Python 读取大文件

在处理大数据时，有可能会碰到好几个 G 大小的文件。如果通过一些工具（例如：NotePad++）打开它，会发生错误，无法读取任何内容。

那么，在 python 中，如何快速地读取这些大文件呢？

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读取文件，最常见的方式是：

with open('filename', 'r', encoding = 'utf-8') as f:
    for line in f.readlines():
        do_something(line)

但是，当完成这一操作时，readlines() 方法（read() 也一样）会将整个文件加载到内存中。在文件较大时，往往会引发 MemoryError（内存溢出）。

那么，如何避免这个问题？

稍微好点儿的方式是使用 fileinput 模块：

import fileinput

for line in fileinput.input(['filename']):
    do_something(line)

调用 fileinput.input() 会按照顺序读取行，但是在读取之后不会将它们保留在内存中。

除此之外，也可使用 while() 循环和 readline() 来逐行读取：

with open('filename', 'r', encoding = 'utf-8') as f:
    while True:
        line = f.readline()  # 逐行读取
        if not line:  # 到 EOF，返回空字符串，则终止循环
            break
        do_something(line)

有时，可能希望对每次读取的内容进行更细粒度的控制。

在这种情况下，可以使用 iter 和 yield：

def read_in_chunks(file_obj, chunk_size = 2048):
    """
    逐件读取文件
    默认块大小：2KB
    """
    while True:
        data = file_obj.read(chunk_size)  # 每次读取指定的长度
        if not data:
            break
        yield data

with open('filename', 'r', encoding = 'utf-8') as f:
    for chuck in read_in_chunks(f):
        do_something(chunk)

这才是 Pythonci 最完美的方式，既高效又快速：

with open('filename', 'r', encoding = 'utf-8') as f:
    for line in f:
        do_something(line)

with 语句句柄负责打开和关闭文件（包括在内部块中引发异常时），for line in f 将文件对象 f 视为一个可迭代的数据类型，会自动使用 io 缓存和内存管理，这样就不必担心大文件了。

• How to read large file, line by line in python