Python 逐行分割大txt文件的方法
代碼如下所示:
# -*- coding: <encoding name> -*- import io LIMIT = 150000 file_count = 0 url_list = [] with io.open('D:\DB_NEW_bak\DB_NEW_20171009_bak.sql','r',encoding='utf-16') as f: for line in f: url_list.append(line) if len(url_list) < LIMIT: continue file_name = str(file_count)+".sql" with io.open(file_name,'w',encoding='utf-16') as file: for url in url_list[:-1]: file.write(url) file.write(url_list[-1].strip()) url_list=[] file_count+=1 if url_list: file_name = str(file_count) + ".sql" with io.open(file_name,'w',encoding='utf-16') as file: for url in url_list: file.write(url) print('done')
Python從txt文件中逐行讀取數(shù)據(jù)
非常的簡(jiǎn)單,提供三種方法:
方法一:
f = open("foo.txt") # 返回一個(gè)文件對(duì)象 line = f.readline() # 調(diào)用文件的 readline()方法 while line: print line, # 后面跟 ',' 將忽略換行符 # print(line, end = '') # 在 Python 3中使用 line = f.readline() f.close()
方法二:
for line in open("foo.txt"): print line,
方法三:
f = open("c:\\1.txt","r") lines = f.readlines()#讀取全部?jī)?nèi)容 for line in lines print line
總結(jié)
以上所述是小編給大家介紹的Python 逐行分割大txt文件,希望對(duì)大家有所幫助,如果大家有任何疑問請(qǐng)給我留言,小編會(huì)及時(shí)回復(fù)大家的。在此也非常感謝大家對(duì)腳本之家網(wǎng)站的支持!
相關(guān)文章
pytorch和numpy默認(rèn)浮點(diǎn)類型位數(shù)詳解
這篇文章主要介紹了pytorch和numpy默認(rèn)浮點(diǎn)類型位數(shù),具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教2023-02-02詳解model.train()和model.eval()兩種模式的原理與用法
這篇文章主要介紹了詳解model.train()和model.eval()兩種模式的原理與用法,相信很多沒有經(jīng)驗(yàn)的人對(duì)此束手無策,那么看完這篇文章一定會(huì)對(duì)你有所幫助2023-03-03教你如何用一行Python代碼實(shí)現(xiàn)GUI圖形界面
GUI(圖形用戶界面),顧名思義就是用圖形的方式,來顯示計(jì)算機(jī)操作的界面,更加方便且直觀。本文將用一行代碼實(shí)現(xiàn)GUI界面的制作,需要的可以參考一下2022-05-05以SortedList為例詳解Python的defaultdict對(duì)象使用自定義類型的方法
這篇文章主要介紹了以SortedList為例詳解Python的defaultdict對(duì)象使用自定義類型的方法,文章圍繞主題展開詳細(xì)的內(nèi)容介紹,具有一定的參考價(jià)值,需要的朋友可以參考一下2022-07-07Python實(shí)現(xiàn)獲取sonarqube數(shù)據(jù)
sonarqube是一款代碼分析的工具,可以對(duì)通過soanrScanner掃描后的數(shù)據(jù)傳遞給sonarqube進(jìn)行分析,本文為大家整理了Python獲取sonarqube數(shù)據(jù)的方法,需要的可以參考下2023-05-05使用Python裝飾器在Django框架下去除冗余代碼的教程
這篇文章主要介紹了使用Python裝飾器在Django框架下去除冗余代碼的教程,主要是處理JSON代碼的一些冗余,需要的朋友可以參考下2015-04-04Pytorch使用CUDA流(CUDA?stream)的實(shí)現(xiàn)
本文主要介紹了Pytorch使用CUDA流(CUDA?stream)的實(shí)現(xiàn),CUDA流是在GPU上并行執(zhí)行操作的一種機(jī)制,通過使用CUDA流,可以將不同的操作分配給不同的流,在不同的流上并行執(zhí)行這些操作,從而提高代碼的性能2023-12-12