Python基于read(size)方法读取超大文件

pyhon读取文件很方便,但是,如果文件很大,而且还是一行文件,那就蛋疼了. 不过还好有read(size)方法,这个方法就是每次读取size大小的数据到内存中 下面来个示例 def readlines(f, separator): ''' 读取大文件方法 :param f: 文件句柄 :param separator: 每一行的分隔符 :return: ''' buf = '' while True: while separator in buf: position = buf.index(separator) # 分隔符的位置 在Python编程中，处理大文件是一项常见的挑战，因为一次性加载整个大文件到内存可能会导致内存溢出。为了解决这个问题，Python提供了`read(size)`方法，允许我们分块读取文件，有效地管理内存。本文将深入探讨如何使用`read(size)`方法读取超大文件，并通过一个具体的`readlines()`函数示例来展示其工作原理。 `read(size)`方法是Python内置的文件操作方法之一，用于从文件中读取指定大小的数据。`size`参数是一个可选的整数，表示要读取的字节数。如果不提供`size`或将其设为负值，则会读取文件直到末尾。这种方法特别适合处理大文件，因为它可以避免一次性加载整个文件。 下面是一个使用`read(size)`方法实现的`readlines()`函数示例，用于逐行读取大文件： ```python def readlines(f, separator): '''读取大文件方法 :param f: 文件句柄 :param separator: 每一行的分隔符 :return:''' buf = '' while True: while separator in buf: position = buf.index(separator) # 分隔符的位置 yield buf[:position] # 切片, 从开始位置到分隔符位置 buf = buf[position + len(separator):] # 再切片,将yield的数据切掉,保留剩下的数据 chunk = f.read(4096) # 一次读取4096的数据到buf中 if not chunk: # 如果没有读到数据 yield buf # 返回buf中的数据 break # 结束 buf += chunk # 如果read有数据 ,将read到的数据加入到buf中 ``` 这个`readlines()`函数是一个生成器，使用`yield`关键字确保数据在需要时才被计算和返回，从而节省内存。函数内部通过`while`循环不断读取文件，每次读取4096字节的数据到`buf`中。当`buf`中含有分隔符（本例中是' ||| '）时，函数会找到分隔符的位置，然后将当前行（即从开始到分隔符的数据）通过`yield`返回，并更新`buf`以移除已返回的数据。当文件读取完毕，剩余的`buf`内容也会被返回。 为了测试这个函数，我们可以打开一个名为`text.txt`的大文件，其中每行由' ||| '分隔，如下所示： ```python with open('text.txt', encoding='utf-8') as f: for line in readlines(f, '|||'): print(line) ``` 这段代码会逐行打印`text.txt`文件的内容，而无需一次性加载整个文件到内存。 总结一下，Python的`read(size)`方法是处理大文件的关键工具。通过合理设置`size`参数并结合生成器，可以实现高效、低内存消耗的文件读取。在实际开发中，这种方式特别适用于日志文件、大型文本文件等场景，可以避免因文件过大而导致的性能问题。同时，理解并熟练运用这种策略，对于提升Python编程中的文件处理能力至关重要。