大文件如果直接open，就会被整个写入内存，内存是吃不消的。比如4G的内存，10G的文件，这是处理不了的。也没有哪个文本编辑器可以用。
简单的文件读取，一般我们会使用 file_get_contents() 这类方式来直接获取文件的内容。不过这种函数有个严重的问题是它会把文件一次性地加载到内存中，也就是说，它会受到内存的限制。因此，加载大文件的时候是绝对不能使用这种方式的。我们还是先看看这种方式加载的例子。
背景：今天被人问到一个10G的超大CSV如何最快速度读取，并插入到数据库中。一般读取文件都是单线程一直往下读，但是如果文件特别大的情况下就会很慢。如何快速读取？脑海里面"多线程"一下子就浮出水面了，想要快速读取文件，肯定得多线程一起读取。那问题来了，一个文件怎么样进行多线程读取，首先得知道每个线程要负责读取的位置，才可以多线程完整的读取一行的数据。
java 使用缓存读取文件是，会相应的创建一个内部缓冲区数组在java虚拟机内存中，因此每次处理的就是这一整块内存。
Python 环境下文件的读取问题，请参见拙文 Python 基础 —— 文件
背景 最近处理文本文档时（文件约2GB大小），出现memoryError错误和文件读取太慢的问题，后来找到了两种比较快Large File Reading 的方法，本文将介绍这两种读取方法。 原味地址 准备工作 我们谈到“文本处理”时，我们通常是指处理的内容。Python 将文本文件的内容读入可以操作的字符串变量非常容易。文件对象提供了三个“读”方法： .read()、.readline() 和 .readlines()。每种方法可以接受一个变量以限制每次读取的数据量，但它们通常不使用变量。 .read
1.读取小文件,并进行分页 商品|价格 飞机|1000 大炮|2000 迫击炮|1000 手枪|123 ..... lis = [] n = 10 #每页显示10条信息 with open('小文件',mode='r',encoding='utf-8')as f: content = f.readlines() for line in content: line_str = " ".join(line.strip().split('|')) #
在 Python 中拆分文本文件可以通过多种方式完成，具体取决于文件的大小和所需的输出格式。在本文中，我们将讨论使用 Python 拆分文本文件的最快方法，同时考虑代码的性能和可读性。
读取文件行的标准方式是在内存中读取，Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法：
可以通过两种方法利用python读取大文件：第一种是利用yield生成器读取；第二种是：利用open()自带方法生成迭代对象，这个是一行一行的读取。
计算文件的行数：最简单的办法是把文件读入一个大的列表中,然后统计列表的长度.如果文件的路径是以参数的形式filepath传递的,那么只用一行代码就可以完成我们的需求了:
1、使用open函数打开两个文件，一个是源文件，一个是目标文件，原文件只读方式打开，目标文件只写方式打开
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/136733.html原文链接：https://javaforall.cn
pandas是python数据分析的不二选择，堪称瑞士军刀般的存在，几乎可以胜任数据分析的全过程。如果说有什么缺点的话，那么就是其不支持分布式，所以对于小数据量完全不压力，但面对大数据时却当真有些乏力。近日，自己便用pandas处理了一些大数据场景，现分享几个心得技巧。
我们经常会遇到需要读取大文件的情况，比如十几GB，几十GB甚至更大，而如果直接读取进来，内存可能会爆炸，溢出。笔者最近遇到读取大文件的情况，借此和大家分享一些读取大文件的方法。
对于很多大文件的增量读取，如果遍历每一行比对历史记录的输钱或者全都加载到内存通过历史记录的索引查找，是非常浪费资源的，网上有很多人的技术博客都是写的用for循环readline以及一个计数器去增量读取，这样是十分脑残的，假如文件很大，遍历一次太久。 我们需要了解获取文件句柄的基本理论，其中包含的指针操作等。 原理是这样子，linux的文件描述符的struct里有一个f_pos的这么个属性，里面存着文件当前读取位置，通过这个东东经过vfs的一系列映射就会得到硬盘存储的位置了，所以很直接，很快。 以下是利用python实战代码,核心函数tell(),seek(). 也是调用的系统调用seek tell seek()的三种模式： （1）f.seek(p,0) 移动当文件第p个字节处，绝对位置 （2）f.seek(p,1) 移动到相对于当前位置之后的p个字节 （3）f.seek(p,2) 移动到相对文章尾之后的p个字节 tell()： 返回当前文件的读取位置。 