1.行遍历实现
在python中如果要将一个文件完全加载到内存中,
通过file.readlines()即可,
但是在文件占用较高时,
我们是无法完整的将文件加载到内存中的,
这时候就需要用到python的file.readline()
进行迭代式的逐行读取:
filename = 'hello.txt'##python学习交流扣扣qun:660193417with open(filename, 'r') as file: line = file.readline() counts = 1 while line: if counts >= 50000000: break line = file.readline() counts += 1
这里我们的实现方式是先用一个with
语句打开一个文件,
然后用readline()
函数配合while
循环逐行加载,
最终通过一个序号标记来结束循环遍历,
输出文件第50000000行的内容。
该代码的执行效果如下:
dechin@ubuntu2004:~/projects/gitlab/dechin/$ time python3 get_line.py real 0m10.359suser 0m10.062ssys 0m0.296s
可以看到这里的耗时为10s多一些。
2.linecache实现
虽然在python的readline函数中
并没有实现读取指定行内容的方案,
但是在另一个库linecache中是实现了的,
由于使用的方式较为简单,
这里直接放上代码示例供参考:
filename = 'hello.txt'import linecachetext = linecache.getline(filename, 50000000)
该代码的执行结果如下:
dechin@ubuntu2004:~/projects/gitlab/dechin/$ time python3 get_line.py real 0m11.904suser 0m5.672ssys 0m6.231s
虽然在实现方式上简化了许多,但是我们发现这个实现的用时超过了11s,还不如我们自己手动实现的循环遍历方案。因此如果是对于性能有一定要求的场景,是不建议采用这个方案的。
3.命令行sed获取
我们知道用Linux系统本身自带的sed指令
也是可以获取到文件指定行或者是指定行范围的数据的,
其执行指令为:
sed -n 50000000p filename即表示读取文件的第50000000行的内容。
同时结合python的话,
我们可以在python代码中执行系统指令并获取输出结果:
filename = 'hello.txt'import osresult = os.popen('sed -n {}p {}'.format(50000000, filename)).read()
需要注意的是,
如果直接运行os.system()
是没有返回值的,
只有os.popen()
是有返回值的,
并且需要在尾巴加上一个read()
的选项。
该代码的执行结果如下:
dechin@ubuntu2004:~/projects/gitlab/dechin/$ time python3 get_line.py real 0m2.532suser 0m0.032ssys 0m0.020s
可以看到直接使用sed指令的执行速度很快,
但是用这种方法并不是一本万利的,
比如以下这个例子:
filename = 'hello.txt'import osresult = os.popen('sed -n {}p {}'.format(500, filename)).read()
我们把读取第50000000行内容改为读取第500行的内容,
再运行一次程序:
dechin@ubuntu2004:~/projects/gitlab/dechin/$ time python3 get_line.py real 0m2.540suser 0m0.037ssys 0m0.013s
然而我们发现这个速度并没有因为要读取的行数减少了而变少,而是几乎保持不变的。
4.总结
本文通过4个测试案例分析了在python中读取文件指定行内容的方案,
并得到了一些运行耗时的数据。
从需求上来说,
如果是对于小规模的数据,
比如几百行规模的数据,
建议使用readline循环遍历来操作,
速度也相当不错,
或者是linecache中的函数实现也是可以的,
甚至可以直接用readlines将整个文本内容加载到内存中。
但是对于数据规模比较大的场景,
比如超过了千万行的级别,
那么使用sed指令的方式对指定行内容进行读取的方式,
应该是所有方式中最快速的。
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