python筛选出两个文件中重复行的方法

在Python编程中，有时我们需要处理大量数据，例如比较两个大文件中的重复行。这个任务对于数据分析、日志处理或文件清理等场景非常常见。本文将详细介绍一个Python脚本，该脚本采用了一种高效的方法来筛选出两个文件中的重复行。 我们需要理解脚本的基本思路。它分为两个主要步骤： 1. **拆分大文件**： 脚本首先打开第二个文件（B文件），并将其内容拆分成多个小文件，每个文件包含固定数量的数据行（这里设为DPT，即Data Per File）。这样做是为了避免一次性加载整个大文件到内存中，从而提高效率。拆分后的文件命名为`temp1`, `temp2`, ..., `tempN`。拆分完成后，会输出总的临时文件数量和总行数。 2. **逐个比较文件**： 接下来，脚本逐个比较A文件和拆分后的B文件临时文件。它创建两个结果文件，`result0`和`result1`，交替写入不重复的行。对于每个临时文件，它读取A文件的行，使用二分查找法在临时文件的行列表中查找是否存在相同的行。如果未找到重复行，则将该行写入当前的结果文件；反之，如果找到重复行，则将该行写入另一个结果文件，并增加重复计数。 这个脚本中的关键函数是`binarySearch()`，它实现了二分查找算法。二分查找是一种高效的搜索方法，适用于已排序的数据。在每次迭代中，它将中间元素与目标值比较，根据比较结果缩小搜索范围，直到找到目标值或者搜索范围为空。这种方法使得在大量数据中查找特定行变得非常快。 在脚本的最后部分，它将`result0`和`result1`文件合并，将所有不重复的行写入最终结果文件`repeat`。这样，`repeat`文件就包含了A文件中所有不重复的行，而被写入`fOut`的行则是A文件中与B文件重复的行，其数量由变量`repeatCount`跟踪。 通过这种方式，脚本可以有效地处理大型文件，同时保持较低的内存使用量。如果你需要找出两个大文件之间的重复行，这个脚本提供了一个实用的解决方案。当然，为了适应不同的场景，你可能需要调整DPT的大小，以平衡内存使用和执行速度。此外，这个脚本假设输入文件已经按照某种顺序排列，如果未排序，可能需要在比较之前对文件进行排序，或者使用不依赖顺序的查找方法。