菜单
菜单
文章目录
  1. 场景
  2. 方法
    1. 方法一 最通用的读文件方式
    2. 方法二
    3. 方法三
    4. 方法四 fileinput 模块
  3. 总结

Python 文件读取的不同方法比对

Python 读文件的方式多种多样,但是当需要读取一个大文件的时候,不同的读取方式会有不一样的效果。

场景

逐行读取一个 2.9G 的大文件

  • CPU i7 6820HQ
  • RAM 32G

方法

对每一行的读取进行一次分割字符串操作
以下方法都使用 with…as 方法打开文件。

with 语句适用于对资源进行访问的场合,确保不管使用过程中是否发生异常都会执行必要的“清理”操作,释放资源,比如文件使用后自动关闭、线程中锁的自动获取和释放等。

方法一 最通用的读文件方式

1
2
3
with open(file, 'r') as fh:
for line in fh.readlines():
line.split("|")

运行结果: 耗时 15.4346568584 秒
系统监视器中显示内存从 4.8G 一下子飙到了 8.4G, fh.readlines() 将读取的所有行数据存到内存,这种方法适合小文件。

方法二

1
2
3
4
with open(file, 'r') as fh:
line = fh.readline()
while line:
line.split("|")

运行结果: 耗时 22.3531990051 秒
内存几乎没有变化,因为内存中只存取一行的数据,但是时间明显比上一次的长,对于进一步处理数据来说效率不高。

方法三

1
2
3
with open(file) as fh:
for line in fh:
line.split("|")

运行结果: 耗时 13.9956979752 秒
内存几乎没有变化,速度也比方法二快。
for line in fh 将文件对象 fh 视为可迭代的,它自动使用缓冲的 IO 和内存管理,因此您不必担心大文件。这是很 pythonic 的方式!

方法四 fileinput 模块

1
2
for line in fileinput.input(file):
line.split("|")

运行结果: 耗时 26.1103110313 秒
内存增加了 200-300 MB,速度是以上最慢的。

总结

以上方法仅供参考,公认的大文件读取方法还是三最好。但是具体情况还是要根据机器的性能、处理数据的复杂度。

支持一下
扫一扫,支持我
  • 微信扫一扫
  • 支付宝扫一扫