当我们面对大量数据的时候,传统上我们会选择使用关系型数据库(如MySQL、Oracle)去处理数据。然而在小规模、非商业情况下,使用关系型数据库有些“杀鸡焉用牛刀”。这时我们可以将原始数据存储为文本(txt)格式,便于进行数据的清洗、筛选和统计等操作。接下来是Python读取大数据txt的完整攻略:
1. 确认文件编码
大数据文件往往会因为编码问题导致乱码。可以使用notepad++等文本编辑器确认文件编码,然后在读入文件时进行相应的编码设置,如下:
with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
data = f.read()
2. 分块读入
由于大数据文件会很大,而Python中的内存是有限的,因此我们需要分块读入文件。代码如下:
with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
while True:
content = f.read(1024*1024) # 每次读1M
if not content:
break
# 在这里对content进行处理
其中1024*1024
表示每次读取1M大小的数据。
3. 多进程/多线程读取
在Python中,可以通过多进程/多线程来提高文件读取的效率,加快数据处理速度。以下是简单的示例:
使用多进程读取文件
import multiprocessing
def read_file(start_pos, length):
with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
f.seek(start_pos)
content = f.read(length)
# 在这里对content进行处理
if __name__ == '__main__':
pos_list = [i*1024*1024 for i in range(10)] # 按1M分10份
length_list = [1024*1024]*10 # 每份1M
pool = multiprocessing.Pool(processes=5) # 开5个进程读取
pool.map(read_file, pos_list, length_list)
pool.close()
pool.join()
使用多线程读取文件
import threading
class ReadThread(threading.Thread):
def __init__(self, start_pos, length):
threading.Thread.__init__(self)
self.start_pos = start_pos
self.length = length
def run(self):
with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
f.seek(self.start_pos)
content = f.read(self.length)
# 在这里对content进行处理
if __name__ == '__main__':
pos_list = [i*1024*1024 for i in range(10)] # 按1M分10份
length_list = [1024*1024]*10 # 每份1M
thread_list = []
for i in range(5): # 开5个线程读取
thread = ReadThread(pos_list[i*2], length_list[i*2])
thread_list.append(thread)
thread.start()
for thread in thread_list:
thread.join()
示例说明
示例1:读取文件并输出前10行
以下是一个简单的示例,读取data.txt文件并输出前10行:
with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
for i in range(10):
print(f.readline())
示例2:分块读取文件并对每块数据进行处理
以下是一个简单的示例,按1M分块读取data.txt文件并输出每块数据的长度:
with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
while True:
content = f.read(1024*1024) # 每次读1M
if not content:
break
print(len(content))
以上就是Python读取大数据txt的完整攻略。
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