上一篇給大家介紹如何使用 Python 進(jìn)行文件讀寫(xiě)操作的方法，問(wèn)題來(lái)了，如何讀寫(xiě)的是大型文件，有沒(méi)有什么方法來(lái)提高效率呢，不要捉急，這一篇來(lái)聊聊如何在Python中高效地讀寫(xiě)大型文件。

以下是在 Python 中高效讀寫(xiě)大型文件的一些方法：

一、逐行讀取大型文件

def read_large_file_line_by_line(file_path):
    with open(file_path, 'r') as file:
        for line in file:
            # 處理每一行的數(shù)據(jù)，這里僅打印
            print(line.strip())

• with open(file_path, 'r') as file：使用 with 語(yǔ)句打開(kāi)文件，確保文件在使用完畢后自動(dòng)關(guān)閉。
• for line in file：文件對(duì)象是可迭代的，逐行讀取文件內(nèi)容，避免一次性將整個(gè)文件讀入內(nèi)存，節(jié)省內(nèi)存空間，適用于大型文本文件。

二、分塊讀取大型文件

def read_large_file_in_chunks(file_path, chunk_size=1024):
    with open(file_path, 'r') as file:
        while True:
            data = file.read(chunk_size)
            if not data:
                break
            # 處理讀取到的數(shù)據(jù)塊，這里僅打印
            print(data)

• file.read(chunk_size)：每次讀取指定大?。?code>chunk_size）的數(shù)據(jù)塊，循環(huán)讀取直到文件結(jié)束。
• chunk_size 可以根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整，一般根據(jù)文件大小和可用內(nèi)存來(lái)選擇合適的值。

三、使用 mmap 模塊進(jìn)行內(nèi)存映射文件操作（適用于大文件）

import mmap

def read_large_file_with_mmap(file_path):
    with open(file_path, 'r') as file:
        with mmap.mmap(file.fileno(), 0, access=mmap.ACCESS_READ) as mmap_obj:
            # 處理映射的數(shù)據(jù)，這里僅打印
            print(mmap_obj.readline())

• mmap.mmap(file.fileno(), 0, access=mmap.ACCESS_READ)：將文件映射到內(nèi)存中，實(shí)現(xiàn)文件的高效讀寫(xiě)，fileno() 方法獲取文件描述符。
• 可以像操作字符串一樣操作 mmap_obj，避免了頻繁的文件 I/O 操作，提高性能。

四、使用 pandas 分塊處理大型 CSV 文件（適用于 CSV 文件）

import pandas as pd

def read_large_csv_in_chunks(csv_file_path):
    chunk_size = 100000  # 每塊的行數(shù)
    for chunk in pd.read_csv(csv_file_path, chunksize=chunk_size):
        # 處理數(shù)據(jù)塊，這里僅打印
        print(chunk)

• pd.read_csv(csv_file_path, chunksize=chunk_size)：將 CSV 文件按塊讀取，chunksize 為每塊的行數(shù)。
• 可以對(duì)每個(gè) chunk 進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，如數(shù)據(jù)清洗、分析等操作，避免一次性加載整個(gè)文件。

五、使用 numpy 分塊處理大型二進(jìn)制文件（適用于二進(jìn)制文件）

import numpy as np

def read_large_binary_in_chunks(binary_file_path, chunk_size=1024):
    with open(binary_file_path, 'rb') as file:
        while True:
            data = np.fromfile(file, dtype=np.float32, count=chunk_size)
            if data.size == 0:
                break
            # 處理數(shù)據(jù)塊，這里僅打印
            print(data)

• np.fromfile(file, dtype=np.float32, count=chunk_size)：從文件中讀取二進(jìn)制數(shù)據(jù)，dtype 為數(shù)據(jù)類型，count 為元素?cái)?shù)量。
• 可以根據(jù)文件的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)類型調(diào)整 dtype，按塊讀取二進(jìn)制文件。

六、使用 itertools 模塊進(jìn)行迭代處理（適用于文本文件）

import itertools

def read_large_file_with_itertools(file_path, chunk_size=1024):
    with open(file_path, 'r') as file:
        for chunk in itertools.zip_longest(*[iter(file)]*chunk_size):
            chunk = [line.strip() for line in chunk if line]
            # 處理數(shù)據(jù)塊，這里僅打印
            print(chunk)

itertools.zip_longest(*[iter(file)]*chunk_size)：將文件迭代器分組，每組 chunk_size 行，方便分塊處理。

七、使用 linecache 模塊逐行讀取大型文件（適用于文本文件）

import linecache

def read_large_file_with_linecache(file_path, line_number):
    line = linecache.getline(file_path, line_number)
    # 處理指定行的數(shù)據(jù)，這里僅打印
    print(line.strip())

linecache.getline(file_path, line_number)：從文件中獲取指定行的數(shù)據(jù)，適用于只需要讀取文件中某些行的情況，避免讀取整個(gè)文件。

總結(jié)

在處理大型文件時(shí)，根據(jù)文件類型和操作需求，可靈活使用上述方法，避免一次性將整個(gè)文件加載到內(nèi)存中，從而提高程序的性能和穩(wěn)定性。同時(shí)，可以結(jié)合不同的模塊和函數(shù)，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理和分析任務(wù)。好了，趕快收藏起來(lái)吧，實(shí)際工作中你一定會(huì)用得到。

到此這篇關(guān)于Python實(shí)現(xiàn)高效地讀寫(xiě)大型文件的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python讀寫(xiě)大型文件內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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