Python读大数据txt

如果直接对大文件对象调用 read() 方法，会导致不可预测的内存占用。好的方法是利用固定长度的缓冲区来不断读取文件内容。即通过yield。

    在用Python读一个两个多G的txt文本时，天真的直接用readlines方法，结果一运行内存就崩了。

    还好同事点拨了下，用yield方法，测试了下果然毫无压力。咎其原因，原来是readlines是把文本内容全部放于内存中，而yield则是类似于生成器。

代码如下：

            
def open_txt(file_name):
  with open(file_name,'r+') as f:
    while True:
      line = f.readline()
      if not line:
        return
      yield line.strip()

          

调用实例：

            
for text in open_txt('aa.txt'):
  print text


          

例二：

目标 txt 文件大概有6G，想取出前面1000条数据保存于一个新的 txt 文件中做余下的操作，虽然不知道这样做有没有必要但还是先小数据量测试一下吧。参考这个帖子：我想把一个list列表保存到一个Txt文档，该怎么保存 ，自己写了一个简单的小程序。
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import datetime
import pickle

start = datetime.datetime.now()
print "start--%s" % (start)

fileHandle = open ( 'train.txt' )
file2 = open('s_train.txt','w') 

i = 1
while ( i < 10000 ):
  a = fileHandle.readline()
  file2.write(''.join(a)) 
  i = i + 1

fileHandle.close() 
file2.close()

print "done--%s" % ( datetime.datetime.now() - start)

if __name__ == '__main__':
  pass


          

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pickle 这个库大家说的很多，官网看看，后面可以好好学习一下。