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Python中幾種高效讀取大文件的完整指南

 更新時間：2025年06月30日 11:14:46   作者：北辰alk  
處理大型文件時,我們需要采用特殊的技術(shù)來避免內(nèi)存溢出,本文主要介紹了Python中幾種高效讀取大文件的完整指南,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

在處理大型文件時（如內(nèi)存只有4G卻要讀取8G的文件），我們需要采用特殊的技術(shù)來避免內(nèi)存溢出。以下是幾種高效讀取大文件的方法。

一、基本方法：逐行讀取

1. 使用文件對象的迭代器

最簡單的方法是直接迭代文件對象，Python會自動使用緩沖IO以高效的方式處理：

with open('large_file.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f:  # 逐行讀取，內(nèi)存友好
        process_line(line)  # 處理每一行

2. 明確使用 readline()

with open('large_file.txt', 'r') as f:
    while True:
        line = f.readline()
        if not line:  # 到達(dá)文件末尾
            break
        process_line(line)

二、分塊讀取方法

對于非文本文件或需要按塊處理的情況：

1. 指定緩沖區(qū)大小

BUFFER_SIZE = 1024 * 1024  # 1MB的緩沖區(qū)

with open('large_file.bin', 'rb') as f:
    while True:
        chunk = f.read(BUFFER_SIZE)
        if not chunk:  # 文件結(jié)束
            break
        process_chunk(chunk)

2. 使用 iter 和 partial

更Pythonic的分塊讀取方式：

from functools import partial

chunk_size = 1024 * 1024  # 1MB
with open('large_file.bin', 'rb') as f:
    for chunk in iter(partial(f.read, chunk_size), b''):
        process_chunk(chunk)

三、內(nèi)存映射文件 (mmap)

對于需要隨機訪問的大型文件：

import mmap

with open('large_file.bin', 'r+b') as f:
    # 創(chuàng)建內(nèi)存映射
    mm = mmap.mmap(f.fileno(), 0)
    
    # 像操作字符串一樣操作文件
    print(mm[:100])  # 讀取前100字節(jié)
    
    # 可以搜索內(nèi)容
    index = mm.find(b'some_pattern')
    if index != -1:
        print(f"Found at position {index}")
    
    mm.close()  # 記得關(guān)閉映射

四、使用生成器處理

將文件處理邏輯封裝為生成器：

def read_large_file(file_path, chunk_size=1024*1024):
    """生成器函數(shù)，逐塊讀取大文件"""
    with open(file_path, 'rb') as f:
        while True:
            chunk = f.read(chunk_size)
            if not chunk:
                break
            yield chunk

# 使用生成器
for chunk in read_large_file('huge_file.bin'):
    process_chunk(chunk)

五、處理壓縮文件

對于大型壓縮文件，可以使用流式解壓：

1. gzip 文件

import gzip
import shutil

with gzip.open('large_file.gz', 'rb') as f_in:
    with open('large_file_extracted', 'wb') as f_out:
        shutil.copyfileobj(f_in, f_out)  # 流式復(fù)制

2. zip 文件

import zipfile

with zipfile.ZipFile('large_file.zip', 'r') as z:
    with z.open('file_inside.zip') as f:
        for line in f:
            process_line(line)

六、多線程/多進(jìn)程處理

對于需要并行處理的情況：

1. 多線程處理不同塊

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import os

def process_chunk(start, end, file_path):
    """處理文件的指定部分"""
    with open(file_path, 'rb') as f:
        f.seek(start)
        chunk = f.read(end - start)
        # 處理chunk...

def parallel_file_processing(file_path, num_threads=4):
    file_size = os.path.getsize(file_path)
    chunk_size = file_size // num_threads
    
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=num_threads) as executor:
        futures = []
        for i in range(num_threads):
            start = i * chunk_size
            end = start + chunk_size if i != num_threads - 1 else file_size
            futures.append(executor.submit(process_chunk, start, end, file_path))
        
