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正常情况下，如果文件不是很大，内存能够满足要求，使用内存读取就ok
读取大型文件时，直接将整个文件内容加载到内存中可能会导致内存不足的问题。为了避免这种情况，Python 提供了多种高效的方法来逐块或逐行读取大型文件。以下是几种常见的方法：
方法1：逐行读取
逐行读取文件是一种非常高效的方式，因为它一次只处理文件的一行，不会占用过多内存。
with open('large_file.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:for line in file:# 处理每一行print(line.strip()) # 使用 strip() 去除换行符
这种方法适用于大多数文本文件，尤其是当文件内容是按行组织时。
方法2：按块读取
如果文件非常大，或者文件内容不是按行组织的，可以按固定大小的块读取文件。这种方法可以更灵活地控制内存使用。
# 定义块大小（例如，每次读取 1024 字节）
chunk_size = 1024with open('large_file.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:while True:chunk = file.read(chunk_size) # 按块读取文件if not chunk: # 如果读取到文件末尾，退出循环break# 处理每个块print(chunk)
这种方法适用于二进制文件或需要逐块处理的场景。
方法3：使用 readline() 方法逐行读取
如果需要逐行读取文件，但需要更精细的控制（例如，跳过某些行），可以使用 readline() 方法。
with open('large_file.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:while True:line = file.readline()if not line: # 如果读取到文件末尾，退出循环break# 处理每一行print(line.strip())
这种方法比直接使用 for line in file 稍微复杂一些，但在某些情况下可以更灵活地控制读取行为。
方法4：使用 pandas 逐块读取
如果文件是 CSV 或其他表格数据格式，可以使用 pandas 库的 read_csv() 方法逐块读取文件。pandas 提供了高效的内存管理功能，特别适合处理大型表格数据。
import pandas as pd# 定义块大小（例如，每次读取 1000 行）
chunk_size = 1000# 使用 pandas 的 read_csv 方法逐块读取文件
for chunk in pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=chunk_size):# 处理每个块print(chunk)
这种方法适用于 CSV 文件或其他表格数据文件。
方法5：使用 mmap 模块
对于非常大的二进制文件，可以使用 mmap 模块将文件映射到内存中。这种方法可以高效地访问文件的任意部分，而不需要一次性加载整个文件。
import mmapwith open('large_file.bin', 'r+b') as file:# 将文件映射到内存中with mmap.mmap(file.fileno(), length=0, access=mmap.ACCESS_READ) as mmap_obj:# 逐块读取文件内容for i in range(0, mmap_obj.size(), 1024): # 假设每次读取 1024 字节chunk = mmap_obj.read(1024)# 处理每个块print(chunk)
这种方法适用于二进制文件，尤其是需要随机访问文件内容的场景。
方法6：使用生成器逐行读取
如果需要更灵活地处理文件内容，可以定义一个生成器函数来逐行读取文件。
def read_large_file(file_path):with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:for line in file:yield line.strip()# 使用生成器逐行读取文件
for line in read_large_file('large_file.txt'):print(line)
这种方法可以将文件的每一行作为生成器的输出，从而节省内存。
总结
- 逐行读取：适用于大多数文本文件。
- 按块读取：适用于二进制文件或需要逐块处理的场景。
- 使用
pandas：适用于 CSV 或其他表格数据文件。 - 使用
mmap：适用于需要随机访问的二进制文件。 - 使用生成器：适用于需要灵活处理文件内容的场景。
根据你的具体需求选择合适的方法即可。