python读取GB级的文本数据，防止memoryError

由于python水平不够，很多高效的方法不太了解，最近在处理大文本数据时，用老方法读取文件内容，容易内存溢出，所以找到这个教程，目前正在读取1.5G的文本文件。

转载地址来源：http://chenqx.github.io/2014/10/29/Python-fastest-way-to-read-a-large-file/

感谢！！！！

另外自己看到一个方法是，每次读取一部分，然后释放变量，用的是python的gc模块。

import gc

del a(a是一个变量)

gc.collect()

　

　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，本文将介绍这两种读取方法。

Preliminary

　　我们谈到“文本处理”时，我们通常是指处理的内容。Python 将文本文件的内容读入可以操作的字符串变量非常容易。文件对象提供了三个“读”方法： .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：

try:
f = open('/path/to/file', 'r')
print f.read()
finally:
if f:
f.close()

　　调用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。
　　如果文件很小，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：

for line in f.readlines():
process(line) # <do something with line>

Read In Chunks

　　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 & yield：

def read_in_chunks(filePath, chunk_size=1024*1024):
"""
Lazy function (generator) to read a file piece by piece.
Default chunk size: 1M
You can set your own chunk size
"""
file_object = open(filePath)
while True:
chunk_data = file_object.read(chunk_size)
if not chunk_data:
break
yield chunk_data
if __name__ == "__main__":
filePath = './path/filename'
for chunk in read_in_chunks(filePath):
process(chunk) # <do something with chunk>

Using 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。

#If the file is line based
with open(...) as f:
for line in f:
process(line) # <do something with line>

Conclusion

　　在使用python进行大文件读取时，应该让系统来处理，使用最简单的方式，交给解释器，就管好自己的工作就行了。