代码： #!/usr/bin/python fd=open("test.txt",'r') #获得一个句柄 for i in xrange(1,3): #读取三行数据 fd.readline() label=fd.tell() #记录读取到的位置 fd.close() #关闭文件 #再次阅读文件 fd=open("test.txt",'r') #获得一个句柄 fd.seek(label,0)# 把文件读取指针移动到之前记录的位置 fd.readline() #接着上次的位置继续向下读取 后续：今儿有一人问我如何得知这个大文件行数，以及变化，我的想法是 方法1： 可以去遍历'\n'字符。 方法2： 从一开始就用for循环fd.readline()进行计数，然后变化的部分（用上文说的seek、tell函数做）再用for循环fd.readline()进行统计增加行数。
众所周知， Java 在处理数据量比较大的时候，加载到内存必然会导致内存溢出，而在一些数据处理中我们不得不去处理海量数据，在做数据处理中，我们常见的手段是分解，压缩，并行，临时文件等方法;
这不是一篇教程，这是一篇笔记，所以我不会很系统地论述原理和实现，只简单说明和举例。
http://www.cnblogs.com/chenny7/p/4253337.html
Get-Content 主要作用是获取路径指定位置的项（文本类文件）的内容，例如文件中的文本或函数的内容。 对于文件，内容一次读取一行，并返回对象的集合，每个对象表示一行内容。
这次我们来介绍一个SPL库中的目录迭代器，它的作用其实非常简单，从名字就可以看出来，就是获取指定目录下的所有内容。之前我们要遍历目录获取目录及目录下的所有文件一般是需要进行递归遍历的，自己写这个代码说实话还是挺麻烦的，所以PHP为我们准备好了这一套内置API，当输入指定的目录后，直接返回该目录下所有子目录及文件内容。当然，并不是树型的，顺序并不一定，想要组织成树型还需要我们自己再进行处理。
有些人想到的办法就是定义一个随机的字符串，然后重复很多次，然后将这个字符串写入到文件中。
大文件拆分问题涉及到io处理、并发编程、生产者/消费者模式的理解，是一个很好的综合应用场景，为此，花点时间做一些实践，对相关的知识做一次梳理和集成，总结一些共性的处理方案和思路，以供后续工作中借鉴。
线上出了问题，我需要去查找log来定位问题，但是由于线上数据量庞大，这些log文件每过一个小时就会自动回滚一次，尽管如此，有的log文件依然达到了五六g以上的大小。
前面大家了解python是怎么操作文件的了，也学习过文件读取和写入模式的一些细节以及文件定位等等，这节课主要是深入了解文件读写的细节控制，容错方法和关闭文件的细节，另外还有一种简写方法with语句来操作文件读写。下面来一一讲解。
Linux系统中，万物皆文件。一个用户是一个文件，一张图片是一个文件。文件是以一定数据结构存储在硬盘中。 打开文件 读取或者写入 关闭文件 打开文件 Python使用内置的open()函数打开一个文件，并且返回一个文件对象，也叫句柄(handle)。
Python3用open()方法打开文件并返回文件句柄，有了文件句柄就可以对文件进行各种操作了。
最近在做业务功能的时候，拿到一个非常"简单"的需求，把一个 30万行的数据文件按照特定的格式进行入库，文件格式和字段的内容都有对应的规定。这种需求其实还算比较常见，通常这一类需求不管系统配置多么强悍，都不可能无脑的读取插入。趁着这个需求搜集了一下几种常见的做法。下面就来介绍一下解决这种大数据文件的常用套路。
本文介绍基于Python语言，结合已知研究区域中所覆盖的全部遥感影像的分幅条带号，从大量的遥感影像文件中筛选落在这一研究区域中的遥感影像文件的方法。
惰性地读取，就是在读文件的时候，不是直接将整个文件读到内存之中，而是一行一行的读取。这对于读取如网页日志这样的贼大的文件来说，可以减少打开文件的响应时间以及所占用的内存。
小文件方法 文件不大的情况下可以使用下面的方法来获取最后一行，如果文件过大就不可以了，因为open文件和文件.readlines()的时候Python会先读取到内存中，所以如果需要处理的文件是很大的，下面这种方法不管从效率上还是资源了使用上都是不可取的。 #!/usr/bin/env python #coding:utf-8 file = "/var/log/bigdata/test.log" with open(file,'r') as f: # 以读的方式打开文件 lines = f
