读取大文件时,可以采取以下几种方法来避免内存溢出问题:
open
函数的readline()
方法来实现逐行读取。with open('large_file.txt', 'r') as file:
for line in file:
# 处理每一行数据
open
函数的read
方法来指定读取的字节数,再对读取的数据进行处理。chunk_size = 1024 # 每次读取的字节数
with open('large_file.txt', 'r') as file:
while True:
data = file.read(chunk_size)
if not data:
break
# 处理读取的数据
def read_large_file(file_path):
with open(file_path, 'r') as file:
for line in file:
yield line
# 使用生成器函数读取文件
for line in read_large_file('large_file.txt'):
# 处理每一行数据
read_csv
等函数,设置chunksize
参数来逐块读取文件数据。import pandas as pd
# 逐块读取文件数据
for chunk in pd.read_csv('large_file.txt', chunksize=1000):
# 处理每一块数据
通过以上方法,可以有效地避免在读取大文件时出现内存溢出的问题。根据具体的需求和处理方式,选择合适的方法来读取大文件。
亿速云「云服务器」,即开即用、新一代英特尔至强铂金CPU、三副本存储NVMe SSD云盘,价格低至29元/月。点击查看>>
相关推荐:python读取大文件内存溢出如何解决