5.6 如何流式读取数G超大文件

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使用 with…open… 可以从一个文件中读取数据,这是所有 Python 开发者都非常熟悉的操作。

但是如果你使用不当,也会带来很大的麻烦。

比如当你使用了 read 函数,其实 Python 会将文件的内容一次性的全部载入内存中,如果文件有 10 个G甚至更多,那么你的电脑就要消耗的内存非常巨大。

# 一次性读取
with open("big_file.txt", "r") as fp:
    content = fp.read()

对于这个问题,你也许会想到使用 readline 去做一个生成器来逐行返回。

def read_from_file(filename):
    with open(filename, "r") as fp:
        yield fp.readline()

可如果这个文件内容就一行呢,一行就 10个G,其实你还是会一次性读取全部内容。

最优雅的解决方法是,在使用 read 方法时,指定每次只读取固定大小的内容,比如下面的代码中,每次只读取 8kb 返回。

def read_from_file(filename, block_size = 1024 * 8):
    with open(filename, "r") as fp:
        while True:
            chunk = fp.read(block_size)
            if not chunk:
                break

            yield chunk

上面的代码,功能上已经没有问题了,但是代码看起来代码还是有些臃肿。

借助偏函数 和 iter 函数可以优化一下代码

from functools import partial

def read_from_file(filename, block_size = 1024 * 8):
    with open(filename, "r") as fp:
        for chunk in iter(partial(fp.read, block_size), ""):
            yield chunk

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