利用Python读取文件的四种不同方法比对

前言

大家都知道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。下面就来看看详细的介绍吧。

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

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

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

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

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。

好了，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能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对我们的支持。

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