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Python 读取大文件

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? | 版权声明:一去、二三里,未经博主允许不得转载。 一般的读取 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( ,但是在读取之后不会将它们保留在内存中。 break do_something(line) 指定每次读取的长度 有时,可能希望对每次读取的内容进行更细粒度的控制。 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

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python读取大文件

python读取文件对各列进行索引 可以用readlines, 也可以用readline, 如果是大文件一般就用readline d={} a_in = open("testfile.txt", "r

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    Java高效读取大文件

    1、概述 本教程将演示如何用Java高效地读取大文件。 2、在内存中读取 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: Files.readLines(new File(path) 例如:读取一个大约1G的文件: @Testpublic void givenUsingGuava_whenIteratingAFile_thenWorks() throws IOException { Memory: 752 Mb [main] INFO o.b.java.CoreJavaIoIntegrationTest - Free Memory: 564 Mb 5、结论 这篇短文介绍了如何在不重复读取与不耗尽内存的情况下处理大文件 ——这为大文件的处理提供了一个有用的解决办法。

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    PHP大文件读取操作

    PHP大文件读取操作 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。 以下的方式是可以直接读取这种大文件的: // readfile 只能直接输出 echo readfile($fileName); // fopen + fgetc 如果单 $fileHandle = 第二个 fopen() 配合 fgetc() 或 fgets() 是读取这种大文件的标配。fopen() 获取文件句柄,fgetc() 按字符读取,fgets() 按行读取。 第三个是SPL扩展库为我们提供的面向对象式的 fopen() 操作,建议新的开发中如果有读取大文件的需求最好使用这种形式的写法,毕竟SPL函数库已经是PHP的标准函数库了,而且面向对象的操作形式也更加的主流 上面三种读取方式都有一个要注意的点是,我们将大文件读取后不应该再保存到变量中,应该直接打印显示、入库或者写到其他文件中。

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    PHP读取大文件【php】

    但是如果处理大文件,这些函数受限于性能和内存,可能就不是那么理想了! 对于PHP操作文件,我们尝试以下几种方式 一、file file 函数是一次性将所有内容读入内存,而 php 为了防止一些写的比较糟糕的程序占用太多的内存而导致系统内存不足,使服务器出现宕机,所以默认情况下限制只能最大使用内存
    "; //读取文件中的前10个字符输出,指针位置发生了变化 -echo ftell($fp)."
    "; //读取110到120字节数位置的字符串,读取后指针的位置为120 -fseek($fp,-10,SEEK_END); //又将指针移动到倒数10个字节位置处 -echo fread( $i)[0];#读取一行 $a++; } } 参考文章: https://www.jb51.net/article/160564.htm

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    强悍的 Python —— 读取大文件

    Python 环境下文件的读取问题,请参见拙文 Python 基础 —— 文件 这是一道著名的 Python 面试题,考察的问题是,Python 读取大文件和一般规模的文件时的区别,也即哪些接口不适合读取大文件 1. read() 接口的问题 f = open(filename, 'rb') f.read() 我们来读取 1 个 nginx 的日至文件,规模为 3Gb 大小。 解决方案:转换接口 (1)readlines() :读取全部的行,构成一个 list,实践表明还是会造成内存的问题; for line in f.reanlines(): ... (2)readline ():每次读取一行, while True: line = f.readline() if not line: break (3)read(1024):重载,指定每次读取的长度 <do something with the line> 对可迭代对象 f,进行迭代遍历:for line in f,会自动地使用缓冲IO(buffered IO)以及内存管理,而不必担心任何大文件的问题

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    如何使用Python读取大文件

    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() 每次读取整个文件,它通常用于将文件内容放到一个字符串变量中。 (): process(line) # 分块读取 处理大文件是很容易想到的就是将大文件分割成若干小文件处理,处理完每个小文件后释放该部分内存。 for line in f文件对象f视为一个迭代器,会自动的采用缓冲IO和内存管理,所以你不必担心大文件。 由此可知二进制读取依然是最快的模式。 如果从rb(二级制读取)读取改为r(读取模式),慢5-6倍。 结论 在使用python进行大文件读取时,应该让系统来处理,使用最简单的方式,交给解释器,就管好自己的工作就行了。

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    spark读取Hive

    $scalaVersion") compile("org.scala-lang:scala-compiler:$scalaVersion") compile("org.apache.spark :spark-sql_2.11:$sparkVersion") compile("org.apache.spark:spark-streaming_2.11:$sparkVersion") compile("org.apache.spark:spark-hive_2.11:$sparkVersion") compile("org.apache.spark:spark-hive-thriftserver _2.11:$sparkVersion") 启动hive支持 val warehouseLocation = new File("spark-warehouse").getAbsolutePath //配置spark val spark = SparkSession .builder() .appName("Spark Hive Example") .master

