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
没有比这更好的了。
毕竟,任何解决方案都必须读取整个文件,计算出有多少\n,并返回结果。
在不读取整个文件的情况下,你有更好的方法吗?不确定……最好的解决方案总是I/ o受限,你能做的最好的就是确保不使用不必要的内存,但看起来你已经覆盖了这个问题。
其他回答
print open('file.txt', 'r').read().count("\n") + 1
我修改了缓冲区的情况如下:
def CountLines(filename):
f = open(filename)
try:
lines = 1
buf_size = 1024 * 1024
read_f = f.read # loop optimization
buf = read_f(buf_size)
# Empty file
if not buf:
return 0
while buf:
lines += buf.count('\n')
buf = read_f(buf_size)
return lines
finally:
f.close()
现在空文件和最后一行(不带\n)也被计算在内。
这是我用纯python发现的最快的东西。 你可以通过设置buffer来使用任意大小的内存,不过在我的电脑上2**16似乎是一个最佳位置。
from functools import partial
buffer=2**16
with open(myfile) as f:
print sum(x.count('\n') for x in iter(partial(f.read,buffer), ''))
我在这里找到了答案为什么在c++中从stdin读取行要比Python慢得多?稍微调整了一下。这是一个非常好的阅读来理解如何快速计数行,尽管wc -l仍然比其他任何方法快75%。
def line_count(path):
count = 0
with open(path) as lines:
for count, l in enumerate(lines, start=1):
pass
return count
一行,可能很快:
num_lines = sum(1 for line in open('myfile.txt'))