
利用Python讀取文件的四種不同方法比對
大家都知道Python 讀文件的方式多種多樣,但是當需要讀取一個大文件的時候,不同的讀取方式會有不一樣的效果。下面就來看看詳細的介紹吧。
場景
逐行讀取一個 2.9G 的大文件
CPU i7 6820HQ
RAM 32G
方法
對每一行的讀取進行一次分割字符串操作
以下方法都使用 with…as 方法打開文件。
with 語句適用于對資源進行訪問的場合,確保不管使用過程中是否發(fā)生異常都會執(zhí)行必要的“清理”操作,釋放資源,比如文件使用后自動關閉、線程中鎖的自動獲取和釋放等。
方法一 最通用的讀文件方式
with open(file, 'r') as fh:
for line in fh.readlines():
line.split("|")
運行結果: 耗時 15.4346568584 秒
系統(tǒng)監(jiān)視器中顯示內存從 4.8G 一下子飆到了 8.4G, fh.readlines() 將讀取的所有行數(shù)據(jù)存到內存,這種方法適合小文件。
方法二
with open(file, 'r') as fh:
line = fh.readline()
while line:
line.split("|")
運行結果: 耗時 22.3531990051 秒
內存幾乎沒有變化,因為內存中只存取一行的數(shù)據(jù),但是時間明顯比上一次的長,對于進一步處理數(shù)據(jù)來說效率不高。
方法三
with open(file) as fh:
for line in fh:
line.split("|")
運行結果: 耗時 13.9956979752 秒
內存幾乎沒有變化,速度也比方法二快。
for line in fh 將文件對象 fh 視為可迭代的,它自動使用緩沖的 IO 和內存管理,因此您不必擔心大文件。這是很 pythonic 的方式!
方法四 fileinput 模塊
for line in fileinput.input(file):
line.split("|")
運行結果: 耗時 26.1103110313 秒
內存增加了 200-300 MB,速度是以上最慢的。
總結
以上方法僅供參考,公認的大文件讀取方法還是三最好。但是具體情況還是要根據(jù)機器的性能、處理數(shù)據(jù)的復雜度。
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