如何使用Python读取大文件

背景

最近处理文本文档时（文件约2GB大小），出现memoryError错误和文件读取太慢的问题，后来找到了两种比较快Large File Reading的方法，本文将介绍这两种。

原味地址

　　.read()、.readline()和.readlines()。每种方法可以接受一个变量以限制每次读取的数据量，但它们通常不使用变量。.read()每次读取整个文件，它通常用于将文件内容放到一个字符串变量中。然而.read()生成文件内容最直接的字符串表示，但对于连续的面向行的处理，它却是不必要的，并且如果文件大于可用内存，则不可能实现这种处理。下面是read()方法示例：

= open(,

read()会一次性读取文件的全部内容，如果文件有10G，内存就爆了，所以，要保险起见，可以反复调用read(size)方法，每次最多读取size个字节的内容。另外，调用readline()可以每次读取一行内容，调用readlines()一次读取所有内容并按行返回list。因此，要根据需要决定怎么调用。read()一次性读取最方便；如果不能确定文件大小，反复调用read(size)比较保险；如果是配置文件，调用readlines()最方便：

line

　　

分块读取

处理大文件是很容易想到的就是将大文件分割成若干小文件处理，处理完每个小文件后释放该部分内存。这里用了iter 和 yield：

read_in_chunks(filePath,chunk_size=1024*1024==
== =
chunk

使用With open()

with语句打开和关闭文件，包括抛出一个内部块异常。for line in f文件对象f视为一个迭代器，会自动的采用缓冲IO和内存管理，所以你不必担心大文件。

line

优化

with open(filename,</span><span style="color: #0000ff"&gt;for</span> fLine <span style="color: #0000ff"&gt;in</span><span style="color: #000000"&gt; f:

　　</span><span style="color: #0000ff"&gt;pass</span> </pre>

读取)读取改为r(读取模式)，慢5-6倍。

结论