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python如何流式读取数g超大文件
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如何流式读取数g超大文件
使用 with...open... 可以从一个文件中读取数据，这是所有 python 开发者都非常熟悉的操作。
但是如果你使用不当，也会带来很大的麻烦。
比如当你使用了 read 函数，其实 python 会将文件的内容一次性的全部载入内存中，如果文件有 10 个g甚至更多，那么你的电脑就要消耗的内存非常巨大。
#一次性读取withopen("big_file.txt","r")asfp:content=fp.read()
对于这个问题，你也许会想到使用 readline 去做一个生成器来逐行返回。
defread_from_file(filename):withopen(filename,"r")asfp:yieldfp.readline()
可如果这个文件内容就一行呢，一行就 10个g，其实你还是会一次性读取全部内容。
最优雅的解决方法是，在使用 read 方法时，指定每次只读取固定大小的内容，比如下面的代码中，每次只读取 8kb 返回。
defread_from_file(filename,block_size=1024*8):withopen(filename,"r")asfp:whiletrue:chunk=fp.read(block_size)ifnotchunk:breakyieldchunk
上面的代码，功能上已经没有问题了，但是代码看起来代码还是有些臃肿。
借助偏函数 和 iter 函数可以优化一下代码
fromfunctoolsimportpartialdefread_from_file(filename,block_size=1024*8):withopen(filename,"r")asfp:forchunkiniter(partial(fp.read,block_size),""):yieldchunk
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