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    快速学习-easyExcel大文件读取说明

    10M以上文件读取说明 03版没有办法处理,相对内存占用大很多。 (大概率就30M),剩下临时的GC会很快回收 默认大文件处理 默认大文件处理会自动判断,共享字符串5M以下会使用内存存储,大概占用15-50M的内存,超过5M则使用文件存储,然后文件存储也要设置多内存M 根据实际需求配置内存 想自定义设置,首先要确定你大概愿意花多少内存来读取一个超级大的excel,比如希望读取excel最多占用100M内存(是读取过程中永久占用,新生代马上回收的不算),那就设置使用文件来存储共享字符串的大小判断为 20M(小于20M存内存,大于存临时文件),然后设置文件存储时临时共享字符串占用内存大小90M差不多 如果最大文件条数也就十几二十万,然后excel也就是十几二十M,而且不会有很高的并发,并且内存也较大 MapCache()) 参数而已,其他的参照其他demo写 这里没有写全 EasyExcel.read().readCache(new MapCache()); 对并发要求较高,而且都是经常有超级大文件

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    python对大文件的增量读取

    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, 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。 =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。

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    PHP对大文件进行读取切割拆分

    "行"; //文件读取 function read_file($path) {     if($handle = fopen($path, 'r')) {         while(! > 设置了一些基础的参数,如文件后缀,单文件储存量,默认存储位置等,便于大家进行更改,主要是使用了生成器,在对大文件进行读取时,占用内存很少,是一个很好的方法。

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    Java 读取大文件,你了解多少呢

    问:使用 Java 如何读取大文件,你有什么建议或者经验? 答:我们平常读取一般文件都是将文件数据直接全部读取到内存中进行操作的,这种做法对于小文件是没有问题的,但对于稍大一些的文件就会抛出 OOM 异常,所以我们应该把大文件分成多个子区域分多次读取。 = -1) { //做事情 } } while(bytes > 0); reader.close(); 思路二:对大文件建立 NIO 的 FileChannel,每次调用 read () 方法时会先将文件数据读取到已分配固定长度的 java.nio.ByteBuffer 中,接着从中获取读取的数据。 这种用 NIO 通道的方法比传统文件流读取理论上要快一点,具体样板代码如下。

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    TCP协议传输大文件读取时候的问题

    TCP协议传输大文件读取时候的问题 大文件传不完的bug 我们在定义的时候定义服务端每次文件读取大小为10240, 客户端每次接受大小为10240 我们想当然的认为客户端每次读取大小就是10240而把客户端的读下来的文件想当然大小每一次都加上 每次发送不一定是一次性把10240的文件传送完,可能分了好几次进行发送至缓冲区这我们实际文件大小就不一定是10240 解决办法: 1.对于每次服务端所发送的文件内容及大小都发送给客户端,让客户端一一对应读取 2.实时读取客户端内下载后的文件,而不是想当然的每次增加10240

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    Python基于read(size)方法读取大文件

    pyhon读取文件很方便,但是,如果文件很大,而且还是一行文件,那就蛋疼了. 不过还好有read(size)方法,这个方法就是每次读取size大小的数据到内存中 下面来个示例 def readlines(f, separator): ''' 读取大文件方法 :param buf = buf[position + len(separator):] # 再切片,将yield的数据切掉,保留剩下的数据 chunk = f.read(4096) # 一次读取

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    Spark读取压缩文件

    点击跳转到网站:https://www.captainai.net/dongkelun前言本文讲如何用spark读取gz类型的压缩文件,以及如何解决我遇到的各种问题。 对于像Spark 这样的分布式系统,我们通常会尝试从多个不同机器上一起读入数据。要实现这种情况,每个工作节点都必须能够找到一条新记录的开端。 可以很容易地从多个节点上并行读取的格式被称为“可分割”的格式。下表列出了可用的压缩选项。 /Hadoop中不能用  尽管Spark 的textFile() 方法可以处理压缩过的输入,但即使输入数据被以可分割读取的方式压缩,Spark 也不会打开splittable。 因此,如果你要读取单个压缩过的输入,最好不要考虑使用Spark 的封装,而是使用newAPIHadoopFile 或者hadoopFile,并指定正确的压缩编解码器。

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    Python读取大文件的坑“与内存占用检测

    ,但是一旦读取大文件,很容易会产生MemoryError,也就是内存溢出的问题。 我们首先来看看这两个方法: 当默认参数size=-1时,read方法会读取直到EOF,当文件大小大于可用内存时,自然会发生内存溢出的错误。 ? readlines方法 2.正确的用法: 在实际运行的系统之中如果写出上述代码是十分危险的,这种”坑“十分隐蔽。 显然缓冲区越大,读取速度越快。 break 而如果是文本文件,则可以用readline方法或直接迭代文件(python这里封装了一个语法糖,二者的内生逻辑一致,不过显然迭代文件的写法更pythonic )每次读取一行

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    spark sql读取hudi表数据

    这篇文章接上一篇spark submit读写hudi,上一篇spark submit写入hudi的数据这里打算通过spark sql来进行查询 这里稍作一些基本配置 1.首先把core-site.xml 执行命令 bin/spark-sql \ --master yarn \ --conf spark.sql.hive.convertMetastoreParquet=false \ --jars /Users ) - object (class org.apache.spark.rdd.ParallelCollectionPartition, org.apache.spark.rdd.ParallelCollectionPartition org.apache.spark.rdd.RDD.collect(RDD.scala:989) at org.apache.spark.api.java.JavaRDDLike$class.collect (SparkApplication.scala:52) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.org$apache$spark$deploy$SparkSubmit

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