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python讀取大文件內存溢出如何解決

小億
139
2023-09-14 16:34:36
欄目: 編程語言

處理大文件時,可以采用以下方法來避免內存溢出問題:

  1. 逐行讀取:使用文件對象的readline()方法逐行讀取文件內容,而不是一次性讀取整個文件。
with open('filename.txt', 'r') as file:
for line in file:
# 處理每一行的數據
  1. 分塊讀取:使用文件對象的read()方法分塊讀取文件內容,然后逐塊處理數據。這樣可以將文件分成較小的塊,減少內存的使用。
with open('filename.txt', 'r') as file:
chunk_size = 1024  # 設置每次讀取的塊大小
while True:
data = file.read(chunk_size)
if not data:
break
# 處理當前塊的數據
  1. 使用生成器:將文件讀取操作封裝成生成器函數,逐行生成數據,這樣可以減少內存的使用。生成器函數使用yield關鍵字返回每行數據,而不是將所有數據一次性存儲在內存中。
def read_file(filename):
with open(filename, 'r') as file:
for line in file:
yield line
for data in read_file('filename.txt'):
# 處理每一行的數據
  1. 使用pandas庫:如果文件是結構化的數據,可以使用pandas庫來處理。pandas提供了處理大型數據集的功能,可以將文件分塊讀取并進行處理。
import pandas as pd
chunk_size = 1000  # 設置每次讀取的塊大小
for chunk in pd.read_csv('filename.csv', chunksize=chunk_size):
# 處理當前塊的數據

通過以上方法,可以有效地處理大文件并避免內存溢出問題。

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