python3读取文件指定行的三种方法

 更新时间:2021年05月24日 10:51:25   作者:Dechin''s  
考虑到深度学习领域中的数据规模一般都比较大,尤其是训练集,这个限制条件对应到实际编程中就意味着,我们很有可能无法将整个数据文件的内容全部都加载到内存中。那么就需要一些特殊的处理方式,本文将要介绍的是从文件中只读取特定行的内容的3种解决方案。

行遍历实现

在python中如果要将一个文件完全加载到内存中,通过file.readlines()即可,但是在文件占用较高时,我们是无法完整的将文件加载到内存中的,这时候就需要用到python的file.readline()进行迭代式的逐行读取:

filename = 'hello.txt'

with open(filename, 'r') as file:
    line = file.readline()
    counts = 1
    while line:
        if counts >= 50000000:
            break
        line = file.readline()
        counts += 1

这里我们的实现方式是先用一个with语句打开一个文件,然后用readline()函数配合while循环逐行加载,最终通过一个序号标记来结束循环遍历,输出文件第50000000行的内容。该代码的执行效果如下:

dechin@ubuntu2004:~/projects/gitlab/dechin/$ time python3 get_line.py 

real    0m10.359s
user    0m10.062s
sys     0m0.296s

可以看到这里的耗时为10s多一些。

linecache实现

虽然在python的readline函数中并没有实现读取指定行内容的方案,但是在另一个库linecache中是实现了的,由于使用的方式较为简单,这里直接放上代码示例供参考:

filename = 'hello.txt'

import linecache
text = linecache.getline(filename, 50000000)

该代码的执行结果如下:

dechin@ubuntu2004:~/projects/gitlab/dechin/$ time python3 get_line.py 

real    0m11.904s
user    0m5.672s
sys     0m6.231s

虽然在实现方式上简化了许多,但是我们发现这个实现的用时超过了11s,还不如我们自己手动实现的循环遍历方案。因此如果是对于性能有一定要求的场景,是不建议采用这个方案的。

命令行sed获取

我们知道用Linux系统本身自带的sed指令也是可以获取到文件指定行或者是指定行范围的数据的,其执行指令为:sed -n 50000000p filename即表示读取文件的第50000000行的内容。同时结合python的话,我们可以在python代码中执行系统指令并获取输出结果:

filename = 'hello.txt'

import os
result = os.popen('sed -n {}p {}'.format(50000000, filename)).read()

需要注意的是,如果直接运行os.system()是没有返回值的,只有os.popen()是有返回值的,并且需要在尾巴加上一个read()的选项。该代码的执行结果如下:

dechin@ubuntu2004:~/projects/gitlab/dechin/$ time python3 get_line.py 

real    0m2.532s
user    0m0.032s
sys     0m0.020s

可以看到直接使用sed指令的执行速度很快,但是用这种方法并不是一本万利的,比如以下这个例子:

filename = 'hello.txt'

import os
result = os.popen('sed -n {}p {}'.format(500, filename)).read()

我们把读取第50000000行内容改为读取第500行的内容,再运行一次程序:

dechin@ubuntu2004:~/projects/gitlab/dechin/$ time python3 get_line.py 

real    0m2.540s
user    0m0.037s
sys     0m0.013s

然而我们发现这个速度并没有因为要读取的行数减少了而变少,而是几乎保持不变的。

总结概要

本文通过4个测试案例分析了在python中读取文件指定行内容的方案,并得到了一些运行耗时的数据。从需求上来说,如果是对于小规模的数据,比如几百行规模的数据,建议使用readline循环遍历来操作,速度也相当不错,或者是linecache中的函数实现也是可以的,甚至可以直接用readlines将整个文本内容加载到内存中。但是对于数据规模比较大的场景,比如超过了千万行的级别,那么使用sed指令的方式对指定行内容进行读取的方式,应该是所有方式中最快速的。

本文首发链接为:https://www.cnblogs.com/dechinphy/p/lbl.html

作者ID:DechinPhy

以上就是python3读取文件指定行的三种方法的详细内容,更多关于python读取文件指定行的资料请关注脚本之家其它相关文章!

相关文章

  • YOLOV5代码详解之损失函数的计算

    YOLOV5代码详解之损失函数的计算

    YOLOV4出现之后不久,YOLOv5横空出世,YOLOv5在YOLOv4算法的基础上做了进一步的改进,检测性能得到进一步的提升,这篇文章主要给大家介绍了关于YOLOV5代码详解之损失函数计算的相关资料,需要的朋友可以参考下
    2022-03-03
  • 基于tkinter中ttk控件的width-height设置方式

    基于tkinter中ttk控件的width-height设置方式

    这篇文章主要介绍了基于tkinter中ttk控件的width-height设置方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
    2023-05-05
  • python 如何使用find和find_all爬虫、找文本的实现

    python 如何使用find和find_all爬虫、找文本的实现

    这篇文章主要介绍了python 如何使用find和find_all,爬虫、找文本,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2020-10-10
  • Python Tkinter Canvas画布控件详解

    Python Tkinter Canvas画布控件详解

    Canvas 控件具有两个功能,首先它可以用来绘制各种图形,比如弧形、线条、椭圆形、多边形和矩形等,其次 Canvas 控件还可以用来展示图片。本文将具体介绍一直Tkinter中的画布控件,需要的可以参考一下
    2022-01-01
  • Python使用shutil模块实现文件拷贝

    Python使用shutil模块实现文件拷贝

    这篇文章主要介绍了Python使用shutil模块实现文件拷贝,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
    2020-07-07
  • 面向新手解析python Beautiful Soup基本用法

    面向新手解析python Beautiful Soup基本用法

    这篇文章主要介绍了面向新手解析python Beautiful Soup基本用法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
    2020-07-07
  • Python全栈之文件函数和函数参数

    Python全栈之文件函数和函数参数

    这篇文章主要为大家介绍了Python的文件函数和函数参数,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下,希望能够给你带来帮助
    2021-12-12
  • python使用xlsx和pandas处理Excel表格的操作步骤

    python使用xlsx和pandas处理Excel表格的操作步骤

    python的神器pandas库就可以非常方便地处理excel,csv,矩阵,表格 等数据,下面这篇文章主要给大家介绍了关于python使用xlsx和pandas处理Excel表格的操作步骤,文中通过图文介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下
    2023-01-01
  • vscode autopep8无法格式化python代码问题解决

    vscode autopep8无法格式化python代码问题解决

    这篇文章主要为大家介绍了vscode autopep8无法格式化python代码问题解决,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪
    2023-09-09
  • Python实现打印九九乘法表的不同方法总结

    Python实现打印九九乘法表的不同方法总结

    这篇文章主要为大家介绍了Python实现打印九九乘法表的几种不同方法,文中的示例代码讲解详细,简洁易懂,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下
    2022-11-11

最新评论