Ленивый метод чтения большого файла в Python?

Если ваш компьютер, ОС и python 64-бит, вы можете использовать модуль mmap для отображения содержимого файла в память и доступа к нему с индексами и срезами. Вот пример из документации:

import mmap
with open("hello.txt", "r+") as f:
    # memory-map the file, size 0 means whole file
    map = mmap.mmap(f.fileno(), 0)
    # read content via standard file methods
    print map.readline()  # prints "Hello Python!"
    # read content via slice notation
    print map[:5]  # prints "Hello"
    # update content using slice notation;
    # note that new content must have same size
    map[6:] = " world!\n"
    # ... and read again using standard file methods
    map.seek(0)
    print map.readline()  # prints "Hello  world!"
    # close the map
    map.close()

Если ваш компьютер, ОС или python являются 32-битными, затем mmap-ing большие файлы могут зарезервировать большие части вашего адресного пространства и подохнут программы памяти.

.readlines () принимает необязательный аргумент size, который аппроксимирует количество строк, прочитанных в возвращаемых строках.

bigfile = open('bigfilename','r')
tmp_lines = bigfile.readlines(BUF_SIZE)
while tmp_lines:
    process([line for line in tmp_lines])
    tmp_lines = bigfile.readlines(BUF_SIZE)

посмотри этот пост на Neopythonic: "сортировка миллиона 32-битных целых чисел в 2 МБ ОЗУ с помощью Python"

уже есть много хороших ответов, но недавно я столкнулся с подобной проблемой, и решение, которое мне нужно, не указано здесь, поэтому я решил, что могу дополнить эту тему.

80% времени, мне нужно читать файлы построчно. Тогда, как предлагается в этом ответ, вы хотите использовать сам объект файла как ленивый генератор:

with open('big.csv') as f:
    for line in f:
        process(line)

однако недавно я столкнулся с очень большим (почти) однострочным csv, где разделитель строк на самом деле не был '\n' но '|'.

• чтение строка за строкой не было вариантом, но мне все еще нужно было обработать его строка за строкой.
• преобразование'|' to '\n' перед обработкой также не могло быть и речи, потому что некоторые поля этого csv содержали '\n' (свободный ввод текста пользователем).
• использование библиотеки csv также было исключено из-за того, что, по крайней мере, в ранних версиях lib,он жестко закодирован для чтения входной строки линия.

Я придумал следующий код:

def rows(f, chunksize=1024, sep='|'):
    """
    Read a file where the row separator is '|' lazily.

    Usage:

    >>> with open('big.csv') as f:
    >>>     for r in rows(f):
    >>>         process(row)
    """
    incomplete_row = None
    while True:
        chunk = f.read(chunksize)
        if not chunk: # End of file
            if incomplete_row is not None:
                yield incomplete_row
                break
        # Split the chunk as long as possible
        while True:
            i = chunk.find(sep)
            if i == -1:
                break
            # If there is an incomplete row waiting to be yielded,
            # prepend it and set it back to None
            if incomplete_row is not None:
                yield incomplete_row + chunk[:i]
                incomplete_row = None
            else:
                yield chunk[:i]
            chunk = chunk[i+1:]
        # If the chunk contained no separator, it needs to be appended to
        # the current incomplete row.
        if incomplete_row is not None:
            incomplete_row += chunk
        else:
            incomplete_row = chunk

я успешно протестировал его на больших файлах и с разными размерами кусков (я даже попробовал размер куска 1 байт, чтобы убедиться, что алгоритм не зависит от размера).

f = ... # file-like object, i.e. supporting read(size) function and 
        # returning empty string '' when there is nothing to read

def chunked(file, chunk_size):
    return iter(lambda: file.read(chunk_size), '')

for data in chunked(f, 65536):
    # process the data

UPDATE: подход лучше всего объясняется вhttps://stackoverflow.com/a/4566523/38592

Я думаю, мы можем написать так:

def read_file(path, block_size=1024): 
    with open(path, 'rb') as f: 
        while True: 
            piece = f.read(block_size) 
            if piece: 
                yield piece 
            else: 
                return

for piece in read_file(path):
    process_piece(piece)

мне не разрешено комментировать из-за моей низкой репутации, но решение SilentGhosts должно быть намного проще с файлом.readlines([sizehint])

python методы файлов

edit: SilentGhost прав, но это должно быть лучше, чем:

s = "" 
for i in xrange(100): 
   s += file.next()

Я нахожусь в несколько похожей ситуации. Неясно, знаете ли Вы размер куска в байтах; обычно я этого не делаю, но количество необходимых записей (строк) известно:

def get_line():
     with open('4gb_file') as file:
         for i in file:
             yield i

lines_required = 100
gen = get_line()
chunk = [i for i, j in zip(gen, range(lines_required))]

обновление: спасибо nosklo. Вот что я имел в виду. Это почти работает, за исключением того, что он теряет линию "между" кусками.

chunk = [next(gen) for i in range(lines_required)]

делает трюк без потери каких-либо линий, но это не выглядит очень хорошим.

чтобы обрабатывать строку за строкой, это элегантное решение:

  def stream_lines(file_name):
    file = open(file_name)
    while True:
      line = file.readline()
      if not line:
        file.close()
        break
      yield line

пока нет пустых строк.

вы можете использовать следующий код.

file_obj = open('big_file') 

open () возвращает объект file

затем использовать ОС.stat для получения размера

file_size = os.stat('big_file').st_size

for i in range( file_size/1024):
    print file_obj.read(1024)