        # 等待所有任務(wù)完成
        for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
            future.result()

七、使用第三方庫

1. Dask - 用于超大型數(shù)據(jù)集

import dask.dataframe as dd

# 創(chuàng)建延遲計算的DataFrame
df = dd.read_csv('very_large_file.csv', blocksize=25e6)  # 25MB每塊

# 執(zhí)行操作（惰性計算）
result = df.groupby('column').mean().compute()  # 實際計算

2. PyTables - 處理HDF5格式

import tables

# 打開HDF5文件
h5file = tables.open_file('large_data.h5', mode='r')

# 訪問數(shù)據(jù)集
table = h5file.root.data.table
for row in table.iterrows():  # 迭代訪問
    process_row(row)

h5file.close()

八、數(shù)據(jù)庫替代方案

對于需要頻繁查詢的大型數(shù)據(jù)，考慮使用數(shù)據(jù)庫：

1. SQLite

import sqlite3

# 將數(shù)據(jù)導(dǎo)入SQLite
conn = sqlite3.connect(':memory:')  # 或磁盤數(shù)據(jù)庫
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('CREATE TABLE data (col1, col2, col3)')

# 批量插入數(shù)據(jù)
with open('large_file.csv') as f:
    # 使用生成器避免內(nèi)存問題
    data_gen = (line.strip().split(',') for line in f)
    cursor.executemany('INSERT INTO data VALUES (?, ?, ?)', data_gen)

conn.commit()

九、性能優(yōu)化技巧

  1. 緩沖區(qū)大小選擇：

    • 通常8KB到1MB之間效果最好
    • 可通過實驗找到最佳大小

  2. 二進(jìn)制模式 vs 文本模式：

    • 二進(jìn)制模式('rb')通常更快
    • 文本模式('r')需要處理編碼，但更方便

  3. 操作系統(tǒng)緩存：

    • 現(xiàn)代OS會自動緩存頻繁訪問的文件部分
    • 多次讀取同一大文件時，第二次會快很多

  4. 避免不必要的處理：

    • 盡早過濾掉不需要的數(shù)據(jù)
    • 使用生成器保持內(nèi)存效率

十、完整示例：處理超大CSV文件

import csv
from collections import namedtuple
from itertools import islice

def process_large_csv(file_path, batch_size=10000):
    """分批處理大型CSV文件"""
    
    # 定義行結(jié)構(gòu)
    CSVRow = namedtuple('CSVRow', ['id', 'name', 'value'])
    
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        reader = csv.reader(f)
        headers = next(reader)  # 跳過標(biāo)題行
        
        while True:
            # 讀取一批行
            batch = list(islice(reader, batch_size))
            if not batch:
                break  # 文件結(jié)束
                
            # 處理批次
            rows = [CSVRow(*row) for row in batch]
            process_batch(rows)
            
            # 可選：顯示進(jìn)度
            print(f"Processed {len(batch)} rows")

def process_batch(rows):
    """處理一批數(shù)據(jù)"""
    # 這里添加實際處理邏輯
    pass

# 使用
process_large_csv('huge_dataset.csv')

十一、總結(jié)

處理大文件的關(guān)鍵原則：

  1. 不要一次性加載到內(nèi)存：始終使用迭代或分塊方式
  2. 選擇合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：根據(jù)需求選擇逐行、分塊或內(nèi)存映射
  3. 考慮并行處理：對于CPU密集型處理
  4. 利用生成器：保持內(nèi)存效率
  5. 考慮專業(yè)工具：如Dask、PyTables等

通過以上技術(shù)，即使內(nèi)存有限，也能高效處理遠(yuǎn)大于內(nèi)存的文件。記住，正確的I/O策略可以顯著影響程序性能，特別是對于大型數(shù)據(jù)集。

到此這篇關(guān)于Python中幾種高效讀取大文件的完整指南的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python 讀取大文件內(nèi)容請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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