python 高效去重复 支持GB级别大文件的示例代码

下面是详细的讲解：

1. 需求背景

我们在处理数据时常常会遇到去重复的需求，如果我们的数据量非常大，那么如何高效的去重就成为了我们考虑的问题。运用 Python 的内置函数，我们可以轻松地对小型数据去重，但是当数据量极大时，内置函数的效率往往无法满足需求。

2. 解决方案

我们可以借助于 Python 的 set 集合，set 集合本身就是无序且元素不重复的集合，所以我们可以将数据解析成一个一个的元素加入到 set 集合中，这样只需要遍历一遍数据，便可以将其中的重复数据进行去重复操作。

但是对于超大型的数据，我们无法将整个数据集都直接读取到内存中，这时候可以采用分块（chunk）读取数据的方式，将数据按照固定的大小分成多个块，然后逐块进行去重操作，等所有的块都处理完毕后，再将所有的去重后的结果进行合并得到最终的结果。

3. 示例代码

下面是一个示例代码，这个代码并不是通用的，但可以给大家提供一个思路。

import os

def dedup(filename, block_size=4096):
    fp = open(filename, 'rb')
    chunk = fp.read(block_size)
    unique = set()
    while chunk:
        unique.update(chunk)
        chunk = fp.read(block_size)
    fp.close()
    return unique

def merge_files(*files):
    unique = set()
    for filename in files:
        unique.update(dedup(filename))
    return unique

def write_to_file(unique, filename):
    with open(filename, 'wb') as fp:
        fp.writelines(list(unique))

def dedup_files(*files, output_filename='output.txt', block_size=4096):
    dedup_file_list = []
    try:
        for index, filename in enumerate(files):
            unique = dedup(filename, block_size)
            dedup_filename = 'dedup_%d.tmp' % index
            write_to_file(unique, dedup_filename)
            dedup_file_list.append(dedup_filename)
        unique = merge_files(*dedup_file_list)
        write_to_file(unique, output_filename)
    finally:
        for f in dedup_file_list:
            os.remove(f)

上述代码实现了对多个文件进行去重复操作，首先将每个文件分成若干个 chunk，逐个 chunk 逐一进入 set 集合中，最后将得到的 unique 用 write_to_file 函数输出到中间文件中，并将该文件名记录进 dedup_file_list 中。当所有文件都被这样处理完毕后，merge_files 函数将所有中间文件合并，并返回一个所有去重后的数据的 set 集合。最后 write_to_file 函数将整个集合写入到指定的文件中，并最终输出去重后的文件。

4. 示例说明

假设我们有三个超大型的数据文件：data1.txt, data2.txt 和 data3.txt，我们需要对这三个文件去重，得到一个新的文件 output.txt。

我们可以使用 dedup_files 函数来完成这个操作：

dedup_files('data1.txt', 'data2.txt', 'data3.txt', output_filename='output.txt', block_size=4096)

上述代码会将 data1.txt, data2.txt 和 data3.txt 分别分成若干个 chunk，并且将每个 chunk 中的数据逐一加入到 set 集合中，最后得到一个可以保证元素不重复的 set 集合。然后将这个 set 集合写入到 output.txt 文件中，完成对三个文件去重的操作。

5. 总结

上述示例代码仅是提供了一个思路，真正应用到实际生产环境中，需要根据实际情况进行改进和优化。

使用 set 集合的方式可以轻松地完成大规模数据的去重操作，而采用分块的方式可以避免将整个数据集读入内存，提高了代码运行的效率，同时也避免了内存不足而导致程序崩溃的问题。