Python最快的读取大文本文件（几个GB）的方法
Python最快的读取大文本文件（几个GB）的方法
我有一个很大的文本文件（大约7 GB）。我正在寻找最快的读取大文本文件的方法。我已经了解了一些方法，比如按块读取以加快处理速度。\n例如，effbot建议使用以下方法：\n
# 文件：readline-example-3.py
file = open("sample.txt")
while 1:
lines = file.readlines(100000)
if not lines:
break
for line in lines:
pass # 做一些操作
\n以每秒处理96,900行文本。\n其他作者建议使用islice()函数：\n
from itertools import islice
with open(...) as f:
while True:
next_n_lines = list(islice(f, n))
if not next_n_lines:
break
# 处理next_n_lines
\nlist(islice(f, n))将返回文件f的下一个n行的列表。在循环中使用这个方法将以n行为单位分块读取文件。
Python读取大型文本文件的最快方法（几个GB）的问题是由于逐行读取文件导致速度变慢而出现的。解决方法是使用更高效的方法来读取文件，而不是逐行读取。下面是解决方法的代码：
with open(<FILE>, 'r') as file:
lines = file.readlines()
for line in lines:
print line # or do some other thing with the line...
这种方法使用`readlines()`函数一次性读取整个文件，并将每一行存储在一个列表中。然后，可以使用`for`循环遍历列表中的每一行，并对其进行处理。
这种方法比逐行读取文件快得多，因为它减少了文件IO的次数。逐行读取文件需要将每一行都读入内存，并在处理完后关闭文件。而一次性读取整个文件只需要进行一次文件IO操作，然后将所有行存储在内存中，这样可以快速地对文件进行处理。
另外，这种方法还可以解决一个问题，即如果文件被截断，导致最后一个单词只读取了一部分的情况。因为一次性读取整个文件，所以不会出现截断单词的问题。
总之，通过一次性读取整个文件并使用`readlines()`函数将每一行存储在列表中，可以更快地读取大型文本文件。这种方法减少了文件IO的次数，提高了处理速度，并且不会出现截断单词的问题。