在Python编程中，处理大量数据时，尤其是当文件过大无法一次性加载到内存时，循环读取和过滤数据就显得尤为重要。本文将详细探讨如何使用numpy库实现这一功能，以及提供一种不依赖numpy的替代方案。
numpy库是Python中用于科学计算的核心库，它提供了高效的数组操作和数据处理能力。在处理二进制文件时，`numpy.fromfile()`函数是一个常用工具，但它的限制在于一次性读取整个文件。为了解决这个问题，我们可以自定义一个生成器函数，如`one_file()`，它可以在每次迭代中读取固定数量的数据，直到文件结束。
以下是一个示例，展示了如何使用numpy实现循环读取和过滤数据：
```python
import numpy as np
def one_file(f, loop):
global tail_size, num_size
while loop:
num = np.fromfile(f, dtype=np.int16, count=num_size)
tail = np.fromfile(f, dtype=np.int16, count=tail_size)
loop -= 1
yield num, tail
# 主函数
def main():
file_path = "E://1-gl300c.r3f"
global length, plt_arr, start
loop = length
with open(file_path, 'rb') as f:
for num, tail in one_file(f, loop):
plt_arr[start:start+len(num)] = num[:]
start = start + len(num)
return plt_arr[0:start]
```
在这个例子中，`one_file()`函数接收一个文件对象和循环次数`loop`作为参数。在循环内部，它使用`np.fromfile()`分别读取`num_size`数量的数据（`num`）和`tail_size`数量的数据（`tail`）。`yield`语句使函数成为生成器，每次迭代返回读取的数据块。在`main()`函数中，我们打开文件并使用生成器读取数据，将数据追加到`plt_arr`数组中。
如果不想使用numpy，另一种方法是通过简单的循环和切片读取文件，例如`read_in_chunks()`函数：
```python
def read_in_chunks(filePath, chunk_size=16*1024):
file_object = open(filePath, 'rb')
count = 0
while True:
chunk_data = file_object.read(chunk_size)
if not chunk_data:
break
yield chunk_data[0:chunk_size-28]
```
这个函数每次读取`chunk_size`大小的数据，并切去不需要的部分。通过`yield`返回数据块，可以按需处理每个块，而无需一次性加载所有数据。
此外，文章中还提到了一个额外的知识点：如何每隔一定时间执行一个函数。可以创建一个无限循环，让函数执行后休眠一段时间，然后再次执行。例如，每隔两分钟调用一次`get_details.sign_cycle()`函数：
```python
import time
import get_details
second = 2 * 60
while True:
get_details.sign_cycle()
time.sleep(second)
```
这种方法简单易懂，适用于定时任务的场景。
总结来说，这篇文章主要介绍了如何使用numpy和Python基本的文件操作进行循环读取大文件，以及如何根据需求过滤数据。在处理大数据时，这样的策略可以有效地节省内存资源，提高程序的效率。同时，也提供了一种基于时间间隔的定时执行函数的方法，这对于实时数据处理和监控任务非常有用。