协作翻译 原文：How to Read Big Files with PHP (Without Killing Your Server) 链接：https://www.sitepoint.com/performant-reading-big-files-php/ 译者：Tocy, Tony, 南宫冰郁, Tot_ziens 作为PHP开发人员，我们并不经常需要担心内存管理。PHP 引擎在我们背后做了很好的清理工作，短期执行上下文的 Web 服务器模型意味着即使是最潦草的代码也不会造成持久的影响。 很少情况下
Read文件 @Test public void readFileLinesToJson() { FileUtils.readFileLinesToJson("/mappings/doctorinfo_mapping.json"); } /** * 读取resource文件下的mapping * @param filePath * @return */ public static StringBuffer readFileLinesToJson(String filePath) {
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。
有时候，我们需要把一个大文件发送给别人，但是限于传输通道的限制，比如邮箱附件大小的限制，或者网络状况不太好，需要将大文件分割成小文件，分多次发送，接收端再对这些小文件进行合并。今天就来分享一下用 Python 分割合并大文件的方法。
最近无论是面试还是笔试，有一个高频问题始终阴魂不散，那就是给一个大文件，至少超过10g,在内存有限的情况下（低于2g），该以什么姿势读它？
文件操作的包是os，主要的方法是Create、Open、OpenFile、Read、ReadAt（定位读取）等
一. Python程序中, 文件的处理步骤是什么? 打开 open("文件"，"模式") 读写 2.1 读 f.read(字节数) 字节数默认是文件内容长度 下标会自动后移 f.readline(
文件读写在计算机编程中起着至关重要的作用，它允许程序通过读取和写入文件来持久化数据，实现数据的长期保存和共享。文件读写是许多应用程序的核心功能之一，无论是创建文本文件、二进制文件，还是处理配置文件、日志文件或数据库文件，文件读写都是不可或缺的部分。 文件读写的基本概念是通过输入和输出操作来与计算机上的文件进行交互。读取文件允许程序从文件中获取数据，以供后续处理和分析；而写入文件则允许程序将数据存储到文件中，以备后续使用或共享给其他应用程序。通过文件读写，程序可以在不同的运行实例之间共享数据，也可以实现数据的持久化，使得数据在程序关闭后仍能保留。 文件读写的用途广泛，包括但不限于：
pandas 是 Python 数据分析的必备库，而 read_csv() 函数则是其最常用的函数之一。本篇文章详细解析了 pandas read_csv() 的各种用法，包括基本用法、参数设置和常见问题解决方案，让小白和大佬都能轻松掌握。
open()打开文件。windows系统默认的是gbk编码，如果不指定字符编码，就会使用系统默认的字符编码打开文件。比如这时python就会使用gbk编码去读utf-8文件，运行后会报错或者读到乱码。
很多PHP开发者或许都不知道生成器这个功能，可能是因为生成器是PHP 5.5.0才引入的功能，也可以是生成器作用不是很明显。但是，生成器功能的确非常有用。
shoplist = ['apple', 'mango', 'carrot', 'banana']
split 命令可以将一个大文件分割成很多个小文件。在默认情况下将按照每1000行切割成一个小文件，默认前缀为 x。没有输入或输入为 - 时，从标准输入中读取。
读取文件的三个方法：read()、readline()、readlines()。均可接受一个方法参数用以限制每次读取的数据量，但通常不使用
数据量非常大时，比如一份银行一个月的流水账单，可能有高达几千万的record。对于一般性能的计算机，有或者是读入到特殊的数据结构中，内存的存储可能就非常吃力了。考虑到我们使用数据的实际情况，并不需要将所有的数据提取出内存。当然读入数据库是件比较明智的做法。若不用数据库呢？可将大文件拆分成小块按块读入后，这样可减少内存的存储与计算资源
EasyCVR是TSINGSEE青犀视频开发的视频智能安防监控平台，支持通过调用API接口进行二次开发，同时也支持其他定制功能的开发。在EasyCVR的部分定制项目中，需要导入csv文件生成对应的录像上传计划，因此需要对csv文件的内容进行读取。
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