5.6 如何流式读取数G超大文件

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地全部载入内存中，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

如果你使用的是 Python 3.8 +，还有一种更直观、易于理解的写法，既不用使用偏函数，也不用掌握 iter 这种另类的用法。而只要用利用 海象运算符就可以，具体代码如下

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