如何在Python中高效地读写大型文件？

大家好，我是 V 哥。上一篇给大家介绍如何使用 Python 进行文件读写操作的方法，问题来了，如何读写的是大型文件，有没有什么方法来提高效率呢，不要捉急，这一篇来聊聊如何在Python中高效地读写大型文件。

以下是在 Python 中高效读写大型文件的一些方法：

**一、逐行读取大型文件**：

```python

def read_large_file_line_by_line(file_path):

with open(file_path, 'r') as file:

for line in file:

# 处理每一行的数据，这里仅打印

print(line.strip())

```

- `with open(file_path, 'r') as file`：使用 `with` 语句打开文件，确保文件在使用完毕后自动关闭。

- `for line in file`：文件对象是可迭代的，逐行读取文件内容，避免一次性将整个文件读入内存，节省内存空间，适用于大型文本文件。

**二、分块读取大型文件**：

```python

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

# 处理读取到的数据块，这里仅打印

print(data)

```

- `file.read(chunk_size)`：每次读取指定大小（`chunk_size`）的数据块，循环读取直到文件结束。

- `chunk_size` 可以根据实际情况调整，一般根据文件大小和可用内存来选择合适的值。

**三、使用 `mmap` 模块进行内存映射文件操作（适用于大文件）**：

```python

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:

# 处理映射的数据，这里仅打印

print(mmap_obj.readline())

```

- `mmap.mmap(file.fileno(), 0, access=mmap.ACCESS_READ)`：将文件映射到内存中，实现文件的高效读写，`fileno()` 方法获取文件描述符。

- 可以像操作字符串一样操作 `mmap_obj`，避免了频繁的文件 I/O 操作，提高性能。

**四、使用 `pandas` 分块处理大型 CSV 文件（适用于 CSV 文件）**：

```python

import pandas as pd

def read_large_csv_in_chunks(csv_file_path):

chunk_size = 100000 # 每块的行数

for chunk in pd.read_csv(csv_file_path, chunksize=chunk_size):

# 处理数据块，这里仅打印

print(chunk)

```

- `pd.read_csv(csv_file_path, chunksize=chunk_size)`：将 CSV 文件按块读取，`chunksize` 为每块的行数。

- 可以对每个 `chunk` 进行数据处理，如数据清洗、分析等操作，避免一次性加载整个文件。

**五、使用 `numpy` 分块处理大型二进制文件（适用于二进制文件）**：

```python

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

# 处理数据块，这里仅打印

print(data)

```

- `np.fromfile(file, dtype=np.float32, count=chunk_size)`：从文件中读取二进制数据，`dtype` 为数据类型，`count` 为元素数量。

- 可以根据文件的存储数据类型调整 `dtype`，按块读取二进制文件。

**六、使用 `itertools` 模块进行迭代处理（适用于文本文件）**：

```python

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]

# 处理数据块，这里仅打印

print(chunk)

```

- `itertools.zip_longest(*[iter(file)]*chunk_size)`：将文件迭代器分组，每组 `chunk_size` 行，方便分块处理。

**七、使用 `linecache` 模块逐行读取大型文件（适用于文本文件）**：

```python

import linecache

def read_large_file_with_linecache(file_path, line_number):

line = linecache.getline(file_path, line_number)

# 处理指定行的数据，这里仅打印

print(line.strip())

```

- `linecache.getline(file_path, line_number)`：从文件中获取指定行的数据，适用于只需要读取文件中某些行的情况，避免读取整个文件。

**最后**

在处理大型文件时，根据文件类型和操作需求，可灵活使用上述方法，避免一次性将整个文件加载到内存中，从而提高程序的性能和稳定性。同时，可以结合不同的模块和函数，实现复杂的数据处理和分析任务。好了，赶快收藏起来吧，实际工作中你一定会用得到，关注威哥爱编程，学习Python你必成。