如何以最有效的内存和时间方式获取大文件的行数?
def file_len(filename):
with open(filename) as f:
for i, _ in enumerate(f):
pass
return i + 1
如何以最有效的内存和时间方式获取大文件的行数?
def file_len(filename):
with open(filename) as f:
for i, _ in enumerate(f):
pass
return i + 1
当前回答
为什么不读取前100行和后100行,然后估计平均行长,然后用这些数字除以总文件大小呢?如果你不需要一个确切的值,这可以工作。
其他回答
一句话解决方案:
import os
os.system("wc -l filename")
我的代码片段:
>>> os.system('wc -l *.txt')
0 bar.txt
1000 command.txt
3 test_file.txt
1003 total
对我来说,这个变体是最快的:
#!/usr/bin/env python
def main():
f = open('filename')
lines = 0
buf_size = 1024 * 1024
read_f = f.read # loop optimization
buf = read_f(buf_size)
while buf:
lines += buf.count('\n')
buf = read_f(buf_size)
print lines
if __name__ == '__main__':
main()
原因:缓冲比逐行和逐字符串读取快。计数也非常快
我使用的最简单和最短的方法是:
f = open("my_file.txt", "r")
len(f.readlines())
您可以执行子进程并运行wc -l filename
import subprocess
def file_len(fname):
p = subprocess.Popen(['wc', '-l', fname], stdout=subprocess.PIPE,
stderr=subprocess.PIPE)
result, err = p.communicate()
if p.returncode != 0:
raise IOError(err)
return int(result.strip().split()[0])
这个呢
def file_len(fname):
counts = itertools.count()
with open(fname) as f:
for _ in f: counts.next()
return counts.next()