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Python 环境下文件的读取问题,请参见拙文 Python基础之文件读取的讲解

这是一道著名的 Python 面试题,考察的问题是,Python 读取大文件和一般规模的文件时的区别,也即哪些接口不适合读取大文件。

1. read() 接口的问题

f = open(filename, 'rb')
f.read()

我们来读取 1 个 nginx 的日至文件,规模为 3Gb 大小。read() 方法执行的操作,是一次性全部读入内存,显然会造成:

MemoryError
...

也即会发生内存溢出。

2. 解决方案:转换接口

  • (1)readlines() :读取全部的行,构成一个 list,实践表明还是会造成内存的问题;
for line in f.reanlines():
  ...
  • (2)readline():每次读取一行,
while True:
  line = f.readline()
  if not line:
    break
  • (3)read(1024):重载,指定每次读取的长度
while True:
  block = f.read(1024)
  if not block:
    break

3. 真正 Pythonic 的方法

真正 Pythonci 的方法,使用 with 结构:

with open(filename, 'rb') as f:
  for line in f:
    <do something with the line>

对可迭代对象 f,进行迭代遍历:for line in f,会自动地使用缓冲IO(buffered IO)以及内存管理,而不必担心任何大文件的问题。

There should be one – and preferably only one – obvious way to do it.

Reference

How to read large file, line by line in python

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。