最近在學習python的過程當中接觸到了python對文件的讀取。python讀取文件通常狀況是利用open()函數以及read()函數來完成:python
f = open(filename,'r') f.read()
這種方法讀取小文件,即讀取遠遠大小小於內存的文件顯然沒有什麼問題。可是若是是將一個10G大小的日誌文件讀取,即文件大於內存的大小,這麼處理就有問題了,會形成MemoryError ... 也就是發生內存溢出。函數
發生這種錯誤的緣由在於,read()方法執行操做是一次性的都讀入內存中,顯然文件大於內存就會報錯。學習
解決方法:spa
這裏發現跟read()相似的還有其餘的方法:read(參數)、readline()、readlines()日誌
(1)read(參數):經過參數指定每次讀取的大小長度,這樣就避免了由於文件太大讀取出問題。code
while True: block = f.read(1024) if not block: break
(2)readline():每次讀取一行對象
while True: line = f.readline() if not line: break
(3)readlines():讀取所有的行,構成一個list,經過list來對文件進行處理,可是這種方式依然會形成MemoyErrorblog
for line in f.readlines(): ....
以上基本分析了python中讀取文件的方法,可是總感受不能達到python中所強調的優雅,後來發現了還有下面的解決方法:內存
pythonic(我理解的是很python的python代碼)的解決辦法:get
with open(filename, 'r') as flie: for line in file: ....
對可迭代對象file進行迭代,這樣會自動的使用buffered IO以及內存管理,這樣就沒必要擔憂大文件問題了。
後來,又發現了一個模塊:linecache,這個模塊也能夠解決大文件讀取的問題,而且能夠指定讀取哪一行,
# 輸出第2行 text = linecache.getline(filename, 2)