赶快收藏起来吧，实际工作中你一定会用得到！

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如何在Python中高效地读写大型文件

在Python中操作大型文件时，效率是非常重要的。以下是几种提高读写效率的方法：

• 逐行读取大型文件：
  通过逐行读取文件，可以避免一次性将整个文件加载到内存中，节省内存空间。
  
  1. 
     
  2. def read_large_file_line_by_line(file_path):
     
  3.     with open(file_path, 'r') as file:
     
  4.         for line in file:
     
  5.             # 处理每一行的数据，这里仅打印
     
  6.             print(line.strip())
     

  复制代码
  
  
• 分块读取大型文件：
  按块尺寸读取文件内容，更加灵活和高效。
  
  1. 
     
  2. def read_large_file_in_chunks(file_path, chunk_size=1024):
     
  3.     with open(file_path, 'r') as file:
     
  4.         while True:
     
  5.             data = file.read(chunk_size)
     
  6.             if not data:
     
  7.                 break
     
  8.             # 处理读取到的数据块，这里仅打印
     
  9.             print(data)
     

  复制代码
  
  
• 使用 mmap 模块进行内存映射文件操作：
  内存映射文件可以像操作字符串一样对文件进行操作，提高性能。
  
  1. 
     
  2. import mmap
     
  3. 
     
  4. def read_large_file_with_mmap(file_path):
     
  5.     with open(file_path, 'r') as file:
     
  6.         with mmap.mmap(file.fileno(), 0, access=mmap.ACCESS_READ) as mmap_obj:
     
  7.             # 处理映射的数据，这里仅打印
     
  8.             print(mmap_obj.readline())
     

  复制代码
  
  
• 使用 pandas 分块处理大型 CSV 文件：
  Pandas库提供了方便的分块读取CSV文件的功能。
  
  1. 
     
  2. import pandas as pd
     
  3. 
     
  4. def read_large_csv_in_chunks(csv_file_path):
     
  5.     chunk_size = 100000  # 每块的行数
     
  6.     for chunk in pd.read_csv(csv_file_path, chunksize=chunk_size):
     
  7.         # 处理数据块，这里仅打印
     
  8.         print(chunk)
     

  复制代码
  
  
• 使用 numpy 分块处理大型二进制文件：
  numpy库可以高效地处理二进制文件数据。
  
  1. 
     
  2. import numpy as np
     
  3. 
     
  4. def read_large_binary_in_chunks(binary_file_path, chunk_size=1024):
     
  5.     with open(binary_file_path, 'rb') as file:
     
  6.         while True:
     
  7.             data = np.fromfile(file, dtype=np.float32, count=chunk_size)
     
  8.             if data.size == 0:
     
  9.                 break
     
  10.             # 处理数据块，这里仅打印
      
  11.             print(data)
      

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• 使用 itertools 模块进行迭代处理：
  itertools模块适用于分块处理文本数据。
  
  1. 
     
  2. import itertools
     
  3. 
     
  4. def read_large_file_with_itertools(file_path, chunk_size=1024):
     
  5.     with open(file_path, 'r') as file:
     
  6.         for chunk in itertools.zip_longest(file, fillvalue='', chunksize=chunk_size):
     
  7.             # 处理数据块，这里仅打印
     
  8.             print(chunk)
     

  复制代码
  
  
• 使用 linecache 模块逐行读取大型文件：
  适用于只需要读取文件中某些行的情况。
  
  1. 
     
  2. import linecache
     
  3. 
     
  4. def read_large_file_with_linecache(file_path, line_number):
     
  5.     line = linecache.getline(file_path, line_number)
     
  6.     # 处理指定行的数据，这里仅打印
     
  7.     print(line.strip())
     

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选择哪种方法取决于您的具体需求、文件大小和可用资源。根据文件类型与处理方式灵活应用这些技术，可以显著提高程序的性能和效率。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

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