Python 处理大量大型文件

当处理大量大型文件时，Python 提供了多种方法来高效地读取、处理、写入这些文件。下面是一个完整的攻略：

1. 了解文件处理方法

Python 中常用的文件处理方法有以下几种：

• 文件读取：使用 open() 函数打开文件，然后使用 read() 或者 readlines() 等方法读取文件中的内容。

• 文件迭代：使用 with open() 函数结合 for 循环读取大型文件时，这样可以避免把整个文件读入内存而导致内存不足的问题。

• 文件写入：使用 open() 函数创建文件并使用 write() 方法写入文件。

• 上下文管理器：使用 with 语句打开文件时，可以自动关闭文件，同时也可避免使用 try...finally 来保证文件关闭，从而让代码更加简洁。

• 多进程/线程处理：使用 Python 的 multiprocessing 或者 threading 模块可以并行处理多个大型文件或者单个文件的不同部分，从而提高效率。

2. 使用示例

以下是两个使用示例：

示例1：读取大型文本文件

当处理大型文本文件时，可以使用以下方法：

with open('large_file.txt', 'r') as f:
    for line in f:
        # 处理每一行数据
        pass

上面的代码使用了上下文管理器，同时 for 循环会逐行迭代地读取文件数据，只会读入一行数据，而不是全部读取文件。

示例2：将大型数据写入文件

当需要写入大量数据时，可以使用以下方法：

data = # 很大的数据列表
with open('large_file.txt', 'w') as f:
    for d in data:
        f.write(d + '\n')

上面的代码使用了 for 循环来遍历数据并使用 write() 方法将数据写入文件。注意每行数据需要使用换行符 \n 分隔。

小结

使用 Python 处理大量大型文件，可以选择逐行读取、使用上下文管理器来自动关闭文件、使用多进程/线程处理等方法来提高效率。在使用这些方法时，需要注意代码的可读性和错误处理，以确保代码的稳定性和健壮性。